AI Trading คืออะไร? โลกล้ำใช้ปัญญาประดิษฐ์เทรด

AI ไม่ใช่แค่คำฮิตในวงการเทรดอีกต่อไป บนโต๊ะเทรดของบริษัทใหญ่, กองทุนเฮดจ์ฟันด์, โบรกเกอร์อัตโนมัติ และแพลตฟอร์มสำหรับนักลงทุนรายย่อย กำลังนำ Machine Learning มาประยุกต์ใช้กับทุกขั้นตอน ตั้งแต่การสร้างสัญญาณเทรด ไปจนถึงการดำเนินคำสั่งและการควบคุมความเสี่ยง

พร้อมกันนั้น นักลงทุนรายย่อยก็เริ่มถามแชทบอท ว่าควรซื้อหุ้นตัวไหน และโบรกเกอร์อัตโนมัติที่ใช้ AI ก็จัดการสินทรัพย์ลูกค้ามากกว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์ แล้ว

การผสมผสานระหว่างอิทธิพลของสถาบันการเงินและความสนใจของนักลงทุนรายย่อย ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่ชัดเจน: AI Trading ไม่ใช่โครงการเสริมอีกต่อไป แต่กลายเป็น สวนสำคัญของวิธีการทำงานของตลาดแล้ว

AI Trading คืออะไร？

โดยหลักแล้ว AI Trading คือการใช้โมเดลที่เรียนรู้จากข้อมูล—มักเป็น Machine Learning หรือ Deep Learning—เพื่อช่วยในการตัดสินใจซื้อขายและการลงทุน

แทนที่จะพึ่งพากฎตายตัวเพียงอย่างเดียว (เช่น "ซื้อถ้า RSI < 30") โมเดล AI จะวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ค้นหารูปแบบ และสร้างสัญญาณซื้อขาย ขนาดตำแหน่ง หรือการตัดสินใจในการดำเนินคำสั่ง

นี่คือส่วนหนึ่งของแนวโน้มที่ใหญ่กว่า เช่น Stanford AI Index ระบุว่า การลงทุนใน AI ของภาคเอกชนในสหรัฐฯ อยู่ที่ประมาณ 109.1 พันล้านดอลลาร์ ในปี 2024 และประมาณ 78% ขององค์กรทั่วโลก ระบุว่าใช้ AI ในปี 2024 เพิ่มขึ้นจาก 55% ในปี 2023

การซื้อขายแบบอัลกอริทึมเทียบกับการซื้อขายแบบ AI

ช่วยแยกการซื้อขายแบบอัลกอริทึมดั้งเดิมจากการซื้อขายที่ขับเคลื่อนด้วย AI:

• อัลกอริทึมคลาสสิก (Classic Algos) จะทำตามกฎที่มนุษย์กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น VWAP/TWAP, การเก็งกำไรสถิติแบบง่าย หรือเงื่อนไข if-then

• อัลกอริทึม AI (AI Algos) จะเรียนรู้กฎเหล่านั้นจากข้อมูล และปรับตัวเองอย่างต่อเนื่องเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา

ทั้งสองแบบเป็นการเทรดอัตโนมัติ แต่ความแตกต่างคือ AI สามารถค้นหารูปแบบที่มนุษย์ไม่ได้กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งความยืดหยุ่นนี้มาพร้อมกับความเสี่ยงของโมเดลและความไม่โปร่งใส

วิธีที่ AI ใช้เทรดตลาดแบบ Step-by-Step

ขั้นตอนที่ 1: ข้อมูลและคุณสมบัติ

การเทรดด้วย AI ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลว่าดีพอหรือไม่ ข้อมูลที่ใช้โดยทั่วไป ได้แก่:

• ข้อมูลตลาด (Market data): ราคา ปริมาณการซื้อขาย ความลึกของสมุดคำสั่งซื้อขาย (order-book) และความผันผวนที่แฝงอยู่ (implied vols)

• ข้อมูลพื้นฐานและเศรษฐกิจมหภาค (Fundamental & macro): กำไร ข้อมูลงบดุล และตัวเลขเศรษฐกิจมหภาค

• ข้อมูลทางเลือก (Alternative data): ข่าว โซเชียลมีเดีย ภาพดาวเทียม ข้อมูลบัตรเครดิต และการขนส่งสินค้า

• ข้อมูลข้อความ (Textual data): เอกสารบริษัท การประชุมทางการเงิน และคำกล่าวของธนาคารกลาง โดยใช้ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) วิเคราะห์

