กลยุทธ์วิธีการซื้อขาย Forex แบบอัตโนมัติ

กลยุทธ์วิธีการซื้อขาย Forex แบบอัตโนมัติ

Meta Description: เรียนรู้พื้นฐานการลงทุนฟอเร็กซ์แบบไม่ต้องทำด้วยตัวเอง โดยใช้กลยุทธ์การซื้อขายอัตโนมัติ

กฎทั่วไปเกี่ยวกับการลงทุนคือเทรดเดอร์ฟอเร็กซ์คือ ควรใช้เหตุผลมากกว่าอารมณ์เสมอ อย่างไรก็ตาม แต่สิ่งท้าทายคือ อารมณ์ของมนุษย์มันไม่สามารถแยกออกจากการตัดสินใจได้เสมอไป ในฐานะเทรดเดอร์ฟอเร็กซ์ โอกาสที่คุณจะตัดสินใจซื้อขายผิดพลาดมากกว่าหนึ่งครั้งนั้นมีอยู่สูง โดยส่วนใหญ่เกิดจากปัจจัยกระตุ้นทางจิตวิทยาที่ไม่สมเหตุสมผล เป็นเรื่องปกติในหมู่นักลงทุน แต่ก็ไม่จำเป็นต้องเป็นเช่นนั้นเสมอไป ด้วยซอฟต์แวร์เทรดอัตโนมัติ คุณสามารถจัดการระบบการลงทุนที่จัดการการตัดสินใจที่น่าเบื่อหน่ายโดยอาศัยตรรกะ พร้อมกับปรับปรุงประสิทธิภาพ

ภาพรวมสั้นๆ ของกลยุทธ์การซื้อขายอัตโนมัติ

การซื้อขายอัตโนมัติ (การซื้อขายแบบอัลกอริทึมหรือการใช้บอท) เป็นวิธีการลงทุนในตลาดการเงินที่ดำเนินการซื้อขายโดยอิงตามเงื่อนไขการเข้าและออกที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซอฟต์แวร์นี้สามารถนำไปใช้ในกระบวนการซื้อขายได้หลากหลาย เช่น การระบุสัญญาณการซื้อขาย รวมถึงความคลาดเคลื่อนของค่าสเปรด แนวโน้มราคา และข่าวสารที่เป็นประโยชน์ต่อนักลงทุน ซอฟต์แวร์จะรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับองค์ประกอบเหล่านี้และค้นหาจุดเข้าและจุดออกที่อาจทำกำไรได้ การซื้อขายอัตโนมัติมีข้อดีมากมาย แต่ข้อดีที่สำคัญที่สุดคือความเร็วและความสามารถในการขจัดอารมณ์ความรู้สึกออกจากการตัดสินใจซื้อขายของคุณ

ลองนึกภาพว่าคุณต้องการเทรดเงินยูโร/ดอลลาร์สหรัฐ โดยวางคำสั่งซื้อหากราคาสูงกว่า 1.1000 และขายหากราคาลดลงต่ำกว่า 1.0950 โดยปกติแล้ว คุณจะนั่งอยู่หน้าจอ ดูกราฟ แล้วกดซื้อหรือขายด้วยตนเอง ด้วยระบบเทรดอัตโนมัติ คุณไม่จำเป็นต้องคอยติดตามตลาดตลอดเวลา คุณเพียงแค่กำหนดกฎเกณฑ์ล่วงหน้าว่าจะเข้าหรือออกจากการเทรดเมื่อใด และอัลกอริทึมจะดำเนินการตามนั้น หากคุณเทรดด้วยตนเอง คุณอาจละเลยแผนของคุณไป ตัวอย่างเช่น พวกเขาเลือกที่จะ "รอ" โดยหวังว่าราคาจะสูงขึ้น อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนแปลงทางอารมณ์นั้นถือเป็นการเสี่ยงดวง บางครั้งก็ได้ผล บางครั้งกลับทำให้กำไรของคุณร่วงลง การเทรดอัตโนมัติช่วยขจัดอคติทางอารมณ์นั้นได้ด้วยการยึดมั่นในกฎเกณฑ์อย่างเคร่งครัด ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงในการตัดสินใจที่สิ้นเปลืองและหุนหันพลันแล่น

แพลตฟอร์มการซื้อขายขั้นสูงส่วนใหญ่ เช่น Metatrader 5 หรือ Tradingview จะมีเครื่องมือนี้ให้ใช้งานได้ และสิ่งที่คุณต้องทำก็คือทำความเข้าใจกลยุทธ์ต่างๆ และวิธีใช้กลยุทธ์เหล่านั้นให้เป็นประโยชน์กับคุณ

