ไม่เคยเขียนโค้ดมาก่อนเลย อ่านเข้าใจไหม?

ได้ครับ หนังสือเริ่มจากศูนย์จริงๆ — ตั้งแต่วิธีติดตั้ง Python, ใช้งาน Library พื้นฐาน ไปจนถึงสร้าง Backtesting System เนื้อหาออกแบบมาสำหรับ "เทรดเดอร์" ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์

ใช้กับทอง (XAUUSD) หรือ Forex ได้ไหม?

ได้ครับ แนวคิด Algo Trading ที่สอนในหนังสือเป็น Asset-Agnostic — ใช้ได้กับทุกตลาดที่มีข้อมูลราคา ไม่ว่าจะเป็นทอง, Forex, หุ้น, Crypto

รับประกันคืนเงินยังไง?

ถ้าอ่านแล้วรู้สึกว่าไม่ตรงกับที่คาดหวัง แจ้งเราภายใน 7 วัน คืนเงินเต็มจำนวนทันที — ไม่ถามเหตุผล ไม่มีเงื่อนไขซ่อน

E-book สำหรับเทรดเดอร์ที่อยากสร้างระบบเทรดด้วย Python

เลิกเทรดด้วย "ความรู้สึก" แล้วปล่อยให้ "สถิติ" ทำเงินแทนคุณ

เปลี่ยนไอเดียฟุ้งซ่าน ให้เป็นระบบเทรดที่คอมพิวเตอร์เข้าใจ วัดผลได้ และต่อยอดกับ AI ได้จริง — ใน 3 วัน!

สั่งซื้อเลยวันนี้ →📖 ทดลองอ่านฟรี 20 หน้า

✓ ไม่ต้องมีพื้นฐานเขียนโค้ด✓ เรียนผ่าน Google Colab✓ รับประกัน 7 วัน

3 Series

เนื้อหาครบจบ

689%

Backtest Return

100%

Python Based

ตัวอย่างเนื้อหา

แอบดูข้างใน ก่อนตัดสินใจ

1 / 8

ตัวอย่าง Code จริงในเล่ม

พร้อมนำไปรันใน Google Colab ได้ทันที

Series 1 — EP1

สร้างห้องทำงานและ Dashboard แรกของคุณ

Step 1: ดึงข้อมูลและวาดกราฟเปรียบเทียบ

เราจะใช้ yfinance เพื่อดึงราคา OHLCV และสร้าง Dashboard เปรียบเทียบผลตอบแทน — ใช้แค่ไม่กี่บรรทัด

Mental Model

ตลาดหุ้นคือ "ห้องสมุดขนาดยักษ์" — yfinance คือบรรณารักษ์ที่วิ่งไปหยิบข้อมูลมาให้ทันที ไม่ต้องรอ

Mini Challenge

เปรียบเทียบ NVDA vs BTC-USD vs GLD ย้อนหลัง 1 ปี — ตัวไหนชนะ? ลองแก้ tickers ได้เลย

💡 ใช้ .iloc[0] เป็นจุดอ้างอิงวันแรก เพื่อให้ทุกตัวเริ่มต้นที่ 0% เท่ากันก่อนเปรียบเทียบ

s1_ep1_dashboard.py

1	import yfinance as yf
2	import matplotlib.pyplot as plt
3
4	# ดึงข้อมูลหลายตัวพร้อมกัน
5	tickers = ["NVDA", "BTC-USD", "GLD"]
6	data = yf.download(tickers, start="2023-01-01")["Close"]
7
8	# คำนวณ % Return เทียบจากวันแรก
9	returns = (data / data.iloc[0] - 1) * 100
10
11	# วาดกราฟ Dashboard
12	fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
13
14	for col in returns.columns:
15	ax.plot(returns.index, returns[col], label=col)
16
17	ax.set_title("Cumulative Return Comparison (%)")
18	ax.set_ylabel("Return (%)")
19	ax.axhline(0, color="white", linewidth=0.5, alpha=0.3)
20	ax.legend()
21	plt.tight_layout()
22	plt.show()
23
24	# สรุปผลตอบแทน
25	print(returns.iloc[-1].sort_values(ascending=False))

