AI ເຮັດວຽກຕົວຈິງແນວໃດ: ການເບິ່ງຕົວຈິງໃນ LLMs, ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ ແລະເຫດຜົນທາງລະບົບ

ກ່ອນທີ່ຈະປະເມີນ AI ເປັນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການສັນຍານ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະຕ້ອງເຂົ້າໃຈວ່າລະບົບ AI ທີ່ທັນສະໄຫມເຮັດວຽກແນວໃດ. ພໍ່ຄ້າຈໍານວນຫຼາຍສົມມຸດວ່າ AI ວິເຄາະຂໍ້ມູນຕະຫຼາດສົດ, ອ່ານຕາຕະລາງຄືກັບມະນຸດ, ຫຼືປະຕິບັດການຮັບຮູ້ຮູບແບບລະດັບສະຖາບັນ. ນີ້ບໍ່ແມ່ນວິທີທີ່ຕົວແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLMs) ເຮັດວຽກ.

ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນພື້ນຖານຄວາມເປັນຈິງທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງການສົມເຫດສົມຜົນ AI.

1. AI ບໍ່ເຂົ້າໃຈຕະຫຼາດ; ມັນຮັບຮູ້ຮູບແບບພາສາສາດ

ຮູບແບບເຊັ່ນ GPT, Claude, Gemini ແລະ Llama ບໍ່ໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບລາຄາອາຫານ, ຕາຕະລາງເວລາທີ່ແທ້ຈິງຫຼືເຄື່ອງຈັກການຊື້ຂາຍ. ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມຢ່າງດຽວກ່ຽວກັບຂໍ້ຄວາມ.

LLMs ດໍາເນີນການຜ່ານການຄາດຄະເນຮູບແບບສະຖິຕິ:
ຮູບແບບຄາດຄະເນຄໍາທີ່ອາດຈະເປັນໄປໄດ້ທີ່ສຸດຕໍ່ໄປຫຼືຄໍາອະທິບາຍໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບຂໍ້ຄວາມຫຼາຍພັນລ້ານທີ່ມັນໄດ້ເຫັນໃນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຂອງມັນ.

ມັນບໍ່ມີການຮັບຮູ້ຕະຫຼາດ, intuition ຫຼືຄວາມອ່ອນໄຫວທາງດ້ານທິດທາງ.
ມັນເຂົ້າໃຈພາສາ, ບໍ່ແມ່ນລາຄາ.

2. AI ຮຽນຮູ້ການຄ້າຈາກເນື້ອຫາທີ່ຂຽນໂດຍມະນຸດ, ບໍ່ແມ່ນພຶດຕິກໍາການຕະຫຼາດ

ອຸ​ປະ​ກອນ​ການ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​ສໍາ​ລັບ​ແບບ​ເຫຼົ່າ​ນີ້​ປະ​ກອບ​ມີ​:

• ປື້ມການວິເຄາະດ້ານວິຊາການ

• ວັນນະຄະດີການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ

• ບົດຄວາມອອນໄລນ໌ຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນເຊັ່ນ Investopedia ແລະ Babypips

• TradingView ຂໍ້ຄວາມດ້ານການສຶກສາ

• ການສົນທະນາ Reddit ແລະ ForexFactory

• ບລັອກທາງດ້ານການເງິນແລະຄໍາອະທິບາຍເສດຖະກິດທົ່ວໄປ

ເນື່ອງຈາກວ່າ AI ຮຽນຮູ້ຈາກຄໍາອະທິບາຍຂອງມະນຸດ, ການວິເຄາະຂອງມັນສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນການຕີຄວາມທົ່ວໄປແທນທີ່ຈະເປັນຄວາມຈິງຂອງຕະຫຼາດໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ.

ໃນສັ້ນ:
AI ບໍ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການຕະຫຼາດ ຍ້າຍ ; ມັນຮຽນຮູ້ວິທີການປະຊາຊົນ ອະທິບາຍ ຕະຫຼາດ.

3. AI ໃຊ້ Vector Embeddings, ບໍ່ແມ່ນ Logic ຂອງຕາຕະລາງຕົວຈິງ

ເມື່ອປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ, LLMs ແປງແນວຄວາມຄິດເຂົ້າໄປໃນ vectors ຄະນິດສາດທີ່ເອີ້ນວ່າ embeddings. ນີ້ແມ່ນວິທີທີ່ພວກເຂົາເຂົ້າໃຈຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຄໍາສັບຕ່າງໆເຊັ່ນ:

• ສະຫນັບສະຫນູນ

• ການຕໍ່ຕ້ານ

• ການແຕກແຍກ

• ເສັ້ນແນວໂນ້ມ

• ປີ້ນກັບກັນ

ແນວຄວາມຄິດເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນມີຄວາມສໍາພັນທາງຕົວເລກ, ບໍ່ແມ່ນການເບິ່ງເຫັນຫຼືຄວາມເປັນຈິງໂດຍອີງໃສ່ຕະຫຼາດ.