จากนั้นนักวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quants) จะสร้างคุณลักษณะ คือการแปลงข้อมูลดิบ เช่น ผลตอบแทน (returns) ส่วนต่างราคา (spreads) ความผันผวน (volatility) คะแนนความรู้สึก (sentiment scores) หรือความผิดปกติ (anomalies) เพื่อให้โมเดลสามารถเรียนรู้และใช้ตัดสินใจได้

ขั้นตอนที่ 2: การฝึกโมเดลและการ Backtesting

วิธีการ AI ที่นิยมใช้ในการเทรด ได้แก่:

• การเรียนรู้แบบมีผู้สอน: ใช้ทำนายผลตอบแทน ความผันผวน หรือความน่าจะเป็น เช่น การขึ้น/ลงของราคาวันถัดไป

• การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน: ใช้จัดกลุ่มสภาวะตลาด จัดกลุ่มหุ้นที่คล้ายกัน หรือค้นหาความผิดปกติ

• การเรียนรู้แบบเสริมแรง: โมเดลเรียนรู้กลยุทธ์การเทรดหรือการส่งคำสั่ง โดยได้รับ “รางวัล” เมื่อผลลัพธ์ในตลาดจำลองดู

โมเดลเหล่านี้จะถูก Backtested ในหลายสภาวะตลาด และมีการตรวจสอบอย่างเข้มงวดเพื่อลด overfitting ซึ่งเป็นความกังวลหลัก เนื่องจากข้อมูลตลาดมักมีความผันผวนและมีสัญญาณรบกวนสูง นักวิจัยและหน่วยงานกำกับดูแลหลายแห่งจึงเน้นย้ำเรื่องนี้บ่อยครั้ง

ขั้นตอนที่ 3: การส่งคำสั่งจริงและการติดตาม

เมื่อโมเดลผ่านการทดสอบแล้ว จะถูกนำไปใช้ในระบบเทรดจริง ที่ทำงานดังนี้:

• แปลงสัญญาณจากโมเดลเป็นคำสั่งซื้อขายและขนาดตำแหน่ง

• ส่งคำสั่งผ่านอัลกอริทึมการส่งคำสั่งอัจฉริยะ ซึ่งมักปรับแต่งด้วย AI ด้วย

• ติดตามผลแบบเรียลไทม์ เช่น การสไลด์ของราคา ขีดจำกัดความเสี่ยง และการเบี่ยงเบนของโมเดล

ได้รับการแนะนำโดย IOSCO, ESMA และ OECD ให้เป็นมาตรฐานพื้นฐาน บริษัทใหญ่ๆ ผสมผสาน AI เข้ากับการกำกับดูแลที่ครอบคลุม เอกสารประกอบแบบจำลอง การอนุมัติโดยมนุษย์ สวิตช์หยุดการทำงาน และการประเมินตามปกติ

ประเภทหลักของกลยุทธ์ AI Trading

โดยเฉพาะ Robo-advisers กลายเป็นหน้าตาที่เห็นได้ชัดของ AI ในตลาด ในปี 2025 แพลตฟอร์มอัตโนมัติที่ใช้อัลกอริทึมและ machine learning ในการบริหารพอร์ต มีสินทรัพย์ภายใต้การจัดการมากกว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์ โดยส่วนใหญ่เป็นพอร์ตกองทุน ETF แบบกระจายการลงทุน พร้อมฟีเจอร์รีบาลานซ์อัตโนมัติและ tax-loss harvesting

ปัจจุบัน AI Trading ถูกนำมาใช้ที่ไหนบ้าง?

1) กองทุนป้องกันความเสี่ยงและร้านค้า Quant

กองทุนเฮดจ์ฟันด์เป็นผู้เริ่มใช้ machine learning ก่อนใคร รายงานจาก IG Prime ในปี 2025 ระบุว่า ประมาณ 86% ของผู้จัดการกองทุนเฮดจ์ฟันด์ ใช้เครื่องมือ generative AI ในงานของตน โดยเฉพาะด้านการวิจัย การประมวลผลข้อมูล และการสร้างเนื้อหา แม้ว่ากลยุทธ์การซื้อขายหลักของพวกเขาจะไม่ได้ใช้ AI เป็นหลักก็ตาม

2) ผู้จัดการสินทรัพย์ ธนาคาร และกองทุนสหภาพยุโรป

สำนักงานกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์แห่งยุโรป (ESMA) รายงานว่าเมื่อเร็วๆ นี้ กองทุนรวมเพื่อการลงทุนของสหภาพยุโรปจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ที่ใช้ AI และ NLP สำหรับกลยุทธ์การลงทุน การบริหารความเสี่ยง และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ อย่างไรก็ตาม การใช้งานยังคงเพิ่มขึ้นในบริษัทขนาดใหญ่เป็นหลัก

