วิธีสร้างระบบเทรด AI ที่ทรงพลังที่สุด (โครงสร้างพื้นฐานระดับ Hedge Fund)

ผมจะแจกแจงเฟรมเวิร์กแบบละเอียดที่ใช้สร้างระบบเทรด AI ที่ทรงพลังที่สุด พร้อมข้อมูล การทำ backtest และพลังประมวลผลระดับ hedge fund ให้คุณดู

เข้าเรื่องกันเลยดีกว่า

บุ๊กมาร์กหน้านี้ไว้เลย -

ระบบทั้งหมดนี้ทำงานบน

QuantGPT ที่

quantgpt.co ซึ่งเป็น terminal ที่มอบข้อมูล พลังประมวลผล และการเทรดระดับ hedge fund ให้กับ AI trading agent ของคุณผ่านการเชื่อมต่อเพียงจุดเดียว

ถ้าตอนนี้คุณกำลังสร้างระบบเทรด AI อยู่ ทัก DM มาบอกเซ็ตอัปของคุณให้ผมฟังหน่อย แล้วผมจะรีวิวให้ด้วยตัวเอง 20 คนแรก รีบเลยนะ

ผมสร้างระบบเทรด AI มาตลอด 4 ปีที่ผ่านมา

ทุกปีโมเดล AI จาก Anthropic และ OpenAI ก็ฉลาดขึ้นเรื่อยๆ

พวกมันอธิบายกลยุทธ์ได้ชัดเจนขึ้น เขียนโค้ดได้สะอาดขึ้น และวิเคราะห์ความเสี่ยงได้ดีกว่าเทรดเดอร์สถาบันส่วนใหญ่ที่ผมรู้จักเสียอีก

แต่คำตอบของพวกมันไม่เคย "จริง" ขึ้นเลย

**เพราะโมเดลที่ฉลาดขึ้นแต่ไม่มีข้อมูล ก็เป็นแค่การเดาที่ฟังดูน่าเชื่อถือกว่าเดิมเท่านั้น

ลองถามมันว่า "นี่คือจุดเข้าที่ดีไหม?" มันจะตอบว่าใช่อย่างมั่นใจเต็มร้อย

ทั้งที่มันไม่เคยเห็นกราฟ ไม่เคยทดสอบกฎนั้น มันแค่ตอบจากความจำ

ผมใช้เวลาอยู่นานกว่าจะทำใจยอมรับเรื่องนี้ได้

ตัวโมเดล AI ไม่ใช่ปัญหา แต่โครงสร้างพื้นฐานต่างหากที่เป็น

ลองนึกภาพว่า hedge fund จริงๆ ทำงานยังไง

ความได้เปรียบไม่ได้อยู่ที่คนเก่งคนเดียวที่นั่งพิมพ์ในช่องแชท แต่อยู่ที่เครื่องจักรที่อยู่เบื้องหลังพวกเขา

คลังข้อมูล (data warehouse) ที่มีประวัติย้อนหลังหลายสิบปีที่ผ่านการทำความสะอาดมาอย่างดี

คลัสเตอร์วิจัยที่ทดสอบไอเดียเป็นร้อยๆ แบบตลอด 24 ชั่วโมง

ระบบ execution ที่ไม่มีวันออฟไลน์

ข้อมูล พลังประมวลผล และการเทรด

นักลงทุนรายย่อยไม่เคยมีเครื่องจักรที่ว่านี้ การลงมือสร้างเองหมายถึงคุณต้องเสียเวลาทำ data engineering หลายเดือนก่อนจะได้รัน backtest ที่ซื่อสัตย์แม้แต่ครั้งเดียว

และนี่คือจุดที่คนส่วนใหญ่มองข้าม โมเดลจะเปลี่ยนไปเรื่อยๆ

ดูแค่เดือนกันยายนเดือนเดียวก็ได้

GPT-6 Astra, Jev ซึ่งเป็นโมเดลที่ตัดสินใจได้ในระดับมิลลิวินาที, Grok 4.7, Claude Opus 5.5

มี "โมเดลที่ดีที่สุด" ตัวใหม่ออกมาถึง 4 ตัวในเดือนเดียว แถมตอนนี้ Grok Bot ยังมอบคอมพิวเตอร์ส่วนตัวให้กับ agent ที่ทำงานตลอดเวลาอีกด้วย

ทุกตัวคือนักบินที่เก่งขึ้น แต่ไม่มีตัวไหนที่มาพร้อมเครื่องบินเจ็ต

AI ของคุณคือนักบิน ส่วนโครงสร้างพื้นฐานคือเครื่องบินเจ็ต

นักบินเปลี่ยนได้ทุกเดือน แต่เครื่องบินเจ็ตคือสิ่งที่คุณเก็บไว้ใช้

สร้างเครื่องบินเจ็ตขึ้นมาแค่ครั้งเดียว แล้วทุกโมเดลใหม่ที่คุณเสียบเข้าไปจะกลายเป็นเทรดเดอร์ที่เก่งขึ้นชั่วข้ามคืน

นั่นคือสิ่งที่บทความนี้จะพูดถึง ไม่ใช่ prompt ไม่ใช่โมเดล แต่คือเครื่องบินเจ็ต

เมื่ออ่านจบ คุณจะรู้เรื่องเหล่านี้:

1. ทำไม AI ของคุณถึงยังเทรดไม่ได้ และโครงสร้างพื้นฐานระดับ hedge fund 3 เลเยอร์ที่มันขาดหายไปคืออะไร
2. QuantGPT มอบข้อมูล พลังประมวลผล และการเทรดระดับ hedge fund ให้กับ AI ใดๆ ได้อย่างไรผ่านการเชื่อมต่อเพียงจุดเดียว
3. วิธีเชื่อมต่อ Claude, ChatGPT, Gemini หรือ Cursor เข้ากับระบบในเวลาประมาณ 10 นาที
4. วิธีสร้างระบบเทรด AI แบบครบวงจรบนโครงสร้างนี้ ตั้งแต่คำถามเดียวไปจนถึงกลยุทธ์ที่รันตลอด 24 ชั่วโมง

ลุยกันเลย

Part 1: ทำไม AI ของคุณถึงยังเทรดไม่ได้

กองทุนที่จริงจังทุกแห่งทำงานบน 3 เลเยอร์ และ AI ของคุณขาดไปทั้ง 3 อย่าง

ทำไม AI ของคุณถึงยังเทรดไม่ได้

เลเยอร์ที่ 1: ข้อมูล

AI ของคุณไม่เคยเห็นราคาจริงๆ เลย

และต่อให้คุณป้อนข้อมูลให้ ข้อมูลรายย่อยส่วนใหญ่ก็มีปัญหาที่ทำให้ผล backtest กลายเป็นเรื่องโกหก

• Survivorship bias - ชุดข้อมูลของคุณมีแค่บริษัทที่ยังรอดชีวิตอยู่ในวันนี้ ทุกบริษัทที่ล้มละลายหายไปหมดแล้ว ผลคือทุกกลยุทธ์ดูดีกว่าความเป็นจริง
• Look-ahead bias - ข้อมูลปัจจัยพื้นฐานถูกประทับตราด้วยวันที่สิ้นไตรมาส แทนที่จะเป็นวันที่มีการยื่นรายงานจริงๆ ทำให้ backtest ของคุณ "รู้" ผลประกอบการล่วงหน้าหลายสัปดาห์ก่อนที่ตลาดจะรู้

กองทุนยอมจ่ายมหาศาลเพื่อแก้สองปัญหานี้โดยเฉพาะ แต่เทรดเดอร์รายย่อยส่วนใหญ่ไม่รู้ด้วยซ้ำว่ามันมีอยู่

เลเยอร์ที่ 2: พลังประมวลผล

แล็ปท็อปของคุณไม่ใช่คลัสเตอร์วิจัย

คำถามที่ตรงไปตรงมาหนึ่งข้อ ไม่ได้แปลว่า backtest แค่ครั้งเดียว แต่มันคือ 20 รูปแบบ, 5 ช่วง lookback, 3 universe และการตรวจสอบด้วยข้อมูลที่แยกไว้ (held-out) ในทุกรูปแบบ

ถ้าทำมือ คุณทดสอบได้ 3 ไอเดียต่อสัปดาห์

แต่ถ้าใช้คลาวด์ คุณทดสอบได้ถึง 30 ไอเดียก่อนพักเที่ยง

เลเยอร์ที่ 3: การเทรด

แล็ปท็อปของคุณเข้าสู่โหมดสลีป

แต่ตลาดไม่หลับ

กลยุทธ์ที่รันเฉพาะตอนเปิด terminal ไว้ ไม่เรียกว่าระบบ มันแค่งานอดิเรก

ช่องว่างที่ว่านี้หน้าตาเป็นยังไง

1เลเยอร์         สิ่งที่กองทุนมี                     สิ่งที่รายย่อยมี
2ข้อมูล          คลังข้อมูลที่สะอาดและตรงกับช่วงเวลา   อะไรก็ตามที่ API ส่งกลับมา
3พลังประมวลผล    คลัสเตอร์วิจัย                       แล็ปท็อป
4การเทรด         ระบบ execution ที่ทำงานตลอดเวลา      แท็บเบราว์เซอร์
5อินเทอร์เฟซ     นักวิเคราะห์ + terminal               กล่องแชท

หลายปีที่ผ่านมา แถวล่าสุดคือปัญหา กล่องแชทไม่สามารถแตะต้องสามอย่างแรกได้เลย

จนกระทั่ง MCP มาถึง

MCP (Model Context Protocol) คือมาตรฐานเปิดที่ช่วยให้ Claude, ChatGPT หรือ AI ใดๆ เชื่อมต่อกับเครื่องมือจริงได้

