จากโค้ดของโปรแกรม allyproV202 บอทเทรดคริปโตเคอเรนซี่ AllyPro V2.0.2 ใช้ กลยุทธ์การเทรด 3 รูปแบบ ที่ออกแบบมาเพื่อตอบสนองต่อสภาวะตลาดและกรอบเวลา (Timeframe) ที่แตกต่างกัน ได้แก่ Scalping, ShortTerm, และ TrendFollowing แต่ละกลยุทธ์มีพารามิเตอร์และตัวชี้วัดทางเทคนิค (Technical Indicators) ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าในตัวแปร strategy_params และมีการรวมการตัดสินใจจาก AI และ Machine Learning (ML) เพื่อเพิ่มความแม่นยำ ด้านล่างนี้คือรายละเอียดของกลยุทธ์ทั้งสามที่ใช้ในโปรแกรม:1. Scalpingคำอธิบาย: กลยุทธ์ Scalping เน้นการเทรดระยะสั้นเพื่อทำกำไรจากความผันผวนของราคาในช่วงเวลาสั้น ๆ โดยใช้กรอบเวลา 1 นาที (1m) และ 5 นาที (5m) กลยุทธ์นี้เหมาะสำหรับตลาดที่มีความผันผวนสูงและต้องการสัญญาณที่รวดเร็วตัวชี้วัดที่ใช้:Stochastic Oscillator: ใช้ %K และ %D เพื่อระบุสภาวะ Overbought (>80) หรือ Oversold (<20)สัญญาณซื้อ: %K < 20 และ %K > %D สัญญาณขาย: %K > 80 และ %K < %D RSI (Relative Strength Index): วัดโมเมนตัมของราคาสัญญาณซื้อ: RSI < rsi_buy_threshold (เช่น 40) และ RSI เพิ่มขึ้น สัญญาณขาย: RSI > rsi_sell_threshold (เช่น 60) และ RSI ลดลง ATR (Average True Range): วัดความผันผวนหยุดเทรดถ้า ATR < atr_threshold (เช่น 0.7) เพื่อหลีกเลี่ยงสภาวะที่ความผันผวนต่ำ VWAP (Volume Weighted Average Price): ใช้เป็นจุดอ้างอิงสำหรับโมเมนตัมสัญญาณซื้อ: ราคา > VWAP + 0.3% สัญญาณขาย: ราคา < VWAP - 0.3% หยุดเทรดถ้าราคาอยู่ใกล้ VWAP (±0.3%) เนื่องจากไม่มีโมเมนตัม EMA (Exponential Moving Average): ใช้ EMA ระยะสั้น (เช่น 5 วัน)สัญญาณซื้อ: ราคา > EMA สัญญาณขาย: ราคา < EMA Volume Surge: ตรวจสอบปริมาณการซื้อขายสัญญาณซื้อ/ขาย: Volume > 1.5 เท่าของ Volume ก่อนหน้า หรือ Volume > VMA (Volume Moving Average) พารามิเตอร์ (ตัวอย่างสำหรับ Timeframe 1m และ 5m):stoch_k: 7, stoch_d: 3, stoch_smooth: 3 rsi_window: 7, rsi_buy_threshold: 40, rsi_sell_threshold: 60 atr_window: 7, atr_threshold: 0.7 ema_fast_window: 5, vma_window: 10 required_signals: 4 (ต้องมีสัญญาณอย่างน้อย 4 สัญญาณเพื่อดำเนินการเทรด) sl_multiplier: 1.2, tp_multiplier: 1.0, trailing_multiplier: 1.0 เงื่อนไขการปิดตำแหน่ง:Stop-Loss: ราคาต่ำกว่า/สูงกว่า ATR × sl_multiplier (สำหรับ Long/Short) Take-Profit: ราคาสูงกว่า/ต่ำกว่า ATR × tp_multiplier Trailing Stop: อัปเดตตาม ATR × trailing_multiplier Reversal: Stochastic (%K > 80 และ %K < %D หรือ RSI > 60 สำหรับ Long; ตรงกันข้ามสำหรับ Short) การใช้งาน AI/ML:AI Signal: เรียก API (เช่น Grok API) เพื่อรับสัญญาณซื้อ/ขาย (ต้องมี Confidence > 0.7) ML Signal: ใช้ RandomForestClassifier ในการทำนายสัญญาณซื้อ/ขาย/ไม่ทำอะไร (Confidence > 0.7) 2. ShortTermคำอธิบาย: กลยุทธ์ ShortTerm เน้นการเทรดระยะกลางบนกรอบเวลา 1m, 5m, 15m