Angelora · Research · จัดทำ 11 ต.ค. 2026 · อัปเดต 19 ต.ค. 09:45
AngelaQuant · ออกแบบแกนเทรดใหม่
ระบบเดิมซ่อมเกือบทุกวันจนใช้เทรดเงินจริงไม่ได้ น้องไปค้นว่าคนที่ทำระบบเทรดได้นิ่งทั่วโลกใช้แกนอะไรและทำกันยังไง แล้วสรุปเป็นแกนใหม่ที่แนะนำ
ซ่อม 153 ครั้งใน 3 เดือนเทียบ 14 ระบบตัดสินแล้ว: QuantConnect LEANค่า license $0backtest LEAN: 8.38%/ปี · DD 21.4%REA → บันทึกการทดลองPredictNow.ai
Next Step · กำลังสร้าง AngelaQuantConnect
ที่รักตัดสินแล้ว (11/10 18:50): ใช้ QuantConnect LEAN เป็นแกน รันเองบน M6 (ทาง B) เปิดเป็นโครงการใหม่ AngelaQuantConnect · เว็บ quantconnect.angelora.net
- •✅ ขั้น 0 (19:00): ลง .NET 10 · ดึง LEAN แบบล็อกเวอร์ชัน (ห้ามแก้) · Engine F เป็น algorithm ของ LEAN · ราคา SPY/IEF แปลงเป็นฟอร์แมต LEAN
- •✅ ขั้น 1 (19:58): backtest ตรงบัญชีเงินสดจริง — เศษหุ้น · ขายก่อนซื้อหลังเงิน settle (T+1) · error 0
- •⏳ ขั้น 2: ตัวเชื่อม Webull ของ LEAN (C# IBrokerage) พร้อมปุ่ม ✓ ของที่รัก — ทดสอบกับ Webull จำลองก่อน
- •⏳ ขั้น 3: เว็บ quantconnect.angelora.net (ผล backtest · เป้าที่ Engine F อยากถือ · กล่องรออนุมัติ)
- •⚠️ Webull ล็อกการยืนยันตัวตนชั่วคราว (11/10 19:00) — หยุดทุกอย่างที่เรียก Webull แล้ว รอที่รักล็อกอินได้ค่อยต่อของจริง · เงิน $3,452.59 เป็นเงินสดล้วน ปลอดภัย
ผล backtest Engine F บน LEAN (2003–2026)
รันบนเครื่องยนต์ LEAN ด้วยกติกาบัญชีเงินสดของจริง เริ่ม $3,000 · ค่าธรรมเนียม Webull TH 0.107%/ครั้ง · เศษหุ้น · ซื้อหลังเงินขาย settle
- •โตปีละ 8.38% · ตกลึกสุด 21.4% · จบที่ $20,366 · 590 ออเดอร์ · ค่าธรรมเนียมรวม $470 · error 0
- •ตรงกับที่ระบบเดิมคำนวณ (8.4% / −21.5%) → แกนใหม่ยืนยันสูตรเดิมได้
- •Sharpe 0.51 ต่ำกว่าที่ระบบเดิมบอก (0.66) เพราะ LEAN หักผลตอบแทน T-bill ก่อนคิด — ตัวเลขเข้มและซื่อตรงกว่า
- •ความผันผวนต่อปี 8.6% · ใช้เวลาฟื้นจากหลุมลึกสุด 767 วัน
ค่าใช้จ่าย: ทำไมเลือกรันเอง (ทาง B)
- •ทาง A — QuantConnect cloud: แพ็ก Researcher $84/เดือน ($888/ปี) ≈ 26% ของทุน $3,452 ต่อปี มากกว่าผลตอบแทนที่คาด (~8.4% ≈ $290/ปี) และรายชื่อโบรกเกอร์ยังไม่มี Webull
- •ทาง B — รันเครื่องยนต์ LEAN open source (Apache-2.0) เองบน M6: ค่า license $0 · ต้องเขียนตัวเชื่อม Webull + ตัวป้อนราคารายวันเอง
- •ค่าเทรด Webull ~0.107%/ครั้ง — ทั้งปีไม่น่าเกิน ~$20 ที่ทุนนี้
- •ข้อเสีย: ไฟบ้านดับ = ข้อเสนอรอบนั้นช้า แต่ทุกออเดอร์ผ่านที่รักอยู่แล้ว จึงไม่เสียเงิน
บทสรุป