Libraries ที่ใช้ในหนังสือ

pandasData Analysis

numpyNumerical Computing

matplotlibData Visualization

yfinanceMarket Data

vectorbtBacktesting

ทดสอบความเข้าใจ

Python Mini Quiz

Q1.ผลลัพธ์ของโค้ดนี้คืออะไร?

x, y = 2, 5 x, y = y, x print(x, y)

Q2.ค่าที่ print ออกมาคือ?

import pandas as pd s = pd.Series([10, 20, 30]) print(s[1])

Q3.% Return วันแรก → วันที่สองคือ?

prices = [100, 110, 105] ret = (prices[1]/prices[0] - 1) * 100 print(ret)

Q4.SMA(3) ณ ตำแหน่งสุดท้ายคือ?

import pandas as pd data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) sma = data.rolling(3).mean() print(sma.iloc[-1])

Q5.🔴 [Pointer] ใน C++ ใช้ pointer swap — Python ทำแบบนี้ได้เลย ผลลัพธ์คือ?

def swap(a, b): a, b = b, a return a, b x, y = 2, 5 x, y = swap(x, y) print(x, y)

Q6.🔴 [Reference] ฟังก์ชันนี้เปลี่ยนค่า list ได้ไหม?

def modify(lst): lst[0] = 999 data = [1, 2, 3] modify(data) print(data[0])

Q7.🔴 [Pointer] id() คืนค่าอะไร?

x = 42 y = x print(id(x) == id(y))

Q8.🔴 [Pointer] swap ผ่าน list (แบบ pass by reference) ผลลัพธ์คือ?

def swap_ref(arr, i, j): arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] buf = [2, 5] swap_ref(buf, 0, 1) print(buf)

ปัญหาที่เทรดเดอร์ทุกคนเจอ

คุณเคยเผชิญกับ เหตุการณ์เหล่านี้ไหม?

24/7

😤

เหนื่อยล้ากับการเฝ้าจอ

เฝ้าจอไม่หยุด

นั่งจ้องกราฟจนปวดตา กลัวตกรถ กลัวโดนทุบ อารมณ์แกว่งตามแท่งเทียนทุกนาที

80%

🎯

ติดกับดัก Win Rate Illusion

Win Rate ที่หลอกตา

ตามหา Indicator เทพที่บอกว่าแม่น 80% แต่พอเทรดจริง พอร์ตกลับค่อยๆ ซึมลงเรื่อยๆ

∞

😰

สงสัยในตัวเอง

คำถามที่ไม่มีวันจบ

เกิดคำถามซ้ำๆ กลางดึกว่า "ระบบที่เราใช้อยู่ทุกวันนี้... มันทำเงินได้จริงๆ หรือเราแค่กำลังหลอกตัวเอง?"

🔧

ขาดเครื่องมือพิสูจน์

เครื่องมือที่มี

มีไอเดียเทรดเต็มหัว แต่ไม่มีทางทดสอบว่ามันได้ผลจริงหรือไม่ ก่อนเอาเงินจริงไปเสี่ยง

ถ้าคุณมีประสบการณ์เทรดมาบ้าง แต่ยังวนลูปอยู่กับความรู้สึกเหล่านี้...