และ 30m เหมาะสำหรับการจับจังหวะการเคลื่อนไหวของราคาที่มีแนวโน้มระยะสั้นถึงปานกลางตัวชี้วัดที่ใช้:Stochastic Oscillator: คล้าย Scalping แต่ปรับเกณฑ์ให้เข้มงวดขึ้นสัญญาณซื้อ: %K < 25 และ %K > %D สัญญาณขาย: %K > 75 และ %K < %D RSI:สัญญาณซื้อ: RSI < rsi_buy_threshold (เช่น 45) และ RSI เพิ่มขึ้น สัญญาณขาย: RSI > rsi_sell_threshold (เช่น 55) และ RSI ลดลง MACD (Moving Average Convergence Divergence):สัญญาณซื้อ: MACD > Signal Line สัญญาณขาย: MACD < Signal Line ATR: หยุดเทรดถ้า ATR < atr_threshold (เช่น 0.8) VWAP:สัญญาณซื้อ: ราคา > VWAP สัญญาณขาย: ราคา < VWAP หยุดเทรดถ้าราคาอยู่ใกล้ VWAP (±0.5%) SMA (Simple Moving Average):สัญญาณซื้อ: ราคา > SMA Slow สัญญาณขาย: ราคา < SMA Slow พารามิเตอร์ (ตัวอย่างสำหรับ Timeframe 15m และ 30m):stoch_k: 9, stoch_d: 3, stoch_smooth: 3 rsi_window: 10, rsi_buy_threshold: 45, rsi_sell_threshold: 55 macd_fast: 8, macd_slow: 21, macd_signal: 5 atr_window: 10, atr_threshold: 0.8 sma_slow_window: 20 required_signals: 4 sl_multiplier: 1.8, tp_multiplier: 1.5, trailing_multiplier: 1.2 เงื่อนไขการปิดตำแหน่ง:Stop-Loss, Take-Profit, Trailing Stop: คล้าย Scalping แต่ใช้ sl_multiplier และ tp_multiplier ที่สูงกว่า Reversal: Stochastic (%K > 75 และ %K < %D หรือ RSI > 55 สำหรับ Long; ตรงกันข้ามสำหรับ Short) การใช้งาน AI/ML: เดียวกับ Scalping (AI และ ML Signal ต้องมี Confidence > 0.7)3. TrendFollowingคำอธิบาย: กลยุทธ์ TrendFollowing เน้นการเทรดตามแนวโน้มระยะยาวบนกรอบเวลา 1 ชั่วโมง (1h), 4 ชั่วโมง (4h), 8 ชั่วโมง (8h) และ 1 วัน (1d) เหมาะสำหรับการจับแนวโน้มใหญ่ในตลาดตัวชี้วัดที่ใช้:ADX (Average Directional Index): วัดความแข็งแกร่งของแนวโน้มหยุดเทรดถ้า ADX < adx_threshold (เช่น 25) เนื่องจากไม่มีแนวโน้มที่แข็งแกร่ง SMA:สัญญาณซื้อ: ราคา > SMA Slow และ SMA Fast > SMA Slow สัญญาณขาย: ราคา < SMA Slow และ SMA Fast < SMA Slow สัญญาณซื้อเพิ่มเติม: SMA Fast ข้าม SMA Slow ขึ้น สัญญาณขายเพิ่มเติม: SMA Fast ข้าม SMA Slow ลง MACD:สัญญาณซื้อ: MACD > Signal Line และ MACD Histogram > 0 สัญญาณขาย: MACD < Signal Line และ MACD Histogram < 0 VWAP:สัญญาณซื้อ: ราคา > VWAP สัญญาณขาย: ราคา < VWAP ATR:สัญญาณซื้อ/ขาย: ATR > atr_threshold (เช่น 1.0) หรือ ATR เพิ่มขึ้น พารามิเตอร์ (ตัวอย่างสำหรับ Timeframe 1h และ 4h):adx_window: 14, adx_threshold: 25 sma_fast_window: 10, sma_slow_window: 20 macd_fast: 12, macd_slow: 26, macd_signal: 9 atr_window: 14, atr_threshold: 1.0 required_signals: 5 sl_multiplier: 3.2 (1h) หรือ 4.2 (4h), tp_multiplier: 2.4 (1h) หรือ 3.0 (4h), trailing_multiplier: 1.5 เงื่อนไขการปิดตำแหน่ง:Stop-Loss, Take-Profit, Trailing Stop: ใช้ sl_multiplier และ tp_multiplier ที่สูงเพื่อรองรับการเคลื่อนไหวระยะยาว