ที่รักพูดถูก ปัญหาไม่ใช่สูตร Engine F (คำนวณสัปดาห์ละครั้ง ซื้อขาย SPY กับ IEF สองตัว) แต่เป็นเครื่องจักรที่เราห่อมันไว้ ทั้งแหล่งความรู้ฝั่งนักปฏิบัติและฝั่งระบบ open-source ชี้ไปทางเดียวกัน: แกนที่นิ่งต้องเล็ก รันตามเวลา ถือว่า Webull คือความจริง และไม่มี AI อยู่ในทางที่ส่งออเดอร์
- •ระบบใหญ่สำเร็จรูป (LEAN, NautilusTrader) ไม่ได้ทำให้นิ่งขึ้นเอง กลับเพิ่มชิ้นส่วนที่พังได้ — สำหรับออเดอร์ 1–2 ใบต่อสัปดาห์ในบัญชี $3.4k
- •แนะนำ: แกนเล็กที่ไม่จำอะไรระหว่างรอบ (อ่านพอร์ตจาก Webull ทุกครั้ง) + ใช้ bt ทำ backtest ด้วยสูตรเดียวกับของจริง
- •ยืมแพทเทิร์นความปลอดภัยจาก freqtrade: เริ่มที่โหมดจำลองเสมอ, จุด veto ก่อนส่งออเดอร์ (= ปุ่มอนุมัติของที่รัก), ปุ่มหยุดฉุกเฉิน
- •เป้าหมาย: ระบบที่ต้องซ่อมปีละไม่กี่ครั้ง ไม่ใช่ 153 ครั้งในไตรมาสเดียว
- •อัปเดต 18:45: ที่รักท้วงว่า "แกนเล็กเขียนเอง" = เหมือนเดิม ไม่มี core ยึด → เปลี่ยนเป็น LEAN ทั้งแกน ของเราเหลือแค่สูตร Engine F กับตัวเชื่อม Webull
1. ทำไมระบบเดิมเหวี่ยง
ตั้งแต่ ก.ค. 2026 มี commit 395 ครั้ง 153 ครั้งเป็นการแก้ของที่พัง ตัวอย่างที่เจอแค่วันนี้วันเดียว:
- •ราคาจาก Webull ตอบ 404 ทุกนาทีตั้งแต่ 10/10 — feed บน cockpit เต็มไปด้วย error 920 แถวใน 2 วัน
- •เปลี่ยนจาก v5 เป็น Engine F (10/10) แต่ตัวตรวจยังจำภาษา v5 → ขึ้น RED ทั้งที่ระบบไม่ได้ผิด
- •ชิ้นส่วนที่ต้องเดินพร้อมกัน: worker 3 ตัวเฝ้า Webull ทุกนาที · Strategist (AI) อ่านข่าว · cockpit สด · ตัวตรวจ 47 เช็ค · หน้าเว็บ 10 หน้า
- •เปลี่ยนโมเดลบ่อย (v5 → s1 → Engine F) — ทุกครั้งทิ้งโค้ดเก่าไว้ให้พังทีหลัง (บทเรียนเดียวกับ Knight Capital ที่เสีย $440M ใน 45 นาทีเพราะโค้ดเก่าที่ยังเรียกได้)
2. คนทำระบบเทรดได้นิ่งทั่วโลกทำกันยังไง
Rob Carver เทรดคนเดียวจากบ้านมาหลายปีด้วย pysystemtrade — ใช้ cron ไม่ใช้ worker เฝ้าตลอดเวลา และเลือก "ทำให้ง่ายลง" เพราะระบบช้าเอาความทนทานก่อนความเร็ว
| เรื่อง | Best practice | ระบบเราตอนนี้ |
|---|---|---|
| ตอนไหนต้องรัน | งานตั้งเวลา (cron) หลังตลาดปิด — ไม่มีอะไรเฝ้าตลอด | worker 3 ตัวเฝ้า Webull ทุกนาที |
| ความจริงอยู่ที่ไหน | โบรกเกอร์คือความจริง — เริ่มทุกรอบด้วยการกระทบยอดกับโบรกเกอร์ | สมุดในเครื่องหลายเล่ม + ตัวตรวจไล่เทียบกันเอง |
| การแจ้งเตือน | รายงานวันละฉบับ แจ้งเฉพาะตอนมีปัญหา · ไม่มีสัญญาณ = แดง ไม่ใช่เขียว | feed error ทุกนาที + ตัวตรวจ 47 เช็ค |
| ตัวตรวจ | ~5 เรื่อง: รันครบไหม · พอร์ตตรงโบรกเกอร์ไหม · เพี้ยนจากเป้าแค่ไหน · เพดานความเสี่ยง · P&L | 47 เช็ค ส่วนใหญ่ตรวจท่อของตัวเอง |
