คู่สกุลเงิน Forex ที่ดีที่สุดสำหรับการเทรด: คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับเทรดเดอร์เทคโนโลยี

ในโลกของการเทรด Forex ที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีและข้อมูล ความสำเร็จไม่ได้ขึ้นอยู่กับแค่กลยุทธ์หรือจิตวิทยาเท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับการเลือก “เครื่องมือ” ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการทำงาน นั่นก็คือ คู่สกุลเงิน (Currency Pairs) คู่สกุลเงินแต่ละคู่มีบุคลิก ความผันผวน โครงสร้างสเปรด และพฤติกรรมเฉพาะตัว ที่ตอบสนองต่อปัจจัยพื้นฐานและเทคนิคต่างกัน การทำความเข้าใจเชิงลึกถึงคู่เงินต่างๆ และการเลือกคู่ที่สอดคล้องกับสไตล์การเทรด ทรัพยากรเวลา และระบบอัตโนมัติของคุณ คือก้าวแรกที่สำคัญสู่ความได้เปรียบในตลาด ในบทความเทคโนโลยีฉบับนี้ เราจะเจาะลึกถึงคู่สกุลเงิน Forex ที่ดีที่สุดสำหรับการเทรด โดยวิเคราะห์ผ่านเลนส์ของเทรดเดอร์สมัยใหม่ที่ใช้ข้อมูล อัลกอริทึม และเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูง

ทำความเข้าใจประเภทของคู่สกุลเงินและคุณลักษณะ

ก่อนจะเลือกว่า “คู่ไหนดีที่สุด” เราต้องจัดหมวดหมู่และกำหนดกรอบคุณลักษณะของคู่สกุลเงินเสียก่อน โดยทั่วไปแล้วคู่เงินในตลาด Forex จะถูกแบ่งออกเป็น 3 กลุ่มหลัก ซึ่งแต่ละกลุ่มมีพฤติกรรมและความเหมาะสมกับเทรดเดอร์ต่างประเภทกัน

1. คู่สกุลเงินหลัก (Major Pairs)

คู่เงินหลักคือคู่ที่ประกอบด้วยสกุลเงินดอลลาร์สหรัฐ (USD) และสกุลเงินหลักของเศรษฐกิจที่พัฒนาแล้วอื่นๆ คู่เงินเหล่านี้มีสภาพคล่องสูงที่สุด มีสเปรดต่ำที่สุด และได้รับอิทธิพลจากข่าวเศรษฐกิจและการเมืองของประเทศมหาอำนาจ คุณลักษณะหลักคือ ความผันผวนปานกลางถึงสูงในบางช่วง และมีข้อมูลสำหรับวิเคราะห์อย่างล้นหลาม

• EUR/USD (ยูโร/ดอลลาร์สหรัฐ): คู่เงินที่มีสภาพคล่องสูงที่สุดในโลก มักมีสเปรดต่ำมาก เป็นดัชนีชี้วัดความเสี่ยงของตลาด
• USD/JPY (ดอลลาร์สหรัฐ/เยนญี่ปุ่น): ได้รับอิทธิพลจากนโยบายของธนาคารกลางญี่ปุ่น (BOJ) และความแตกต่างของอัตราดอกเบี้ย มักเคลื่อนไหวในแนวโน้มที่ชัดเจน

GBP/USD (ปอนด์สเตอร์ลิง/ดอลลาร์สหรัฐ): มีความผันผวนค่อนข้างสูง มักตอบสนองต่อข่าวการเมืองของสหราชอาณาจักรและข้อมูลเศรษฐกิจของทั้งสองประเทศอย่างรุนแรง

• USD/CHF (ดอลลาร์สหรัฐ/ฟรังก์สวิส): มักถูกมองว่าเป็นสกุลเงินปลอดภัย (Safe-haven) พฤติกรรมบางครั้งสวนทางกับคู่เงินเสี่ยง
• AUD/USD (ดอลลาร์ออสเตรเลีย/ดอลลาร์สหรัฐ) และ USD/CAD (ดอลลาร์สหรัฐ/ดอลลาร์แคนาดา): “คู่สกุลเงินสินค้าโภคภัณฑ์” ที่มีความสัมพันธ์ใกล้ชิดกับราคาสินค้าโภคภัณฑ์เช่น เหล็ก, น้ำมัน และก๊าซธรรมชาติ
• NZD/USD (ดอลลาร์นิวซีแลนด์/ดอลลาร์สหรัฐ): คล้ายกับ AUD/USD แต่มีสภาพคล่องน้อยกว่าและอาจผันผวนจากข่าวเฉพาะของนิวซีแลนด์

