kỹ thuật phân tích dữ liệu | SiamCafe Blog

เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล คืออะไร — ทำความเข้าใจจากประสบการณ์จริง

หลายคนที่เข้ามาที่ SiamCafe แล้วเจอคำว่า "kỹ thuật phân tích dữ liệu" ซึ่งเป็นภาษาเวียดนาม แปลตรงตัวได้ว่า "เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล"

อาจจะงงว่ามันคืออะไร ทำไมถึงเป็นหัวข้อยอดนิยม ผม อ.บอม เทรดเดอร์ที่ผ่านสนามรบมากว่า 13 ปีกับ XM ขอตอบแบบตรง ๆ เลยนะครับ — เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลคือกระบวนการรวบรวม จัดระเบียบ และแปลความหมายจากข้อมูลดิบ ให้กลายเป็นสิ่งที่เราใช้ตัดสินใจได้จริง ไม่ว่าจะเป็นการเทรดฟอเร็กซ์ การทำธุรกิจออนไลน์ หรือการพัฒนาระบบไอที

ในบริบทของการเทรด ที่ผมทำมาทั้งชีวิต การวิเคราะห์ข้อมูลคือหัวใจของทุกอย่าง ราคาที่เราเห็นบนกราฟคือข้อมูลดิบ แท่งเทียนคือข้อมูลดิบ ข่าวเศรษฐกิจ ค่าเงินเฟ้อ ดอกเบี้ย ทั้งหมดคือข้อมูลดิบ คนที่ชนะไม่ใช่คนที่มีข้อมูลมากที่สุด แต่คือคนที่รู้วิธีคัดกรองและแปลความหมายมันได้ดีที่สุด นี่คือเหตุผลที่ผมอยากให้ทุกคนเข้าใจเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างจริงจัง

เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลแบ่งได้เป็น 4 ระดับหลัก ๆ ครับ ระดับแรกคือการวิเคราะห์เชิงพรรณนา ตอบคำถามว่า "เกิดอะไรขึ้น" เช่น กราฟแท่งเทียน ยอดขายรายเดือน ระดับที่สองคือการวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย ตอบว่า "ทำไมถึงเกิดขึ้น" ระดับที่สามคือการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ ตอบว่า "จะเกิดอะไรขึ้นต่อไป" ซึ่งเป็นที่ปัญญาประดิษฐ์เข้ามามีบทบาทมากในปี 2026 นี้ และระดับสุดท้ายคือการวิเคราะห์เชิงบริบูรณ์ ตอบว่า "ควรทำอะไร" ซึ่งเป็นขั้นสูงสุดของการตัดสินใจ

สำหรับมือใหม่ ผมแนะนำให้เริ่มจากระดับพรรณนาก่อนเสมอ เพราะหลายคนอยากกระโดดไปพยากรณ์ราคาทันที โดยที่ยังไม่เข้าใจว่าข้อมูลในอดีตเคยเล่าเรื่องอะไรให้เราฟัง การอ่านกราฟให้เป็น การจดสมุดเทรด การบันทึกผลการเทรดแต่ละไม้ นี่คือเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลระดับพื้นฐานที่สุด แต่มีคนทำจริงจังน้อยมาก ผมเห็นเทรดเดอร์มาหลายพันคน คนที่ทำกำไรได้ต่อเนื่องกว่าสิบปี ล้วนเป็นคนที่จดบันทึกข้อมูลของตัวเองอย่างเคร่งครัด และนั่นคือหลักฐานที่ดีที่สุดว่าเทคนิคเหล่านี้ใช้ได้จริง

ก่อนที่เราจะลงมือวิเคราะห์ข้อมูลอะไรก็ตาม ต้องเข้าใจองค์ประกอบพื้นฐานสี่อย่างนี้ก่อนครับ ถ้าขาดข้อใดข้อหนึ่ง ผลลัพธ์ที่ได้จะบิดเบี้ยวทั้งหมด

