ทดลอง Machine Learning XGBoost กับ Bitcoin บนทฤษฎี Market Profile (ตอนที่ 1)

ในช่วงก่อนวันหยุดยาว Bitcoin ทำ new high ไม่หยุดจนทะลุ 106,000 ดอลลาร์ต่อ 1 BTC ในวันที่ 17 ธันวาคม 2567 ยังไม่ทันได้ดีใจ ก็ลดลงฮวบฮาบจนต่ำกว่า 95,000 ดอลลาร์ หรือลงมากกว่า 10% ภายใน 8 วัน คำถามจึงเกิดขึ้นว่า เป็นไปได้ไหมว่าเราจะขาย BTC ใกล้จุดสูงสุด? และที่สำคัญ เป็นไปได้ไหมว่าเราจะซื้อ BTC ใกล้จุดต่ำสุด ก่อนที่จะขึ้นต่อ? 🤔

ผมได้มีโอกาสอ่านบทความเกี่ยวกับทฤษฎี Market Profile ซึ่งหลังจากทำความเข้าใจแล้ว ผมรู้สึกว่าทฤษฎีนี้มีเหตุผลรองรับดี และถ้าเจอ pattern ที่ผู้เขียนทฤษฎีพูดไว้ ก็สามารถทำนายได้ว่า ตลาดจะวิ่งต่อไปในทิศทางใด ไม่ว่าจะเป็น uptrend, downtrend หรือ consolidate ซึ่งหมายความว่า ถ้าเป็น uptrend เราก็ซื้อ ถ้า เป็น downtrend เราก็ขาย หรือถ้า เป็น consolidation เราก็ถือหรือปล่อยตามความไหว ของเราว่าจะลุ้นแบบหัวใจเต้นแรง ๆ หรือไม่! 💹

ทฤษฎีนี้เดิมทีถูกนำมาใช้กับ asset ที่มีการซื้อขายเป็นช่วงเวลา มีเวลาตลาดเปิดและปิด ไม่เหมือนกับ digital asset ที่สามารถซื้อขายได้ 24 ชั่วโมงทุกวัน แม้ว่าทฤษฎีนี้จะสังเกตอยู่กับ asset ที่แตกต่างจากคริปโต แต่ก็เป็นทฤษฎีที่น่าสนใจและน่าค้นหา 🕵️‍♂️

Key Concept: Value Area (VA) และ Point of Control (POC)

ทฤษฎีนี้ระบุว่า ในช่วงเวลาที่ตลาดเปิดทำการ จะมีช่วงราคาสำคัญที่นักลงทุนควรจับตา ซึ่งเรียกว่า Value Area (VA) เป็นช่วงราคาที่มีปริมาณการซื้อขายรวมกันที่ 70% ของปริมาณซื้อขายทั้งวัน 

ภายใน VA จะมี Point of Control (POC) ซึ่งเป็นจุดระดับราคาที่มีปริมาณการซื้อขายสูงสุดตลอดทั้งวัน (ตามรูป)

ความหมายของตำแหน่ง POC ต่าง ๆ

การที่ POC อยู่ในแต่ละตำแหน่งภายใน VA มีความหมายต่างกัน: 📊

1. POC อยู่ตรงกลาง VA: ตลาดยังไม่ตัดสินใจแน่ชัดว่าจะขึ้นหรือลง และถ้า VA แคบ ตลาดอาจกำลัง consolidate อยู่

2. POC อยู่ขอบบน VA: มีกำลังซื้อมากกว่ากำลังขาย และอาจอยู่ที่แนวต้านสำคัญ

3. POC อยู่ขอบล่าง VA: มีกำลังขายมากกว่ากำลังซื้อ และอาจอยู่ที่แนวรับสำคัญ

4. POC มีหลายจุด: มีแรงซื้อหรือแรงขายที่เด่นชัด ขึ้นอยู่กับว่าระฆังเล็ก ๆ ไล่ขึ้นหรือลง อาจหมายถึง strong uptrend, strong downtrend หรือ reversal

นอกจาก VA และ POC ทฤษฎี Market Profile ยังพูดถึง Initial Balance (IB) ซึ่งเป็นช่วงราคาและปริมาณการซื้อขายในเวลาที่ตลาดเปิดใหม่ ๆ ครึ่งชั่วโมงถึงหนึ่งชั่วโมงครึ่งแรกของวัน โดย IB อาจกำหนดราคาในวันนั้น เช่น ถ้า POC ของเมื่อวานอยู่ใกล้ขอบ VA และ IB ของวันนี้หลุดขอบโดยมีปริมาณมาก นั่นอาจหมายถึงตลาดได้ปรับฐานเข้าสู่ช่วงราคาใหม่ 🕒

นี่ทำให้เกิดคำถามว่า ทฤษฎีนี้จะเป็นจริงแค่ไหน? คุณคิดว่า คริปโทตลาดที่เปิดตลอด 24 ชั่วโมง สามารถสร้าง pattern แบบเดียวกันนี้ได้ไหม? (เช่น ทุก ๆ 00:00 ถึง 06:00 หรือ 06:00 ถึง 12:00)

เพื่อให้แน่ใจ เราจะลองใช้ machine learning มาช่วยตรวจสอบ โดยนำทฤษฎี Market Profile เป็น input ในการทำนาย "signal features" ที่เป็นไปตามทฤษฎีนี้ XGBoost เป็น method ที่เราเลือกเพื่อดูว่า decision tree ที่มันสร้างขึ้นมีความหมายอย่างไร และอนาคตเราอาจจะลอง neural network ด้วย 😃

ติดตามตอนต่อไปเร็ว ๆ นี้นะครับ 🚀