แนวคิด 'Desire Orderbook': แนวทางนวัตกรรมในการพยากรณ์พฤติกรรมตลาด

"desire orderbook" เป็นแนวคิดปฏิวัติในการวิเคราะห์โครงสร้างตลาด โดยอิงจากการคาดการณ์การกระทำที่อาจเกิดขึ้นของผู้เข้าร่วมตลาดก่อนที่จะถูกดำเนินการจริง แตกต่างจาก orderbook มาตรฐานที่สะท้อนคำสั่งซื้อและขายในปัจจุบัน "desire orderbook" ถูกสร้างขึ้นบนสมมติฐานเกี่ยวกับเจตนาในอนาคตของนักเทรด

แนวคิด Desire Orderbook: ไล่ระดับนามธรรมของคำสั่งอนาคตที่อาจเกิดขึ้น กำลังตกผลึกเป็นโครงสร้างสภาพคล่องตลาดที่แน่นอน

รากฐานทางทฤษฎีของแนวคิด

แนวคิด "desire orderbook" อิงจากสมมติฐานที่ว่านักเทรดส่วนใหญ่มีโมเดลภายในของการตระหนักถึงตำแหน่งเป้าหมาย ซึ่งมักไม่สะท้อนในคำสั่งตลาดปัจจุบัน โมเดลนี้สมมติว่านักเทรด:

• เข้าตำแหน่งพร้อมแผนการออกที่ชัดเจน
• มีกลยุทธ์การตระหนักที่ยืดหยุ่นตามสภาวะตลาด
• มีความผูกพันทางจิตวิทยากับระดับราคาบางอย่าง (ตัวเลขกลม ระดับราคาเข้า จุดคุ้มทุน)
• มีแนวโน้มที่จะกระจายการตระหนักของตำแหน่งขนาดใหญ่ผ่านชุดคำสั่งขนาดเล็กกว่า

แนวทางไล่ระดับในการสร้างโมเดลคำสั่ง

นวัตกรรมหลักของแนวคิดนี้อยู่ที่การนำเสนอคำสั่งที่อาจเกิดขึ้นแต่ละคำสั่งไม่ใช่เป็นเหตุการณ์จุดเดียว แต่เป็นไล่ระดับหรือ "บันได" ของความน่าจะเป็น:

P(sell|price, trader) = f(price, entry_price, position_size, market_conditions, trader_history)

โดยที่:

• P(sell|price, trader) - ความน่าจะเป็นที่นักเทรดจะวางคำสั่งขายที่ราคาหนึ่ง
• f - ฟังก์ชันซับซ้อนที่คำนึงถึงปัจจัยต่างๆ

ไล่ระดับความน่าจะเป็น: การแสดงภาพความน่าจะเป็นในการดำเนินการที่เพิ่มขึ้นเมื่อราคาเข้าใกล้เกณฑ์จิตวิทยาของนักเทรด

วิธีการสร้าง Desire Orderbook

1. การสร้างโปรไฟล์นักเทรด

ขั้นตอนแรกคือการสร้างโปรไฟล์นักเทรดตามพฤติกรรมทางประวัติศาสตร์ของพวกเขา:

• โปรไฟล์เชิงกลยุทธ์: แนวโน้มสู่การเทรดระยะสั้นหรือระยะยาว
• โปรไฟล์ความเสี่ยง: ความทนต่อการขาดทุนและการทำกำไร
• โปรไฟล์พฤติกรรม: ปฏิกิริยาต่อความเคลื่อนไหวของตลาดและข่าวสาร
• โปรไฟล์เชิงเวลา: ช่วงเวลาที่ต้องการในการทำกิจกรรม

2. การวิเคราะห์ตำแหน่งที่เปิดอยู่

สำหรับนักเทรดแต่ละรายที่ระบุตัวตนได้ใน DEX จะมีการวิเคราะห์:

• ตำแหน่งที่เปิดอยู่ในปัจจุบัน (ขนาด ราคาเข้า)
• รูปแบบทางประวัติศาสตร์ของการปิดตำแหน่งที่คล้ายกัน
• ระยะเวลาการถือตำแหน่งโดยเฉลี่ย

3. การสร้างไล่ระดับความน่าจะเป็น

สำหรับตำแหน่งที่เปิดอยู่แต่ละตำแหน่ง จะสร้างไล่ระดับความน่าจะเป็นในการตระหนัก:

Realization gradient = {(price₁, probability₁), (price₂, probability₂), ... (priceₙ, probabilityₙ)}

ไล่ระดับนี้สะท้อนไม่เพียงแค่คำสั่งเดียว แต่เป็นการกระจายความน่าจะเป็นในการวางคำสั่งที่ระดับราคาต่างๆ ตัวอย่างเช่น:

• นักเทรดที่มีตำแหน่ง long อาจมีความน่าจะเป็นสูงในการขายที่ระดับ +10%, +20%, +50% จากราคาเข้า
• นักเทรดที่มีตำแหน่ง short อาจมีความน่าจะเป็นสูงในการปิดตำแหน่งเมื่อถึงระดับ support บางอย่าง

4. การรวบรวมไล่ระดับเป็น Desire Orderbook เดียว

ขั้นตอนสุดท้ายคือการซ้อนทับไล่ระดับนับพันอันเพื่อสร้าง "desire orderbook" เดียว:

Desire_Orderbook(price) = ∑ᵢ Realization_gradient_trader_i(price)

ในเชิงภาพ สามารถแสดงเป็น heat map ของอุปทานและอุปสงค์ที่อาจเกิดขึ้นที่ระดับราคาต่างๆ

การประยุกต์ใช้ในบริบท DEX

การแลกเปลี่ยนแบบกระจายศูนย์ให้โอกาสพิเศษในการนำแนวคิด "desire orderbook" ไปใช้เนื่องจาก:

1. ความโปร่งใสของธุรกรรมอย่างสมบูรณ์ - ความสามารถในการติดตามรูปแบบทางประวัติศาสตร์ของแต่ละที่อยู่
2. ความไม่เปลี่ยนแปลงของบันทึก - ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ไม่สามารถลบหรือแก้ไขได้
3. ความสามารถในการระบุที่อยู่ที่เกี่ยวข้องกัน ผ่านการวิเคราะห์กราฟธุรกรรม

ตัวอย่างการใช้งานจริง

ลองพิจารณาสถานการณ์เฉพาะของการใช้ "desire orderbook":

1. การระบุผู้ถือ token X รายใหญ่ที่สุด 1,000 ราย
2. การวิเคราะห์รูปแบบการขายทางประวัติศาสตร์หลังเหตุการณ์ตลาดที่คล้ายกัน
3. การสร้างไล่ระดับความน่าจะเป็นการขายสำหรับผู้ถือแต่ละราย
4. การรวบรวมเป็น "desire orderbook" เดียว
5. การระบุ "กำแพง" ขายหรือซื้อที่อาจเกิดขึ้นที่ระดับราคาบางอย่าง

ข้อได้เปรียบเหนือ Orderbook แบบดั้งเดิม

"desire orderbook" มีข้อได้เปรียบที่สำคัญหลายประการ:

1. คุณค่าในการพยากรณ์ - แสดงคำสั่งที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะถูกวาง
2. การเปิดเผยระดับอุปทาน/อุปสงค์ที่ซ่อนอยู่ - ระบุระดับที่อาจเกิดแรงกดดันอย่างมีนัยสำคัญ
3. การวางแผนเชิงกลยุทธ์ - ช่วยให้นักเทรดปรับการเข้าและออกให้เหมาะสมโดยคำนึงถึงพฤติกรรมที่น่าจะเป็นของผู้เข้าร่วมรายอื่น
4. การตรวจจับการจัดการ - รูปแบบผิดปกติใน "desire orderbook" อาจบ่งชี้การกระทำที่จัดการอย่างมีการประสานงาน

โมเดล Machine Learning สำหรับการสร้างไล่ระดับ

สำหรับการสร้างไล่ระดับส่วนบุคคลที่มีประสิทธิภาพ สามารถใช้โมเดล machine learning หลายระดับ:

ระดับ 1: การจำแนกประเภทนักเทรด

• ข้อมูลนำเข้า: ธุรกรรมทางประวัติศาสตร์ ขนาดตำแหน่ง เวลาการถือครอง
• ข้อมูลส่งออก: ประเภทนักเทรด (นักเก็งกำไร นักลงทุน market maker ฯลฯ)

ระดับ 2: การพยากรณ์ความน่าจะเป็นในการตระหนัก

• ข้อมูลนำเข้า: ประเภทนักเทรด ตำแหน่งปัจจุบัน สภาวะตลาด
• ข้อมูลส่งออก: การกระจายความน่าจะเป็นสำหรับระดับราคาต่างๆ

ระดับ 3: การวิเคราะห์เชิงเวลา

• ข้อมูลนำเข้า: ความน่าจะเป็นในการตระหนัก รูปแบบกิจกรรมเชิงเวลา
• ข้อมูลส่งออก: การกระจายความน่าจะเป็นตามเวลาและราคา

ความท้าทายทางเทคนิคและแนวทางแก้ไข

การนำ "desire orderbook" มาใช้มาพร้อมกับความท้าทายทางเทคนิคหลายประการ:

1. ความซับซ้อนในการคำนวณ - การซ้อนทับไล่ระดับนับพันต้องการทรัพยากรการคำนวณที่มาก

   • แนวทางแก้ไข: การใช้การประมวลผลแบบกระจาย อัลกอริทึมการรวบรวมที่ได้รับการปรับปรุง

2. ความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ - การวิเคราะห์พฤติกรรมโดยละเอียดอาจก่อให้เกิดความกังวลด้านความเป็นส่วนตัว

   • แนวทางแก้ไข: การทำให้ข้อมูลไม่ระบุตัวตน การรวบรวมในระดับกลุ่มผู้ใช้

3. การอัปเดตแบบไดนามิก - สภาวะตลาดและเจตนาของนักเทรดเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

   • แนวทางแก้ไข: การอัปเดตโมเดลแบบส่วนเพิ่มในเวลาจริง

การแสดงภาพ Desire Orderbook

การแสดงภาพ "desire orderbook" สามารถทำได้หลายรูปแบบ:

1. Heat map - ความเข้มของสีสะท้อนความน่าจะเป็นของคำสั่งที่ปรากฏที่ระดับราคาที่กำหนด
2. Volume profile - การแสดงสามมิติที่มิติที่สามคือความน่าจะเป็น
3. ริบบิ้นไล่ระดับ - ไล่ระดับต่อเนื่องที่แสดงการเปลี่ยนแปลงความน่าจะเป็นอย่างราบรื่น

Heat Map ของสภาพคล่องตลาด: โซนสีแดงบ่งชี้ความน่าจะเป็นสูงในการก่อตัวของกำแพงขายตามโมเดลพยากรณ์

บทสรุป

แนวคิด "desire orderbook" เป็นตัวแทนของแนวทางปฏิวัติในการวิเคราะห์โครงสร้างตลาด โดยเฉพาะในบริบทของการเงินแบบกระจายศูนย์ การเปลี่ยนจาก orderbook เชิงดีเทอร์มินิสต์ไปสู่เชิงความน่าจะเป็นช่วยให้เข้าใจพลวัตตลาดที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างครอบคลุมมากขึ้นอย่างมาก

ด้วยการนำเสนอคำสั่งไม่ใช่เป็นเหตุการณ์จุดเดียวแต่เป็นไล่ระดับความน่าจะเป็น โมเดลนี้สะท้อนพฤติกรรมนักเทรดจริงได้แม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งมักกระจายการตัดสินใจซื้อหรือขายของพวกเขาข้ามระดับราคาต่างๆ การซ้อนทับของไล่ระดับนับพันเช่นนี้สร้างแผนที่หลายมิติของกิจกรรมตลาดที่อาจเกิดขึ้น เผยให้เห็นระดับ support และ resistance ที่ซ่อนอยู่

ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นน้ำมันใหม่ แนวคิด "desire orderbook" เป็นตัวแทนของวิธีการนวัตกรรมในการดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูล blockchain ที่มีอยู่ ซึ่งอาจปฏิวัติแนวทางการวิเคราะห์ตลาดและกลยุทธ์การเทรด

การอ้างอิง

@software{soloviov2025desireorderbook,
  author = {Soloviov, Eugen},
  title = {The 'Desire Orderbook' Concept: An Innovative Approach to Market Behavior Prediction},
  year = {2025},
  url = {https://marketmaker.cc/th/blog/post/desire-orderbook},
  version = {0.1.0},
  description = {Desire orderbook — แนวคิดปฏิวัติการวิเคราะห์โครงสร้างตลาด โดยอิงจากการคาดการณ์การกระทำที่อาจเกิดขึ้นของผู้เข้าร่วมตลาดก่อนที่จะถูกดำเนินการจริง}
}