คู่มือเกี่ยวกับการเทรดด้วยระบบอัตโนมัติสำหรับการเทรดดัชนี

การเทรดด้วยระบบอัตโนมัติเป็นแนวคิดที่ดีหรือไม่ หากคุณกำลังสนใจการสร้างระบบอัตโนมัติให้กับการเทรดของคุณอยู่ แต่ก็สงสัยว่าจะมีความเสี่ยงหรือไม่น่าเชื่อถือหรือเปล่า เราขอแนะนำให้อ่านคู่มือฉบับนี้ ซึ่งเราจะกล่าวถึงข้อดีและข้อเสียของการเทรดประเภทนี้ รวมถึงโฟกัสที่การนำการเทรดด้วยระบบอัตโนมัติไปใช้กับดัชนีหุ้นโดยเฉพาะ

เราจะกล่าวถึงวิธีการตั้งค่าอัลกอริทึมในการเทรด อัลกอริทึมการเทรดต่างๆ สำหรับการเทรดดัชนี และวิธีการออกแบบกลยุทธ์ที่คุณต้องการ มาเริ่มกันเลย

การเทรดด้วยระบบอัตโนมัติคืออะไร

การเทรดด้วยระบบอัตโนมัติ หรือที่เรียกว่าการเทรดด้วยอัลกอริทึม การเทรดอัตโนมัติ การเทรดแบล็กบ็อกซ์ ใช้อัลกอริทึมคอมพิวเตอร์เพื่อทำให้กระบวนการเทรดทั้งการซื้อและการขายสินทรัพย์ทางการเงินในตลาดต่างๆ เป็นระบบอัตโนมัติ โดยเป็นการใช้กฎและแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อทำการตัดสินใจเทรดโดยไม่ต้องอาศัยมนุษย์เข้ามาแทรกแซง เป้าหมายหลักของการเทรดด้วยระบบอัตโนมัติคือเพื่อใช้กลยุทธ์การเทรดอย่างมีประสิทธิภาพและเหมาะสมที่สุด

วิธีการเทรดดัชนี

ตามหลักแล้ว ดัชนีหุ้นคือสูตรทางคณิตศาสตร์ ดังนั้น เทรดเดอร์มักสงสัยว่าจะสามารถเทรดดัชนีได้อย่างไร

คุณสามารถทำได้ผ่านกองทุนรวมดัชนีที่จดทะเบียนซื้อขายในตลาดหลักทรัพย์ (ETF) สัญญาซื้อขายล่วงหน้า และสัญญาซื้อขายส่วนต่าง (CFD) โดย ETF และสัญญาซื้อขายล่วงหน้าจะเทรดกันในตลาด ขณะที่ผู้ดูแลสภาพคล่องอิสระอย่างโบรกเกอร์ CFD มักจะเป็นผู้ให้บริการ CFD

เครื่องมือทางการเงินทั้งหมดเหล่านี้ช่วยให้คุณสามารถสร้างผลตอบแทนจากผลงานของดัชนีในตลาดต่างๆ ไม่ว่าจะมีทิศทางใด โดยไม่จำเป็นต้องถือครองหุ้นรายตัว

ตอนนี้ เราจะมาลงรายละเอียดว่าจะสามารถนำการเทรดด้วยระบบอัตโนมัติไปใช้ในการเทรดดัชนีหุ้นได้อย่างไร

ประวัติโดยย่อเกี่ยวกับการเทรดด้วยระบบอัตโนมัติ

การเทรดด้วยระบบอัตโนมัติถือกำเนิดขึ้นในทศวรรษที่ 1970 และได้รับการพัฒนาต่อมาในทศวรรษที่ 1980 เมื่อเริ่มมีการนำเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์มาใช้ในตลาดการเงิน จนกระทั่งในทศวรรษที่ 1990 การเทรดด้วยระบบอัตโนมัติจึงได้รับความสนใจอย่างมาก ความก้าวหน้าของระบบการประมวลผลและการมีข้อมูลในอดีตของตลาดทำให้สามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ ช่วยให้เทรดเดอร์สามารถพัฒนาและทดสอบอัลกอริทึมการเทรดที่ซับซ้อนได้