ไม่ใช่แค่คุยเรื่อง backtest แต่สามารถ "รัน" มันได้จริงๆ

มันคือสายเคเบิลที่เชื่อมระหว่างนักบินกับเครื่องบินเจ็ต

นั่นคือเหตุผลที่ทุกแพลตฟอร์ม quant กำลังแข่งกันเชื่อมต่อเข้ากับ AI ของคุณ

QuantConnect มีเซิร์ฟเวอร์ MCP แล้ว TradingView เปิดตัวเวอร์ชันทางการแบบ public beta เมื่อวันที่ 16 กันยายน และมีเซิร์ฟเวอร์ quant MCP ใหม่โผล่มาทุกสัปดาห์

แต่ลองมองให้ดีว่าแต่ละตัวให้อะไรกับ AI ของคุณจริงๆ บ้าง

• บางตัวให้ฟีดข้อมูล แต่ไม่มีอะไรให้ใช้ทดสอบ
• บางตัวให้กราฟและราคา แต่ไม่มีเครื่องมือ backtest เลย เวอร์ชัน beta ของ TradingView ไม่มีรายการเครื่องมือ backtest หรือ Pine Script และข้อมูลก็ยังดีเลย์ในช่วง beta
• บางตัวให้เอนจินครบชุด แต่ทุกไอเดียต้องเขียนด้วย Python หรือ C# ก่อนเสมอ

มีแค่เลเยอร์เดียวไม่พอจะเป็นกองทุน

เซ็ตอัปที่จะชนะ ต้องมอบทั้ง 3 เลเยอร์ให้ AI ของคุณผ่านการเชื่อมต่อเดียว

และไม่สนด้วยว่าคุณจะใช้โมเดลไหน ดังนั้นเมื่อโมเดลใหญ่ตัวต่อไปเปิดตัว คุณก็แค่เสียบมันเข้าไป

นั่นคือสิ่งที่ผมตามหาพอดี และ Part 2 คือสิ่งที่ผมค้นพบ

Part 2: สแต็กแบบ Hedge Fund ที่สร้างใหม่เพื่อ AI ของคุณ

เครื่องมือนี้มีชื่อว่า QuantGPT

หน้าโฮมเพจของพวกเขาพูดไว้ได้ตรงที่สุด:

"การเทรดคือสงคราม ติดอาวุธให้ AI ของคุณด้วยข้อมูล"

สิ่งที่ทำให้ผมเริ่มจริงจังกับมันคือคนที่สร้างมันขึ้นมา

ตอนที่ผมคุยกับทีมเบื้องหลัง ทุกอย่างก็สมเหตุสมผลทันที

มันถูกสร้างโดยคนในวงการ hedge fund ที่มีประสบการณ์กว่า 30 ปี บริหารเงินระดับพันล้าน คนที่ใช้ชีวิตการทำงานอยู่กับข้อมูลประเภทที่เทรดเดอร์รายย่อยส่วนใหญ่ไม่มีโอกาสได้แตะต้อง

พวกเขาไม่ได้สร้างแชทบอทขึ้นมาอีกตัว แต่พวกเขานำ 3 เลเยอร์ที่กองทุนใช้มาเสียบเข้ากับ AI ของคุณ

ประโยคสั้นๆ ของพวกเขาอธิบายได้ดีที่สุด: AI ของคุณทำหน้าที่คิด คลาวด์ของพวกเขาทำหน้าที่ประมวลผล และโบรกเกอร์ของคุณเป็นคนเก็บเงิน

QuantGPT

วอลล์สตรีทมี terminal อยู่แล้ว มันชื่อ Bloomberg

ราคาเกือบ $30,000 ต่อปีต่อหนึ่งที่นั่ง และมันถูกสร้างมาเพื่อมนุษย์ที่นั่งอยู่หน้าโต๊ะแล้วพิมพ์คำสั่ง

QuantGPT คือ terminal ที่สร้างมาเพื่อ AI ของคุณ

1                 BLOOMBERG TERMINAL       QUANTGPT
2สร้างมาเพื่อ        มนุษย์ที่นั่งหน้าโต๊ะ        AI ของคุณ (และคุณ)
3อินเทอร์เฟซ         คำสั่งผ่านคีย์บอร์ด           ภาษาอังกฤษธรรมดาผ่าน MCP
4การวิจัย            คุณรันด้วยตัวเอง             AI ของคุณรันบนคลาวด์ของพวกเขา
5เทรดจริง            ระบบแยกส่วน                  โค้ดของคุณที่โบรกเกอร์ของคุณ (Pro)
6ราคา                ~$30,000 ต่อปีต่อที่นั่ง      $49 ถึง $149 ต่อเดือน