2. คู่สกุลเงินครอส (Cross Pairs)

คู่เงินครอสคือคู่เงินที่ไม่มีดอลลาร์สหรัฐเป็นส่วนประกอบ แต่เป็นสกุลเงินหลักอื่นๆ คู่กันเอง (เช่น EUR/GBP, AUD/JPY) คู่เงินเหล่านี้เหมาะสำหรับเทรดเดอร์ที่ต้องการหลีกเลี่ยงความเสี่ยงจาก USD โดยตรง หรือต้องการเล่นจากความแข็งแกร่งสัมพัทธ์ระหว่างสองเศรษฐกิจอื่นๆ

3. คู่สกุลเงินเอ็กโซติก (Exotic Pairs)

คู่เงินที่ประกอบด้วยสกุลเงินหลักหนึ่งสกุล และสกุลเงินจากเศรษฐกิจเกิดใหม่หรือเศรษฐกิจขนาดเล็ก (เช่น USD/THB, EUR/TRY, USD/ZAR) คู่เงินเหล่านี้มี สเปรดที่กว้างมาก และสภาพคล่องต่ำกว่า แต่ให้โอกาสจากความผันผวนสูงและเคลื่อนไหวเป็นขาขึ้น/ขาลงชัดเจนในบางช่วง

การวิเคราะห์และเลือกคู่สกุลเงินด้วยข้อมูลและเทคโนโลยี

ในยุคของ Big Data และ Algorithmic Trading การเลือกคู่เงินไม่ควรอาศัยเพียงความรู้สึกอีกต่อไป เทรดเดอร์สมัยใหม่สามารถใช้เมตริกและข้อมูลเชิงปริมาณมาช่วยในการตัดสินใจได้อย่างเป็นระบบ

เมตริกสำคัญสำหรับการประเมินคู่สกุลเงิน

• Average True Range (ATR): วัดความผันผวนโดยเฉลี่ยในหน่วยพีป ช่วยกำหนดระดับ Stop Loss และ Take Profit ที่สมเหตุสมผล
• สเปรดเฉลี่ย (Average Spread): ค่าใช้จ่ายโดยตรงของการเทรด คู่เงินที่มีสเปรดต่ำเหมาะสำหรับ Scalping และการเทรดระยะสั้น
• สภาวะตลาด (Market Regime): คู่เงินบางคู่เหมาะกับตลาดแนวโน้ม (Trending) บางคู่เหมาะกับตลาดเคลื่อนไหว sideways ในช่วง Range
• ความสัมพันธ์ (Correlation): การเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคู่เงินช่วยในการกระจายความเสี่ยงและหลีกเลี่ยงการถือพอร์ตที่ซ้ำซ้อน

ตัวอย่างโค้ด Python ง่ายๆ สำหรับดึงข้อมูล ATR และสเปรดจากไฟล์ข้อมูล (สมมติฐาน) เพื่อประเมินคู่เงิน:

import pandas as pd
import numpy as np

# โหลดข้อมูลราคาประวัติศาสตร์ (มีคอลัมน์ 'high', 'low', 'close', 'spread')
def load_pair_data(pair_symbol):
    # สมมติว่าโหลดจาก CSV file
    df = pd.read_csv(f'{pair_symbol}_data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')
    return df

def calculate_metrics(df, period=14):
    """คำนวณ ATR และสเปรดเฉลี่ย"""
    # คำนวณ True Range
    df['previous_close'] = df['close'].shift(1)
    df['tr1'] = df['high'] - df['low']
    df['tr2'] = abs(df['high'] - df['previous_close'])
    df['tr3'] = abs(df['low'] - df['previous_close'])
    df['true_range'] = df[['tr1', 'tr2', 'tr3']].max(axis=1)