กลยุทธ์และวิธีการทำงานการซื้อขายแบบอัลกอริทึม

ต่อไปนี้เป็นวิธีการบางส่วนในการสร้างและใช้กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริทึม:

กลยุทธ์แบบติดตามค่าแนวโน้ม

ในกลยุทธ์นี้ อัลกอริทึมจะระบุแนวโน้มที่แข็งแกร่งและสถานะเปิดในทิศทางของแนวโน้ม ซึ่งเป็นกลยุทธ์อัลกอริทึมที่จัดการได้ง่ายที่สุด เนื่องจากมีความตรงไปตรงมาและไม่จำเป็นต้องคาดการณ์หรือคาดการณ์ราคาใดๆ แนวโน้มจะเริ่มต้นขึ้นจากเหตุการณ์ในตลาดที่เอื้ออำนวยต่อนักลงทุน ตัวบ่งชี้ที่ใช้บ่อยที่สุดในกลยุทธ์นี้คือ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) และ ไดเวอร์เจนซ์คอนเวอร์เจนซ์ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MACD) กรณีทั่วไปคือเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน มีค่าสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน ส่งสัญญาณให้อัลกอริทึมเปิดสถานะซื้อ ในขณะที่ในทางกลับกัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน มีค่าต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน จะส่งคำสั่งขาย

กลยุทธ์การเก็งกำไร

การเก็งกำไร (Arbitrage) เป็นกลยุทธ์ทางการเงินที่นิยมใช้กันในหมู่นักลงทุน โดยใช้ประโยชน์จากส่วนต่างราคาที่เกิดขึ้นชั่วคราวของสินทรัพย์ชนิดเดียวกันตามตลาดต่างๆ เพื่อทำกำไร ในกรณีส่วนใหญ่ นักลงทุนจะซื้อสินทรัพย์ในราคาต่ำในตลาดหนึ่ง แล้วขายในราคาสูงให้กับโบรกเกอร์รายอื่นที่มักจะทำการเปลี่ยนแปลงราคาช้า การซื้อขายอัตโนมัติทำงานได้ดีเป็นพิเศษกับอาร์บิทราจ เพราะต้องใช้ระบบการดำเนินการที่รวดเร็ว และบางครั้งโอกาสก็เปิดกว้างในช่วงเวลาสั้นๆ บอทเหล่านี้ทำงานโดยการระบุโอกาสดังกล่าวในหลายตลาด เข้าสถานะ และขายอย่างรวดเร็ว กลยุทธ์นี้สามารถใช้ได้กับหุ้น ตราสารอนุพันธ์ และตลาดสกุลเงิน

กลยุทธ์การเก็งกำไร

โดยตัวบอทเก็งกำไร จะช่วยให้เทรดเดอร์ทำการซื้อขายได้อย่างรวดเร็วและทำกำไรได้เล็กน้อยจากการเปลี่ยนแปลงราคาเพียงเล็กน้อย โดยปกติแล้ววิธีนี้อาจไม่ทำกำไรได้มากนัก แต่เมื่อเทรดเดอร์ใช้บอทหรือเครื่องมืออัตโนมัติ ก็สามารถดำเนินการได้อย่างรวดเร็วและครอบคลุมขนาดตลาด ตัวอย่างเช่น บอทที่เทรดในช่วงเวลาที่มีความผันผวนสูงสุด เช่น ช่วงที่ลอนดอน/นิวยอร์กทับซ้อนกัน มีโอกาสสูงที่จะทำกำไรได้ดี

การผลิกกลับค่าเฉลี่ย

แนวคิดของเทคนิคการกลับค่าเฉลี่ย (Mean Reversion) คือ จุดสูงสุดและจุดต่ำสุดของสินทรัพย์เป็นเพียงการเปลี่ยนแปลงราคาชั่วคราวที่จะกลับไปสู่ค่าเฉลี่ย ลองนึกภาพมันเหมือนหนังยาง ยืดมันออกมากเกินไป มันก็จะดีดกลับ ในการเทรดโฟเร๊กซ์ กลยุทธ์การกลับค่าเฉลี่ยจะสมมติว่า หากราคาของคู่สกุลเงินลดลงต่ำเกินไปเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยล่าสุด แสดงว่าราคานั้นต่ำกว่ามูลค่าจริง (Undervalue) คุณจึงซื้อ ในทางกลับกัน หากราคาสูงขึ้นเกินค่าเฉลี่ยมากเกินไป แสดงว่าราคานั้นสูงกว่ามูลค่าจริง (Overvalue) คุณจึงขาย ด้วยการระบุและกำหนดช่วงค่าเฉลี่ย เทรดเดอร์สามารถเขียนโปรแกรมอัลกอริทึมเพื่อทำการซื้อขายโดยอัตโนมัติเมื่อใดก็ตามที่ราคาของสินทรัพย์เคลื่อนเข้าหรือออกจากช่วงนั้น