| เปลี่ยนโมเดล | นานๆ ครั้ง ต้องมีหลักฐานระยะยาว · ผลจริงไม่กี่เดือนพิสูจน์อะไรไม่ได้ (Sharpe 1 ต้อง ~4 ปีถึงมีนัยสำคัญ) | เปลี่ยน 3 ครั้งในไม่กี่เดือน |
| ความถี่ rebalance | Vanguard: ปีละครั้งพอสำหรับคนส่วนใหญ่ · vol-target ได้ประโยชน์หลักคือลดหลุมลึก ไม่ต้องแม่นรายวัน | คิดใหม่ทุกวัน + AI เอียงตามข่าว |
| โค้ดเก่า | ลบทิ้งเมื่อเลิกใช้ (Knight Capital) | v5 ยังอยู่หลังสวิตช์ ACTIVE_MODEL |
3. เทียบแกนสำเร็จรูป (ไม่นับว่าต่อ Webull ได้ไหม)
ดูที่คุณภาพแกน: ใช้เงินจริงมานานแค่ไหน ยังมีคนดูแลไหม ใช้โค้ดชุดเดียวทั้ง backtest/paper/จริงได้ไหม และเขียนตัวเชื่อม Webull + ปุ่มอนุมัติเองยากแค่ไหน
| ระบบ | สถานะ ต.ค. 2026 | เขียนตัวเชื่อม Webull เอง | สรุป |
|---|---|---|---|
| QuantConnect LEAN | ใช้เงินจริงนานที่สุด · ~22k ดาว · commit ล่าสุด 6 ต.ค. | ยาก: ต้องเขียน C# ~1.5–3k บรรทัด · ปุ่มอนุมัติใส่ใน PlaceOrder ได้สวย | ดีที่สุดถ้าจะใช้ framework ใหญ่ — แต่ใหญ่เกินงานเรา |
| NautilusTrader | กระทบยอดกับโบรกเกอร์ดีที่สุด · ~30k ดาว · แต่กำลังเขียนใหม่เป็น v2 (rc6) ผู้ทำเองไม่แนะนำใช้ production | ยากที่สุด: Python 5 รายงานกระทบยอด คู่มือ 54 ขั้น | รอ v2 นิ่งก่อน — ตอนนี้ไม่ควรใช้ |
| Lumibot | ออก 38 เวอร์ชันตั้งแต่ ก.ค. · คนดูแลหลักคนเดียว · ไม่มีหลักฐานว่านิ่งตอนใช้เงินจริง | ง่ายสุด: Python ~12 method | เสี่ยงพาเหวี่ยงแบบเดิม |
| pysystemtrade (Rob Carver) | production จริงหลายปี · v1.8.3 ก.ย. 2026 | ผูกกับ futures + Interactive Brokers | ปรัชญาดีมาก แต่ตัวโค้ดไม่ตรงงาน |
| bt | ดูแลอยู่ · v1.4.1 (10 ต.ค.) · MIT | ไม่ต้อง — ใช้ทำ backtest อย่างเดียว | ✅ ใช้เป็นชั้น backtest — รูปแบบ WeighTarget/Rebalance ตรงสูตรเราพอดี |
| freqtrade | ~55k ดาว · ดูแลดีมาก · แต่ crypto เท่านั้น | — | ✅ ยืมแพทเทิร์น: โหมดจำลองเป็นค่าเริ่ม · hook veto ก่อนส่ง · ปุ่มหยุด |
| vectorbt · zipline-reloaded | ดูแลอยู่ทั้งคู่ แต่ไม่มีโหมดเทรดจริง | — | ใช้วิจัยได้ ไม่ใช่แกน |
| backtrader · Blankly | หยุดพัฒนา (2023 / 2022) | — | ❌ ไม่ใช้ |
| Hummingbot | crypto market-making | — | ❌ คนละงาน |
4. แกนใหม่ที่น้องแนะนำ (ฉบับแรก — ถูกแทนด้วย LEAN แล้ว)
ทุกรอบเริ่มจากอ่าน Webull ใหม่หมด ไม่เชื่อสมุดในเครื่อง — ไฟดับกลางทางก็ไม่เสียอะไร แค่ข้อเสนอช้าไปรอบหนึ่ง
| ขั้น | ทำอะไร | กันพังยังไง |
|---|---|---|
| 1. อ่าน Webull | ดึงพอร์ตและเงินสดจาก Webull ทุกรอบ | Webull คือความจริง — ไม่มีสมุดในเครื่องให้เพี้ยน |
| 2. คำนวณเป้า | SPY = min(1, 10% ÷ ความผันผวน 63 วัน) ส่วนที่เหลือ IEF — สูตรเดียวกับใน bt | backtest กับของจริงใช้ฟังก์ชันเดียวกัน |
