ระบบการแปลงค่าสกุลเงินอย่างมาตรฐาน

ในบทความนี้ ระบบการแปลงค่าสกุลเงิน ทั่วไปที่เราเห็นส่วนใหญ่จะใช้อัตราแลกเปลี่ยนที่ได้จากแหล่งข้อมูลที่มีการอัปเดตเป็นประจำ (API) ซึ่งไม่ได้เกี่ยวข้องกับ Machine Learning มากนัก เนื่องจากการแปลงค่าสกุลเงินนั้นเกี่ยวข้องกับการใช้ อัตราแลกเปลี่ยน ที่สามารถนำมาใช้ได้ทันทีจากแหล่งข้อมูลออนไลน์ แต่ในบางกรณีเราอาจต้องการให้ระบบมีความสามารถในการคาดการณ์อัตราแลกเปลี่ยนในอนาคต ซึ่งในกรณีนี้ Machine Learning จะเข้ามามีบทบาท วิธีการที่ใช้ในระบบการแปลงค่าสกุลเงินโดยใช้ AI: การเก็บข้อมูล (Data Collection)** เพื่อให้ Machine Learning สามารถทำนายอัตราแลกเปลี่ยนได้ เราต้องมีข้อมูลย้อนหลังที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหวของอัตราแลกเปลี่ยน ตัวอย่างของข้อมูลที่เราต้องใช้รวมถึง: อัตราแลกเปลี่ยน ระหว่างสกุลเงินในอดีต (เช่น USD, EUR, JPY) ข้อมูลเศรษฐกิจ ที่อาจส่งผลกระทบต่ออัตราแลกเปลี่ยน เช่น ดัชนีราคาผู้บริโภค (CPI), GDP, การเปลี่ยนแปลงในอัตราดอกเบี้ย เป็นต้น ปัจจัยภายนอกเช่น การเมืองและเหตุการณ์ที่มีผลกระทบต่อเศรษฐกิจโลก การเก็บข้อมูลนี้มักจะมาจาก แหล่งข้อมูลทางการเงิน ที่มีการบันทึกและอัปเดตข้อมูลอัตราแลกเปลี่ยน เช่น จาก API ของ ExchangeRate-API หรือข้อมูลจากเว็บไซต์ต่าง ๆ ที่มีการให้ข้อมูลเกี่ยวกับอัตราแลกเปลี่ยน ขั้นตอนการทำงานของโค้ด: 1. การนำเข้าไลบรารีที่จำเป็น requests: ใช้สำหรับการส่งคำขอ HTTP เพื่อดึงข้อมูลจาก API (เช่น อัตราแลกเปลี่ยน) re: ใช้สำหรับการจับคู่และหาข้อมูลในข้อความ (Regular Expression) 2.ฟังก์ชัน get_exchange_rate(base_currency, target_currency) สร้าง URL เพื่อเชื่อมต่อกับ API โดยใช้ base_currency เป็นสกุลเงินต้น (เช่น USD) และ target_currency เป็นสกุลเงินที่ต้องการแปลง (เช่น EUR) ส่งคำขอ HTTP GET ไปยัง URL ที่สร้างขึ้น รับข้อมูลเป็น JSON และดึงอัตราแลกเปลี่ยนจาก rates ของ JSON (เช่น data['rates']['EUR'] สำหรับอัตราแลกเปลี่ยนจาก USD ไป EUR) 3.ฟังก์ชัน convert_currency(amount, base_currency, target_currency) รับค่าพารามิเตอร์ amount (จำนวนเงินที่ต้องการแปลง), base_currency (สกุลเงินต้น), และ target_currency (สกุลเงินที่ต้องการแปลง) เรียกใช้ get_exchange_rate เพื่อดึงอัตราแลกเปลี่ยน คำนวณจำนวนเงินที่แปลงแล้ว โดยการคูณ amount กับ rate (อัตราแลกเปลี่ยน) ส่งค่าผลลัพธ์ (จำนวนเงินที่แปลงแล้ว) 4.