การคาดการณ์ดัชนีราคาหุ้นตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยโดยใช้มะชีนเลิร์นนิงเทคนิค =SET INDEX FORECASTING THROUGH MACHINE LEARNING TECHNIQUES.

Abstract

งานศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของดัชนีราคาหุ้นตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET Index) ในวันทำการถัดไปโดยใช้เทคนิค machine learning โดยอัลกอริทึม (algorithms) ที่เลือกใช้เป็นแบบ classification ได้แก่ Decision Tree, Artificial Neural Networks และ Support Vector Machine ผู้แต่งใช้ประโยชน์จากความสัมพันธ์ระยะสั้นระหว่างการเปลี่ยนแปลงของดัชนีราคาหุ้นตลาดหลักทรัพย์จากทั่วโลก (global stock market indices) อัตราแลกเปลี่ยน (exchange rates) และราคาสินค้าโภคภัณฑ์ (commodities) ข้อมูลทั้งหมดจะถูกแบ่งสองกลุ่มคือ ชุดข้อมูลที่ใช้ในการสร้างโมเดล (training sets) และชุดข้อมูลที่ใช้ทดสอบ (testing sets) เพื่อวัดประสิทธิภาพของแต่ละโมเดลโดยใช้ความแม่นยำ (accuracy) การคัดเลือกฟีเจอร์ใช้วิธีการฟิลเตอร์ (filter approach) และ forward feature selection ผลลัพธ์ของการศึกษาพบว่าโมเดลที่คาดการณ์ได้ความแม่นยำ (accuracy) สูงสุดได้เท่ากับ 63.2% โมเดลที่คาดการณ์ได้ความแม่นยำสูงที่สุดของแต่ละอัลกอริทึมมีความแม่นยำใกล้เคียงกันโดยค่าความแม่นยำเฉลี่ยอยู่ที่ 61.63% และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (standard deviation) อยู่ที่ 1.08% สุดท้ายได้นำโมเดลที่มีความแม่นยำที่สุดสร้างแบบจำลองการซื้อขายอย่างง่ายเพื่อศึกษาประสิทธิภาพของอัลกอริธึมเทียบกับเกณฑ์มาตรฐาน (benchmarks)