| 3. เช็คเพดาน | cash only · gross ≤ 1.0 · อนุญาตแค่ SPY/IEF · ขั้นต่ำ/สูงสุดต่อออเดอร์ · เพี้ยน < 5 จุด = ไม่ทำอะไร | เพดานแยกจากสูตร — สูตรพังก็ยิงเกินไม่ได้ |
| 4. เสนอ | เขียนข้อเสนอพร้อมเลขประจำตัว ส่งข้อความเดียวมาหาที่รัก | แจ้งครั้งเดียวต่อข้อเสนอ ไม่วนซ้ำ |
| 5. ที่รักกด ✓ | อ่าน Webull ซ้ำ ถ้าพอร์ตขยับไปจากตอนเสนอ → ไม่ส่ง | ส่งด้วยเลขที่ผูกกับข้อเสนอ — ส่งซ้ำไม่ได้แม้ระบบ retry |
| 6. ยืนยันผล | รอบถัดไปเช็คว่า fill ตรงก่อนทำอย่างอื่น · รายงานวันละฉบับเฉพาะเรื่องผิดปกติ | ปุ่มหยุดฉุกเฉิน = flag เดียวที่ตัวส่งเช็คก่อนทุกครั้ง |
โค้ดที่ต้องเขียนเอง: ตัวเชื่อม Webull บน SDK ทางการ (~200–300 บรรทัด) · กล่องข้อเสนอ + ปุ่มอนุมัติ · การส่งออเดอร์ที่ส่งซ้ำไม่ได้ · ตัวตั้งเวลา · เทสต์กับ Webull ก่อนใช้เงินจริง — หลักการเดียวกันนี้ (Webull คือความจริง, ส่งซ้ำไม่ได้, ✓ ก่อนส่ง) ย้ายไปอยู่ในตัวเชื่อม Webull ของ LEAN
5. กฎใช้งานแกนใหม่
- •แช่โมเดล 12 เดือน ทบทวนปีละครั้ง — แก้ได้เฉพาะบั๊ก ไม่แก้สูตร
- •โมเดลใหม่จะเข้าแทนได้ต้องชนะบนประวัติเต็มหลังหักจำนวนครั้งที่ลอง (Deflated Sharpe) และรันเงาคู่กันอย่างน้อย 6 เดือน
- •ห้ามเปลี่ยนโมเดลตอนกำลังขาดทุน เว้นแต่ลึกเกินกรอบที่คำนวณไว้ล่วงหน้า (99th percentile)
- •โมเดลที่เลิกใช้ ลบโค้ดทิ้ง ไม่เก็บไว้หลังสวิตช์
- •เทรดเมื่อสัดส่วนเพี้ยนจากเป้าเกิน ~5 จุด — ค่าธรรมเนียม Webull ~0.107% ต่อครั้ง ถูกมาก ที่แพงจริงคือภาระดูแลระบบ
- •กฎเหล็กเดิมยังอยู่ครบ: CASH ONLY gross ≤ 1.0 · ห้าม margin/leverage/leveraged ETF · ทุกออเดอร์ผ่านที่รักอนุมัติ
6. AI อ่านข่าวควรอยู่ในแกนไหม — ไม่ควร
Strategist ยังจดความเห็นได้ แต่ห้ามแตะสัดส่วนจริง จนกว่าจะพิสูจน์ได้ด้วยผลเงา 12 เดือนว่าชนะสูตรเปล่า
- •StockBench (ต.ค. 2025, ข้อมูลที่โมเดลไม่เคยเห็น): โมเดลชั้นนำส่วนใหญ่ชนะ "ซื้อแล้วถือ" ไม่ได้
- •งานวิจัยปี 2026: ให้ข้อมูลชุดเดิม โมเดลเดิม ยังเทรดออกมาต่างกันมากในแต่ละรอบ
- •สัญญาณจากข่าว "ยุบ" หลังวันตัดข้อมูลของโมเดล → backtest แบบซื่อตรงไม่ได้
- •Alpha Arena (ปลาย 2025, เงินจริง): 4 ใน 6 โมเดลขาดทุน — ตัวเลขนี้ยืนยันได้จากแหล่งเดียว ถือเป็นข้อมูลประกอบ
7. เปเปอร์ REA "One-Person Hedge Fund" — เอาอะไรมาใช้ได้