ฟังก์ชัน extract_and_convert(text) ใช้ Regular Expression (re.match) เพื่อจับคู่ข้อมูลในข้อความในรูปแบบ "จำนวนเงิน สกุลเงินต้น to สกุลเงินที่ต้องการ" ตัวอย่างข้อความที่คาดหวังคือ "100 USD to EUR" (\d+): จับตัวเลขที่เป็นจำนวนเงิน ([A-Za-z]+): จับตัวอักษรที่เป็นสกุลเงิน (เช่น USD, EUR) to: ใช้ในการแยกคำว่า "to" ระหว่างสองสกุลเงิน ถ้าข้อมูลตรงตามรูปแบบจะดึงค่า amount,base_currency, และ target_currency ออกมา เรียกใช้ฟังก์ชัน convert_currency เพื่อแปลงสกุลเงิน และส่งผลลัพธ์ที่แปลงแล้วกลับ ถ้าข้อความไม่ตรงตามรูปแบบที่คาดหวัง จะแสดงข้อความแสดงข้อผิดพลาด 5.แสดงผลลัพธ์ สรุปการทำงานของโค้ด: ขั้นตอนที่ 1: ผู้ใช้ป้อนข้อความในรูปแบบ "จำนวนเงิน สกุลเงินต้น to สกุลเงินที่ต้องการ" (เช่น "1 USD to THB") ขั้นตอนที่ 2: โค้ดใช้ Regular Expression เพื่อตรวจจับจำนวนเงินและสกุลเงินจากข้อความ ขั้นตอนที่ 3: โค้ดดึงข้อมูลอัตราแลกเปลี่ยนจาก API ขั้นตอนที่ 4: แปลงจำนวนเงินที่ผู้ใช้ให้มาเป็นสกุลเงินที่ต้องการ ขั้นตอนที่ 5: แสดงผลลัพธ์การแปลงสกุลเงิน 5.ผลลัพธ์ที่ได้ ผลลัพธ์ที่สำคัญจากการใช้ AI ในการแปลงค่าสกุลเงินคือการที่ระบบสามารถคาดการณ์อัตราแลกเปลี่ยนในอนาคตได้ ซึ่งมีประโยชน์ในหลายๆ ด้าน เช่น การคาดการณ์การเคลื่อนไหวของค่าเงินในช่วงเวลาต่างๆ โดยใช้ข้อมูลในอดีต เช่น อัตราแลกเปลี่ยนที่เคยเกิดขึ้นก่อนหน้านี้, ข้อมูลเศรษฐกิจ (เช่น ดัชนีการเติบโตทางเศรษฐกิจ, อัตราดอกเบี้ย), และปัจจัยอื่นๆ ที่มีผลต่อการเคลื่อนไหวของตลาดการเงิน การคาดการณ์เช่นนี้ทำให้ผู้ใช้สามารถตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้นในเรื่องของการลงทุนหรือการแลกเปลี่ยนสกุลเงิน สรุป ในระบบการแปลงค่าสกุลเงินที่ใช้ AI หรือ Machine Learning, โมเดล Machine Learning จะได้รับข้อมูลต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับอัตราแลกเปลี่ยนและปัจจัยอื่นๆ (เช่น ข้อมูลเศรษฐกิจ) เพื่อ ทำนายอัตราแลกเปลี่ยนในอนาคต โดยไม่จำเป็นต้องอาศัยแค่ข้อมูลจาก API เท่านั้น ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการคาดการณ์ และสามารถนำไปใช้ในการทำนายราคาสกุลเงินในอนาคต หรือการตัดสินใจทางการเงินได้ อย่างไรก็ตาม, สำหรับการแปลงสกุลเงินพื้นฐานที่ใช้ API ก็เพียงพอแล้วในการแปลงระหว่างสกุลเงินในปัจจุบัน แต่การใช้ AI จะมีประโยชน์มากขึ้นในด้านการคาดการณ์อัตราแลกเปลี่ยนในอนาคต หรือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน Reference TDD By Example: Chapter 1 Multi-Currency Money A Guide to Using Currency Converter APIs for Seamless Financial Transactions Currency converter calculator

