Khoatom AI Hybrid Trading System

Roadmap การพัฒนาระบบเทรด AI คริปโตระดับสถาบัน (Institutional Grade)

Architecture: Bi-LSTM + Attention Labeling: Triple Barrier Status: Development Phase

🎯 1. เป้าหมายและวิสัยทัศน์ (Vision & Goal)

สร้างระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) สำหรับวิเคราะห์และทำนายกราฟราคา Cryptocurrency ที่มีความแม่นยำสูง เพื่อใช้ในการเทรดแบบ Spot และ Futures โดยเน้นที่การจัดการความเสี่ยง (Risk Management) และความสามารถในการปรับตัวตามสภาวะตลาด (Volatility Adaptive)

  • Core Objective: สร้างผลกำไรที่ยั่งยืน (Sustainable Alpha) ไม่ใช่แค่การเดาทิศทาง
  • Key Metric: Sharpe Ratio และ Maximum Drawdown (เน้นความเสี่ยงต่ำ กำไรสม่ำเสมอ)
  • Methodology: Hybrid Approach (ใช้ Technical Indicators ผสมกับ Deep Learning)

🏗️ 2. โครงสร้างระบบ (System Architecture)

Data Layer (ข้อมูล)

MongoDB: เก็บข้อมูลดิบ (Raw Candles) จำนวน 63 ล้านแถว

Parquet: เก็บข้อมูลที่ผ่านการประมวลผล (Feature Engineered) เพื่อการอ่านที่รวดเร็ว (เร็วกว่า CSV 50 เท่า)

Processing Layer (ETL)

Python Scripts: ใช้ Library ta และ pandas เพื่อทำความสะอาดข้อมูล

Feature Engineering: คำนวณค่าทางคณิตศาสตร์เตรียมไว้ให้ AI

AI Core (สมองกล)

Bi-LSTM: มองเห็นความสัมพันธ์ของกราฟทั้งอดีตและปัจจุบัน

Attention Mechanism: โฟกัสจุดสำคัญในกราฟ (เช่น จุดกลับตัว, แท่งเทียน Volume สูง)

Execution Layer

Signal Generator: แปลงค่าความน่าจะเป็น (Probability) เป็นคำสั่ง Buy/Sell/Hold

Risk Engine: คำนวณ Position Sizing ตามความผันผวน (ATR)

🧮 3. สูตรคำนวณและพารามิเตอร์ (Formulas & Parameters)

สูตรหลักที่ใช้ในการวิเคราะห์ (Feature Engineering)

1. Log Returns (ผลตอบแทนแบบลอการิทึม): ใช้แทนราคาปกติเพื่อให้ข้อมูลเป็น Stationary

Log_Return = ln( Price(t) / Price(t-1) )

2. RSI (Relative Strength Index): วัดแรงซื้อแรงขาย

RSI = 100 - [ 100 / ( 1 + (Average_Gain / Average_Loss) ) ]

3. EMA (Exponential Moving Average): ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนัก

EMA(t) = (Price(t) * k) + (EMA(t-1) * (1-k))
where k = 2 / (N + 1)

4. ATR (Average True Range): วัดความผันผวน (หัวใจของระบบ Risk Management)

TR = Max[ (High-Low), abs(High-Close_prev), abs(Low-Close_prev) ]
ATR = MovingAverage(TR, Period)

ตารางพารามิเตอร์ (Configuration)

Parameter Value คำอธิบาย
Lookback Window 60 - 200 Bars จำนวนแท่งเทียนที่ AI มองย้อนหลังเพื่อตัดสินใจ
Prediction Horizon Dynamic (Triple Barrier) ระยะเวลาถือครอง (ไม่ได้กำหนดตายตัว ขึ้นอยู่กับเป้า)
TP Multiplier 2.0 x ATR จุดทำกำไร (กว้างเป็น 2 เท่าของความผันผวน)
SL Multiplier 1.0 x ATR จุดตัดขาดทุน (กว้างเท่ากับความผันผวน)
Time Horizon 24 Bars เวลาสูงสุดในการถือครอง ถ้าไม่ชนเป้าให้ปิดสถานะ

🚀 4. ขั้นตอนการสร้าง (Development Roadmap)

✅ Phase 1: Data Engineering (ETL)

สถานะ: กำลังดำเนินการ

เปลี่ยนข้อมูลดิบ 63 ล้านแถวจาก MongoDB ให้เป็นไฟล์ .parquet ที่มีขนาดเล็กและอ่านไว พร้อมคำนวณ Indicators ทั้งหมดรอไว้

  • Clean Data (ลบ NaN, Duplicates)
  • Calculate Technical Indicators (RSI, MACD, BB, ATR)
  • Save as Parquet Format

🚧 Phase 2: Advanced Labeling

สถานะ: รอถัดไป

สร้าง "เฉลยข้อสอบ" ให้ AI โดยใช้วิธี Triple Barrier Method ซึ่งเป็นมาตรฐานกองทุน Quant

  • กำหนดกำแพง 3 ด้าน: Profit, Stop Loss, Time Limit
  • Label 0: ขาดทุน, Label 1: เสมอตัว/รอ, Label 2: กำไร
  • ปรับความกว้างกำแพงอัตโนมัติตาม ATR

🧠 Phase 3: AI Model Construction

สถานะ: อนาคต

ออกแบบและสร้างสถาปัตยกรรม Deep Learning

  • Input Layer: รับ Sequence ของกราฟ
  • Hidden Layers: Bi-LSTM + Attention + Dropout
  • Output Layer: Softmax (Probability 3 Classes)

🏋️ Phase 4: Training & Validation

สถานะ: อนาคต

ฝึกสอนโมเดลด้วยเทคนิคขั้นสูง

  • Walk-Forward Validation (เลื่อนหน้าต่างเวลาทดสอบ ป้องกันการโกงตัวเอง)
  • Handle Class Imbalance (แก้ปัญหาข้อมูล Buy น้อยกว่า Hold)
  • Hyperparameter Tuning

📈 Phase 5: Backtesting & Deployment

สถานะ: เป้าหมายสุดท้าย

ทดสอบเสมือนจริงและเริ่มใช้งาน

  • Paper Trading (เทรดเงินปลอมในตลาดจริง)
  • Performance Analytics (Win Rate, Profit Factor)
  • Connect Binance API for Live Trade

🤖 5. สิ่งที่ AI จะทำได้เมื่อเสร็จสมบูรณ์ (AI Capabilities)

  • Pattern Recognition: มองเห็นรูปแบบกราฟที่ซับซ้อนที่ตามนุษย์มองไม่เห็น (Non-linear patterns)
  • Dynamic Risk Assessment: ประเมินความเสี่ยงรายวินาที ถ้าระบบเห็นว่าตลาดผันผวนเกินไป จะสั่งลดขนาดไม้ (Position Sizing) หรือสั่งหยุดเทรดชั่วคราว
  • High Precision Entry: เข้าออเดอร์เฉพาะเมื่อความน่าจะเป็น (Probability) สูงกว่า 70-80% เท่านั้น (เน้นคุณภาพ ไม่เน้นปริมาณ)
  • 24/7 Monitoring: เฝ้ากราฟ 10 เหรียญพร้อมกันตลอด 24 ชั่วโมงโดยไม่มีอารมณ์เหนื่อยล้า
  • Adaptive Strategy: ปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ตามสภาวะตลาด (เช่น ตลาดไซด์เวย์จะเล่นสั้น ตลาดเทรนด์จะรันเทรนด์)