    # คำนวณ ATR
    df['atr'] = df['true_range'].rolling(window=period).mean()

    # คำนวณสเปรดเฉลี่ย
    average_spread = df['spread'].mean()
    latest_atr = df['atr'].iloc[-1]

    return latest_atr, average_spread

# วิเคราะห์หลายคู่เงิน
pairs_to_analyze = ['EURUSD', 'GBPUSD', 'USDJPY', 'AUDUSD', 'USDCAD']
results = {}

for pair in pairs_to_analyze:
    df = load_pair_data(pair)
    atr, avg_spread = calculate_metrics(df)
    results[pair] = {'ATR': round(atr, 5), 'Avg_Spread': round(avg_spread, 5)}
    print(f"{pair}: ATR = {atr:.5f}, Avg Spread = {avg_spread:.5f}")

# แปลงเป็น DataFrame เพื่อดูผลลัพธ์อย่างเป็นระบบ
results_df = pd.DataFrame(results).T
print("\nสรุปผลการวิเคราะห์:")
print(results_df)

คู่สกุลเงินที่ดีที่สุดแบ่งตามสไตล์การเทรด

ไม่มีคำตอบเดียวว่าคู่ไหนดีที่สุดสำหรับทุกคน คำตอบขึ้นอยู่กับสไตล์การเทรด ระยะเวลาการถือครอง (Time Frame) และระบบที่คุณใช้เป็นหลัก

1. สำหรับเทรดเดอร์ Scalping และ High-Frequency Trading (HFT)

เทรดเดอร์กลุ่มนี้ต้องการคู่เงินที่มีสภาพคล่องสูงสุดและสเปรดต่ำที่สุด เพื่อทำกำไรจากความเคลื่อนไหวเล็กน้อยหลายๆ ครั้ง

• EUR/USD: ตัวเลือกอันดับหนึ่ง เนื่องจากสเปรดมักต่ำกว่า 1 pip ในช่วงตลาดหลัก มีสภาพคล่องมหาศาล
• USD/JPY: มีสภาพคล่องสูงและมักเคลื่อนไหวในทิศทางที่คาดการณ์ได้จากความแตกต่างของอัตราดอกเบี้ย
• GBP/USD: แม้จะผันผวนกว่า แต่ก็มีสภาพคล่องสูง ควรระวังช่วงประกาศข่าวสำคัญ

ตัวอย่างการตั้งค่าสำหรับ Scalping Bot (แนวคิด):

# ตัวอย่างเงื่อนไขเริ่มต้นสำหรับ Scalping Bot บน EUR/USD (M1 Timeframe)
# นี่เป็นเพียงตัวอย่างแนวคิด ไม่ใช่ระบบเทรดที่สมบูรณ์

class ScalpingBot:
    def __init__(self, pair="EURUSD", timeframe="M1"):
        self.pair = pair
        self.timeframe = timeframe
        self.max_spread_allowed = 0.00012  # 1.2 pips
        self.take_profit_pips = 3
        self.stop_loss_pips = 5
        self.required_liquidity = "High" # ต้องการสภาพคล่องสูง

    def check_entry_conditions(self, current_data):
        """ตรวจสอบเงื่อนไขก่อนเข้าออร์เดอร์"""
        # 1. ตรวจสอบสเปรด
        if current_data['spread'] > self.max_spread_allowed:
            return False, "Spread สูงเกินไป"

        # 2. ตรวจสอบสภาพตลาด (ใช้ Indicator เช่น EMA)
        if self.is_market_flat(current_data): # ฟังก์ชันตรวจสอบตลาด Sideways
            return False, "ตลาดไม่มีแนวโน้มชัดเจน"

        # 3. ตรวจสอบแรงส่งจาก Volume หรือ Momentum (ใช้ RSI สั้นๆ)
        if current_data['rsi_5'] > 70 or current_data['rsi_5'] 

2. สำหรับเทรดเดอร์ Swing Trading และ Position Trading

เทรดเดอร์กลุ่มนี้ถือออร์เดอร์เป็นวันถึงเป็นสัปดาห์หรือเดือน จึงไม่กังวลกับสเปรดเล็กๆ น้อยๆ มากนัก แต่ให้ความสำคัญกับ แนวโน้มระยะกลางถึงยาว (Trend) และ ปัจจัยพื้นฐาน