ດັ່ງນັ້ນ, ເມື່ອທ່ານຂໍໃຫ້ AI ວິເຄາະຕາຕະລາງ, ມັນບໍ່ໄດ້ຕີຄວາມຫມາຍການປະຕິບັດລາຄາ.
ມັນກົງກັບຮູບແບບໃນຮູບພາບກັບຄໍາອະທິບາຍຂອງຮູບແບບທີ່ຄ້າຍຄືກັນທີ່ມັນໄດ້ອ່ານ.

4. AI ບໍ່ເຫັນຕາຕະລາງວິທີທີ່ພໍ່ຄ້າເຮັດ

ເຖິງແມ່ນວ່າໃນເວລາທີ່ທ່ານອັບໂຫລດຮູບພາບຕາຕະລາງ, AI:

• ກໍານົດຮູບຮ່າງແລະເປີ້ນພູ

• ຈັບຄູ່ພວກມັນກັບຮູບແບບທີ່ພົບໃນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ

• ຕອບສະຫນອງໂດຍໃຊ້ຄໍາອະທິບາຍທົ່ວໄປທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຮູບຮ່າງເຫຼົ່ານັ້ນ

ມັນ​ບໍ່​ສາ​ມາດ​ວັດ​ແທກ​:

• ສະພາບຄ່ອງ

• ການ​ໄຫຼ​ຂອງ​ຄໍາ​ສັ່ງ​

• ການປ່ຽນແປງ momentum

• ການບີບອັດ ຫຼືການຂະຫຍາຍການເໜັງຕີງ

• ການ​ຫມູນ​ໃຊ້​ສະ​ຖາ​ບັນ​

• ພຶດຕິກໍາລາຄາທີ່ອີງໃສ່ກອງປະຊຸມ

ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ການວິເຄາະ AI ມັກຈະຟັງສົມເຫດສົມຜົນແຕ່ຂາດຄວາມແມ່ນຍໍາຂອງຕະຫຼາດ.

5. ເຫດຜົນຂອງ AI ແມ່ນອີງໃສ່ພາສາ, ບໍ່ແມ່ນຂໍ້ມູນສົດ

AI ໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ເຊັ່ນ: ການຫັນປ່ຽນ, ກົນໄກຄວາມສົນໃຈແລະການໃຫ້ເຫດຜົນລະບົບຕ່ອງໂສ້ຂອງຄວາມຄິດ. ເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຕົວແບບສ້າງຄໍາຕອບທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ແຕ່ພວກເຂົາບໍ່ໃຫ້ AI ເຂົ້າເຖິງ:

• ຂໍ້ມູນ candlestick ສົດ

• ປະລິມານຫຼືຄວາມກົດດັນຂອງປື້ມຄໍາສັ່ງ

• ຜົນກະທົບຂ່າວ

• ໄລຍະເວລາຂອງເຊດຊັນ

• ພຶດ​ຕິ​ກໍາ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​

ການໃຫ້ເຫດຜົນຂອງມັນແມ່ນຂໍ້ຄວາມທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນທາງສະຖິຕິ, ບໍ່ແມ່ນການຂັບເຄື່ອນຕະຫຼາດ.

6. ຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງຊ່ວຍໃຫ້ AI ຮັບຮູ້ຫນ່ວຍງານ, ບໍ່ແມ່ນເງື່ອນໄຂຂອງຕະຫຼາດ

LLMs ຍັງຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງເຊັ່ນ schema.org, JSON-LD ແລະ metadata. ນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ AI ກໍານົດຍີ່ຫໍ້, ຜະລິດຕະພັນແລະແນວຄວາມຄິດທາງດ້ານການເງິນທີ່ຖືກຕ້ອງຕາມກົດຫມາຍ.

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຂໍ້ມູນໂຄງສ້າງບໍ່ໄດ້ສະຫນອງ:

• ຂໍ້ມູນສະພາບຄ່ອງ

• ລະດັບລາຄາ

• ເງື່ອນໄຂຕະຫຼາດ

• ສັນຍານການຊື້ຂາຍ

ມັນພຽງແຕ່ຊ່ວຍໃຫ້ AI ເຂົ້າໃຈວ່າຫນ່ວຍງານແມ່ນຫຍັງ, ບໍ່ແມ່ນວິທີການຕະຫຼາດປະຕິບັດ.

7. ສະຫຼຸບວິທີການເຮັດວຽກຂອງ AI

AI ຄາດຄະເນຮູບແບບພາສາ.
ມັນບໍ່ໄດ້ສັງເກດເຫັນ, ຄິດໄລ່ຫຼືຕີຄວາມຫມາຍຂອງຕະຫຼາດສົດ.

