การทำนายราคาทองคําจากตัวแปรเชิงปริมาณและข้อความข่าว

ปัญหาพิเศษนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาและเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลองการทำนายราคาทองคำโดยใช้ตัวแปรเชิงปริมาณและ ข้อมูลข้อความจากข่าว งานวิจัยนี้ใช้ตัวแปรต้น 9 ตัว ได้แก่ ราคาน้ำ มันดิบเบรนท์ ราคาน้ำมันดิบ WTI ราคาโลหะเงิน ราคาแพลทินัม อัตราดอกเบี้ยนโยบายของธนาคารกลางสหรัฐ (FED) ดัชนีตลาดหุ้น ญี่ปุ่น นิกเคอิ 225 ดัชนีค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรมดาวโจนส์ ดัชนี S&P 500และข้อมูลข่าวจากสำนักข่าวกรุงเทพธุรกิจ ข้อมูลข่าวสารที่เกี่ยวข้องจะ ถูกนำมาวิเคราะห์ด้วยเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP) และนำมาประยุกต์ใช้ร่วม กับแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โดยเปรียบเทียบ 3 วิธี ได้แก่ Gradient Boosting, Machine Learning Models และ Regression Analysis จากนั้นทำการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองโดยใช้ตัวชี้วัด 3 ตัว ได้แก่ รากของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (Root Mean Square Error: RMSE), ค่าคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย (Mean Absolute Error: MAE) และ สัมประสิทธิ์การกำหนด (Coefficient of Determination: R^2) งานวิจัยนี้คาดหวังว่าแบบจำลองที่พัฒนาขึ้นจะสามารถช่วยให้นักลงทุนและนักวิเคราะห์สามารถใช้ข้อมูลเชิงปริมาณและข่าวสารในการทำนายราคาทองคำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ทองคำ(Gold) เป็นแร่โลหะมีค่า เป็นแร่ธาตุตามธรรมชาติซึ่งมีอยู่น้อยมาก ทองคำมีคุณสมบัติทนต่อการผุกร่อนนิยมนำมาใช้ทำเป็นเครื่องประดับจึงทำให้ทองคําเป็นโลหะที่มีค่าอยู่ในตัวเองและเป็นที่ยอมรับของทุกคนในสังคม ทองคำถือว่าเป็นสินทรัพย์ที่สำคัญในระบบเศรษฐกิจโลกทองคำถูกนำมาใช้เพื่อแสดงเป็นสัญลักษณ์ของความมั่งคั่ง มูลค่าของทองคำนั้น ขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆมากมาย เช่น ค่าเงินดอลลาร์สหรัฐฯ ราคาน้ำมันดิบ จำนวนที่เพิ่มขึ้นหรือลดลงของเหมืองทองคํา ความเสี่ยงทางการเมืองระหว่างประเทศ และความต้องการทองคำสำหรับเครื่องประดับ(ธนะเกียรติ, 2560) ดังนั้นการคาดการณ์ราคาทองคำได้อย่างถูกต้อง จึงเป็นสิ่งที่นักลงทุน นักวิเคราะห์ และผู้ที่มีส่วนเกี่ยวข้องในตลาดทองคำ ต่างให้ความสนใจ ทองคํายังเป็นส่วนหนึ่งของความมั่นคงทางเศรษฐกิจการคลัง ทองคํามีประโยชน์ในฐานะเป็นโลหะสื่อกลางแห่งการแลกเปลี่ยนเงินตรา จึงถูกสํารองไว้เป็นทุนสํารองเงินตราระหว่างประเทศเพราะทองคํามีมูลค่าในตัวเอง ซึ่งต่างจากเงินตราสกุลต่างๆ ที่มูลค่าอาจเพิ่มหรือลดได้(สมาคมทองคำ, 2526) การทำนายราคาทองคำในปัจจุบันยังคงเป็นเรื่องที่ท้าทายเนื่องจากแบบจำลองที่มีอยู่ยังไม่สามารถอธิบายความผันผวนของราคาทองคำได้อย่างครอบคลุมนอกจากนี้ข้อมูลข่าวสารที่มีจำนวนมากและมีความหลากหลายทำให้การวิเคราะห์และการดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์ออกมาเป็นไปได้ยาก การพัฒนาแบบจำลองการทำนายราคาทองคำที่มีความแม่นยำสูงและสามารถนำข้อมูลข่าวสารมาใช้ในการทำนายได้อย่างมีประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งที่จำเป็น เพื่อตอบสนองความท้าทายนี้ จำเป็นต้องมีการรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง รวมถึงการใช้เทคนิคการวิเคราะห์ขั้นสูง เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อ วิเคราะห์ข้อมูลและทำนายราคาทองคำ การพัฒนาแบบจำลองที่มีความแม่นยำสูงจะช่วยให้ผู้ลงทุนสามารถทำการตัดสินใจได้ดีขึ้นและลดความเสี่ยงในการลงทุนได้ ราคาทองคำเป็นหนึ่งในสินทรัพย์ที่มีความผันผวนสูงและมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับนักลงทุนเนื่องจากทองคำถือเป็นสินทรัพย์ที่ปลอดภัยในช่วงที่เศรษฐกิจมีความไม่แน่นอนความผันผวนของราคาทองคำมักถูกกระทบจากปัจจัยหลายประการหนึ่งในปัจจัยที่มีผลอย่างมีนัยสำคัญต่อราคาทองคำคือข้อความข่าวสารต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับทองคำโดยตรงข่าวที่มีคำว่า "ทองคำ" หรือเกี่ยวข้องกับทองคำสามารถมีผลกระทบต่อราคาทองคำได้หลายปัจจัย จากการศึกษางานวิจัยของ รจิกาญจน์(2561) ได้ศึกษา ปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อราคาทองคำในตลาดโลก มีจุดมุ่งหมายเพื่อมองภาพรวมในการเคลื่อนไหวของทิศทางราคาทองคำ โดยศึกษาปัจจัยที่มีผลเกี่ยวข้องกับราคาทองคําในตลาดโลก โดยใช้ข้อมูลรายเดือนย้อนหลัง 9 ปี ช่วงปี พ.ศ. 2553-2561 โดยทําการวิเคราะห์สมการถดถอยพหุคูณ จากการศึกษาพบว่ามีเพียง 7 ปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อราคาทองคําในตลาดโลกอย่างมีนัยสําคัญทางสถิติที่ระดับความเชื่อมั่น 95% คือ ดัชนีตลาดหุ้นสหรัฐฯ (Dow Jone Index), ราคาโลหะเงินในตลาดโลก, ดัชนีตลาดหุ้นประเทศญี่ปุ่น (NIKKEI Index), ดัชนีตลาดหุ้นสาธารณรัฐไต้หวัน(TWSE Index), ราคาโลหะแพลทินัมในตลาดโลก, อัตราเงินเฟ้อสหรัฐฯ และดัชนี GDP ของสหรัฐฯ โดยเรียงลําดับตามปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับราคาทองคําในตลาดโลกมากไปน้อย ซึ่งตัวแบบสมการถดถอยพหุคูณสําหรับการพยากรณ์สามารถอธิบายความสัมพันธ์ ระหว่างปัจจัยที่ส่งผลต่อราคาทองคําในตลาดโลกได้ 91.6% โดยสมมติให้ปัจจัยอื่นๆ คงที่ ดังนั้นผู้วิจัยจึงสนใจเปรียบเทียบแบบจำลองการทำนายราคาทองคำโดยใช้ตัวแปรต้น คือ ข้อมูลราคา สินค้าโภคภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง และข้อความจากข่าวที่เกี่ยวข้องกับทองคำ โดยในการศึกษาครั้งนี้ จะประกอบไปด้วย การจัดการข้อมูลประเภทข้อความด้วยการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP) การสร้างแบบจำลองการทำนายราคาทองคำ โดยเทคนิคการวิเคราะห์ทางสถิติ และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) จากนั้นผู้วิจัยจะเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลอง โดยผู้วิจัยจะใช้ 9 ค่าในการพิจารณาคือ ราคาน้ำมันดิบเบรนท์ ราคาน้ำมันดิบ WTI ราคาโลหะเงินในตลาดโลก ราคาแพลทินัมในตลาดโลก อัตราดอกเบี้ยนโยบายของธนาคารกลางสหรัฐ FED ดัชนีตลาดหุ้นประเทศญี่ปุ่นนิคเคอิ 225 ดัชนี ค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรมดาวโจนส์ดัชนี S&P 500 และข่าวรายวันจากสำนักข่าวกรุงเทพธุรกิจผู้วิจัยหวังเป็นอย่างยิ่ง ว่านักลงทุนและผู้ที่เกี่ยวข้องจะสามารถนำผลสรุปจากการวิจัยครั้งนี้ไปใช้เป็นแนวทางในการวางแผนการลงทุนในทองคำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การวิจัยนี้มุ่งเน้นให้เห็นถึงความสำคัญของการพัฒนาแบบจำลองการทำนายราคาทองคำที่แม่นยำขึ้น โดยการใช้เทคนิคการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพและการรวบรวมข้อมูลที่หลากหลาย เพื่อให้การลงทุนในทองคำเป็นไปอย่างรอบคอบและมีการจัดการความเสี่ยงที่ดียิ่งขึ้น ผู้วิจัยเชื่อว่าผลการศึกษานี้จะเป็นประโยชน์ต่อการตัดสินใจในการลงทุนในทองคำและหวังว่าข้อมูลและข้อเสนอแนะจากการวิจัยนี้จะช่วยให้นักลงทุนสามารถวางกลยุทธ์การลงทุนที่มีประสิทธิภาพและสามารถปรับตัวได้ดียิ่งขึ้นในสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