• AUD/USD และ USD/CAD: เหมาะมากสำหรับการเทรดตามแนวโน้มของวัฏจักรสินค้าโภคภัณฑ์ สามารถวิเคราะห์จากราคาทองคำ น้ำมันดิบ หรือดัชนีราคาสินค้าโภคภัณฑ์อื่นๆ
• GBP/USD และ EUR/USD: ตอบสนองต่อแนวโน้มนโยบายการเงินของ Fed และ ECB ได้ดี ให้โอกาสจากแนวโน้มใหญ่ (Major Trend)
• คู่เงินครอสเช่น EUR/GBP, AUD/JPY: มักให้แนวโน้มที่ชัดเจนและยาวนาน เมื่อมีความแตกต่างของนโยบายเศรษฐกิจระหว่างสองประเทศนั้นๆ

3. สำหรับเทรดเดอร์ Algorithmic/Automated Trading

ระบบเทรดอัตโนมัติต้องการคู่เงินที่มีพฤติกรรมค่อนข้างสม่ำเสมอและคาดการณ์ได้จากโมเดลทางสถิติ และที่สำคัญคือต้องมีข้อมูลประวัติศาสตร์ที่ยาวและสมบูรณ์

• EUR/USD: ยังคงเป็นตัวเลือกชั้นหนึ่ง เนื่องจากมีข้อมูลมากที่สุดสำหรับ Backtesting
• USD/JPY: มักตอบสนองต่อระดับ Support/Resistance และเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ดี เหมาะกับระบบเทรดตามแนวโน้ม (Trend-following)
• คู่เงินหลักอื่นๆ: ควรทดสอบระบบกับหลายคู่เงินเพื่อดูว่า system logic ทำงานได้ดีในสภาพตลาดแบบใด

ตัวอย่างการ Backtest ระบบอย่างง่ายกับหลายคู่เงิน:

import backtrader as bt
import yfinance as yf # หรือใช้แหล่งข้อมูลอื่น

class SimpleMAStrategy(bt.Strategy):
    params = (('fast', 10), ('slow', 30),)

    def __init__(self):
        self.fast_ma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=self.params.fast)
        self.slow_ma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=self.params.slow)
        self.crossover = bt.indicators.CrossOver(self.fast_ma, self.slow_ma)

    def next(self):
        if not self.position:
            if self.crossover > 0: # เส้นเร็วตัดเส้นช้าขึ้น -> ซื้อ
                self.buy()
        elif self.crossover  ขาย
            self.close()

# ฟังก์ชันรัน Backtest สำหรับหลายคู่เงิน
def run_backtest_for_pairs(pair_list, start_date, end_date):
    results = {}
    for pair in pair_list:
        # ดึงข้อมูล (ต้องปรับรูปแบบสัญลักษณ์ให้ตรงกับแหล่งข้อมูล)
        data = bt.feeds.PandasData(dataname=yf.download(pair, start=start_date, end=end_date))
        # สร้าง Cerebro engine
        cerebro = bt.Cerebro()
        cerebro.adddata(data)
        cerebro.addstrategy(SimpleMAStrategy)
        cerebro.broker.setcash(10000.0)
        cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=1000)

        # รัน Backtest
        initial_value = cerebro.broker.getvalue()
        cerebro.run()
        final_value = cerebro.broker.getvalue()
        total_return = ((final_value - initial_value) / initial_value) * 100

        results[pair] = {
            'Initial Value': initial_value,
            'Final Value': round(final_value, 2),
            'Total Return %': round(total_return, 2)
        }
        print(f"ผลลัพธ์สำหรับ {pair}: กำไร/ขาดทุน {total_return:.2f}%")
    return results

# รันทดสอบกับคู่เงินหลัก
pairs = ['EURUSD=X', 'GBPUSD=X', 'USDJPY=X'] # รูปแบบสัญลักษณ์ของ Yahoo Finance
results_summary = run_backtest_for_pairs(pairs, '2023-01-01', '2024-01-01')
print("\nสรุปผล Backtest:")
for pair, res in results_summary.items():
    print(f"{pair}: {res['Total Return %']}%")