Bloomberg ยังคงเป็นราชาของข่าวเรียลไทม์ ตราสารหนี้ และแชทระดับสถาบัน QuantGPT ไม่ได้พยายามจะมาแทนที่สิ่งนั้น

แต่มันทำสิ่งที่ Bloomberg ไม่เคยถูกออกแบบมาให้ทำได้: มอบโต๊ะวิจัยที่ AI ของคุณใช้งานได้จริง

นี่คือสแต็กทีละเลเยอร์

เลเยอร์ที่ 1: ข้อมูล

1. WAREHOUSE

นี่คือสิ่งที่ AI ของคุณได้อ่านในที่สุด

1ชุดข้อมูล                          สิ่งที่แก้ไข
2ราคาหุ้น US รายวัน ย้อนหลังหลายสิบปี   AI ของคุณได้เห็นราคาจริงๆ เสียที
3บริษัทที่ถูกถอดออกจากตลาดตั้งแต่ปี 1998  แก้ survivorship bias ในการทดสอบทั้งตลาด
4ปัจจัยพื้นฐานตามวันที่ยื่นรายงาน        แก้ look-ahead bias ในข้อมูลผลประกอบการ
5คริปโต                             สินทรัพย์ดิจิทัลอยู่ในคลังเดียวกัน
6สินค้าโภคภัณฑ์                       สินทรัพย์จริงอยู่ในคลังเดียวกัน
7ข้อมูลมหภาคจาก FRED                   อัตราดอกเบี้ย เงินเฟ้อ เศรษฐกิจ

คลังข้อมูลนี้ถูกรีเฟรชทุกคืน

และคุณไม่ต้องเชื่อแบบหลับหูหลับตา เพราะมีหน้า verify สาธารณะที่คุณสามารถเทียบราคาของพวกเขาแบบแท่งต่อแท่งกับแหล่งข้อมูลอิสระใดก็ได้

2. หน้า monitor

นี่คือหน้าจอที่ให้ความรู้สึกเหมือน terminal ของ Bloomberg มากที่สุด

หุ้นของคุณ ราคาของมัน ทุกอย่างอยู่ในหน้าจอดำๆ หน้าเดียว ราคาปิดของวันนี้พร้อมใช้งานแล้ว และราคาแบบ live กำลังตามมา

3. เหตุการณ์ทั่วโลก

หน้าจอที่ผมชอบที่สุดใน terminal นี้

"ทุกเหตุการณ์เทียบกับสถิติจริง"

เหตุการณ์จากทั่วโลกอยู่บนแผนที่เดียว แต่ละเหตุการณ์วางคู่กับสิ่งที่ S&P 500 ทำหลังจากนั้น

คลิกที่จุดใดก็ได้บนแผนที่ แล้วคุณจะเห็นว่าเหตุการณ์นั้นกระทบตลาดอย่างไรอย่างแม่นยำ ไม่ใช่ความคิดเห็นว่าเกิดอะไรขึ้น แต่คือสถิติจริง

เลเยอร์ที่ 2: พลังประมวลผล

1. Backtest บนคลาวด์ของพวกเขา

"เลือกกลยุทธ์จากไลบรารีหรือสร้างของคุณเอง แล้วรันบนข้อมูลหลายสิบปีของเรา"

การทำ backtest ทั้งตลาดเสร็จในไม่กี่วินาที ไม่ต้องติดตั้งอะไรเลย

และนี่คือการตัดสินใจด้านดีไซน์ที่สำคัญที่สุด

AI ของคุณไม่ได้คำนวณตัวเลขเอง มันแค่ส่งกฎไป เซิร์ฟเวอร์จะรันกฎเหล่านั้นบนข้อมูลประวัติที่จัดเก็บไว้ แล้วส่งผลลัพธ์กลับเข้ามาในแชท

ดังนั้น AI ของคุณจึงไม่สามารถมโนค่า Sharpe ratio ที่มันไม่เคยคำนวณขึ้นมาได้

2. ไลบรารีกลยุทธ์

นี่คือไลบรารีกลยุทธ์จริงๆ สำหรับเทรดเดอร์รายย่อยที่ไม่เคยมีโอกาสเข้าถึงมาก่อน

งานวิจัยและเกณฑ์จากวรรณกรรม quant, นักลงทุนระดับตำนานและจดหมายของพวกเขา, IBD, สัญญาณตามฤดูกาล และ flow signals

ค้นหาตามแหล่งที่มา กลยุทธ์ หรือประเภทได้ทุกรายการมีเกณฑ์ที่ทดสอบได้จริง

กลยุทธ์ที่มีการบันทึกไว้ 175 รายการ โดย 63 รายการรันได้ด้วยคลิกเดียว คุณไม่ต้องรู้วิธีเขียนโค้ดกลยุทธ์เลย

กด Run it คุณจะเห็นเกณฑ์ที่ชัดเจน จากนั้นมันจะรันบนข้อมูลหลายสิบปี

ตัวอย่างบางส่วนที่คุณจะเจอข้างใน:

1กลยุทธ์                            สิ่งที่ทดสอบ
2Insider Buying Signal              ผู้บริหารภายในซื้อหุ้นของบริษัทตัวเอง
3Magic Formula                      หุ้นราคาถูกที่มีผลตอบแทนต่อทุนสูง
4Santa Claus Rally                  ช่วงปลายเดือนธันวาคม
5Buffett: Moats & Owner Earnings    จดหมายของ Berkshire ที่แปลงเป็นกฎ
652-Week High Momentum              หุ้นที่กำลังพุ่งเข้าใกล้จุดสูงสุดของปี
7Piotroski F-Score                  ความแข็งแกร่งทางการเงิน ให้คะแนน 0 ถึง 9
8Post-Earnings Drift (SUE)          แนวโน้มราคาที่วิ่งต่อหลังประกาศผลประกอบการ

ไม่มีตัวไหนตรงกับไอเดียของคุณเลยเหรอ? สร้างเกณฑ์ของคุณเองใน terminal ได้เลย

1. ระบบ findings

การทดสอบทุกครั้งจะจบลงด้วยคำตัดสินตายตัวหนึ่งในสามแบบ

1DATA VALIDATED   ชนะเบนช์มาร์กทั้งด้านการเติบโต (CAGR) และ
2                 ผลตอบแทนปรับตามความเสี่ยง (Sharpe) ทั้งใน
3                 ช่วง training window และช่วง held-out ที่ไม่เคยเห็น
4TRADE-OFF        ชนะในด้านใดด้านหนึ่งจากสองด้าน คุณต้องตัดสินใจเอง
5NO EDGE          ทำได้ไม่ดีกว่าเบนช์มาร์ก

ทุกงานวิจัยจะถูกแบ่งตามช่วงเวลาด้วยปี out-of-sample ซึ่งค่าเริ่มต้นคือปี 2015 กฎจะถูกสร้างขึ้นจากช่วงเวลาก่อนหน้า แล้วนำไปรันซ้ำโดยไม่ปรับเปลี่ยนในช่วงเวลาหลัง

4. Futuretests

Backtest ตอบคำถามว่า "กฎนี้จะทำอะไรในอดีต"

Futuretest ตอบคำถามว่า "พอร์ตของฉันจะเป็นยังไงเมื่อเกิดเหตุการณ์แบบนี้"

มันจะจำลองพอร์ตการลงทุนของคุณผ่านทุกเหตุการณ์ในอดีตประเภทเดียวกัน เช่น ช็อกภาษีนำเข้า ช็อกอุปทานน้ำมัน หรือการเริ่มต้นของสงคราม

มันอ่านประวัติศาสตร์ ไม่ได้ทำนายอนาคต

นอกจากนี้ยังมีเอนจินแยกสำหรับคริปโต ตลาด prediction และอัตราต่อรองกีฬาด้วย

5. วารสาร (journal)

"ทุก backtest ที่คุณทำเสร็จจะถูกเก็บที่นี่ และเราจะตรวจสอบใหม่เมื่อมีข้อมูลเข้ามา"

เลเยอร์ที่ 3: การเทรด

1. The runner

ฟีเจอร์นี้อยู่ใน QuantGPT Pro และเป็นชิ้นส่วนที่เปลี่ยนงานวิจัยให้กลายเป็นระบบ

Runner จะโฮสต์กลยุทธ์ของคุณในรูปแบบโค้ดของคุณเองบนคลาวด์ของพวกเขา รันตามตารางเวลาที่คุณตั้ง และส่งคำสั่งไปยังบัญชี Alpaca ของคุณเอง ด้วยคีย์ของคุณเอง

คุณ (หรือ AI ของคุณ) เขียนกลยุทธ์เป็นโค้ด แล้ว runner จะรักษามันให้ทำงานต่อไป

กฎ 3 ข้อที่ทำให้ระบบนี้ปลอดภัย

• QuantGPT ไม่เคยตัดสินใจ กำหนดขนาด หรือจัดการออเดอร์ โค้ดของคุณเป็นคนทำ
• เงินของคุณไม่เคยออกจากโบรกเกอร์
• คีย์ของโบรกเกอร์ถูกเข้ารหัสไว้ในเบราว์เซอร์ของคุณ และจะถูกเปิดเฉพาะบนเซิร์ฟเวอร์ที่รันบอทของคุณเท่านั้น มีหน้าต่าง paper trading 30 วันให้ใช้ถ้าคุณต้องการ

และไม่มีเครื่องมือใดที่ AI ของคุณเรียกใช้ได้ จะทำการวาง เปลี่ยนแปลง หรือยกเลิกออเดอร์