ไม่ว่าเครื่องมือจะดีแค่ไหน

ก่อนที่เราจะลงมือวิเคราะห์ข้อมูลอะไรก็ตาม ต้องเข้าใจองค์ประกอบพื้นฐานสี่อย่างนี้ก่อนครับ ถ้าขาดข้อใดข้อหนึ่ง ผลลัพธ์ที่ได้จะบิดเบี้ยวทั้งหมด ไม่ว่าเครื่องมือจะดีแค่ไหน

ประการแรกคือแหล่งข้อมูล ข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถือจะให้ผลวิเคราะห์ที่ไม่น่าเชื่อถือเสมอ ในการเทรด ข้อมูลราคาจากโบรกเกอร์ที่ไม่มีใบอนุญาตอาจมีความคลาดเคลื่อน ผมจึงเลือกใช้โบรกเกอร์ที่ถูกกำกับดูแลจริงมาโดยตลอด เพราะข้อมูลราคาที่เราใช้วิเคราะห์ต้องมาจากแหล่งที่โปร่งใส ประการที่สองคือคุณภาพของข้อมูล ต้องตรวจว่ามีค่าที่ขาดหายไปไหม มีค่าผิดปกติหรือไม่ ตัวอย่างง่าย ๆ คือแท่งเทียนที่เกิดจากการเลื่อนออร์เดอร์ช่วงข่าว ถ้าไม่รู้ว่ามันคือสิ่งผิดปกติ เราอาจตีความผิดว่าเป็นการเบรกตลาด

ประการที่สามคือบริบท ข้อมูลเดียวกันอาจมีความหมายต่างกันในสถานการณ์ต่างกัน เงินเยนอ่อนค่าในวันที่ตลาดกลัวความเสี่ยง มีความหมายต่างจากเงินเยนอ่อนค่าเพราะธนาคารกลางประกาศนโยบาย คนที่วิเคราะห์โดยไม่ดูบริบทคือคนที่อ่านข้อมูลได้แต่ไม่เข้าใจภาษาของตลาด ประการสุดท้ายคือเครื่องมือ เครื่องมือเป็นแค่ตัวช่วย ไม่ใช่คำตอบ ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์เขียนสรุปให้เราได้ในไม่กี่วินาที สิ่งที่ยังขาดไม่ได้คือสมองของเราที่คอยตั้งคำถามว่าสรุปนั้นมีตรรกะรองรับไหม

องค์ประกอบ	สิ่งที่ต้องตรวจสอบ	ความเสี่ยงถ้ามองข้าม
แหล่งข้อมูล	ความน่าเชื่อถือ การกำกับดูแล	วิเคราะห์จากข้อมูลเท็มทั้งระบบ
คุณภาพข้อมูล	ค่าที่ขาดหาย ค่าผิดปกติ	สรุปผลบิดเบี้ยว
บริบท	เวลา เหตุการณ์ วงจรตลาด	อ่านความหมายผิด
เครื่องมือ	ความเหมาะสมกับงาน ข้อจำกัด	พึ่งพาเครื่องมือมากเกินไป

มาถึงส่วนที่หลายคนรอครับ มีเทคนิคไหนบ้างที่ใช้ได้จริงและไม่ต้องเป็นนักสถิติก็เริ่มได้

ผมคัดมาให้เฉพาะตัวที่ผมใช้เองหรือเห็นนักเทรดที่ประสบความสำเร็จใช้จริง

เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลยอดนิยมที่ใช้ได้จริงในปี 2026

มาถึงส่วนที่หลายคนรอครับ มีเทคนิคไหนบ้างที่ใช้ได้จริงและไม่ต้องเป็นนักสถิติก็เริ่มได้ ผมคัดมาให้เฉพาะตัวที่ผมใช้เองหรือเห็นนักเทรดที่ประสบความสำเร็จใช้จริง

เทคนิคแรกคือการวิเคราะห์แนวโน้มด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ นี่คือเทคนิคเก่าแก่ที่สุดแต่ใช้ได้ตลอดกาล เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วยกรองสัญญาณรบกวนจากราคา ให้เห็นทิศทางหลักชัดขึ้น ข้อผิดพลาดที่มือใหม่ทำบ่อยคือใช้หลายเส้นพร้อมกันจนกราฟรกเกินจำเป็น ผมใช้แค่สองเส้นเสมอ เส้นเร็วกับเส้นช้า เท่านั้น