ธนาคารและโบรกเกอร์ต่างใช้ AI ในการดำเนินงานทั้งส่วนหน้าและส่วนหลัง องค์กรระหว่างประเทศ เช่น IOSCO และ OECD พบว่าปัจจุบัน AI ถูกผนวกเข้ากับการซื้อขาย บริการให้คำปรึกษาอัตโนมัติ สินเชื่อ ประกันภัย และการจัดการความเสี่ยงด้านปฏิบัติการ

3) นักลงทุนรายย่อยและ Robo-Advisory

ในด้านการขายปลีก AI กำลังปรากฏใน:

• ที่ปรึกษาหุ่นยนต์

• ETF ที่มีธีม AI

• แชทบอทและโปรแกรมคัดกรอง

รายงานของ Reuters ในปี 2025 ระบุว่า ประมาณ 1 ใน 10 ของนักลงทุนรายย่อย ใช้เครื่องมือ AI เพื่อเลือกหุ้นแล้ว ตลาด robo-advisory คาดว่าจะเติบโตจาก 61.75 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 เป็น 470.91 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2029

AI Trading กับ การเทรดแบบดั้งเดิม

ในทางปฏิบัติ โต๊ะทำงานที่แข็งแกร่งที่สุดจะผสมผสานทั้งสามสิ่งนี้เข้าด้วยกันมากขึ้นเรื่อยๆ ได้แก่ การตัดสินเชิงมหภาคโดยมนุษย์ ขีดจำกัดความเสี่ยงตามกฎเกณฑ์ และเครื่องมือ AI ซึ่งเป็นสิ่งที่เพิ่มมูลค่าได้อย่างแท้จริง

ข้อดีของการเทรดด้วย AI Trading

1) ความเร็วและขนาด

เครื่องจักรสามารถตรวจสอบเครื่องมือและสตรีมข้อมูลทางเลือกได้หลายพันรายการแบบเรียลไทม์

2) การจดจำรูปแบบ

แบบจำลองจะระบุความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้นซึ่งแบบจำลองปัจจัยง่ายอาจมองข้ามไป

3) ครอบคลุมตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน

มีความสำคัญต่อสกุลเงินดิจิทัลและตลาดฟิวเจอร์สทั่วโลก

4) วินัยอย่างเป็นระบบ

ระบบ AI ไม่ได้ตื่นตระหนก ไล่ตาม FOMO หรือเบื่อหน่าย วินัยความเสี่ยงนั้นดีเท่ากับโค้ดที่ดี แต่ต้องมีความสม่ำเสมอ

5) การปรับแต่งส่วนบุคคล

ในการบริหารความมั่งคั่ง AI ช่วยให้ที่ปรึกษาอัตโนมัติสามารถปรับแต่งพอร์ตให้เหมาะกับเป้าหมาย คะแนนความเสี่ยง และสถานการณ์ทางภาษีด้วยต้นทุนต่ำ

ความเสี่ยงของการเทรดด้วย AI Trading

1. ความเสี่ยงของโมเดล ความลำเอียงของข้อมูล และการเปลี่ยนแปลงระบบ

โมเดล AI เรียนรู้จากประวัติศาสตร์ เมื่อระบอบการปกครองเปลี่ยนแปลง เช่น นโยบายใหม่ สงคราม หรือโรคระบาด รูปแบบเดิมๆ ในอดีตก็อาจพังทลายลงได้

รายงานของ OECD และ IOSCO เน้นย้ำ

• การปรับโมเดลให้เหมาะกับข้อมูลเกินไป (Overfitting)

• ความลำเอียงของข้อมูลและการรั่วไหลของข้อมูล (Data bias and leakage)

• การอธิบายผลลัพธ์ของโมเดลได้ยาก (Lack of explainability)

2. ความเสี่ยงด้านโครงสร้างตลาดและการแออัด

หากกองทุนจำนวนมากใช้สัญญาณและโมเดลที่คล้ายกัน การซื้อขายอาจแออัด เมื่อการซื้อขายผิดพลาด ทุกคนจะรีบออกจากตลาด ส่งผลให้ความผันผวนรุนแรงขึ้น

3. กฎระเบียบ การฟอก AI และความเสี่ยงในการดำเนินการ

หน่วยงานกำกับดูแลให้ความสำคัญกับ AI ในด้านการเงินเป็นอย่างมาก:

• ก.ล.ต. ได้เริ่มดำเนินการบังคับใช้กฎหมายเกี่ยวกับ "การล้าง AI"

• การปรึกษาหารือของ IOSCO ในปี 2025 เกี่ยวกับ AI ในตลาดทุนเน้นย้ำถึงการกำกับดูแล การทดสอบ การกำกับดูแลโดยมนุษย์ และความรับผิดชอบที่ชัดเจน

สำหรับเทรดเดอร์และนักลงทุน เรื่องนี้สรุปได้ง่ายๆ ว่า อย่าเชื่อสินค้าใดๆ เพียงเพราะมันมีคำว่า "AI" กำกับไว้บนฉลาก ตรวจสอบดูว่ามันทำอะไรได้จริง

AI Trading ทำกำไรได้จริงหรือไม่?