ปัญหาไม่ได้อยู่ที่คุณไม่มีความรู้ แต่อยู่ที่คุณขาด "เครื่องมือ" ในการพิสูจน์ความรู้ต่างหาก

ทางออก

E-book เล่มนี้คือ "พิมพ์เขียว" สู่การเป็น System Trader

ไม่ใช่แค่หนังสือสอนเขียนโค้ด — แต่คือจุดเริ่มต้นของ การเป็นอิสระจากหน้าจอ

ออกแบบมาเพื่อ "เทรดเดอร์" โดยเฉพาะ แม้คุณจะไม่เคยเขียนโปรแกรมมาก่อนเลยก็ตาม — เรียนรู้วิธีจับข้อมูลตลาดมาอยู่ในมือ เปลี่ยนความเชื่อให้เป็นตรรกะ และทดสอบมันด้วยสถิติ

🧠

Stop Guessing

หยุดมโน เลิกใช้ดุลยพินิจ เปลี่ยนกฎเกณฑ์ทุกอย่างให้เป็น Logic ที่ชัดเจน

100%

Rules-Based

📊

Backtesting Power

จำลองอดีตเพื่อดูว่าระบบของคุณ "รอด" ไหมในช่วงวิกฤต ก่อนเอาเงินจริงไปเสี่ยง

10+ ปี

Historical Data

🛡️

Risk Engineering

เข้าใจคณิตศาสตร์ของการวางเงิน ป้องกันการล้างพอร์ต สร้าง Equity Curve อย่างยั่งยืน

Blow-up Risk

สิ่งที่คุณจะได้กลับไป ไม่ใช่แค่บรรทัดโค้ด...

แต่คือ "ความตาสว่าง" ว่าระบบของคุณทำเงินได้จริงหรือไม่

What's Inside

เนื้อหาครอบคลุม 3 Series หลัก

Data → Strategy → Risk — ครบทุกขั้นตอน ตั้งแต่ดึงข้อมูลจนถึงบริหารเงินในพอร์ต

🟢4 บท

Series 1 — Control the Data

ดึงข้อมูลราคา ทำความสะอาด เก็บเข้าระบบ

Python & Library Crash Course
Market Data Ingestion (REST / WebSocket)
Data Cleaning & Storage
Technical Indicators Engine

End State: ได้ Data Pipeline ส่วนตัว ดึงข้อมูลกี่ตัวก็ได้ กี่ Timeframe ก็ได้

🔵4 บท

Series 2 — Strategy & Backtesting

สร้างกลยุทธ์ ทดสอบย้อนหลัง หาค่าที่ดีที่สุด

Rule-Based Strategy Architecture
Backtesting Engine (Event-Driven)
Performance Metrics & Reporting
Optimization & Walk-Forward Analysis

End State: มี Backtesting Framework ของตัวเอง พร้อม Report สรุปผลสถิติ

🔴4 บท

Series 3 — Capital & Risk Engineering

บริหารเงิน จัดการความเสี่ยง ปกป้องพอร์ต

Position Sizing Models
Risk Metrics (VaR, Max Drawdown, Sharpe)
Portfolio-Level Risk Management
Monte Carlo Simulation & Stress Test

End State: มี Position Sizing + Risk Model ที่ปกป้องพอร์ตอย่างเป็นระบบ

ทุกบทมาพร้อม:💻Source Code ทุกบท🧠Mental Model📝Self-Assessment🔄อัปเดตฟรีตลอดชีพ

ผู้อ่านจริง ผลลัพธ์จริง

เทรดเดอร์ที่ เปลี่ยนวิธีคิดแล้ว

จากเทรดตามความรู้สึก สู่ระบบที่พิสูจน์ได้ด้วยตัวเลข

รู้ว่าระบบที่เคยใช้ไม่เวิร์ก

★★★★★

“เทรดมา 4 ปี เสียเงินไปเยอะมากกับการเทรดด้วยอารมณ์ พอได้อ่านเล่มนี้แล้วเขียน Backtest ตัวแรกได้ ถึงรู้ว่าระบบที่เคยใช้มันไม่เวิร์กมาตั้งนาน”

📈

Kittipong M.