AI ทำหน้าที่วิจัย โค้ดของคุณทำหน้าที่เทรด

สองวิธีในการบิน

1. Ask AI ที่มาในตัวระบบ - ถามคำถามของคุณเป็นภาษาอังกฤษธรรมดาได้โดยตรงใน terminal มันทำงานด้วยคีย์โมเดลที่คุณนำมาเอง ดังนั้นคุณจึงเลือกโมเดลได้
2. หรือเชื่อมต่อ AI ของคุณเอง - Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor หรือ MCP client ใดๆ เชื่อมต่อกับ endpoint เดียว:

1https://terminal.quantgpt.co/mcp

นี่คือส่วนที่ผมชอบที่สุด

เมื่อโมเดลใหญ่ตัวต่อไปเปิดตัว คุณไม่ต้องสร้างอะไรใหม่เลย

คุณแค่นำนักบินคนใหม่ขึ้นเครื่องบินเจ็ตลำเดิมแล้วบินต่อ

Part 3: ติดอาวุธให้ AI ของคุณใน 10 นาที

ทำตามนี้แค่ครั้งเดียว AI ของคุณจะมีอาวุธพร้อมใช้ตลอดไป

ขั้นตอนที่ 1 สร้างบัญชีของคุณ

ไปที่ quantgpt.co

เริ่มใช้ฟรีโดยไม่ต้องผูกบัตร (backtest 5 ครั้ง, เรียก AI 5 ครั้ง) หรือเริ่มทดลองใช้ 3 วันบน QuantGPT หรือ QuantGPT Pro การทดลองใช้จะต้องกรอกบัตรล่วงหน้า และคุณจะไม่เสียเงินเลยหากยกเลิกก่อนครบ 3 วัน

ขั้นตอนที่ 2 รัน backtest แรกด้วยตัวเอง

ล็อกอินที่ terminal.quantgpt.co เปิดไลบรารีกลยุทธ์ เลือก Magic Formula แล้วคลิก Run it

อ่านเกณฑ์ต่างๆ จากนั้นอ่าน finding ที่ด้านบนของผลลัพธ์

ประมวลผลไม่กี่วินาที กับข้อมูลหลายสิบปี

ลองทำด้วยตัวเองสักครั้ง มันจะสอนให้คุณรู้ว่าผลลัพธ์จริงๆ หน้าตาเป็นยังไง ก่อนที่ AI ของคุณจะเริ่มรันมัน

ขั้นตอนที่ 3 ลองใช้ Ask AI ใน terminal

Ask AI ทำงานด้วยคีย์โมเดลที่คุณนำมาเอง ดังนั้นให้เพิ่มคีย์โมเดลของคุณก่อน แล้วลองถามเป็นภาษาอังกฤษธรรมดาหนึ่งคำถาม:

1How did the Magic Formula do against the S&P 500 since 2000,
2and which calendar years did it lose?

ตอนนี้คุณรู้แล้วว่าโต๊ะวิจัยนี้ทำอะไรได้บ้าง ถึงเวลาเชื่อมต่อ AI ของคุณเองแล้ว

ขั้นตอนที่ 4 เชื่อมต่อ Claude

บน Claude Desktop หรือ claude.ai ไม่ต้องใช้คีย์:

การเชื่อมต่อจะปรากฏในหน้าบัญชี QuantGPT ของคุณเป็นคีย์ที่ชื่อ "connector: Claude" คุณสามารถเพิกถอนสิทธิ์ได้ที่นั่นตลอดเวลา

เช่นเดียวกัน คุณสามารถเชื่อมต่อ e

ขั้นตอนที่ 5 ให้มันอธิบายตัวเอง แล้วพิสูจน์ให้เห็น

เริ่มแชทใหม่แล้วขอให้ AI ของคุณเรียก describe_capabilities

มันจะเริ่มจาก core desk ก่อน เมื่องานต้องใช้เครื่องมือเกี่ยวกับหุ้น พอร์ตโฟลิโอ มหภาค หรือตลาดทางเลือก ให้เรียก available_categories แล้วมันจะเปิดใช้งานเครื่องมือเหล่านั้น

จากนั้นรันคำสั่งนี้:

1Using QuantGPT: call the guide tool and walk me up the ramp
2from wherever I am. Then run a classic momentum study,
31990 start, and state plainly what failed.