คำตอบตรงไปตรงมาถึงปัจจุบัน: บางครั้ง ภายใต้เงื่อนไขเฉพาะ แต่ไม่ได้ทำกำไรได้อย่างสม่ำเสมอทุกตลาด

• ดัชนี Eurekahedge AI Hedge Fund ให้ผลตอบแทนเฉลี่ยประมาณ 9.8% ต่อปี ตั้งแต่ธันวาคม 2009 ถึงกรกฎาคม 2024 เทียบกับ S&P 500 ที่ทำได้ 13.7% ในช่วงเวลาเดียวกัน

• ผลการศึกษาก่อนหน้านี้พบว่าดัชนีเดียวกันให้ผลตอบแทนรวมประมาณ 115% ระหว่าง 2011–2020 เทียบกับ S&P 500 ที่ 210% และ MSCI World ที่ 133% ซึ่งยังตามหลังดัชนีหุ้นพื้นฐาน

สรุปคือ AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่ไม่ใช่เครื่องทำกำไรอัตโนมัติ มันช่วยงานบางอย่างได้ดี โดยเฉพาะการตรวจจับรูปแบบและควบคุมความเสี่ยง แต่ยังต้องเจอกับค่าธรรมเนียม ต้นทุนการเทรด และความผันผวนของตลาดเหมือนกับกลยุทธ์เชิงรุกอื่นๆ

คำถามที่พบบ่อย

1. AI Trading เหมือนกับ High-Frequency Trading (HFT) ไหม?

ไม่เสมอไป บริษัท HFT หลายแห่งใช้กลยุทธ์แบบกำหนดตายตัวและอิงตามกฎเกณฑ์ที่อาศัยความเร็วและการวางตำแหน่งร่วมกันมากกว่า AI

2. ต้องเขียนโค้ดเพื่อใช้ AI ในการลงทุนไหม?

ไม่จำเป็น การเข้าถึง AI สำหรับนักลงทุนรายย่อยส่วนใหญ่ทำผ่าน robo-advisers เครื่องมือของโบรกเกอร์ที่ใช้ AI หรือแพลตฟอร์มวิเคราะห์ที่ใช้งานง่าย

3. ควรแทนที่การตัดสินใจของตัวเองด้วย AI ไหม?

ถือว่า AI เป็นเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจ ไม่ใช่สิ่งทดแทนความเข้าใจ ใช้เพื่อประมวลผลข้อมูล เน้นย้ำความเสี่ยง และเสนอแนวคิดต่างๆ แต่ยังคงควบคุมเป้าหมาย การยอมรับความเสี่ยง และการตัดสินใจขั้นสุดท้ายโดยมนุษย์

บทสรุป

สรุปแล้ว การเทรดด้วย AI Trading ได้พัฒนาจากการทดลองกลายเป็นเรื่องปกติในตลาดการเงิน ปัจจุบันกองทุนเฮดจ์ฟันด์ ผู้จัดการสินทรัพย์ ธนาคาร และแพลตฟอร์มรายย่อย ต่างพึ่งพา machine learning ในการวิจัย การส่งคำสั่ง และการบริหารพอร์ต

ข้อได้เปรียบในวันนี้อยู่ที่การใช้ AI ในจุดที่มันสร้างมูลค่าได้จริง จงมองว่า AI เป็นเครื่องมืออีกชิ้นหนึ่งในกล่องเครื่องมือ อยู่ภายใต้การกำกับดูแลที่เข้มงวด ควบคุมด้วยขีดจำกัดความเสี่ยงของคุณ ไม่ใช่ให้ AI เป็นผู้ตัดสินใจหลัก

ข้อสงวนสิทธิ์: เอกสารนี้จัดทำขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลทั่วไปเท่านั้น และไม่ได้มีเจตนา (และไม่ควรพิจารณาว่าเป็น) คำแนะนำทางการเงิน การลงทุน หรือคำแนะนำอื่นใดที่ควรอ้างอิง ความคิดเห็นใดๆ ในเอกสารนี้ไม่ได้เป็นคำแนะนำจาก EBC หรือผู้เขียนว่ากลยุทธ์การลงทุน หลักทรัพย์ ธุรกรรม หรือการลงทุนใดๆ เหมาะสมกับบุคคลใดบุคคลหนึ่งโดยเฉพาะ