Forex Trader, 4 ปี

ต่อจิ๊กซอว์ให้หมดเลย

★★★★★

“มีพื้นฐาน Python อยู่แล้ว แต่ไม่เคยรู้จะเอามาใช้กับการเทรดยังไง เล่มนี้ต่อจิ๊กซอว์ให้หมดเลย ตั้งแต่ดึงข้อมูลจนถึง Position Sizing”

👩‍💻

Supattra W.

วิศวกรข้อมูล เทรดเป็นงานอดิเรก

ไม่เคยเขียนโค้ด ทำได้

★★★★★

“ไม่เคยเขียนโค้ดมาก่อนเลย แต่ทำตาม Series 1 ได้จนดึงข้อมูลราคาทองมา Backtest ได้เอง ภาษาเขียนเข้าใจง่ายมาก ไม่ได้เหมือนอ่านตำราเรียน”

🥇

Arthit P.

เทรดทอง, เริ่มจากศูนย์

พอร์ตนิ่งขึ้นมาก

★★★★★

“ส่วน Risk Engineering เปลี่ยนวิธีคิดเรื่องเงินไปเลย เมื่อก่อนไม่เคยคิดเรื่อง Position Sizing จริงจัง ตอนนี้พอร์ตนิ่งขึ้นมาก”

📊

Nattawut K.

Swing Trader, หุ้นไทย

ราคา

ลงทุนกับ ความรู้ที่คุ้มค่าที่สุด

จ่ายครั้งเดียว เป็นเจ้าของตลอดชีพ ไม่มีค่ารายเดือน

📖 E-book ฉบับเต็ม

Pro Plan

Python for Algo Trading จากศูนย์สู่ System Trader — ครบจบในเล่มเดียว

฿1,290฿890

🔥 ราคา Early Access — ประหยัด ฿400

✓เนื้อหาครบทั้ง 3 Series (Data, Strategy, Risk)
✓Source Code ทุกบท — คัดลอกไปใช้ได้เลย
✓Mental Model & Self-Assessment ทุกบท
✓อัปเดตเนื้อหาฟรีตลอดชีพ
✓อ่านได้ทุกอุปกรณ์ผ่าน Browser
✓เข้าถึงได้ทันทีหลังชำระเงิน

BEST VALUE

📖 E-book + Source Code

Pro Plan

Python for Algo Trading จากศูนย์สู่ System Trader — ครบจบในเล่มเดียว

฿2,790฿1,299

🔥 ราคา Early Access — ประหยัด ฿1,491

✓ทุกอย่างใน Basic Plan
✓💻 ดาวน์โหลด Source Code ทุกบท (6 ไฟล์ Workshop)
✓Google Colab Notebook พร้อมรัน
✓อัปเดต Source Code ฟรีตลอดชีพ

การชำระเงินที่ปลอดภัย · ดาวน์โหลดทันที

📖 ทดลองอ่านก่อน 20 หน้าฟรี

🛡️

รับประกันคืนเงิน 7 วัน

อ่านแล้วรู้สึกว่าไม่ใช่? แจ้งภายใน 7 วัน คืนเงินเต็มจำนวน ไม่ถามเหตุผล ไม่มีเงื่อนไขซ่อน — เราเชื่อมั่นในเนื้อหาของเรา

FAQ

คำถามที่พบบ่อย

มีคำถามเพิ่มเติม? ทักมาได้เลย เราตอบทุกข้อ

3 Series

เนื้อหาครบถ้วน

12+ บท

ทุกบทมี Source Code

7 วัน

รับประกันคืนเงิน

พร้อมเปลี่ยนวิธีเทรดแล้วหรือยัง?

สั่งซื้อเลยวันนี้ และเริ่มสร้างระบบเทรดแรกของคุณ ในสุดสัปดาห์นี้

🛡️ รับประกันคืนเงิน 7 วัน✓ จ่ายครั้งเดียว เป็นเจ้าของตลอดชีพ

มีคำถาม? ทักมาคุยได้เลย