ดัชนีหุ้นแตกต่างจากเครื่องมือทางการเงินอื่นๆ ที่มีอายุยาวนานและมาพร้อมกับคลังข้อมูลมหาศาล ซึ่งช่วยให้เทรดเดอร์ที่มีประสบการณ์และเทรดเดอร์มือใหม่ที่ใช้ระบบเทรดอัตโนมัติมีข้อมูลจำนวนมากในการทดสอบกลยุทธ์อัตโนมัติของตนเอง แม้ว่าข้อมูลบางอย่างอาจไม่สามารถนำมาใช้ในสภาพตลาดปัจจุบันได้ แต่กฎที่ยอมรับกันดีคือยิ่งมีตัวอย่างข้อมูลมากแค่ไหน การสร้างระบบเทรดอัตโนมัติที่ประสบความสำเร็จก็จะยิ่งง่ายขึ้นเท่านั้น

วิธีการออกแบบกลยุทธ์การเทรดอัตโนมัติ

ถึงตอนนี้ คุณน่าจะทราบประเภทกลยุทธ์ที่คุณต้องการใช้กันแล้ว จากนั้น ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้

ระบุเกณฑ์การเข้าและออกเทรด

กำหนดกฎการเข้าและออกเทรดที่ชัดเจนในการเทรดโดยคำนึงถึงปัจจัยต่อไปนี้อยู่เสมอ

• สัญญาณการเข้าเทรด: กำหนดเงื่อนไขหรืออินดิเคเตอร์ที่จะทำให้คุณเข้าเทรด ซึ่งอาจเป็นเส้นค่าเฉลี่ย รูปแบบแท่งเทียน หรือเหตุการณ์ทางเศรษฐกิจ
• สัญญาณการออกเทรด: รู้ว่าเมื่อไหร่ที่ควรออกเทรด โดยอ้างอิงจากเป้าหมายกำไร การแตะระดับ Stop Loss หรือการเปิดใช้งานคำสั่ง Trailing Stop
• การกำหนดขนาดสถานะ: กำหนดขนาดสถานะที่เหมาะสมตามระดับความเสี่ยงและระดับ Stop Loss ของคุณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณจะไม่มีความเสี่ยงมากเกินกว่าสัดส่วนเงินลงทุนที่กำหนดไว้ในการเทรดหนึ่งครั้ง

การทดสอบและการตรวจสอบความถูกต้อง

ทดสอบกลยุทธ์ของคุณโดยใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อดูผลการดำเนินงานของกลยุทธ์ภายใต้สภาพตลาดต่างๆ เฝ้าดูความสามารถในการทำกำไร อัตราการขาดทุน และอัตราส่วนความเสี่ยงต่อผลตอบแทน

คุณสามารถทดสอบโดยใช้คุณสมบัติภายในแพลตฟอร์มการเทรด Metatrader 4 หรือ Metatrader 5 อย่างไรก็ตาม โปรดระมัดระวังการปรับให้เหมาะสมเกินไปหรือความสอดคล้องกับข้อมูลที่ทดสอบมากเกินไป ซึ่งเป็นข้อผิดพลาดที่มักเกิดขึ้นกับเทรดเดอร์จำนวนมากเมื่อเริ่มเทรดใหม่ๆ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้ในย่อหน้าถัดไป

ความสอดคล้องกับข้อมูลที่ทดสอบมากเกินไปคืออะไร

ความสอดคล้องกับข้อมูลที่ทดสอบมากเกินไปมักเกิดขึ้นในการทดสอบกลยุทธ์ เมื่อเทรดเดอร์ปรับเปลี่ยนพารามิเตอร์ของอินดิเคเตอร์หรือกฎการเทรดบางอย่าง จากนั้น กลยุทธ์ก็ทำงานได้ดีอย่างยอดเยี่ยมกับข้อมูลนั้น แต่ไม่ได้ผลดีกับข้อมูลใหม่ที่ยังไม่เคยพบหรือในสถานการณ์การเทรดจริง

