AI ทำงานอย่างไรจริงๆ: เจาะลึก LLM ข้อมูลการฝึกอบรม และการใช้เหตุผลเชิงอัลกอริทึม

ก่อนที่จะประเมิน AI ในฐานะผู้ให้สัญญาณ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจวิธีการทำงานของระบบ AI สมัยใหม่ เทรดเดอร์หลายรายสันนิษฐานว่า AI วิเคราะห์ข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์ อ่านกราฟเหมือนมนุษย์ หรือทำการจดจำรูปแบบในระดับสถาบัน ซึ่งนี่ไม่ใช่การทำงานของ Large Language Models (LLM)

ด้านล่างนี้เป็นพื้นฐานข้อเท็จจริงเบื้องหลังการใช้เหตุผลของ AI

1. AI ไม่เข้าใจตลาด แต่จดจำรูปแบบทางภาษา

โมเดลต่างๆ เช่น GPT, Claude, Gemini และ Llama ไม่ได้รับการฝึกฝนด้วยฟีดราคา แผนภูมิแบบเรียลไทม์ หรือเครื่องมือซื้อขาย แต่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อความเพียงอย่างเดียว

LLMs ดำเนินงานผ่านการคาดการณ์รูปแบบทางสถิติ:
โมเดลนี้ทำนายคำหรือคำอธิบายถัดไปที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุดโดยอิงจากรูปแบบข้อความนับพันล้านรูปแบบที่พบในข้อมูลการฝึกอบรม

มันไม่ได้มีการรับรู้ทางการตลาด สัญชาตญาณ หรือความอ่อนไหวต่อทิศทาง
มันเข้าใจภาษา ไม่ใช่ราคา

2. AI เรียนรู้การซื้อขายจากเนื้อหาที่เขียนโดยมนุษย์ ไม่ใช่จากพฤติกรรมของตลาด

สื่อการฝึกอบรมสำหรับโมเดลเหล่านี้ประกอบด้วย:

• หนังสือวิเคราะห์ทางเทคนิค

• วรรณกรรมการจัดการความเสี่ยง

• บทความออนไลน์จากแหล่งต่างๆ เช่น Investopedia และ Babypips

• โพสต์การศึกษาของ TradingView

• การสนทนาเกี่ยวกับ Reddit และ ForexFactory

• บล็อกทางการเงินและคำอธิบายเศรษฐศาสตร์ทั่วไป

เนื่องจาก AI เรียนรู้จากคำอธิบายของมนุษย์ การวิเคราะห์จึงสะท้อนการตีความทั่วไปมากกว่าความจริงในตลาดแบบเรียลไทม์

สั้นๆ ก็คือ:
AI ไม่ได้เรียนรู้ว่าตลาด เคลื่อนไหว อย่างไร แต่เรียนรู้ว่าผู้คน อธิบาย ตลาดอย่างไร

3. AI ใช้การฝังเวกเตอร์ ไม่ใช่ตรรกะแผนภูมิจริง

เมื่อประมวลผลข้อมูล นิติศาสตรมหาบัณฑิต (LLM) จะแปลงแนวคิดให้เป็นเวกเตอร์ทางคณิตศาสตร์ที่เรียกว่าเอ็มเบ็ดดิ้ง (embeddings) ซึ่งเป็นวิธีที่พวกเขาเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคำต่างๆ เช่น

• สนับสนุน

• ความต้านทาน

• การฝ่าวงล้อม

• เส้นแนวโน้ม

• การกลับด้าน

แนวคิดเหล่านี้มีอยู่เป็นความสัมพันธ์เชิงตัวเลข ไม่ใช่ความเป็นจริงทางภาพหรือทางตลาด

ดังนั้นเมื่อคุณขอให้ AI วิเคราะห์แผนภูมิ มันจะไม่ตีความการเคลื่อนไหวของราคา
มันตรงกับรูปแบบในภาพกับคำอธิบายของรูปแบบที่คล้ายกันที่ได้อ่าน

4. AI ไม่เห็นแผนภูมิแบบเดียวกับที่นักเทรดทำ

แม้ว่าคุณจะอัปโหลดภาพแผนภูมิ AI:

• ระบุรูปร่างและความลาดชัน

• จับคู่กับรูปแบบที่พบในข้อมูลการฝึกอบรม

• ตอบสนองโดยใช้คำอธิบายที่มักเกี่ยวข้องกับรูปทรงเหล่านั้น

มันไม่สามารถวัดได้:

• สภาพคล่อง

• กระแสการสั่งซื้อ

• การเปลี่ยนแปลงโมเมนตัม

• การบีบอัดหรือการขยายตัวของความผันผวน

• การจัดการสถาบัน

• พฤติกรรมราคาตามเซสชัน

นี่คือสาเหตุที่การวิเคราะห์ด้วย AI มักจะฟังดูสมเหตุสมผลแต่ขาดความแม่นยำของตลาด

5. การใช้เหตุผลของ AI ขึ้นอยู่กับภาษา ไม่ใช่ข้อมูลสด

AI ใช้อัลกอริทึมต่างๆ เช่น ตัวแปลงสัญญาณ กลไกการใส่ใจ และการใช้เหตุผลแบบห่วงโซ่ความคิด เทคนิคเหล่านี้ช่วยให้แบบจำลองสร้างคำตอบที่มีโครงสร้าง แต่ไม่ได้ให้ AI เข้าถึงสิ่งต่อไปนี้

• ข้อมูลแท่งเทียนสด

• ปริมาณหรือแรงกดดันในการสั่งซื้อ

• ผลกระทบจากข่าว

• การกำหนดเวลาเซสชัน

• พฤติกรรมการดำเนินการ

การใช้เหตุผลนั้นขับเคลื่อนโดยข้อความและได้รับข้อมูลจากสถิติ ไม่ใช่ขับเคลื่อนโดยตลาด

6. ข้อมูลที่มีโครงสร้างช่วยให้ AI จดจำเอนทิตี ไม่ใช่สภาวะตลาด

หลักสูตร LLM ยังเรียนรู้จากข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น schema.org, JSON-LD และเมตาดาต้า ซึ่งช่วยให้ AI สามารถระบุแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ และแนวคิดทางการเงินที่ถูกต้องตามกฎหมายได้

อย่างไรก็ตามข้อมูลที่มีโครงสร้างไม่ได้ให้ข้อมูลต่อไปนี้:

• ข้อมูลสภาพคล่อง

• ระดับราคา

• สภาวะตลาด

• สัญญาณการซื้อขาย

มันเพียงช่วยให้ AI เข้าใจว่าองค์กรคืออะไร ไม่ใช่เข้าใจว่าตลาดมีพฤติกรรมอย่างไร

7. สรุปการทำงานของ AI

AI คาดการณ์รูปแบบภาษา
ไม่ได้สังเกต คำนวณ หรือตีความตลาดสด

ความจริงพื้นฐานนี้จำเป็นก่อนที่จะหารือเกี่ยวกับ AI ในฐานะผู้ให้สัญญาณที่มีศักยภาพ

AI สามารถทำหน้าที่เป็นผู้ให้สัญญาณได้หรือไม่?

เมื่อวางพื้นฐานเรียบร้อยแล้ว ตอนนี้เราจะมาพูดถึงคำถามสำคัญ:

AI สามารถสร้างสัญญาณการซื้อขายแบบเรียลไทม์ที่แม่นยำได้หรือไม่

ข้อสรุปที่ตรงไปตรงมา:

AI สามารถช่วยผู้ซื้อขายในการวิเคราะห์และจัดโครงสร้างได้ แต่ไม่สามารถแทนที่ผู้ให้สัญญาณจริงได้

AI มีประโยชน์สำหรับ:

• คำอธิบายโครงสร้างหลายกรอบเวลา

• การตีความรูปแบบแผนภูมิผ่านการจดจำภาพ

• การอธิบายสถานการณ์ที่อาจเกิดขึ้น

• การสร้างแผนการซื้อขาย

• การปรับปรุงการจัดการความเสี่ยงและเงิน

• ช่วยให้ผู้ค้ามีวินัย

• การสรุปกลยุทธ์การซื้อขาย

• การดำเนินการทดสอบย้อนหลังเชิงทฤษฎี

AI โดดเด่นด้านการให้ความชัดเจนทางการศึกษาและคำแนะนำเชิงโครงสร้าง

AI ไม่เหมาะสำหรับ:

• สัญญาณเข้าแบบเรียลไทม์

• การจับเวลาที่มีความแม่นยำสูง

• การตีความกระแสคำสั่งของสถาบัน

• การสร้างแบบจำลองสภาพคล่อง

• การพยากรณ์เหตุการณ์ข่าว

• การระบุการล่าหยุดหรือความผันผวนที่ออกแบบไว้

• การวิเคราะห์โมเมนตัมในตลาดที่รวดเร็ว

การซื้อขายต้องมีการปรับตัวตามเวลาจริงและตระหนักถึงสถานการณ์
LLM ไม่สามารถเข้าถึงหรือตีความพฤติกรรมของตลาดสดได้