ຄວາມຈິງພື້ນຖານນີ້ແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນກ່ອນທີ່ຈະປຶກສາຫາລື AI ເປັນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການສັນຍານທີ່ມີທ່າແຮງ.

AI ສາມາດຮັບໃຊ້ເປັນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການສັນຍານໄດ້ບໍ?

ດ້ວຍການສ້າງຕັ້ງພື້ນຖານ, ພວກເຮົາແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສໍາຄັນ:

AI ສາມາດສ້າງສັນຍານການຊື້ຂາຍທີ່ຖືກຕ້ອງ, ໃນເວລາຈິງໄດ້ບໍ?

ການສະຫລຸບທີ່ຊື່ສັດ:

AI ສາມາດຊ່ວຍເຫຼືອຜູ້ຄ້າໃນການວິເຄາະແລະໂຄງສ້າງ, ແຕ່ມັນບໍ່ສາມາດທົດແທນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການສັນຍານທີ່ແທ້ຈິງໄດ້.

AI ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບ:

• ຄໍາອະທິບາຍໂຄງສ້າງຫຼາຍເວລາ

• ການແປຮູບແບບຕາຕະລາງໂດຍຜ່ານການຮັບຮູ້ຮູບພາບ

• ອະທິບາຍສະຖານະການທີ່ເປັນໄປໄດ້

• ການສ້າງແຜນການຊື້ຂາຍ

• ປັບປຸງການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ ແລະເງິນ

• ຊ່ວຍໃຫ້ພໍ່ຄ້າມີລະບຽບວິໄນ

• ສະຫຼຸບຍຸດທະສາດການຄ້າ

• ປະຕິບັດການທົດສອບດ້ານທິດສະດີ

AI ດີເລີດໃນການສະຫນອງຄວາມຊັດເຈນດ້ານການສຶກສາແລະການຊີ້ນໍາໂຄງສ້າງ.

AI ບໍ່ເຫມາະສົມສໍາລັບ:

• ສັນຍານເຂົ້າໃນເວລາຈິງ

• ໄລຍະເວລາທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍໍາສູງ

• ການຕີຄວາມໝາຍການໄຫຼຂອງຄໍາສັ່ງຂອງສະຖາບັນ

• ການສ້າງແບບຈໍາລອງສະພາບຄ່ອງ

• ຄາດ​ຄະ​ເນ​ເຫດ​ການ​ຂ່າວ​

• ການກໍານົດການຢຸດເຊົາຫຼືການເຫນັງຕີງຂອງເຄື່ອງຈັກ

• ການວິເຄາະຈັງຫວະໃນຕະຫຼາດໄວ

ການຊື້ຂາຍຕ້ອງການການປັບຕົວໃນເວລາຈິງ ແລະການຮັບຮູ້ສະຖານະການ.
LLMs ບໍ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງຫຼືຕີຄວາມຫມາຍພຶດຕິກໍາຕະຫຼາດສົດ.

ຄວາມຈິງທີ່ຍາກ: AI ສາມາດສະແດງຄວາມຫມັ້ນໃຈໃນຂະນະທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ

ຫນຶ່ງໃນຄວາມສ່ຽງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການວິເຄາະທີ່ສ້າງໂດຍ AI ແມ່ນຄວາມເຊື່ອຫມັ້ນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.
ເນື່ອງຈາກວ່າ AI ຖືກອອກແບບມາເພື່ອໃຫ້ຄໍາຕອບທີ່ສອດຄ່ອງກັນແລະເປັນປະໂຫຍດ, ມັນມັກຈະສະຫນອງການວິເຄາະທີ່ມີຄວາມແນ່ນອນສູງ, ເຖິງແມ່ນວ່າໃນເວລາທີ່:

• ແນວໂນ້ມມີການປ່ຽນແປງແລ້ວ

• ໂຄງສ້າງບໍ່ຖືກຕ້ອງ

• ຕາຕະລາງຖືກຕີຄວາມບໍ່ຖືກຕ້ອງ

• ການເຫນັງຕີງແມ່ນບໍ່ສາມາດຄາດເດົາໄດ້

• ພື້ນຖານພາຍນອກ override ຮູບແບບດ້ານວິຊາການ

ພາສາທີ່ໝັ້ນໃຈບໍ່ເທົ່າກັບການວິເຄາະທີ່ຖືກຕ້ອງ.

ຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງ AI ໃນການຄ້າ

ເຖິງວ່າຈະມີຂໍ້ຈໍາກັດຂອງມັນ, AI ສາມາດປັບປຸງຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງພໍ່ຄ້າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍເມື່ອຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.