สังเกตไฟ AI ในแถบนำทางของ terminal ที่จะเปลี่ยนเป็นสีเขียวหลังการเรียกใช้ครั้งแรก

คุณพร้อมรบแล้ว

มีสองเรื่องที่ควรรู้ก่อนเริ่มสร้าง

• การเรียกใช้ AI จะนับต่อบัญชี รวมทุกคีย์และการเชื่อมต่อของคุณ: 500 ครั้งต่อวันบน QuantGPT และ 1,500 ครั้งบน Pro นับเฉพาะการเรียกใช้เครื่องมือ และจะรีเซ็ตตอนเที่ยงคืน UTC คีย์ที่ใช้งานพร้อมกัน: 1 คีย์บน Free, 3 คีย์บน QuantGPT, 5 คีย์บน Pro
• แผนของคุณไม่มีตัวเลือก connector เหรอ? QuantGPT มี paste-pack ซึ่งเป็นบล็อกข้อความเดียวที่คุณวางลงในแชทเพื่อให้บริบทกับ AI ได้โดยไม่ต้องใช้ MCP บน ChatGPT Free หรือ Go นี่คือวิธีเดียว และ AI ของคุณจะไม่สามารถรันงานวิจัยผ่านวิธีนี้ได้

Part 4: สร้างระบบเทรด AI

เอาล่ะ มาถึงของจริงกันแล้ว

จากคำถามเดียว ไปจนถึงกลยุทธ์ที่รันตลอด 24 ชั่วโมง

1QUESTION → BACKTEST → FINDING → SWEEP → LIBRARY →
2EVENTS → JOURNAL → PAPER → RUNNER (PRO)

ขั้นตอนที่ 1 เริ่มจากคำถาม ไม่ใช่กลยุทธ์

นี่คือคำถามที่ QuantGPT ใช้บนหน้าโฮมเพจของตัวเอง:

1Backtest the 200-day rule on the S&P 500 since 1999.
2How does it do against buy and hold?

AI ของคุณจะเรียก query_warehouse แล้วตามด้วย run_backtest

คำตอบจากการรันที่เผยแพร่ไว้ ช่วงปี 1999 ถึง 2026:

1                  กฎ 200 วัน      ซื้อแล้วถือ
2การเติบโตต่อปี     6.8%            6.8%
3การตกหนักสุด       -24.4%          -56.8%
4Sharpe            0.61            0.44
5เงิน $10K กลายเป็น  $61,526         $61,009

เติบโตเท่ากัน แต่ขาดทุนน้อยกว่าครึ่ง

กฎคือ: อยู่ในตลาดเมื่อราคาปิดสูงกว่าค่าเฉลี่ย 200 วันตั้งแต่ 1% ขึ้นไป และออกเมื่อต่ำกว่า 3% ขึ้นไป โดยรับดอกเบี้ย T-bill ในช่วงที่อยู่นอกตลาด รวม 42 ออเดอร์ ยังไม่หักต้นทุนการซื้อขาย

นั่นคือผลลัพธ์จริงที่ AI ของคุณคำนวณจากข้อมูลจริง

ไม่ใช่ย่อหน้าที่มันจำมา

ขั้นตอนที่ 2 อ่าน finding ก่อนดู equity curve

DATA VALIDATED, TRADE-OFF หรือ NO EDGE

ถ้ามันบอกว่า NO EDGE ก็จงเชื่อมัน

finding ที่บอกว่า no edge ช่วยคุณประหยัดเงินได้มากกว่าที่ backtest ชนะใดๆ เคยหาให้คุณได้

ขั้นตอนที่ 3 ทำ sweep อย่าเดา

นี่คือจุดที่พลังประมวลผลเปลี่ยนทุกอย่าง คำถามเดียวกลายเป็นการทดสอบยี่สิบครั้งใน prompt เดียว

1Rerun this study with the moving average at 50, 100, 150,
2200 and 250 days, and the exit buffer at 0%, 1%, 3% and 5%.
3Show me which combinations are DATA VALIDATED, and whether
4the result is a plateau or a single lucky number.

edge ที่เป็นของจริงจะยังคงอยู่แม้จะเปลี่ยนค่าพารามิเตอร์ใกล้เคียงกัน

แต่ edge ที่ได้มาเพราะโชคจะพังทลายทันทีที่ขยับออกไปแค่ก้าวเดียว

ขั้นตอนที่ 4 หยิบยืมจากไลบรารี

อย่าคิดค้นกลยุทธ์แรกของคุณเอง เริ่มจากกลยุทธ์ที่มีหลักฐานรองรับหลายสิบปีอยู่แล้ว

1Search the QuantGPT library for momentum and value strategies.
2Run Piotroski F-Score and 52-Week High Momentum from 2000,
3with the out-of-sample split at 2015. Compare them, and tell
4me which one held up on the years it never saw.

ขั้นตอนที่ 5 ทดสอบความทนทานกับเหตุการณ์ทั่วโลก

กลยุทธ์ที่ทำผลงานได้ดีโดยเฉลี่ย อาจพังทลายได้จากเหตุการณ์ร้ายแรงเพียงครั้งเดียว

เปิดแผนที่เหตุการณ์ทั่วโลกแล้วดูว่าตลาดทำอะไรหลังจากเกิดช็อกแต่ละครั้ง จากนั้นให้ AI ของคุณทดสอบพอร์ตกับเหตุการณ์เหล่านั้น:

1Futuretest my holdings through every past oil supply shock
2and every US tariff shock on record. What did the worst
3episode do to this book?