เทคนิคที่สองคือการวิเคราะห์การกระจายตัว หรือที่เรียกง่าย ๆ ว่าการดูความผันผวน ข้อมูลไม่ได้สำคัญแค่ค่าเฉลี่ย แต่ความกระจายของมันก็เล่าเรื่องได้เหมือนกัน ช่วงที่ตลาดความผันผวนต่ำมักนำมาซึ่งการเบรกแรง ช่วงที่ความผันผวนสูงคือช่วงที่ต้องปรับขนาดล็อตเทรดลง เทคนิคที่สามคือการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล เช่น ดูว่าเมื่อดอกเบี้ยสหรัฐขยับ คู่เงินไหนมักเคลื่อนไหวตาม ความสัมพันธ์เหล่านี้เปลี่ยนไปตามวัฏจักรเศรษฐกิจ ต้องทดสอบใหม่เป็นระยะ อย่าเชื่อความสัมพันธ์ที่เคยจริงเมื่อห้าปีก่อนแต่อาจหมดอายุแล้ว

หลายคนถามผมว่ารู้เทคนิคแล้ว แต่จะเริ่มยังไงให้เป็นระบบ ผมขอสรุปเป็นขั้นตอนห้าขั้นที่ใช้ได้กับทุกงาน ไม่ว่าจะวิเคราะห์ข้อมูลการเทรด ข้อมูลธุรกิจ

หรือข้อมูลเว็บไซต์

เริ่มจากเทคนิคหนึ่งถึงสองตัว ฝึกให้ชำนาญก่อน แล้วค่อยขยาย อย่าโลภอยากรู้ทุกอย่างพร้อมกัน เพราะจะจบแบบไม่รู้อะไรเลยสักอย่าง

ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเป็นระบบ ทำตามได้ทันที

หลายคนถามผมว่ารู้เทคนิคแล้ว แต่จะเริ่มยังไงให้เป็นระบบ ผมขอสรุปเป็นขั้นตอนห้าขั้นที่ใช้ได้กับทุกงาน ไม่ว่าจะวิเคราะห์ข้อมูลการเทรด ข้อมูลธุรกิจ หรือข้อมูลเว็บไซต์

ขั้นที่หนึ่ง ตั้งคำถามให้ชัดก่อนแตะข้อมูล ผมเคยพลาดตรงนี้มาก่อน นั่งเปิดกราฟดูไปเรื่อย ๆ ไม่รู้ว่ากำลังหาอะไร จบด้วยการสรุปอะไรก็ไม่ได้ คำถามที่ดีต้องเจาะจง เช่น ไม่ใช่ "ตลาดจะเป็นยังไง" แต่เป็น "ช่วงสามเดือนที่ผ่านมา คู่เงินนี้มีแนวโน้มสวนกับข่าวสหรัฐบ้างไหม" ขั้นที่สอง เก็บข้อมูลให้ครบตามคำถาม ไม่ต้องเยอะ ขอให้ตรง ขั้นที่สาม ทำความสะอาดข้อมูล ตัดค่าที่ผิดพลาดออก แต่ให้จดว่าตัดอะไรไป เพื่อความโปร่งใส

ขั้นที่สี่ วิเคราะห์ด้วยเทคนิคที่เลือกไว้ ให้จำกัดจำนวนวิธี ไม่เกินสองวิธีต่อครั้ง เพื่อกันการเลือกผลที่ชอบมาสนับสนุนความเห็นเดิมของเรา ซึ่งเป็นกับดักทางจิตวิทยาที่อันตรายที่สุดในการวิเคราะห์ ขั้นที่ห้า สรุปเป็นข้อความสั้น ๆ พร้อมข้อจำกัดของการวิเคราะห์ การวิเคราะห์ที่ไม่บอกข้อจำกัดคือการวิเคราะห์ที่ไม่ซื่อสัตย์ต่อตัวเอง

