รายละเอียดโครงงาน

หลักสูตร/ปี พ.ศ.
วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ปี พ.ศ. 2566

ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา
ภาคปลาย ปีการศึกษา 2565

ประเภทโครงงาน
โครงงานวิศวกรรม

ชื่อโครงงานภาษาไทย
การทำนายจุดซื้อ - จุดขายของราคาหุ้นจากราคาหุ้นในอดีต

ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
Buying Point – Selling Point Prediction from History Stocks Price

ผู้พัฒนา
6210503616 นายธีรธัช พิศาลสินธุ์

อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
ยอดเยี่ยม ทิพย์สุวรรณ์

อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
-

บทคัดย่อ

ในปัจจุบันการลงทุนเป็นสิ่งที่ถูกให้ความสนใจมากขึ้น เนื่องจากการมีอัตราดอกเบี้ยเงินฝากธนาคารที่น้อยกว่าอัตราเงินเฟ้อ ซึ่งทำให้การฝากเงินไว้กับธนาคารเหมือนกับการขาดทุน ผู้คนจึงเริ่มสนใจในการลงทุนชนิดต่างๆ แต่ไม่ว่าการลงทุนชนิดใด สิ่งที่ขาดไม่ได้คือความรู้ในการลงทุนและเครื่องมือช่วยเหลือ

โครงงานวิศวกรรมคอมพิวเตอร์นี้จึงนำเสนอเว็บแอพพลิเคชั่นซึ่งช่วยเป็นแนวทางแนะนำในการลงทุนในหุ้น โดยประกอบไปด้วย 2 ส่วน ส่วนแรกเป็นการทำนายราคาในอนาคต จากราคาในอดีตด้วยแบบจำลองทางสถิติ (ARIMA) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Random Forest) เพื่อทำนายราคาและวางแผนในการลงทุนต่อไป ส่วนต่อมาเป็นการคำนวณผลตอบแทนจากราคาของหุ้นด้วยวิธีและเครื่องมือต่างๆ โดยแนะนำหลากหลายวิธีด้วยแผนภูมิเพื่อเป็นแนวทางในการลงทุนและสามารถมองเห็นแผนการลงทุนได้สะดวกมากยิ่งขึ้น

Abstract

Currently, investing has become increasingly popular due to the low interest rates on bank deposits compared to inflation rates, which makes keeping money in the bank like losing money. As a result, people are interested in various types of investments. However, regardless of the type of investment, knowledge and tools to help with investing are essential.

This computer engineering project presents a web application that serves as a guide for investing in stocks. It consists of two parts. The first part uses statistical models (ARIMA) and machine learning (Random Forest) to predict future stock prices based on past prices and to plan future investments. The second part calculates returns from stock prices using various methods and tools, with charts and graphs provided as a guide to help investors visualize investment plans more conveniently.

คำสำคัญ (Keywords)

web application
statistical model
machine learning
return on investment

เว็บไซต์โครงงาน
-

วีดีโอคลิปของโครงงาน

ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด

https://github.com/mteeratat/fin-advice

---

สถานะการนำเข้าข้อมูล

ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
นายธีรธัช พิศาลสินธุ์ (b6210503616)

แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ April 3, 2023, 9:05 p.m. โดย นายธีรธัช พิศาลสินธุ์ (b6210503616)

สถานะการอนุมัติ
รออนุมัติ

---