การเปรียบเทียบเชิงลึก: ตารางเปรียบเทียบคู่สกุลเงินหลัก

เพื่อให้เห็นภาพชัดเจน มาดูการเปรียบเทียบคู่เงินหลักในมิติต่างๆ ที่สำคัญสำหรับการตัดสินใจของเทรดเดอร์

กลยุทธ์การจัดการพอร์ตโฟลิโอและความสัมพันธ์ระหว่างคู่เงิน

การเทรดหลายคู่เงินพร้อมกันจำเป็นต้องเข้าใจความสัมพันธ์ (Correlation) ระหว่างกัน เพื่อไม่ให้พอร์ตของคุณมีความเสี่ยงที่ซ้ำซ้อนหรือขัดแย้งกันเองจนหักล้างผลกำไร

ความสัมพันธ์ระหว่างคู่เงินสำคัญ

• EUR/USD และ GBP/USD: มักมีความสัมพันธ์ทางบวกสูง (Positive Correlation) เพราะทั้งคู่เป็นสกุลเงินยุโรปที่เคลื่อนไหวตาม USD
• EUR/USD และ USD/CHF: มักมีความสัมพันธ์ทางลบสูง (Negative Correlation) เกือบจะเป็นกระจกเงาของกันและกันในหลายช่วงเวลา
• AUD/USD และ NZD/USD: มีความสัมพันธ์ทางบวกสูงมาก เนื่องจากเศรษฐกิจที่คล้ายคลึงกัน
• USD/JPY และดัชนีตลาดหุ้นสหรัฐฯ (S&P 500): มักมีความสัมพันธ์ทางบวกในยุคที่นักลงทุนกู้เยนไปลงทุนในสินทรัพย์เสี่ยง (Carry Trade)

แนวทางการสร้างพอร์ตโฟลิโอ

สำหรับเทรดเดอร์ที่ใช้ระบบอัตโนมัติหรือจัดการหลายคู่เงิน แนวทางหนึ่งคือการจัดสรรเงินทุน (Capital Allocation) โดยพิจารณาจากความผันผวนและความสัมพันธ์

• Allocation by Volatility: จัดสรรเงินทุนให้น้อยลงสำหรับคู่เงินที่มี ATR สูง เพื่อควบคุมความเสี่ยงต่อพอร์ตให้ใกล้เคียงกัน
• Diversification by Driver: เลือกคู่เงินที่ถูกขับเคลื่อนด้วยปัจจัยคนละชุด (เช่น คู่เงินสินค้าโภคภัณฑ์ 1 คู่, คู่เงินปลอดภัย 1 คู่, คู่เงินยุโรป 1 คู่) เพื่อกระจายความเสี่ยงจากปัจจัยเฉพาะ
• ใช้ Correlation Matrix: คำนวณความสัมพันธ์ล่าสุด (เช่น 60 วัน) ก่อนเปิดออร์เดอร์ใหม่ เพื่อดูว่ากำลังเพิ่มความเสี่ยงในทิศทางเดิมหรือไม่

กรณีศึกษาในโลกจริง: การประยุกต์ใช้กับสถานการณ์ตลาด

กรณีศึกษา 1: ช่วงนโยบายการเงินต่างทิศ (Divergence) - 2022-2023

เมื่อ Federal Reserve (สหรัฐฯ) เร่งขึ้นอัตราดอกเบี้ย ในขณะที่ Bank of Japan (ญี่ปุ่น) ยังคงนโยบายผ่อนคลาย USD/JPY กลายเป็นคู่เงินที่น่าสนใจที่สุดคู่หนึ่งสำหรับเทรดเดอร์แนวเทรนด์และคาร์รีเทรด การขึ้นดอกเบี้ยของ Fed ทำให้ USD แข็ง ขณะที่ BOJ คงดอกเบี้ยต่ำทำให้ JPY อ่อน คู่เงินนี้เคลื่อนไหวเป็นแนวโน้มขาขึ้นที่ชัดเจนยาวนานกว่า 1 ปี เทรดเดอร์ที่ใช้ระบบ Moving Average Crossover หรือ Breakout บน timeframe 日線หรือ週線 มักได้ผลดีกับคู่เงินนี้ในช่วงเวลาดังกล่าว

