This project focuses on the study and development of a short-term investment framework via gold trading in the foreign exchange market. Machine learning techniques are applied to analyze and forecast pricing trends. Moreover, we develop the system using a stochastic process to determine optimal stop-loss points, with the aim of maximizing expected returns. Additionally, we apply game theory to guide the decision-making process regarding order holding or closure. The system is implemented and tested on the MetaTrader 5 (MT5) platform. This project outlined the clear process that includes data preparation, machine learning model training, probabilistic modeling of gold price movements, stop-loss strategy formulation, strategic decision modeling based on game theory, the development of an automated trading program, and backtesting to evaluate system performance.
การลงทุนระยะสั้น คือ การพยากรณ์ว่าราคาในอนาคตอันใกล้เพิ่มขึ้นหรือลดลงในปริมาณ เท่าไรและเก็งกำไรจากส่วนต่างของราคาที่จะเกิดขึ้น ยิ่งการพยากรณ์มีความแม่นยำมาก ก็จะยิ่งได้ ผลตอบแทนมากตาม ผู้วิจัยได้รับแรงบันดาลใจจากการศึกษาการลงทุนระยะสั้นในรูปแบบ Price Action ซึ่งตั้งอยู่ บนสมมติฐานที่ว่า ข้อมูลราคาในอดีตมีความเพียงพอในการทำนายแนวโน้มราคาในอนาคต โดยไม่ จำเป็นต้องใช้ตัวชี้วัดทางเทคนิค (indicator) เนื่องจากตัวชี้วัดเหล่านั้นล้วนแล้วแต่คำนวณมาจาก ข้อมูลราคาในอดีตเช่นกัน ด้วยเหตุนี้ ผู้วิจัยจึงมุ่งเน้นที่จะนำเทคโนโลยี Deep Learning มาใช้ในการ สร้างแบบจำลองที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลราคาในอดีตเพื่อทำการพยากรณ์แนวโน้มราคาตลาดใน อนาคต และนำผลลัพธ์ไปประยุกต์ใช้ในการกำหนดจุด take profit อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งนี้ การ เลือกใช้ Deep Learning มีพื้นฐานมาจากคุณสมบัติในการเรียนรู้และประมวลผลข้อมูลเชิงซ้อน รวมถึงความสามารถในการจับความสัมพันธ์เชิงลึกของข้อมูลที่ไม่สามารถมองเห็นได้ด้วยวิธีการทั่วไป นอกจากนั้น ผู้วิจัยยังได้รับแรงบันดาลใจจากการศึกษาแนวคิด Drunkard Walk ซึ่งได้ถูกในไปใช้หา ความน่าจะเป็นที่คนเมาจะเดินกลับถึงบ้านหรือเดินกลับไปที่สถานบันเทิงจากความน่าจะเป็นที่คนเมา จะเดินไปทางซ้ายหรือเดินไปทางขวาและการประยุกต์ใช้ Absorbing Markov Chain เพื่อวิเคราะห์ ความน่าจะเป็นของการเคลื่อนไหวของกราฟราคา โดยแนวคิดนี้สามารถนำมาใช้ในการคำนวณความ น่าจะเป็นที่ราคาจะเคลื่อนที่ไปถึงจุด take profit หรือ stop loss ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการกำหนด กลยุทธ์การลงทุน ผู้วิจัยจึงประยุกต์ใช้แนวคิดนี้ในการพัฒนาแบบจำลองที่สามารถคำนวณค่า ผลตอบแทนเฉลี่ยเพื่อช่วยในการกำหนดจุด stop loss ที่เหมาะสม ยิ่งไปกว่านั้น จากประสบการณ์ใน การเทรดจริง ผู้วิจัยได้พบเจอปัญหาในการตัดสินใจเมื่อคำสั่งเทรดยังคงเปิดอยู่และไม่สามารถประเมิน ได้ชัดเจนว่าควรปิดคำสั่งเทรดก่อน หรือรอให้ราคาถึงจุดที่ตั้งไว้ หากปิดคำสั่งก่อนและราคากลับไปถึง จุด stop loss การตัดสินใจนั้นถือว่าถูกต้อง แต่หากราคาถึงจุด take profit การตัดสินใจนั้นก็จะถือ ว่าผิดพลาด ด้วยเหตุนี้ ผู้วิจัยจึงเลือกนำแนวคิดจากทฤษฎีเกม (Game Theory) มาช่วยในการวางกลยุทธ์ การตัดสินใจที่เหมาะสม โดยใช้กลยุทธ์แบบผสม (Mixed Strategy) และการวิเคราะห์การแจกแจง ความน่าจะเป็นของกราฟราคา เพื่อให้สามารถตัดสินใจได้อย่างมีเหตุผลและมีประสิทธิภาพสูงสุด
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
This research aimed to isolate and culture four strains of lactic acid bacteria (LAB) isolated from fermented foods. The antimicrobial activity of the lactic acid bacteria was studied using the agar spot method and the antibiotic resistance properties of the lactic acid bacteria were studied using the agar overlay diffusion method. The results showed that each strain of lactic acid bacteria had different levels of antimicrobial activity and antibiotic resistance, which are safety properties of probiotic microorganisms.
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
A mixed-used complex consisting of commercial spaces, agricultural informative center, workshop, vertical farming and home office.
คณะวิทยาศาสตร์
Otitis Media is an infection of the middle ear that can occur in individuals of all ages. Diagnosis typically involves analyzing images taken with an otoscope by specialized physicians, which relies heavily on medical experience to expedite the process. This research introduces computer vision technology to assist in the preliminary diagnosis, aiding expert decision-making. By utilizing deep learning techniques and convolutional neural networks, specifically the YOLOv8 and Inception v3 architectures, the study aims to classify the disease and its five characteristics used by physicians: color, transparency, fluid, retraction, and perforation. Additionally, image segmentation and classification methods were employed to analyze and predict the types of Otitis Media, which are categorized into four types: Otitis Media with Effusion, Acute Otitis Media with Effusion, Perforation, and Normal. Experimental results indicate that the classification model performs moderately well in directly classifying Otitis Media, with an accuracy of 65.7%, a recall of 65.7%, and a precision of 67.6%. Moreover, the model provides the best results for classifying the perforation characteristic, with an accuracy of 91.8%, a recall of 91.8%, and a precision of 92.1%. In contrast, the classification model that incorporates image segmentation techniques achieved the best overall performance, with an mAP50-95 of 79.63%, a recall of 100%, and a precision of 99.8%. However, this model has not yet been tested for classifying the different types of Otitis Media.