top of page

เทคนิคการทำ Labeling สำหรับข้อมูลทางการเงิน

เราจะได้ยินการวิเคราะห์แนวโน้มตลาดหรือสินทรัพย์เป็นประจำว่ามีแนวโน้มขาขึ้น ขาลง หรือ Sideway แต่เราจะนิยามภาวะตลาดต่างๆอย่างไรแนวโน้มตลาดขาขึ้นคืออะไร ผลตอบแทนขนาไหนหรือราคาเป็นอย่างไร

การนิยามแนวโน้มตลาดมีความสำคัญมากขึ้นไปอีกเมื่อนำ ML มาประยุกต์ใช้กับการลงทุนเราจำเป็นต้องนิยามข้อมูลอนุกรมเวลาในการทำนายในอนาคตเราจะมีดูกันว่าการทำ Labeling กับข้อมูลอนุกรมเวลาอย่างไร



Fixed-Horizon Method

วิธี Fixed-Horizon Method คือการกำหนดกรอบของราคาในอนาคตว่าเป็นไปตามที่เราตั้งค่าไว้หรือไม่เช่น ผลตอบแทนในอนาคต 30 วัน ให้ผลตอบแทนเกิน 5% หรือไม่ วิธี Fixed-Horizon Method เป็นวิธีที่เข้าใจง่ายที่สุดในการทำการ Labeling แต่ปัญหาหนึ่งของวิธี Fixed-Horizon Method คือมีโอก่สที่จะเกิด Noice ได้ค่อนข้างมากเพราะเราอาศัยแค่ค่าๆเดี๋ยวเลย และมักทำให้เกิด false negative

Trend-Scanning Method

ด้วยข้อจำกัดของ วิธี Fixed-Horizon Method ที่มีความอ่อนไหวกับ Noise ทำให้ Quant บ้างคนใช้การ Labeling ด้วย แนวโน้มเพราะสามารถลดสิ่งรบกวนได้ เราสามารถนิยามแนวโน้มได้หลากหลายทั้งการใช้แนวโน้มเส้นค่าเฉลี่ยหรือเทคนิคอลอินดิเคเตอร์ต่างๆ รวมถึงเราสามารถกำหนดเวลาแบบปลายเปิดโดยใช้เทคนิค Opposite Signal Method พูดง่ายๆคือเราตั้งเงื่อนไขไว้สองค่าถ้าโดยไม่กำหนดระยะเวลาแต่จะทำการ Label โดยดูว่าค่าของอนุกรมเวลาแตะเงื่อนไขใดก่อน

แม้ Trend-Scanning Method จะเป็นเทคนิคที่ลดสิ่งรบกวนแต่ Trend-Scanning Method มักจะให้สัญญาณที่ช้า(เราต้องรอเส้นค่าเฉลี่ยตัดกัน หรือแนวโน้มจะเกิดขึ้นเมื่อระยะเวลาผ่านไปจนมีแนวโน้ม)

Triple-Barrier Method

อีกหนึ่งวิธีที่ใช้มากในการ Label ข้อมูลอนุกรมเวลาคือ Triple-Barrier Method


วิธี Triple-Barrier เป็นเทคนิคที่นิยมใช้ในด้านการเงินสำหรับการติดฉลากข้อมูลทางการเงิน มันเกี่ยวข้องกับการกำหนดอุปสรรคสามประการสำหรับแต่ละจุดข้อมูล: อุปสรรคในการทำกำไร อุปสรรคในการหยุดการขาดทุน และอุปสรรคในการจำกัดเวลา อุปสรรคเหล่านี้ช่วยกำหนดผลลัพธ์ของการซื้อขายตามการเคลื่อนไหวของราคาของสินทรัพย์ ในบทความนี้ เราจะพูดถึงเทคนิคการติดฉลากแบบ Triple-Barrier Method และนำไปใช้ในด้านการเงินได้อย่างไร


เราจำเป็นต้องกำหนดขอบเขตไว้ สามค่าใช้ในวิธีการกั้นสามชั้น เมื่อตัวแปรเป้าหมายถึงค่าใดก่อนเราจะให้นิยามตามเงื่อนไขโดยเราสามารถตั้วค่าได้ว่าหากค่าตัวแปรไม่ถึงค่าที่เรากำหนดทั้งสองด้านภายในเวลาเท่าใดให้เป็นค่าอีกเงื่อนไข

ส่งท้าย

การนิยามแนวโน้มตลาดมีความสำคัญมากเมื่อเราต้องการนำ ML มาประยุกต์ใช้กับการลงทุน เทคนิคการ Labeling กับข้อมูลอนุกรมจะช่วยเราให้สามารถทำนายเหตุการณ์ต่างๆที่เราต้องการได้ง่ายขึ้นโดยการกำจัดสิ่งรบกวน

อ้างอิง

https://towardsdatascience.com/the-triple-barrier-method-251268419dcd



Comments


bottom of page