Feature Engineering

```wiki

هندسة الميزات في الخيارات الثنائية

هندسة الميزات (Feature Engineering) هي عملية اختيار وتحويل وإنشاء ميزات جديدة من البيانات الأولية لتحسين أداء نماذج التعلم الآلي المستخدمة في التداول بالخيارات الثنائية. تعتبر هذه العملية حاسمة لأن جودة الميزات تؤثر بشكل مباشر على قدرة النموذج على التنبؤ بدقة باتجاه سعر الأصل الأساسي. في عالم الخيارات الثنائية، حيث الدقة والسرعة ضروريان لتحقيق الربح، فإن هندسة الميزات الجيدة يمكن أن تحدث فرقاً كبيراً.

أهمية هندسة الميزات في الخيارات الثنائية

البيانات الأولية التي نحصل عليها من مصادر مختلفة، مثل أسعار الأسهم، ومؤشرات الاقتصاد الكلي، وحجم التداول، غالباً ما تكون غير كافية لتدريب نموذج فعال. قد تكون البيانات مفقودة، أو غير دقيقة، أو غير ذات صلة بالمشكلة التي نحاول حلها. هنا يأتي دور هندسة الميزات.

تحسين الدقة: من خلال إنشاء ميزات أكثر تمثيلاً للأنماط الموجودة في البيانات، يمكننا تحسين قدرة النموذج على التنبؤ بشكل صحيح.
تقليل التعقيد: يمكن للميزات المصممة بعناية تبسيط النموذج وتقليل الحاجة إلى نماذج معقدة للغاية.
اكتشاف علاقات مخفية: يمكن أن تساعد هندسة الميزات في الكشف عن علاقات غير واضحة بين المتغيرات.
التغلب على مشكلة البيانات المفقودة: يمكن استخدام تقنيات هندسة الميزات لملء البيانات المفقودة أو تقليل تأثيرها على النموذج.

مصادر البيانات الأولية

قبل البدء في هندسة الميزات، يجب أن نفهم مصادر البيانات الأولية المتاحة:

أسعار الأصول: بيانات الأسعار التاريخية للأصول الأساسية (الأسهم، العملات، السلع، المؤشرات).
حجم التداول: عدد العقود المتداولة في فترة زمنية معينة.
البيانات الاقتصادية: مؤشرات الاقتصاد الكلي مثل معدلات الفائدة، معدلات التضخم، الناتج المحلي الإجمالي.
الأخبار والمشاعر: تحليل الأخبار والمقالات لتحديد المشاعر السائدة حول الأصل الأساسي.
بيانات دفتر الطلبات: معلومات حول أوامر الشراء والبيع المعلقة.

تقنيات هندسة الميزات

هناك العديد من التقنيات التي يمكن استخدامها في هندسة الميزات. فيما يلي بعض التقنيات الأكثر شيوعاً المستخدمة في تداول الخيارات الثنائية:

1. تحويل البيانات

التطبيع (Normalization) والتوحيد القياسي (Standardization): تغيير مقياس البيانات لجعلها أكثر ملاءمة للخوارزميات المختلفة. التطبيع يغير البيانات لتكون بين 0 و 1، بينما التوحيد القياسي يغير البيانات بحيث يكون لها متوسط 0 وانحراف معياري 1.
التحويل اللوغاريتمي (Log Transformation): يستخدم لتقليل الانحراف في البيانات.
تحويل القوة (Power Transformation): مجموعة من التحويلات التي تهدف إلى جعل البيانات أقرب إلى التوزيع الطبيعي.

2. إنشاء ميزات جديدة

الميزات المتأخرة (Lagged Features): استخدام القيم السابقة لمتغير ما كميزات. على سبيل المثال، استخدام سعر الإغلاق قبل دقيقة واحدة أو قبل 5 دقائق. هذا مفيد لالتقاط الاتجاهات الزمنية.
الميزات المتحركة (Rolling Features): حساب الإحصائيات المتحركة (مثل المتوسطات المتحركة، الانحرافات المعيارية المتحركة) على مدى فترة زمنية معينة. تعتبر المتوسطات المتحركة من الأدوات الشائعة في التحليل الفني.
ميزات الفروق (Difference Features): حساب الفرق بين القيم المتتالية لمتغير ما. يمكن أن يشير إلى التغير في السعر أو الحجم.
ميزات النسب (Ratio Features): حساب نسبة بين متغيرين. على سبيل المثال، نسبة حجم التداول إلى المتوسط المتحرك لحجم التداول.
الميزات التفاعلية (Interaction Features): إنشاء ميزات جديدة عن طريق ضرب أو جمع أو طرح ميزات موجودة. يمكن أن تلتقط التفاعلات بين المتغيرات.

3. الميزات القائمة على المؤشرات الفنية

مؤشر القوة النسبية (RSI): يقيس سرعة وتغير حركة السعر. يعتبر مفيداً لتحديد مناطق ذروة الشراء والبيع.
التباعد التقاربي المتوسط المتحرك (MACD): يظهر العلاقة بين متوسطين متحركين للأسعار. يستخدم لتحديد الاتجاهات وتوليد إشارات الشراء والبيع.
مؤشر ستوكاستيك (Stochastic Oscillator): يقارن سعر الإغلاق الحالي بنطاق أسعاره على مدى فترة زمنية معينة.
بولينجر باند (Bollinger Bands): يعرض نطاقاً حول المتوسط المتحرك، مما يساعد على تحديد التقلبات.
مؤشر ADX (Average Directional Index): يقيس قوة الاتجاه.
مؤشر فيبوناتشي (Fibonacci Retracement): يستخدم لتحديد مستويات الدعم والمقاومة المحتملة.

4. ميزات متقدمة