Apr 6, 2025 - 10:51

ในบทความนี้ ระบบการแปลงค่าสกุลเงิน ทั่วไปที่เราเห็นส่วนใหญ่จะใช้อัตราแลกเปลี่ยนที่ได้จากแหล่งข้อมูลที่มีการอัปเดตเป็นประจำ (API) ซึ่งไม่ได้เกี่ยวข้องกับ Machine Learning มากนัก เนื่องจากการแปลงค่าสกุลเงินนั้นเกี่ยวข้องกับการใช้ อัตราแลกเปลี่ยน ที่สามารถนำมาใช้ได้ทันทีจากแหล่งข้อมูลออนไลน์ แต่ในบางกรณีเราอาจต้องการให้ระบบมีความสามารถในการคาดการณ์อัตราแลกเปลี่ยนในอนาคต ซึ่งในกรณีนี้ Machine Learning จะเข้ามามีบทบาท

วิธีการที่ใช้ในระบบการแปลงค่าสกุลเงินโดยใช้ AI:
การเก็บข้อมูล (Data Collection)**
เพื่อให้ Machine Learning สามารถทำนายอัตราแลกเปลี่ยนได้ เราต้องมีข้อมูลย้อนหลังที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหวของอัตราแลกเปลี่ยน ตัวอย่างของข้อมูลที่เราต้องใช้รวมถึง:

อัตราแลกเปลี่ยน ระหว่างสกุลเงินในอดีต (เช่น USD, EUR, JPY)
ข้อมูลเศรษฐกิจ ที่อาจส่งผลกระทบต่ออัตราแลกเปลี่ยน เช่น ดัชนีราคาผู้บริโภค (CPI), GDP, การเปลี่ยนแปลงในอัตราดอกเบี้ย เป็นต้น
ปัจจัยภายนอกเช่น การเมืองและเหตุการณ์ที่มีผลกระทบต่อเศรษฐกิจโลก

การเก็บข้อมูลนี้มักจะมาจาก แหล่งข้อมูลทางการเงิน ที่มีการบันทึกและอัปเดตข้อมูลอัตราแลกเปลี่ยน เช่น จาก API ของ ExchangeRate-API หรือข้อมูลจากเว็บไซต์ต่าง ๆ ที่มีการให้ข้อมูลเกี่ยวกับอัตราแลกเปลี่ยน

ขั้นตอนการทำงานของโค้ด:

1. การนำเข้าไลบรารีที่จำเป็น

requests: ใช้สำหรับการส่งคำขอ HTTP เพื่อดึงข้อมูลจาก API (เช่น อัตราแลกเปลี่ยน)
re: ใช้สำหรับการจับคู่และหาข้อมูลในข้อความ (Regular Expression)

2.ฟังก์ชัน get_exchange_rate(base_currency, target_currency)

สร้าง URL เพื่อเชื่อมต่อกับ API โดยใช้ base_currency เป็นสกุลเงินต้น (เช่น USD) และ target_currency เป็นสกุลเงินที่ต้องการแปลง (เช่น EUR)
ส่งคำขอ HTTP GET ไปยัง URL ที่สร้างขึ้น
รับข้อมูลเป็น JSON และดึงอัตราแลกเปลี่ยนจาก rates ของ JSON (เช่น data['rates']['EUR'] สำหรับอัตราแลกเปลี่ยนจาก USD ไป EUR)

3.ฟังก์ชัน convert_currency(amount, base_currency, target_currency)

รับค่าพารามิเตอร์ amount (จำนวนเงินที่ต้องการแปลง), base_currency (สกุลเงินต้น), และ target_currency (สกุลเงินที่ต้องการแปลง)
เรียกใช้ get_exchange_rate เพื่อดึงอัตราแลกเปลี่ยน
คำนวณจำนวนเงินที่แปลงแล้ว โดยการคูณ amount กับ rate (อัตราแลกเปลี่ยน)
ส่งค่าผลลัพธ์ (จำนวนเงินที่แปลงแล้ว)

4.ฟังก์ชัน extract_and_convert(text)

ใช้ Regular Expression (re.match) เพื่อจับคู่ข้อมูลในข้อความในรูปแบบ "จำนวนเงิน สกุลเงินต้น to สกุลเงินที่ต้องการ"

ตัวอย่างข้อความที่คาดหวังคือ "100 USD to EUR"

(\d+): จับตัวเลขที่เป็นจำนวนเงิน
([A-Za-z]+): จับตัวอักษรที่เป็นสกุลเงิน (เช่น USD, EUR)
to: ใช้ในการแยกคำว่า "to" ระหว่างสองสกุลเงิน
ถ้าข้อมูลตรงตามรูปแบบจะดึงค่า amount,base_currency, และ target_currency ออกมา
เรียกใช้ฟังก์ชัน convert_currency เพื่อแปลงสกุลเงิน และส่งผลลัพธ์ที่แปลงแล้วกลับ
ถ้าข้อความไม่ตรงตามรูปแบบที่คาดหวัง จะแสดงข้อความแสดงข้อผิดพลาด

5.แสดงผลลัพธ์

สรุปการทำงานของโค้ด:

ขั้นตอนที่ 1: ผู้ใช้ป้อนข้อความในรูปแบบ "จำนวนเงิน สกุลเงินต้น to สกุลเงินที่ต้องการ" (เช่น "1 USD to THB")
ขั้นตอนที่ 2: โค้ดใช้ Regular Expression เพื่อตรวจจับจำนวนเงินและสกุลเงินจากข้อความ
ขั้นตอนที่ 3: โค้ดดึงข้อมูลอัตราแลกเปลี่ยนจาก API
ขั้นตอนที่ 4: แปลงจำนวนเงินที่ผู้ใช้ให้มาเป็นสกุลเงินที่ต้องการ
ขั้นตอนที่ 5: แสดงผลลัพธ์การแปลงสกุลเงิน

5.ผลลัพธ์ที่ได้

ผลลัพธ์ที่สำคัญจากการใช้ AI ในการแปลงค่าสกุลเงินคือการที่ระบบสามารถคาดการณ์อัตราแลกเปลี่ยนในอนาคตได้ ซึ่งมีประโยชน์ในหลายๆ ด้าน เช่น การคาดการณ์การเคลื่อนไหวของค่าเงินในช่วงเวลาต่างๆ โดยใช้ข้อมูลในอดีต เช่น อัตราแลกเปลี่ยนที่เคยเกิดขึ้นก่อนหน้านี้, ข้อมูลเศรษฐกิจ (เช่น ดัชนีการเติบโตทางเศรษฐกิจ, อัตราดอกเบี้ย), และปัจจัยอื่นๆ ที่มีผลต่อการเคลื่อนไหวของตลาดการเงิน การคาดการณ์เช่นนี้ทำให้ผู้ใช้สามารถตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้นในเรื่องของการลงทุนหรือการแลกเปลี่ยนสกุลเงิน

สรุป
ในระบบการแปลงค่าสกุลเงินที่ใช้ AI หรือ Machine Learning, โมเดล Machine Learning จะได้รับข้อมูลต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับอัตราแลกเปลี่ยนและปัจจัยอื่นๆ (เช่น ข้อมูลเศรษฐกิจ) เพื่อ ทำนายอัตราแลกเปลี่ยนในอนาคต โดยไม่จำเป็นต้องอาศัยแค่ข้อมูลจาก API เท่านั้น ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการคาดการณ์ และสามารถนำไปใช้ในการทำนายราคาสกุลเงินในอนาคต หรือการตัดสินใจทางการเงินได้

อย่างไรก็ตาม, สำหรับการแปลงสกุลเงินพื้นฐานที่ใช้ API ก็เพียงพอแล้วในการแปลงระหว่างสกุลเงินในปัจจุบัน แต่การใช้ AI จะมีประโยชน์มากขึ้นในด้านการคาดการณ์อัตราแลกเปลี่ยนในอนาคต หรือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน

Reference
TDD By Example: Chapter 1 Multi-Currency Money
A Guide to Using Currency Converter APIs for Seamless Financial Transactions
Currency converter calculator