ความจริงอันยากจะยอมรับ: AI สามารถฟังดูมั่นใจได้แม้จะไม่ถูกต้องก็ตาม

ความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดประการหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ที่สร้างโดย AI คือความเชื่อมั่นที่ผิดที่
เนื่องจาก AI ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้คำตอบที่มีความสอดคล้องและเป็นประโยชน์ จึงมักให้การวิเคราะห์ด้วยความแน่นอนสูง แม้ว่า:

• แนวโน้มได้เปลี่ยนไปแล้ว

• โครงสร้างไม่ถูกต้อง

• แผนภูมิถูกตีความไม่ถูกต้อง

• ความผันผวนนั้นไม่สามารถคาดเดาได้

• ปัจจัยพื้นฐานภายนอกแทนที่รูปแบบทางเทคนิค

การใช้ภาษาอย่างมั่นใจไม่ได้หมายความว่าจะวิเคราะห์ได้อย่างแม่นยำ

จุดแข็งของ AI ในการซื้อขาย

แม้จะมีข้อจำกัด แต่ AI ก็สามารถปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ของผู้ซื้อขายได้อย่างมากหากใช้ถูกต้อง

1. การทดสอบเชิงทฤษฎีของกลยุทธ์ที่รวดเร็วยิ่งขึ้น

AI สามารถสรุปจุดแข็ง จุดอ่อน และรูปแบบพฤติกรรมของตลาดได้อย่างรวดเร็ว

2. การสร้างแผนการซื้อขายที่ดีขึ้น

ช่วยสร้างกระบวนการซื้อขายที่มีโครงสร้างและทำซ้ำได้

3. การเร่งรัดการศึกษา

แนวคิดที่ซับซ้อนจะเข้าใจได้ง่ายขึ้น โดยเฉพาะกับผู้ค้ารายใหม่

4. การคำนวณความเสี่ยงที่เชื่อถือได้

การกำหนดขนาดตำแหน่ง อัตราส่วน R:R และการสร้างแบบจำลองการถอนออกคือพื้นที่ที่ AI ทำงานได้ดีมาก

5. การสนับสนุนทางอารมณ์และวินัย

AI สามารถช่วยจัดการกับความท้าทายทางจิตวิทยา เช่น การซื้อขายมากเกินไปหรือการซื้อขายเพื่อแก้แค้น

ข้อจำกัดของ AI ในการซื้อขาย

1. ไม่มีการเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์

AI ไม่สามารถวิเคราะห์แผนภูมิแบบสดหรืออัปเดตอคติระหว่างการเคลื่อนไหวของตลาดได้

2. ผลการดำเนินงานที่ไม่ดีในตลาดที่มีความผันผวน

การพลิกกลับอย่างกะทันหันและผลกระทบจากข่าวสารมักทำให้การคาดการณ์ของ AI ไม่ถูกต้องทันที

3. การสรุปความทั่วไปมากเกินไป

AI มีแนวโน้มที่จะให้คำอธิบายกว้างๆ ซึ่งอาจไม่เหมาะกับเงื่อนไขการซื้อขายในระดับจุลภาค

4. ขาดความรู้สึกและการรับรู้สภาพคล่อง

พฤติกรรมของสถาบันและการจัดการสภาพคล่องเป็นสิ่งที่มองไม่เห็นด้วย AI

5. ความมั่นใจมากเกินไป

AI อาจนำเสนอการวิเคราะห์เชิงคาดเดาเหมือนกับว่าเป็นการคาดการณ์ที่มีความแน่นอนสูง

สรุป: AI สามารถรองรับผู้ค้าได้ แต่ไม่สามารถแทนที่ผู้ให้บริการสัญญาณที่เป็นมนุษย์ได้

AI เป็นผู้ช่วย นักการศึกษา และนักวิเคราะห์ที่ยอดเยี่ยมเมื่อใช้ถูกต้อง
อย่างไรก็ตาม มันไม่มีความสามารถในการดำเนินการเป็นผู้ให้บริการสัญญาณระดับมืออาชีพ

แนวทางที่ดีที่สุดในปัจจุบันคือ:

• AI สำหรับโครงสร้าง การวางแผน และการศึกษา

• ผู้ค้ามนุษย์เพื่อการดำเนินการ

• โบรกเกอร์สำหรับการส่งมอบราคาและการดำเนินการคำสั่งซื้อที่เชื่อถือได้

• ผู้ให้บริการสัญญาณเป็นเครื่องมือเสริม

ในปี 2568 AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการซื้อขาย แต่ไม่สามารถแทนที่ทักษะ สัญชาตญาณ และการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ของผู้ค้าที่มีประสบการณ์ได้