หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ปี พ.ศ. 2562
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคปลาย ปีการศึกษา 2561
ประเภทโครงงาน
โครงงานวิศวกรรม
ชื่อโครงงานภาษาไทย
การทํานายค่าใช้จ่ายผลกระทบจากตลาดด้วยแบบจําของการเรียนรู้ของเครื่องจักร
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
Market Impact Cost Prediction Using Machine Learning Model
ผู้พัฒนา
5810505937 โชควพัฒน์ ศิลป์มานะกิจ
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
อัครพงศ์ พัชรรุ่งเรือง
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
ยอดเยี่ยม ทิพย์สุวรรณ์
บทคัดย่อ
ค่าใช้จ่ายผลกระทบจากตลาด (Market Impact Cost) เป็นค่าสัดส่วนทางธุรกรรม ทางการเงินชนิดหนึ่งท่ีถูกนิยามข้ึนมา เปรียบเทียบได้กับค่าคอมมิชชั่น เพียงแต่ต่างกันที่ค่า คอมมิชชั่นจะคงที่ตามท่ีแต่ละนายหน้า (Broker) กําหนด แต่ค่าใช้จ่ายผลกระทบจากตลาดนั้นจะ แปรเปลี่ยนตามแต่ละสภาวะตลาดจากความไม่คงท่ีของสภาวะตลาดบรรดาผู้บรหิารกองทุนจึง ต้องการลดค่าดังกลา่วเน่ืองจากหากสามารถลดค่าใช้จ่ายผลกระทบจากตลาดได้จะส่งผลให้ ประสิทธิภาพในการทํากําไรดีข้ึน เป็นที่มาของการสร้างแบบจําลองเพ่ือใช้ทํานายหรือประมาณ ค่าใช้จ่ายผลกระทบจากตลาด เพื่อให้ได้มาซึ่งค่าดังกล่าวล่วงหน้าก่อนการจะมีการซ้ือหรือขายจริง เพ่ือใช้ในการวางแผนการลงทุน หรือตัดสินใจในการซื้อขายต่อไป โดยแบบจําลองท่ีใช้ในการ ทํานายค่าใช้จ่ายผลกระทบจากตลาดที่ได้รับความนิยมและใช้อย่างแพร่หลาย คือ แบบจําลอง I-Star ซ่ึงเป็นแบบจําลองที่คิดค้นโดย Robert Kissel เป็นแบบจําลองทางคณิตศาสตร์ที่ทํานายค่า ผลกระทบจากตลาดจาก 3 ปัจจัยทางตลาด ได้แก่ ขนาดที่จะทําการซื้อขาย ความผันผวน และ ปริมาณการซื้อขายในตลาด
ในโครงงานวิจัยน้ีจะเป็นการใช้แบบจําลองการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งกําลังเป็นท่ีนิยมใน ปัจจุบัน มาใช้ทํานายค่าใช้จ่ายผลกระทบจากตลาดแทนท่ีแบบจําลองทางคณิตศาสตร์เดิม และ เปรียบเทยีบความแม่นยําในการทํานายเพื่อให้ทราบถึงประสิทธิภาพในการทํานายของแต่ละ แบบจําลอง
Abstract
The Market Impact Cost is a kind of transaction cost same as the commission cost that is an extra cost that trader or investor must pay when the transaction is executed but it has the difference that the commission cost is constant but the Market Impact Cost is vary by the overall market circumstance and it directly affect to the profit of portfolio and trading performance especially the big size trading. So, The Market Impact Cost is closely navigated by fund manager and also big size trading investor.
This research will use the Machine Learning Model with the data science approach to predict the Market Impact Cost instead of the original model which is I-Star model, using it as a benchmark model. The performance of the accuracy will evaluate by two metrics which are Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Error (MAE).
At the result, we will know the errors of each prediction models and can find out that which one is the most appropriate to use for the Market Impact Cost prediction.
คำสำคัญ (Keywords)
Transaction cost, Market Impact Cost, Machine Learning Model, Stock
เว็บไซต์โครงงาน
-
วีดีโอคลิปของโครงงาน
-
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
https://github.com/peemcwp/market_impact_prediction
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
โชควพัฒน์
ศิลป์มานะกิจ
(b5810505937)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ May 24, 2019, 3 p.m. โดย
โชควพัฒน์
ศิลป์มานะกิจ
(b5810505937)
สถานะการอนุมัติ
อนุมัติแล้ว โดย
อัครพงศ์
พัชรรุ่งเรือง
(fengstp)
เมื่อ June 2, 2019, 7:51 a.m.