ตัวอย่างจากประสบการณ์ของผม สมมติคำถามคือ "กลยุทธ์เทรดช่วงเช้าของผมยังคุ้มไหม" ผมจะเก็บข้อมูลการเทรดช่วงเช้าของสามเดือน ทำความสะอาดโดยตัดไม้ที่ผิดพลาดจากระบบออกไปแยกต่างหาก แล้วคำนวณอัตราการชนะ อัตราส่วนกำไรต่อขาดทุน และค่าเฉลี่ยกำไรต่อไม้ ถ้าผลออกมาว่ากำไรต่อไม้ติดลบสองเดือนติดกัน นั่นคือสัญญาณให้ทบทวนกลยุทธ์ ไม่ใช่ปรับขนาดล็อตเพิ่มเพื่อเก็บคืนอย่างที่หลายคนทำผิด ๆ จนบัญชีพัง ทั้งหมดนี้ใช้เวลาแค่ชั่วโมงเดียวต่อเดือน แต่มันคือสิ่งที่ทำให้ผมอยู่ในตลาดมาได้ 13 ปีโดยไม่โดนล้างบัญชีเลยสักครั้ง

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการวิเคราะห์ข้อมูล และวิธีหลีกเลี่ยง

จากประสบการณ์สอนและคุยกับนักเทรดมากว่าทศวรรษ ผมพบข้อผิดพลาดซ้ำ ๆ ที่คนพลาดกันจนเบื่อ แต่ก็ยังพลาดกันต่อ เพราะฉะนั้นหัวข้อนี้สำคัญไม่แพ้เทคนิคเลยครับ

ข้อผิดพลาดแรกคือการเลือกฟังเฉพาะข้อมูลที่สนับสนุนความเชื่อเดิม คนที่เชื่อว่าตลาดจะขึ้นจะมองเห็นเฉพาะสัญญาณขาขึ้น มองข้ามสัญญาณเตือนทั้งหมด วิธีแก้คือบังคับตัวเองให้เขียนเหตุผลฝั่งตรงข้ามอย่างน้อยสามข้อ ก่อนตัดสินใจเทรดทุกครั้ง ถ้าหาเหตุผลฝั่งตรงข้ามไม่ได้เลย แปลว่าเรากำลังมองตลาดแบบเอนเอียงอยู่

ข้อผิดพลาดที่สองคือการอ้างอิงข้อมูลช่วงสั้นเกินไป ผลการเทรดสองสัปดาห์ดีไม่ได้แปลว่ากลยุทธ์ดี ตลาดอาจแค่เข้ากับกลยุทธ์โดยบังเอิญช่วงนั้น ข้อมูลต้องยาวพอที่จะครอบคลุมสภาพตลาดหลายแบบ ทั้งช่วงขาขึ้น ขาลง และช่วงวนไปมา ข้อผิดพลาดที่สามคือการลืมความน่าจะเป็น การวิเคราะห์ที่ดีไม่ได้ทำนายอนาคตได้แน่นอน มันแค่บอกว่าทางไหนมีโอกาสมากกว่า เทรดเดอร์ที่พังบัญชีคือคนที่คิดว่าการวิเคราะห์คือคำทำนาย แล้ววางเดิมพันหนักเกินไปในไม้เดียว

ข้อผิดพลาดที่สี่เป็นเรื่องของยุคสมัย คือการเชื่อผลลัพธ์จากปัญญาประดิษฐ์โดยไม่ตรวจสอบ เครื่องมือเหล่านี้เก่งมาก แต่ก็สร้างคำตอบที่ฟังดูดีทั้งที่ไม่มีข้อมูลรองรับได้ กฎของผมคือ ถ้าไม่สามารถตามหาแหล่งข้อมูลต้นทางได้ ให้ถือว่าคำตอบนั้นยังไม่พร้อมใช้ ข้อผิดพลาดสุดท้ายคือการไม่บันทึกอะไรเลย สมองเราปรุงแต่งความจำเก่งมาก เราจำไม้ที่กำไรได้ชัดกว่าไม้ที่ขาดทุนเสมอ การจดสมุดเทรดคือวิธีเดียวที่ทำให้เราได้เจอกับความจริง และความจริงอาจไม่สวย แต่มันคือสิ่งเดียวที่ทำให้เราพัฒนาได้