تحليل المكونات الرئيسية (PCA): تقنية لتقليل الأبعاد تستخدم لتحويل مجموعة من المتغيرات المترابطة إلى مجموعة أصغر من المتغيرات غير المترابطة.
التحليل العنقودي (Clustering): تقنية لتجميع نقاط البيانات المتشابهة معاً.
تحليل السلاسل الزمنية (Time Series Analysis): تقنيات لتحليل البيانات التي تم جمعها على مدى فترة زمنية، مثل ARIMA و LSTM.
تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): تحليل النصوص (الأخبار، وسائل التواصل الاجتماعي) لتحديد المشاعر السائدة حول الأصل الأساسي.

أمثلة عملية لهندسة الميزات في الخيارات الثنائية

لنفترض أننا نريد بناء نموذج للتنبؤ باتجاه سعر زوج العملات EUR/USD على مدى 5 دقائق القادمة.

1. **البيانات الأولية:** أسعار الإغلاق، حجم التداول، مؤشر RSI. 2. **تحويل البيانات:** تطبيع أسعار الإغلاق وحجم التداول. 3. **إنشاء ميزات جديدة:**

   *   الميزات المتأخرة: سعر الإغلاق قبل دقيقة واحدة، قبل دقيقتين، قبل 5 دقائق.
   *   الميزات المتحركة: متوسط متحرك لأسعار الإغلاق على مدى 5 دقائق، 10 دقائق، 20 دقيقة.
   *   ميزات الفروق: الفرق بين سعر الإغلاق الحالي وسعر الإغلاق قبل دقيقة واحدة.
   *   ميزات النسب: نسبة حجم التداول الحالي إلى المتوسط المتحرك لحجم التداول على مدى 5 دقائق.

4. **الميزات القائمة على المؤشرات الفنية:** RSI (14) (أي مؤشر القوة النسبية مع فترة 14). 5. **الميزات التفاعلية:** ضرب RSI (14) في الفرق بين سعر الإغلاق الحالي وسعر الإغلاق قبل دقيقة واحدة.

تقييم الميزات

بعد إنشاء الميزات، من المهم تقييم أهميتها ومدى تأثيرها على أداء النموذج. يمكن استخدام تقنيات مختلفة لتقييم الميزات، مثل:

أهمية الميزات (Feature Importance): تستخدم في نماذج مثل الأشجار العشوائية و Gradient Boosting لتحديد الميزات الأكثر أهمية في التنبؤ.
الارتباط (Correlation): قياس العلاقة بين الميزات والمتغير المستهدف.
اختيار الميزات (Feature Selection): تقنيات لاختيار مجموعة فرعية من الميزات الأكثر أهمية.

أدوات وتقنيات مساعدة

Python: لغة البرمجة الأكثر شيوعاً في مجال علم البيانات و التعلم الآلي.
Pandas: مكتبة Python لتحليل البيانات ومعالجتها.
NumPy: مكتبة Python للحسابات العلمية.
Scikit-learn: مكتبة Python للتعلم الآلي.
TA-Lib: مكتبة Python للتحليل الفني.

استراتيجيات تداول تعتمد على هندسة الميزات

استراتيجية اختراق النطاق (Breakout Strategy): استخدام بولينجر باند لتحديد نقاط الاختراق المحتملة.
استراتيجية التداول مع الاتجاه (Trend Following Strategy): استخدام المتوسطات المتحركة لتحديد الاتجاهات والتداول في اتجاهها.
استراتيجية التداول العكسي (Mean Reversion Strategy): استخدام مؤشر RSI لتحديد مناطق ذروة الشراء والبيع والتداول في الاتجاه المعاكس.
استراتيجية التداول بناءً على الأخبار (News Trading Strategy): استخدام تحليل المشاعر لتحديد تأثير الأخبار على الأسعار والتداول بناءً على ذلك.
استراتيجيات Scalping: تعتمد على ميزات متأخرة وسريعة الاستجابة.
استراتيجيات تداول النطاق (Range Trading): استخدام مستويات الدعم والمقاومة المحددة بمؤشر فيبوناتشي.

نصائح إضافية

فهم الأصل الأساسي: من المهم فهم الأصل الأساسي الذي تتداول به وكيف يتأثر بالعوامل المختلفة.
التجريب المستمر: هندسة الميزات هي عملية تكرارية. يجب عليك تجربة تقنيات مختلفة وتقييم أدائها.
التحقق من الصحة (Validation): تأكد من أن الميزات التي تنشئها تعمل بشكل جيد على بيانات جديدة وغير مرئية.
تجنب الإفراط في التخصيص (Overfitting): تأكد من أن النموذج الخاص بك لا يتعلم الضوضاء في البيانات بدلاً من الأنماط الحقيقية.
تحليل حجم التداول: دمج بيانات حجم التداول في ميزاتك لتحسين الدقة.
استخدام أدوات الرسوم البيانية (Charting Tools): استخدم أدوات الرسوم البيانية لتصور البيانات والميزات الخاصة بك.
تداول الخيارات الثنائية يتضمن مخاطر عالية: تأكد من أنك تفهم المخاطر قبل البدء في التداول.

روابط ذات صلة

```

ابدأ التداول الآن

سجّل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع 10 دولار) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع 5 دولار)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin لتصلك: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات اتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين