Thai Stock Trading Simulation Based on Natural Clusters

Abstract

ปัจจุบันอัตราเงินเฟ้อได้เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทําให้มูลค่าของเงินลดลงเรื่อย ๆ การนําเงินไปฝากธนาคารเพื่อ หวังดอกเบี้ยจึงเป็นทางเลือกที่ไม่ดีเท่าที่ควร จึงทําให้ผู้คนเริ่มสนใจในการลงทุนทางอื่นมากขึ้น ซึ่ง การเล่นหุ้น คือการ ลงทุนที่นิยมเป็นลําดับต้น ๆ เนื่องจากซื้อขายง่าย มีสภาพคล่องมาก และได้ผลตอบแทนสูง ในขณะเดียวกันก็มีความเสี่ยง สูงเช่นเดียวกัน การเลือกลงทุนในหุ้นที่มีความเสี่ยงเหมาะสมกับตัวเองจึงเป็นสิ่งสําคัญ จึงได้มีการวิจัยเพื่อทําการจัดหุ้นใน ตลาดหลักทรัพย์ออกเป็นกลุ่ม ๆ ตามปริมาณการแกว่งตัวของราคาหุ้นนั้น ๆ โดยนําความรู้ Data Mining มาช่วยในการ แก้ปัญหา ใช้วิธี Clustering (K-Means, EM algorithm) เพื่อแบ่งหุ้นออกเป็นกลุ่ม ๆ โดยใช้ข้อมูลการซื้อขายย้อนหลัง และข้อมูลปัจจัยพื้นฐานของหุ้นแต่ละตัว เครื่องมือที่ใช้ ได้แก่ โปรแกรม Microsoft Excel และ โปรแกรม Weka จากนั้น จะสร้างโปรแกรมจําลองการซื้อขายตามกลุ่มหุ้นที่ได้จัดไว้แล้ว เพื่อหากลุ่มหุ้นที่น่าสนใจและมีโอกาสได้ผลตอบแทนเฉลี่ย ดีกว่ากลุ่มอื่น ข้อมูลที่ได้นี้สามารถนํามาช่วยนักลงทุนตัดสินใจในการลงทุนได้ดียิ่งขึ้น เพื่อเลือกลงทุนให้เหมาะกับสภาวะ การรับความเสี่ยงของตนเอง ช่วยลดความเสี่ยงในการขาดทุนและเพิ่มโอกาสในการทํากําไร