ตัวอย่างการนำเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลไปใช้จริง ทีละขั้น

มาถึงภาคปฏิบัติกันครับ ผมจะยกตัวอย่างแบบละเอียด ให้เห็นภาพว่าเทคนิคทั้งหมดที่พูดมาถูกใช้รวมกันในหนึ่งสัปดาห์การเทรดของผมเป็นอย่างไร

วันจันทร์เช้า ผมเริ่มด้วยการทบทวนข้อมูลข่าวเศรษฐกิจของสัปดาห์ ใช้เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ช่วยสรุปกำหนดการประชุมธนาคารกลางและตัวเลขเศรษฐกิจสำคัญ แต่ผมจะเปิดรายงานต้นฉบับอ่านเองอีกรอบสำหรับเหตุการณ์ที่มีผลกับคู่เงินที่เทรด จากนั้นผมทำแผนที่ความเสี่ยงของสัปดาห์ ว่าวันไหนมีเหตุการณ์ใหญ่ ควรลดขนาดการเทรดหรือหลีกเลี่ยงช่วงไหน นี่คือการวิเคราะห์เชิงบริบทที่พูดถึงตอนต้น

วันอังคารถึงพฤหัสบดี ผมใช้เทคนิคค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และการดูความผันผวนในการหาจุดเข้า แต่ก่อนเข้าทุกไม้ ผมจะเขียนเหตุผลสามข้อฝั่งตรงข้ามตามกฎที่วางไว้ ถ้าเขียนไม่ได้ก็ไม่เทรด ไม้ที่เข้าแล้วถูกบันทึกลงสมุดเทรดทันที พร้อมภาพหน้าจอกราฟ เหตุผลเข้า เหตุผลออก อารมณ์ตอนเทรด ข้อมูลชุดนี้คือวัตถุดิบสำหรับการวิเคราะห์ในอนาคตข้างหน้า

วันศุกร์เย็น ผมทำสรุปรายสัปดาห์ นับไม้ที่ชนะและแพ้ คำนวณอัตราส่วนกำไร แล้วเทียบกับค่าเฉลี่ยสามเดือน ถ้าสัปดาห์นี้ผลแย่กว่าปกติชัดเจน ผมจะตั้งคำถามว่าเป็นเพราะตลาดเปลี่ยนสภาพ หรือเพราะผมเองเทรดผิดวินัย สองเรื่องนี้แก้คนละอย่าง ตลาดเปลี่ยนก็ปรับกลยุทธ์ ผมผิดวินัยก็ปรับตัวเอง และทุกเดือนครั้งหนึ่ง ผมจะทดสอบย้อนหลังกลยุทธ์หลักกับข้อมูลที่ผ่านมา เพื่อยืนยันว่ามันยังมีความได้เปรียบอยู่จริง กระบวนการทั้งหมดนี้ใช้เวลาไม่

คำถามที่พบบ่อย

"kỹ thuật phân tích dữ liệu" แปลว่าอะไร และเกี่ยวข้องกับการเทรดอย่างไร?

"kỹ thuật phân tích dữ liệu" เป็นภาษาเวียดนาม แปลตรงตัวได้ว่า "เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล" ซึ่งหมายถึงกระบวนการรวบรวม จัดระเบียบ และแปลความหมายจากข้อมูลดิบให้กลายเป็นสิ่งที่เราใช้ตัดสินใจได้จริง ในบริบทของการเทรดฟอเร็กซ์ ข้อมูลดิบก็คือราคาบนกราฟ แท่งเทียน ข่าวเศรษฐกิจ ค่าเงินเฟ้อ และดอกเบี้ย ทั้งหมดนี้ต้องถูกคัดกรองและแปลความหมายก่อนนำไปใช้ตัดสินใจซื้อขายจริง ประสบการณ์กว่า 13 ปีของผมกับ XM ยืนยันได้ว่า คนที่ชนะในตลาดไม่ใช่คนที่มีข้อมูลมากที่สุด แต่คือคนที่รู้วิธีคัดกรองและแปลความหมายข้อมูลได้ดีที่สุด เทคนิคเหล่านี้ไม่ได้ใช้ได้แค่กับการเทรด แต่ยังประยุกต์ใช้กับธุรกิจออนไลน์และการพัฒนาระบบไอทีได้อีกด้วย จึงเป็นหัวข้อที่ได้รับความนิยมสูงในหมู่นักเทรดและผู้สนใจด้านข้อมูล

เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลมีกี่ระดับ และมือใหม่ควรเริ่มจากระดับไหน?

เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลแบ่งออกเป็น 4 ระดับหลัก ๆ ครับ ระดับแรกคือการวิเคราะห์เชิงพรรณนา ที่ตอบคำถามว่า "เกิดอะไรขึ้น" เช่น การอ่านกราฟแท่งเทียนหรือดูยอดขายรายเดือน ระดับที่สองคือการวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย ตอบว่า "ทำไมถึงเกิดขึ้น" ระดับที่สามคือการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ ตอบว่า "จะเกิดอะไรขึ้นต่อไป" ซึ่งปัญญาประดิษฐ์มีบทบาทมากในปี 2026 นี้ และระดับสุดท้ายคือการวิเคราะห์เชิงบริบูรณ์ ที่ตอบว่า "ควรทำอะไร" ถือเป็นขั้นสูงสุดของการตัดสินใจ สำหรับมือใหม่ ผมแนะนำให้เริ่มจากระดับพรรณนาก่อนเสมอ เพราะหลายคนอยากกระโดดไปพยากรณ์ราคาทันทีโดยที่ยังไม่เข้าใจว่าข้อมูลในอดีตเคยเล่าเรื่องอะไรให้เราฟัง การอ่านกราฟให้เป็น การจดสมุดเทรด และการบันทึกผลการเทรดแต่ละไม้ คือพื้นฐานที่สำคัญที่สุด จากประสบการณ์ที่ผมเห็นเทรดเดอร์มาหลายพันคน คนที่ทำกำไรได้ต่อเนื่องกว่าสิบปีล้วนเป็นคนที่จดบันทึกข้อมูลของตัวเองอย่างเคร่งครัด

องค์ประกอบสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลมีอะไรบ้าง และถ้ามองข้ามจะเกิดอะไรขึ้น?

ก่อนเริ่มวิเคราะห์ข้อมูลใด ๆ ต้องเข้าใจองค์ประกอบพื้นฐาน 4 อย่างให้ครบ ไม่เช่นนั้นผลลัพธ์จะบิดเบี้ยวทั้งหมดไม่ว่าเครื่องมือจะดีแค่ไหน ประการแรกคือแหล่งข้อมูล ข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถือจะให้ผลวิเคราะห์ที่ไม่น่าเชื่อถือเสมอ เช่น ข้อมูลราคาจากโบรกเกอร์ที่ไม่มีใบอนุญาตอาจมีความคลาดเคลื่อน ทำให้เราวิเคราะห์จากข้อมูลเท็มทั้งระบบ ประการที่สองคือคุณภาพของข้อมูล ต้องตรวจว่ามีค่าที่ขาดหายหรือค่าผิดปกติหรือไม่ เช่น แท่งเทียนที่เกิดจากการเลื่อนออร์เดอร์ช่วงข่าว ถ้าไม่รู้ว่าเป็นสิ่งผิดปกติอาจตีความผิดว่าเป็นการเบรกตลาด ประการที่สามคือบริบท ข้อมูลเดียวกันมีความหมายต่างกันในสถานการณ์ต่างกัน เช่น เยนอ่อนค่าช่วงตลาดกลัวความเสี่ยง

แนะนำเพิ่มเติม

🎯 เปิดบัญชี XM Forex → สมัคร

📱 แอป iCafeFX → ดาวน์โหลด

📊 สัญญาณฟรี → รับสัญญาณ

📚 คู่มือเทรด → SiamCafeBook

🤝 สมัคร Partner XM → pipaffiliates.com/c?c=72816&l=th&p=6