ที่รักส่งหน้าแรกของเปเปอร์มา (15 ต.ค.) — เสนอให้ใช้ REA กับเครื่องมือ MCP แกะระบบเทรดของสถาบัน แล้วสร้างโต๊ะวิจัย quant คนเดียว · REA มีจริง: github.com/morluto/rea (MIT, TypeScript, npm rea-agents) เป็น MCP ให้ agent แกะ "ฟีเจอร์ของแอป" — native binary ผ่าน Hopper / Ghidra / IDA, แอป JavaScript / Electron, .NET, Android, เว็บ — พร้อมหลักฐานและข้อจำกัดของทุกข้อสรุป · แต่เปเปอร์เรื่องเทรดไม่ได้มาจากโครงการ REA (showcase มีแต่แอป เกม CTF ไม่มีเรื่องเทรด) และน้องหาต้นฉบับไม่เจอ ตัวหนังสือในภาพเพี้ยนแบบภาพที่ AI สร้าง — จึงถือเป็นไอเดียต่อยอด ไม่ใช่งานวิจัยที่อ้างอิงได้
| ส่วนของโต๊ะวิจัย (ตามเปเปอร์) | AngelaQuantConnect ตอนนี้ | ต้องเพิ่ม |
|---|---|---|
| เก็บหลักฐาน (Evidence ledger) | ไม่มี | ช่อง "เห็นจริง / อนุมาน / ยังไม่รู้" ใน aqc.experiments |
| ข้อมูลตลาด | LEAN LeanDataWriter + Yahoo รายวัน | — |
| ห้องทดลองกลยุทธ์ | LEAN backtest = paper = live จากอัลกอริทึมเดียว | — |
| ตรวจผลอิสระ (holdout / ต้นทุน) | โมเดลค่าธรรมเนียม + fill ของ LEAN · backtest 2003–2026 | holdout ตามลำดับเวลา + Deflated Sharpe + stress |
| ชั้นคุมความเสี่ยงแยกจากกลยุทธ์ | cash only สองชั้น (อัลกอริทึม + brokerage) · ทุกออเดอร์รอ ✓ | — |
| บันทึกการทดลอง (รวมที่ล้มเหลว) | ไม่มี — กฎ "หักตามจำนวนแบบที่ลอง" ยังนับไม่ได้ | aqc.experiments + หน้า Research |
| Paper → ทบทวนก่อนเงินจริง | Paper บน PaperBrokerage ของ LEAN · ตรวจ 4 สัปดาห์จาก 13/10 | — |
- •เปเปอร์ยอมรับเองว่ากลยุทธ์ลับของกองทุน "กู้คืนจากสิ่งที่เห็นภายนอกไม่ได้" — หลายระบบให้ผลที่มองเห็นเหมือนกันได้ และกำไรในอดีตเกิดจากโชค ต้นทุนที่ตั้งไว้ต่ำเกินจริง หรือการลองหลายแบบแล้วเลือกตัวที่ดีที่สุด
- •ส่วนที่มีค่าจริงคือวินัยการวิจัย: วัดผลหลังหักต้นทุน (R_net = R_g − ค่าธรรมเนียม − slippage − market impact − ค่าดำเนินการ), กันข้อมูลช่วงท้ายไว้ทดสอบตามลำดับเวลา, หักผลตามจำนวนแบบที่ลอง, stress test, paper ก่อนเงินจริง, และจดทุกการทดลองรวมที่ล้มเหลว
- •REA เองช่วย Quant ได้น้อย: สิ่งที่มันแกะได้คือซอฟต์แวร์ ไม่ใช่กลยุทธ์ — ระบบของกองทุนไม่ได้อยู่ในเครื่องเรา และ DISCLAIMER ของ REA ห้ามใช้คัดลอกซอฟต์แวร์ที่มีกรรมสิทธิ์ ส่วนของที่เราใช้ (LEAN, Webull OpenAPI SDK) เปิดซอร์สอยู่แล้ว อ่านตรงได้ไม่ต้องแกะ · ที่ใช้ได้จริงคือแนวคิด "ทุกข้อสรุปต้องมีหลักฐาน + บอกข้อจำกัด" ซึ่งเอามาทำข้อ ①
- •AngelaQuantConnect มีส่วนใหญ่แล้วจาก LEAN และกฎ 11 ต.ค. — ช่องที่ยังขาดคือ "บันทึกการทดลอง": README บอกให้หักผลตามจำนวนแบบที่ลอง แต่ยังไม่มีที่นับจำนวนนั้นจริง
- •ออกแบบ (ใช้ของ LEAN ก่อนเสมอ): ① ตาราง aqc.experiments — สมมติฐาน · หลักฐานแยก "เห็นจริง / อนุมาน / ยังไม่รู้" · จำนวนแบบที่ลอง · ผลหลังหักต้นทุน · คำตัดสิน (ปฏิเสธก็ต้องจด)