ขั้นตอนที่ 6 ให้ journal ช่วยเฝ้าระวัง

ทุก backtest ที่ทำเสร็จจะถูกเก็บใน journal ของคุณ และจะถูกตรวจสอบใหม่เมื่อมีข้อมูลเข้ามา

เก็บชื่อหุ้นของคุณไว้บน monitor ขอให้ AI ของคุณบันทึกงานวิจัยนั้นและตั้งค่าแจ้งเตือน ปล่อยให้ระบบเฝ้าดูฟีดข้อมูลแทนคุณ เพื่อที่คุณจะได้ไม่ต้องทำเอง

ขั้นตอนที่ 7 เทรดกระดาษก่อน

เริ่มจากหน้าต่าง paper trading 30 วัน เปรียบเทียบผลลัพธ์จากการเทรดจำลองกับ backtest

จำไว้ว่า backtest ยังไม่หักต้นทุน ถ้า edge นั้นบางมาก ค่าธรรมเนียมและ slippage อาจลบมันทิ้งไปหมด

ขั้นตอนที่ 8 นำไปใช้งานจริงบน runner

ให้ AI ของคุณแปลงกฎที่ผ่านการตรวจสอบแล้วให้เป็นโค้ด

บน QuantGPT Pro, runner จะโฮสต์โค้ดนั้นบนคลาวด์ของพวกเขา รันตามตารางเวลาของคุณ และส่งคำสั่งไปยังบัญชี Alpaca ของคุณเอง

โค้ดของคุณเป็นคนตัดสินใจ คีย์ของคุณเป็นคนเซ็นอนุมัติ เงินของคุณอยู่ที่โบรกเกอร์ของคุณ

แล็ปท็อปของคุณ终于可以นอนหลับได้แล้ว

ข้อตกลงที่ตรงไปตรงมา แคปหน้าจอหน้านี้ไว้เลย

สแต็กนี้ทำได้:

1มอบข้อมูลตลาดจริงหลายสิบปีให้ AI ของคุณ
2รัน backtest บนคลาวด์ได้ในไม่กี่วินาที
3ตรวจสอบทุกผลลัพธ์เทียบกับปี held-out
4ทำ sweep การตั้งค่าหลายสิบแบบใน prompt เดียว
5แสดงว่าตลาดทำอะไรหลังเกิดเหตุการณ์ระดับโลกในอดีต
6ตรวจสอบงานวิจัยเก่าของคุณใหม่เมื่อมีข้อมูลเข้ามา
7โฮสต์โค้ดของคุณเองที่โบรกเกอร์ของคุณ ตลอด 24 ชั่วโมง (Pro)

สแต็กนี้ทำไม่ได้:

1รับประกันกำไร
2คำนวณต้นทุน ภาษี หรือ slippage ผลลัพธ์ที่ได้ยังไม่หักค่าใช้จ่าย
3เทรดแทนคุณ มันไม่เคยตัดสินใจหรือกำหนดขนาดออเดอร์
4ครอบคลุมบริษัทที่ถูกถอดออกจากตลาดก่อนปี 1998
5รันเทรดจริงนอกเหนือจาก Alpaca และหุ้นกับ ETF สหรัฐฯ ในปัจจุบัน
6เปลี่ยนไอเดียที่อ่อนแอให้กลายเป็น edge

บทสรุป

ตลอด 4 ปี ผมเอาแต่เปลี่ยนนักบินให้เก่งขึ้น

ทั้งที่ผมควรจะสร้างเครื่องบินเจ็ตต่างหาก

AI ของคุณคิดเหมือนนักวิเคราะห์อยู่แล้ว เพียงแต่มันเคยนั่งอยู่ในห้องเปล่าๆ ที่ไม่มีข้อมูล ไม่มีพลังประมวลผล และไม่มีทางเทรด

Hedge fund ไม่ได้มีคนที่ฉลาดกว่า แต่มีโครงสร้างพื้นฐานที่ดีกว่า

QuantGPT มอบโครงสร้างพื้นฐานนั้นให้ AI ของคุณผ่านการเชื่อมต่อเดียว ข้อมูล พลังประมวลผล และการเทรด

และส่วนที่ดีที่สุดคือเครื่องบินเจ็ตยังเป็นของคุณ ทุกโมเดลใหม่ที่เปิดตัวก็เป็นแค่นักบินคนใหม่ที่นั่งเก้าอี้ตัวเดิม

ดังนั้นคำถามคือ

AI ของคุณยังนั่งเดาจากความจำในกล่องแชทอยู่ไหม หรือมันกำลังรัน backtest จริงบนข้อมูลหลายสิบปีก่อนที่คุณจะเสี่ยงเงินแม้แต่ดอลลาร์เดียว?

ไม่มีคำตอบไหนผิด แต่มีคำตอบที่เผยความจริงเยอะมาก

เริ่มต้นที่ quantgpt.co