การปรับสมดุลดัชนีกองทุน

กลยุทธ์การปรับสมดุลกองทุนดัชนี (Index Fund Rebalancing) คือการใช้ประโยชน์จากการซื้อขายที่คาดการณ์ได้เมื่อกองทุนดัชนี (เช่น กองทุนที่ติดตามดัชนี S&P 500, FTSE ฯลฯ) ปรับพอร์ตการลงทุน หากมีการเพิ่ม ลด หรือเปลี่ยนแปลงน้ำหนักของหุ้นในดัชนี กองทุนจะต้องซื้อหรือขายหุ้นนั้น เนื่องจากกองทุนดัชนีมีการเคลื่อนย้ายเงินจำนวนมหาศาล การซื้อขายจึงมักผลักดันให้ราคาหุ้นขึ้น (หากกองทุนกำลังซื้อ) หรือลง (หากกองทุนกำลังขาย) เทรดเดอร์จะวางตำแหน่งการลงทุนของตนเองให้ดีกว่าก่อนการเคลื่อนไหวนี้ โดยใช้เครื่องมือการซื้อขายแบบอัลกอริทึมเพื่อคว้ากำไรที่อาจเกิดขึ้น

ใช้ระบบอัตโนมัติเพื่อก้าวไปข้างหน้า

แนวคิดทั่วไปของการซื้อขายแบบอัลกอริทึมคือการดำเนินการอย่างมีตรรกะ และด้วยกลยุทธ์ต่างๆ ที่กล่าวมาข้างต้น คุณจะเข้าใกล้ความสำเร็จนี้มากขึ้นกว่าที่เคย หากใช้อย่างถูกต้อง นี่อาจเป็นก้าวสำคัญในการได้เปรียบในตลาดที่มีความผันผวนสูง ผู้ที่สนใจสามารถศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องมือและตราสารสำหรับรูปแบบการลงทุนนี้ 

คำเตือนความเสี่ยงการลงทุน: บทความนี้เป็นการรายงานข่าว มิใช่คำแนะนำการลงทุน ผู้ลงทุนควรศึกษาข้อมูลและพิจารณาความเสี่ยงก่อนตัดสินใจลงทุน

แหล่งข้อมูลอ้างอิง (References)

Investopedia. (n.d.). Basics of Algorithmic Trading: Concepts and Examples. Retrieved October 2025, from https://www.investopedia.com/articles/active-trading/101014/basics-algorithmic-trading-concepts-and-examples.asp

IG Group. (2023, July 25). Your Guide to the Top 5 Algorithmic Trading Strategies. Retrieved from https://www.ig.com/ae/trading-strategies/your-guide-to-the-top-5-algorithmic-trading-strategies-250703

MooreTech. (n.d.). Algorithmic Trading Strategies Explained: Mean Reversion, Momentum, Arbitrage & AI. Retrieved from https://www.mooretechllc.com/algorithmic-trading/algorithmic-trading-strategies-explained/

Federal Reserve. (2009). Algorithmic Trading in the Foreign Exchange Market. International Finance Discussion Papers No. 980. Retrieved from https://www.federalreserve.gov/pubs/ifdp/2009/980/ifdp980.pdf

Clausius Press. (2023, August 21). Forex Automated Trading System Establishment and Application. Retrieved from https://www.clausiuspress.com/assets/default/article/2023/08/21/article_1692674910.pdf

Interactive Brokers. (n.d.). Mean Reversion Strategies: Introduction, Trading Strategies and More (Part I). Retrieved from https://www.interactivebrokers.com/campus/ibkr-quant-news/mean-reversion-strategies-introduction-trading-strategies-and-more-part-i/

Bhuiyan, M. D. S., & colleagues. (2025). Deep Learning for Algorithmic Trading: A Systematic Review. Machine Learning with Applications, Elsevier. Retrieved from https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590005625000177

Sarani, M., Rashidi-Khazaee, A., et al. (2024). A Deep Reinforcement Learning Approach for Trading Optimization in the Forex Market with Multi-Agent Asynchronous Distribution. arXiv preprint arXiv:2405.19982. Retrieved from https://arxiv.org/abs/2405.19982

Zhang, Z., & Khushi, M. (2020). GA-MSSR: Genetic Algorithm Maximizing Sharpe and Sterling Ratio Method for RoboTrading. arXiv preprint arXiv:2008.09471. Retrieved from https://arxiv.org/abs/2008.09471

Sasaki, K., et al. (2025). An Artificial Market Model for the Forex Market. Humanities and Social Sciences Communications, Nature Publishing. Retrieved from https://www.nature.com/articles/s41599-025-04605-5