- •② ด่านคัดผู้ท้าชิง: backtest LEAN หักต้นทุนจริง → holdout ตามลำดับเวลา → Deflated Sharpe ที่นับจากตาราง ① → stress 2008 / 2020 / 2022 · ไม่ผ่านด่านไหนกลับไปตั้งสมมติฐานใหม่
- •③ "แกะ" เฉพาะของสาธารณะ: คู่มือวิธีคำนวณดัชนี / ETF ที่เปิดเผย, รายงาน 13F — แล้ววัดว่าสร้างผลซ้ำได้ใกล้แค่ไหน · ไม่แตะซอฟต์แวร์หรือข้อมูลลับของใคร
- •④ ผ่านด่านแล้วรันเงาคู่ Engine F ≥ 6 เดือน ห้ามสลับก่อนรอบทบทวน ต.ค. 2027 (กฎแช่แข็ง)
- •⑤ หน้า Research ใน quantconnect.angelora.net แสดงทุกการทดลอง ทั้งผ่านและตก ให้ที่รักเห็นว่าลองไปกี่ครั้งแล้ว
งานที่ต้องสร้างจริง: ตาราง 1 ตัว (aqc.experiments) · สคริปต์ตรวจด่านที่เรียก LEAN 1 ตัว · หน้าเว็บ 1 หน้า — ที่เหลือเป็นของ LEAN ทั้งหมด · ยังไม่ได้ลงมือ รอที่รักสั่ง
8. PredictNow.ai (บริษัทของ Ernest Chan) — ยืมอะไรมาใช้ได้
PredictNow.ai เป็นบริษัทของ Ernest Chan (founder / chief scientist) ผู้เขียนบทที่ 8 ของหนังสือ Hands-On AI Trading (อยู่ที่ DV → หนังสือ Hands-On AI Trading) — CPO ในหนังสือคือเทคโนโลยีที่บริษัทนี้ขาย · สินค้าหลักตอนนี้คือ Compass: AI copilot แบบแชทสำหรับนักวิเคราะห์ / PM / CIO ของ hedge fund — research · forecast · optimization · ความรู้ของบริษัท ในเธรดเดียว · มีแต่ "Request a Pilot" ไม่มีราคา ไม่มีแผนสำหรับบุคคล — ไม่ซื้อ (ทุน $4k) แต่โครงของเขาตรงกับ AQC จึงยืมไอเดียได้
| ของ PredictNow / Compass | AQC ตอนนี้ | ยืมได้ไหม |
|---|---|---|
| LLM อยู่นอกเส้นทางคิดคะแนน | Insight เป็นความเห็นเท่านั้น · Engine F / brokerage ไม่อ่าน | มีแล้ว |
| จุดรออนุมัติ + audit trail | ✓ ของที่รักทุกออเดอร์ · aqc.activity · proposals | มีแล้ว |
| ด่าน mandate / restricted list | RiskGate: cash only, เพดาน drawdown, ราคาสองแหล่ง, recon | มีแล้ว |
| regime snapshot หลายแกนทุกการเรียก | memo ได้แค่ SPY vs 200 วัน + VIXY | ยืม ① — เพิ่มแกน curve / breadth / vol |
| Lodestone พยากรณ์ volatility | Engine F ใช้ vol 63 วันย้อนหลัง | ยืม ② — ผู้ท้าชิงใน backtest |
| Compass (copilot แชทสำหรับสถาบัน) | น้องใน AngelaChat + Claw job | ไม่ซื้อ — pilot อย่างเดียว ไม่มีแผนบุคคล |
- •Compass ทำงานเป็นกราฟ 5 ขั้น: Router → Tool Planner → Tool Execution → Grounding → Response · เครื่องมือ quant เป็นแบบ deterministic ย้อนเวลาได้ (point-in-time) และเขียนชัดว่า "ไม่มี LLM ในเส้นทางคิดคะแนน" — กฎเดียวกับ AQC (AI อยู่นอกทางเดินออเดอร์)
- •กำกับดูแล: ด่าน mandate / restricted list · ตัวเลขต้อง grounded · จุดรออนุมัติ · audit trail แบบเขียนต่ออย่างเดียว · ทดสอบได้ด้วย trace, golden set, replay, drift detection — AQC มีคู่กันแล้ว: RiskGate + ✓ ของที่รัก + aqc.activity
- •ใส่ regime snapshot หลายแกนเข้าไปในทุกการเรียกเครื่องมือ · optimization แบบ robust (HRP, CVaR, Black-Litterman) แทน mean-variance
- •โมดูลแยก: True North (alpha ที่พอร์ตปล่อยหลุด + เสนอสลับตัวในกรอบเดียวกัน) · Corrective Warehousing · TENOR (สินเชื่อหลักทรัพย์) · Lodestone (พยากรณ์ความผันผวนรายสัปดาห์ / เดือน / ไตรมาส)
- •ยืมได้ ① ให้ memo Insight ได้ regime snapshot หลายแกนทุกครั้ง — ตอนนี้มีแค่ SPY เทียบ 200 วัน + VIXY 5 วัน (เพิ่มได้: curve 10y−2y / 10y−3m จากการ์ด Treasury, breadth, vol regime) ไม่แตะ Engine F
- •ยืมได้ ② ผู้ท้าชิงแบบ Lodestone: Engine F ใช้ vol 63 วันย้อนหลัง — ลองพยากรณ์ vol ล่วงหน้า (เช่น GARCH หรือ HAR บน indicator ของ LEAN) แทน แล้วเทียบใน backtest LEAN · สูตรจริงแช่ถึง ต.ค. 2027
- •ยืมได้ ③ อ่านบทความ CPO ฟรีของ Chan บน IBKR Campus (ตัวอย่าง Bollinger บน GLD) คู่กับบทที่ 8
ข้อมูลจากหน้า predictnow.ai และบทความ / ประวัติ Chan (19 ต.ค.) · ไม่มีราคาเปิดเผย · ยังไม่ได้ลงมือข้อ ①–② รอที่รักสั่ง
How we can apply this
| Work | Use for | Fit | Notes |
|---|---|---|---|
| QuantConnect LEAN (self-host) | ใช้ LEAN เป็นแกนทั้งหมด รันเองบน M6 | ✅ Fit | ✅ ที่รักเลือก 11/10 — แกนที่พิสูจน์แล้ว ยึดได้ · ค่า license $0 · ของเราเหลือแค่ Engine F + ตัวเชื่อม Webull |
| แกนเล็กเขียนเอง + bt | แกนเล็กเขียนเอง ไม่จำอะไรระหว่างรอบ | ❌ Not recommended | ที่รักท้วง: "เหมือนเดิมอีก ไม่มี core ยึด" — ถอนข้อเสนอนี้ |
| NautilusTrader / Lumibot | ใช้เป็นแกนตอนนี้ | ❌ Not recommended | Nautilus กำลังเปลี่ยนเวอร์ชันใหญ่ · Lumibot ออกเวอร์ชันถี่และพึ่งคนเดียว — เสี่ยงเหวี่ยงซ้ำ |
| Strategist (AI อ่านข่าว) | เอียงสัดส่วนจริงตามข่าว | ❌ Not recommended | หลักฐานปี 2025–26 บอกว่ายังชนะสูตรเปล่าไม่ได้และผลไม่คงที่ — เหลือเป็นบันทึกเงาเทียบผล 12 เดือน |
| ระบบเดิม | cockpit สด + worker เฝ้าทุกนาที + ตัวตรวจ 47 เช็ค | ❌ Not recommended | ปิดเมื่อแกนใหม่เทสต์ผ่าน · หน้าเว็บที่อยากเก็บไว้ดูย้ายเป็นรายงานสัปดาห์ละครั้ง |
Open questions
- 1.แช่ Engine F 12 เดือน แก้ได้เฉพาะบั๊ก — ยังรอที่รักยืนยัน
- 2.Strategist (AI อ่านข่าว) ออกจากทางยิงออเดอร์ เหลือเป็นบันทึกเงา — ยังรอที่รักยืนยัน
- 3.ปิดระบบเดิมทั้งชุดเมื่อตัวเชื่อม Webull ของ LEAN เทสต์ผ่าน
- 4.REA: เริ่มสร้าง aqc.experiments + ด่านคัดผู้ท้าชิงเลยไหม หรือรอให้ paper 4 สัปดาห์ผ่านก่อน
- 5.REA: ผู้ท้าชิงตัวแรกจะ "แกะ" จากของสาธารณะตัวไหน — ดัชนี / ETF ที่เปิดเผยวิธีคำนวณ หรือรายงาน 13F
- 6.PredictNow: ให้น้องเพิ่ม regime snapshot หลายแกนเข้า memo Insight (ข้อ ①) เลยไหม
Sources
- Rob Carver — running a production system at home (qoppac)· accessed 11 ต.ค. 2026
- Rob Carver — systems building: checks and balances· accessed 11 ต.ค. 2026
- Rob Carver — systematic risk management (overrides)· accessed 11 ต.ค. 2026
- Bailey & López de Prado — Deflated Sharpe Ratio· accessed 11 ต.ค. 2026
- Bailey et al. — Probability of Backtest Overfitting· accessed 11 ต.ค. 2026
- Minimum track record length for Sharpe differences· accessed 11 ต.ค. 2026
- Knight Capital — how dead code lost $440M· accessed 11 ต.ค. 2026
- NautilusTrader — reconciliation· accessed 11 ต.ค. 2026
- freqtrade — bot basics / strategy callbacks· accessed 11 ต.ค. 2026
- StockBench — LLM agents vs buy-and-hold (arXiv 2510.02209)· accessed 11 ต.ค. 2026
- LLM trading run-to-run variance (arXiv 2602.18481)· accessed 11 ต.ค. 2026
- Vanguard — tuning rebalancing frequency· accessed 11 ต.ค. 2026
- Harvey et al. — the impact of volatility targeting· accessed 11 ต.ค. 2026
- Webull Thailand — pricing· accessed 11 ต.ค. 2026
- QuantConnect LEAN· accessed 11 ต.ค. 2026
- LEAN IBrokerage interface· accessed 11 ต.ค. 2026
- NautilusTrader· accessed 11 ต.ค. 2026
- Lumibot· accessed 11 ต.ค. 2026
- pysystemtrade· accessed 11 ต.ค. 2026
- bt — flexible backtesting for Python· accessed 11 ต.ค. 2026
- freqtrade· accessed 11 ต.ค. 2026
- Webull OpenAPI Python SDK (official)· accessed 11 ต.ค. 2026
- REA: Reverse Engineer Anything — github.com/morluto/rea (MIT)· accessed 15 ต.ค. 2026
- LUISS thesis — Reverse engineering of trading algorithms· accessed 15 ต.ค. 2026
- Durden — 48 hours reverse engineering a paid macro signal (แกะจากข้อมูลที่เผยแพร่)· accessed 15 ต.ค. 2026
- REA — DISCLAIMER (ขอบเขตการใช้ที่ถูกกฎหมาย)· accessed 15 ต.ค. 2026
- REA — showcases (แอป เกม CTF; ไม่มีเรื่องเทรด)· accessed 15 ต.ค. 2026
- PredictNow.ai — Compass· accessed 19 ต.ค. 2026
- IBKR Campus — Conditional Parameter Optimization (Ernest Chan)· accessed 19 ต.ค. 2026
- Ernest Chan presents Conditional Portfolio Optimization· accessed 19 ต.ค. 2026
- NYU seminar — Ernest Chan, founder of Predictnow.ai· accessed 19 ต.ค. 2026