1. ການທົດສອບທິດສະດີໄວກວ່າຂອງຍຸດທະສາດ

AI ສາມາດສະຫຼຸບຈຸດແຂງ, ຈຸດອ່ອນແລະຮູບແບບພຶດຕິກໍາຂອງຕະຫຼາດຢ່າງໄວວາ.

2. ການສ້າງແຜນການຊື້ຂາຍທີ່ດີຂຶ້ນ

ມັນຊ່ວຍສ້າງຂະບວນການຊື້ຂາຍທີ່ມີໂຄງສ້າງແລະຊ້ໍາກັນ.

3. ການເລັ່ງການສຶກສາ

ແນວຄວາມຄິດທີ່ຊັບຊ້ອນກາຍເປັນຄວາມເຂົ້າໃຈງ່າຍຂຶ້ນ, ໂດຍສະເພາະສໍາລັບພໍ່ຄ້າໃຫມ່.

4. ການຄິດໄລ່ຄວາມສ່ຽງທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້

ການຈັດຂະໜາດຕຳແໜ່ງ, ອັດຕາສ່ວນ R:R ແລະການສ້າງແບບຈຳລອງການດຶງລົງແມ່ນພື້ນທີ່ທີ່ AI ປະຕິບັດໄດ້ດີຫຼາຍ.

5. ການສະໜັບສະໜູນທາງດ້ານອາລົມ ແລະລະບຽບວິໄນ

AI ສາມາດຊ່ວຍໃນການຈັດການສິ່ງທ້າທາຍທາງດ້ານຈິດໃຈເຊັ່ນ: ການຊື້ຂາຍເກີນ ຫຼືການແກ້ແຄ້ນ.

ຂໍ້ຈໍາກັດຂອງ AI ໃນການຄ້າ

1. ບໍ່ມີການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງ

AI ບໍ່ສາມາດວິເຄາະຕາຕະລາງສົດຫຼືປັບປຸງຄວາມລໍາອຽງຂອງມັນໃນລະຫວ່າງການເຄື່ອນໄຫວຕະຫຼາດ.

2. ການປະຕິບັດທີ່ບໍ່ດີໃນຕະຫຼາດທີ່ມີການປ່ຽນແປງ

ການປີ້ນກັບກັນຢ່າງກະທັນຫັນແລະຜົນກະທົບຂອງຂ່າວມັກຈະເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນ AI ບໍ່ຖືກຕ້ອງໃນທັນທີ.

3. ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ

AI ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະໃຫ້ຄໍາອະທິບາຍຢ່າງກວ້າງຂວາງທີ່ອາດຈະບໍ່ເຫມາະສົມກັບເງື່ອນໄຂການຄ້າລະດັບຈຸນລະພາກ.

4. ຂາດຄວາມຮູ້ສຶກ ແລະ ການຮັບຮູ້ສະພາບຄ່ອງ

ພຶດຕິກໍາຂອງສະຖາບັນແລະການຫມູນໃຊ້ສະພາບຄ່ອງແມ່ນເບິ່ງບໍ່ເຫັນກັບ AI.

5. ຄວາມໝັ້ນໃຈຫຼາຍເກີນໄປ

AI ອາດຈະນໍາສະເຫນີການວິເຄາະການຄາດເດົາຄືກັບວ່າມັນເປັນການຄາດຄະເນທີ່ມີຄວາມແນ່ນອນສູງ.

ສະຫຼຸບ: AI ສາມາດສະຫນັບສະຫນູນຜູ້ຄ້າ, ແຕ່ມັນບໍ່ສາມາດປ່ຽນແທນຜູ້ໃຫ້ສັນຍານຂອງມະນຸດໄດ້

AI ເປັນຜູ້ຊ່ວຍທີ່ດີເລີດ, ການສຶກສາແລະນັກວິເຄາະໃນເວລາທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.
ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນບໍ່ມີຄວາມສາມາດໃນການດໍາເນີນການເປັນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການສັນຍານມືອາຊີບ.

ວິທີການທີ່ດີທີ່ສຸດໃນມື້ນີ້ແມ່ນ:

• AI ສໍາລັບໂຄງສ້າງ, ການວາງແຜນແລະການສຶກສາ

• ພໍ່ຄ້າມະນຸດເພື່ອປະຕິບັດ

• ນາຍຫນ້າສໍາລັບການຈັດສົ່ງລາຄາທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ແລະການປະຕິບັດຄໍາສັ່ງ

• ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການສັນຍານເປັນເຄື່ອງມືທາງເລືອກ

ໃນປີ 2025, AI ປັບປຸງການຊື້ຂາຍແຕ່ບໍ່ໄດ້ທົດແທນທັກສະ, intuition ແລະການຕັດສິນໃຈໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງຂອງພໍ່ຄ້າທີ່ມີປະສົບການ.