Reversal: MACD Histogram เปลี่ยนทิศ (เช่น < 0 สำหรับ Long, > 0 สำหรับ Short) การใช้งาน AI/ML: เดียวกับ Scalping และ ShortTermการเลือกกลยุทธ์ฟังก์ชัน select_strategy:ใช้ RandomForestClassifier และตัวชี้วัด (ATR, ADX) เพื่อเลือกกลยุทธ์ที่เหมาะสม เงื่อนไข:ถ้า ATR > 1.5 หรือ ADX < 20: ใช้ Scalping (เหมาะกับความผันผวนสูงหรือไม่มีแนวโน้ม) ถ้า ADX > 25: ใช้ TrendFollowing (เหมาะกับแนวโน้มที่แข็งแกร่ง) อื่น ๆ: ใช้ ShortTerm (กรณีทั่วไป) หาก ML Model ล้มเหลว จะใช้ ShortTerm เป็นค่าเริ่มต้น การจัดการความเสี่ยงStop-Loss และ Take-Profit: คำนวณจาก ATR × sl_multiplier และ tp_multiplierปรับ sl_multiplier เพิ่ม 1.3 เท่าถ้า ATR สูงเกิน 1.5 เท่าของ atr_threshold ปรับ tp_multiplier เพิ่ม 1.2 เท่าสำหรับ Scalping ถ้า Volume > 2 × VMA Trailing Stop: อัปเดตตาม ATR × trailing_multiplier Max Drawdown: หยุดเทรดเมื่อยอดเงินลดลงเกิน 10% ของเงินทุนเริ่มต้น Cooldown Period: รอ 1-3 แท่งเทียนหลังปิดตำแหน่ง (ขึ้นกับ Timeframe) เพื่อป้องกันการเทรดถี่เกินไป การรวม AI และ MLAI Signal: เรียก API (เช่น Grok API) โดยส่งข้อมูลตัวชี้วัด (Close, Volume, RSI, Stochastic, MACD, ATR, VWAP, SMA, EMA, ADX, BB) เพื่อรับสัญญาณซื้อ/ขายรวมในสัญญาณถ้า Confidence > 0.7 ML Signal: ใช้ RandomForestClassifier ฝึกด้วยข้อมูลย้อนหลัง (Close, Volume, และตัวชี้วัดต่าง ๆ)ทำนายสัญญาณซื้อ/ขาย/ไม่ทำอะไร รวมในสัญญาณถ้า Confidence > 0.7 การฝึก ML: ฝึกใหม่หลัง Backtest หรือ Simulated Trading โดยใช้ข้อมูลการเทรดที่บันทึกใน trade_analysis การปรับพารามิเตอร์ฟังก์ชัน optimize_parameters:วิเคราะห์ผลการเทรดย้อนหลังจาก trade_analysis ปรับ rsi_buy_threshold เพิ่ม 5 ถ้าสัญญาณ RSI ทำให้ขาดทุนเกิน 30% ของการเทรด จำกัด rsi_buy_threshold ไม่เกิน 50 เพื่อรักษาความสมดุล ตัวอย่างการทำงานScalping (1m):ตรวจพบ RSI < 40, Stochastic %K < 20, ราคา > VWAP + 0.3%, Volume Surge เปิด Long Position ที่ราคา 500 USDT, SL = 498 USDT, TP = 502 USDT ปิดตำแหน่งเมื่อ RSI > 60 หรือ Trailing Stop ถูกแตะ ShortTerm (15m):ตรวจพบ RSI < 45, MACD > Signal Line, ราคา > SMA Slow เปิด Long Position, SL และ TP กว้างขึ้นตาม Timeframe TrendFollowing (4h):ตรวจพบ ADX > 25, SMA Fast > SMA Slow, MACD Histogram > 0 เปิด Long Position, รอแนวโน้มยาวนานขึ้นก่อนปิด คำแนะนำการทดสอบ: ใช้โหมด Simulated Trading เพื่อทดสอบกลยุทธ์ในสภาวะตลาดต่าง ๆ ก่อนใช้ Live Trading การปรับแต่ง: ปรับ required_signals, sl_multiplier, และ tp_multiplier ตามความเสี่ยงที่ยอมรับได้ Timezone: ตรวจสอบว่า BOT_TIMEZONE ใน .env ถูกตั้งค่าเป็น pytz Timezone (เช่น Asia/Bangkok) เพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาด การตรวจสอบ API: ตรวจสอบว่า AI API และ Binance API ทำงานปกติ และมี Rate Limit เพียงพอ