Build bots.
Not luck.

บันทึกการสร้างระบบ Algorithmic Trading, automation และ market research ด้วยวิธีคิดแบบ software developer

Read the journal View GitHub

SYSTEMS ONLINE BANGKOK / UTC+7

STRATEGY / SIMULATION

18,642.80 SIGNAL ACTIVE

PIPELINEHEALTHY

MODERESEARCH

RISKDEFINED

01 / WHAT I BUILD

A maker's log for trading automation.

พื้นที่นี้คือ portfolio และ research log ของสิ่งที่ลองทำ ตั้งแต่ strategy idea, realtime pipeline, risk guard ไปจนถึง live monitoring

research -> backtest

Strategy Research

ออกแบบ logic, test market behavior และบันทึก hypothesis ก่อนเอาไป automate

signal -> order

Execution Automation

แปลงกลยุทธ์ให้เป็นระบบเทรดที่ทำงานซ้ำได้ ลด decision ที่มาจากอารมณ์

metrics -> improve

Portfolio Monitoring

ติดตาม equity curve, drawdown และ behavior ของระบบหลัง deploy จริง

02 / OPERATING PRINCIPLES

Small tests first. Claims later.

ผมมอง trading system เป็นสิ่งที่ต้องทดลองและวัดผล

ยังมีหลายอย่างที่กำลังเรียนรู้ แต่ทุกระบบควรมี rule ที่ชัด, log ที่ตามย้อนกลับได้, monitoring ที่เห็นความผิดปกติ และ feedback loop สำหรับปรับปรุง

03 / CURRENT EXPERIMENTS

What I'm testing now.

สถานะงานทดลองที่ยังอยู่ระหว่างทำ เรียนรู้ และปรับระบบ ไม่ใช่รายการ claim ว่าสำเร็จแล้วทั้งหมด

EXP / 01 testing

Grid + Price Cluster

ทดลองพฤติกรรมของ grid logic เมื่อจับคู่กับ zone/cluster ที่มองจากราคาและผลลัพธ์ย้อนหลัง

EXP / 02 building

Risk Guard

แยก rule สำหรับ exposure, drawdown และ abnormal behavior ออกจาก strategy logic ให้ตรวจสอบง่ายขึ้น

EXP / 03 learning

Research Log Pipeline

จัดบันทึก hypothesis, test result และสิ่งที่ผิดพลาดให้ย้อนกลับมาเรียนรู้ได้เร็วกว่าเดิม

04 / ENGINEERING TOOLKIT

Tools I use, test, and keep learning.

ไม่ใช่รายการเพื่อบอกว่าเชี่ยวชาญทุกตัว แต่เป็นเครื่องมือที่ใช้จริงหรือกำลังสำรวจ ระหว่างสร้าง web app, backend service, realtime feed, data pipeline และ deployment workflow

algoaster / toolkit ACTIVE ENVIRONMENT

$ list --code

JavaScript

TypeScript

Python

SvelteKit

Node.js

Bun Bun

$ list --trading

MT4 MetaTrader 4

TV TradingView

TX TopstepX

PX ProjectX API

Myfxbook

$ list --infrastructure

Docker

Kubernetes

Tr Traefik

Argo Argo CD

PVE Proxmox

Cloudflare DNS

$ list --data

CH ClickHouse

MongoDB

SQL Server

Pandas

Po Polars

Pq Parquet

05 / TRADING ARCHITECTURE

From rough idea to a system I can inspect.

แนวคิดหลักคือค่อย ๆ แยก trading system เป็น module ที่อ่านออก ทดสอบได้ และ monitor ได้ ไม่ผูกทุกอย่างไว้กับ script เดียวแล้วหวังว่ามันจะทำงานถูก

01 Engine Manager

02 Trading Engine

03 Strategy Module

04 Worker Manager

05 Trading Agent

06 Risk Guard

07 Position Management

08 Backtesting Framework

06 / RESEARCH MAP

Quant topics I'm exploring.

01Grid Trading02Zone Recovery03Price Cluster Analysis04Monte Carlo Simulation05Walk Forward Optimization06Volume Profile07MFE / MAE Analysis08Time Series Research

07 / AI-ASSISTED WORKFLOW

Spec-driven learning loop.

ใช้ AI เป็น planner, pair developer, reviewer และ research assistant โดยยังยึด README/spec/architecture เป็นตัวคุมทิศทาง ไม่ปล่อยให้ AI ตัดสินใจแทนทุกอย่าง

ChatGPT APICursorClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodeZed

08 / PROOF OF WORK