วิธีหลีกเลี่ยงความสอดคล้องกับข้อมูลที่ทดสอบมากเกินไป

การทดสอบนอกตัวอย่างและการสุ่มตรวจสอบข้อมูล

การทดลองกลยุทธ์กับข้อมูลในอดีตที่ไม่เคยเห็นมาก่อนเรียกอีกชื่อหนึ่งว่าการทดสอบนอกตัวอย่าง สมมติว่าเทรดเดอร์ได้พัฒนากลยุทธ์หนึ่งขึ้นมาโดยอ้างอิงช่วงระยะเวลา 3 ปีตั้งแต่ปี 2019 ถึง 2022 เพื่อตรวจสอบให้แน่ใจว่ากลยุทธ์ยังคงสามารถใช้ได้ จะทำการทดสอบหรือ “สุ่มตรวจสอบข้อมูล” กลยุทธ์ดังกล่าวโดยใช้ข้อมูลจากปี 2023 และดูว่ามีผลการดำเนินงานเป็นอย่างไรเมื่อเทียบกับการใช้ข้อมูลในปี 2019-2022

ตัวอย่างด้านล่างแสดงการทดสอบกลยุทธ์การเทรดตามแนวโน้มด้วยการสุ่มตรวจสอบข้อมูลด้วยเครื่องสำหรับ S&P 500 โดยใช้ไลบรารีที่ใช้ Python กลยุทธ์นี้ยังคงสร้างผลกำไรแม้ใช้ข้อมูลที่ไม่เคยเห็น แสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์นี้อาจได้ผลดีในสภาพตลาดจริงด้วยเช่นกัน อย่างไรก็ตาม ผลการดำเนินงานของระบบในสภาพตลาดจริงอาจแตกต่างไปเล็กน้อย แต่ก็ยังคงมีกำไร บทสรุปของเราในกรณีนี้คือกลยุทธ์นี้ไม่ได้ปรับให้เหมาะสมเกินไปกับข้อมูลในอดีตและมีโอกาสได้ผลดีในสภาพตลาดจริง

การทดสอบนอกตัวอย่างอาจแสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์ของคุณไม่เหมาะกับสภาพตลาดจริง และอาจต้องยกเลิกบางแนวคิดไป ดังนั้น การออกแบบกลยุทธ์เป็นการลองผิดลองถูกจนกว่าคุณจะได้กลยุทธ์ที่ได้ผล แต่การทำเช่นนี้คุ้มค่า เพราะการใช้กลยุทธ์ที่กำหนดเงื่อนไขมากเกินไปในสภาพตลาดจริงนั้นใช้ไม่ได้จริง

การนำกลยุทธ์อัตโนมัติไปใช้จริง

การเปลี่ยนจากการจำลองตลาดในอดีตเป็นการเทรดตลาดจริงเป็นการใช้กลยุทธ์ที่ทดสอบแล้วในตลาดจริง ซึ่งมีวิธีการดังนี้

การทดสอบในสภาพแวดล้อมการเทรดแบบทดลองหรือแบบจำลอง

โบรกเกอร์ส่วนใหญ่ให้บริการบัญชีทดลองหรือแบบจำลอง คุณสามารถใช้บัญชีเหล่านี้เพื่อทดสอบระบบการเทรดจริงโดยไม่ต้องเสี่ยงลงทุนเงินจริง ซึ่งช่วยตรวจสอบให้แน่ใจว่ากลยุทธ์ของคุณทำงานอย่างที่วางแผนไว้ภายในสภาพตลาดจริง ลองใช้กลยุทธ์นี้ในบัญชีซื้อขายขนาดเล็กหรือบัญชีซื้อขายมาตรฐานของ Exness เพื่อให้มั่นใจถึงการดำเนินการและผลการดำเนินงานที่เหมาะสม