กรณีศึกษา 2: ช่วงวิกฤตพลังงานและสงคราม - 2022

หลังรัสเซียรุกรานยูเครน ราคาพลังงานพุ่งสูงขึ้น ส่งผลให้สกุลเงินของผู้ส่งออกพลังงานแข็งค่าขึ้น USD/CAD และ NOK (โครนนอร์เวย์) แม้ NOK จะเป็นสกุลเงินเอ็กโซติก แต่คู่ EUR/NOK และ USD/NOK ก็ให้โอกาสที่ดีสำหรับ Position Trader ที่เข้าใจธีมนี้ ในขณะเดียวกัน AUD ซึ่งเป็นสกุลเงินสินค้าโภคภัณฑ์ก็ได้รับแรงหนุนจากราคาสินค้าโภคภัณฑ์ที่สูงขึ้น แต่ก็ถูกกดดันจากความกังวลต่อเศรษฐกิจโลก ทำให้การเคลื่อนไหวซับซ้อนกว่า

กรณีศึกษา 3: การ Scalping ในช่วงประกาศข่าว NFP (Non-Farm Payrolls)

ในวันศุกร์แรกของทุกเดือน เวลา 20:30 น. ตามเวลาไทย (กรกฎาคม 2024 เป็นต้นไป) ตลาดจะเผชิญกับข่าวการจ้างงานนอกภาคเกษตรของสหรัฐฯ ซึ่งเป็นข่าวสำคัญที่สุดของเดือน EUR/USD และ GBP/USD มักมีความผันผวนสูงมากภายในไม่กี่นาทีหลังข่าวออก เทรดเดอร์ HFT และ Scalper มักเตรียมระบบที่สามารถรับข้อมูลข่าวและดำเนินการได้ในมิลลิวินาที อย่างไรก็ตาม สำหรับเทรดเดอร์รายย่อย การหลีกเลี่ยงการเทรดในช่วงเวลานี้หรือใช้ระบบเทรดที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับข่าว (News Trading) ด้วยการตั้งคำสั่ง pending order ข้างบนและล่างช่วงราคาก่อนข่าว (pre-news range) อาจเป็นกลยุทธ์หนึ่ง

Summary

การเลือกคู่สกุลเงิน Forex ที่ดีที่สุดสำหรับการเทรดนั้นไม่ใช่การค้นหาคำตอบสำเร็จรูปเพียงข้อเดียว แต่เป็นกระบวนการของการ จับคู่ระหว่างคุณลักษณะของคู่เงินกับเป้าหมาย ทรัพยากร และระบบการเทรดของตัวเทรดเดอร์เอง เทรดเดอร์ Scalper และ HFT ควรมุ่งเน้นไปที่คู่เงินหลักอย่าง EUR/USD และ USD/JPY เนื่องจากมีสภาพคล่องสูงและสเปรดต่ำ ในขณะที่ Swing Trader และ Position Trader อาจพบโอกาสที่ทำกำไรได้มากกว่าในคู่เงินที่มีแนวโน้มชัดเจนจากปัจจัยพื้นฐาน เช่น AUD/USD, USD/CAD หรือคู่เงินครอสต่างๆ ส่วนเทรดเดอร์ที่ใช้ระบบอัตโนมัติ จำเป็นต้องทำ Backtest อย่างละเอียดบนหลายคู่เงินและหลายช่วงเวลาตลาด เพื่อหาคู่เงินที่ระบบของเขาสามารถสร้าง Alpha หรือความได้เปรียบได้อย่างสม่ำเสมอที่สุด สิ่งที่สำคัญเหนืออื่นใดคือการจัดการความเสี่ยงโดยการเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคู่เงินที่เทรด และการไม่กระจุกความเสี่ยงไว้กับคู่เงินที่มีปัจจัยขับเคลื่อนคล้ายคลึงกัน过多 ในยุคที่เทคโนโลยีและข้อมูลเข้าถึงได้ง่าย เทรดเดอร์ที่ชนะคือผู้ที่สามารถเปลี่ยนข้อมูลเหล่านี้เป็นความเข้าใจเชิงลึก และเลือก "สนามรบ" (คู่สกุลเงิน) ที่ตัวเองมีอาวุธ (ระบบ เทคนิค) ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการต่อสู้ในสนามนั้น