Amazon Kinesis Data Analytics: Difference between revisions

Latest revision as of 10:35, 22 April 2025

Amazon Kinesis Data Analytics: دليل شامل للمبتدئين

Amazon Kinesis Data Analytics هي خدمة مُدارة بالكامل من Amazon Web Services (AWS) تتيح لك معالجة وتحليل تدفقات البيانات في الوقت الفعلي باستخدام SQL أو Apache Flink. هذه الخدمة قوية بشكل خاص لتطبيقات مثل مراقبة الأداء، واكتشاف الاحتيال، وتحليل بيانات إنترنت الأشياء (IoT)، وتداول الخيارات الثنائية. في هذا المقال، سنستكشف أساسيات Kinesis Data Analytics، ومكوناتها الرئيسية، وحالات الاستخدام الشائعة، وكيف يمكن استخدامها في تداول الخيارات الثنائية.

ما هي Kinesis Data Analytics؟

Kinesis Data Analytics مبنية على تقنيات معالجة تدفق البيانات الموزعة، مما يسمح لها بمعالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة وكفاءة. تتيح لك كتابة تطبيقات تحليلية باستخدام SQL القياسي (أو Apache Flink لسيناريوهات أكثر تعقيدًا) دون الحاجة إلى إدارة البنية التحتية. هذا يقلل بشكل كبير من التكاليف والجهد المطلوبين لتطوير وتشغيل حلول تحليل البيانات في الوقت الفعلي.

مكونات Kinesis Data Analytics الرئيسية

Kinesis Data Streams: مصدر البيانات الأساسي. يعمل كمخزن مؤقت دائم لتسجيل تدفقات البيانات. Kinesis Data Streams هو نقطة الدخول للبيانات التي ستتم معالجتها.
Kinesis Data Firehose: يستخدم لتسليم البيانات المعالجة إلى وجهات مختلفة، مثل Amazon S3، Amazon Redshift، Amazon Elasticsearch Service، أو خدمات أخرى. Kinesis Data Firehose يوفر طريقة بسيطة لتحميل البيانات.
Kinesis Data Analytics Application: التطبيق الذي يحتوي على التعليمات البرمجية (SQL أو Flink) التي تحدد كيفية معالجة البيانات. تطبيق Kinesis Data Analytics هو جوهر عملية التحليل.
Apache Flink: إطار عمل مفتوح المصدر لمعالجة تدفق البيانات. يوفر مرونة وقوة أكبر من SQL، ولكنه يتطلب معرفة برمجية متقدمة. Apache Flink مفيد للتحليلات المعقدة.
SQL: لغة الاستعلام الهيكلية القياسية. Kinesis Data Analytics يدعم مجموعة فرعية من SQL، مما يجعله سهل الاستخدام للمحللين الذين لديهم بالفعل خبرة في SQL. SQL هو خيار سهل للمبتدئين.

حالات الاستخدام الشائعة

مراقبة الأداء: تتبع مقاييس الأداء للتطبيقات والخوادم في الوقت الفعلي.
اكتشاف الاحتيال: تحديد الأنماط المشبوهة في البيانات المالية أو بيانات المستخدم.
تحليل بيانات إنترنت الأشياء (IoT): معالجة البيانات من أجهزة الاستشعار والتحكم في الوقت الفعلي.
تحليل بيانات النقر: تتبع سلوك المستخدم على مواقع الويب والتطبيقات. تحليل بيانات النقر يساعد في فهم سلوك المستخدم.
تداول الخيارات الثنائية: تحليل أسعار الأسهم والعملات المشفرة في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات تداول مستنيرة.

Kinesis Data Analytics وتداول الخيارات الثنائية

يمكن استخدام Kinesis Data Analytics لتحليل تدفقات البيانات المالية في الوقت الفعلي، مما يساعد المتداولين في اتخاذ قرارات تداول أكثر دقة في سوق الخيارات الثنائية. إليك بعض الطرق التي يمكن بها استخدامها:

تحليل المؤشرات الفنية: حساب المؤشرات الفنية مثل المتوسطات المتحركة، ومؤشر القوة النسبية (RSI)، وخطوط بولينجر مباشرة من تدفق البيانات. المتوسطات المتحركة، مؤشر القوة النسبية، وخطوط بولينجر كلها أدوات تحليلية مهمة.
اكتشاف الأنماط: تحديد الأنماط السعرية التي قد تشير إلى فرص تداول. أنماط الشموع اليابانية والأنماط الرسومية يمكن اكتشافها باستخدام Kinesis Data Analytics.
مراقبة حجم التداول: تتبع حجم التداول لتأكيد قوة الاتجاهات السعرية. حجم التداول هو مؤشر رئيسي للنشاط في السوق.
التنبؤ بالأسعار: استخدام نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بأسعار الأصول. التعلم الآلي يمكن أن يحسن دقة التنبؤ.
إنشاء تنبيهات: تلقي تنبيهات عندما تتجاوز الأسعار أو الأحجام حدودًا معينة. التنبيهات تساعد في الاستجابة السريعة لتغيرات السوق.

مثال بسيط: حساب المتوسط المتحرك

لنفترض أنك تريد حساب المتوسط المتحرك لمدة 5 دقائق لسعر سهم معين. يمكنك استخدام SQL في Kinesis Data Analytics لتنفيذ ذلك:

```sql SELECT

   window_average(price) OVER (PARTITION BY symbol ORDER BY timestamp ASC ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average

FROM

   stock_prices

WHERE

   symbol = 'AAPL'

```

في هذا المثال، `stock_prices` هو جدول يمثل تدفق بيانات أسعار الأسهم، و`price` هو عمود السعر، و`symbol` هو رمز السهم، و`timestamp` هو الطابع الزمني.

أفضل الممارسات

تصميم التطبيق بعناية: تأكد من أن التطبيق مصمم للتعامل مع حجم البيانات المتوقع.
اختيار اللغة المناسبة: إذا كنت بحاجة إلى مرونة أكبر، فاستخدم Apache Flink. وإلا، فإن SQL قد يكون كافيًا.
مراقبة الأداء: راقب أداء التطبيق بانتظام للتأكد من أنه يعمل بكفاءة.
الأمان: تأمين الوصول إلى بياناتك وتطبيقاتك. أمن البيانات أمر بالغ الأهمية.

استراتيجيات تداول إضافية مرتبطة

روابط ذات صلة

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

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

@@ Line 1: / Line 1: @@
-## Amazon Kinesis Data Analytics: دليل شامل للمبتدئين
+== Amazon Kinesis Data Analytics: دليل شامل للمبتدئين ==
-'''Amazon Kinesis Data Analytics''' هي خدمة تتيح لك تحليل بيانات البث في الوقت الفعلي باستخدام SQL أو Apache Flink. هذه الخدمة قوية بشكل خاص للمتداولين في [[الخيارات الثنائية]]، حيث يمكنها معالجة كميات هائلة من بيانات السوق بشكل مستمر لتحديد فرص التداول المحتملة. في هذا المقال، سنستكشف أساسيات Kinesis Data Analytics وكيف يمكن استخدامها لتحسين استراتيجيات التداول الخاصة بك.
+'''Amazon Kinesis Data Analytics''' هي خدمة مُدارة بالكامل من Amazon Web Services (AWS) تتيح لك معالجة وتحليل تدفقات البيانات في الوقت الفعلي باستخدام SQL أو Apache Flink. هذه الخدمة قوية بشكل خاص لتطبيقات مثل مراقبة الأداء، واكتشاف الاحتيال، وتحليل بيانات إنترنت الأشياء (IoT)، وتداول الخيارات الثنائية. في هذا المقال، سنستكشف أساسيات Kinesis Data Analytics، ومكوناتها الرئيسية، وحالات الاستخدام الشائعة، وكيف يمكن استخدامها في تداول الخيارات الثنائية.
-== ما هو Kinesis Data Analytics؟ ==
+== ما هي Kinesis Data Analytics؟ ==
-تعتبر Kinesis Data Analytics جزءًا من مجموعة خدمات Amazon Kinesis، والتي تركز على معالجة بيانات البث. على عكس معالجة البيانات الدفعية (Batch processing) التي تتعامل مع البيانات المخزنة، تتعامل Kinesis Data Analytics مع البيانات أثناء تدفقها، مما يوفر رؤى في الوقت الفعلي. هذا أمر بالغ الأهمية في أسواق المال، حيث يمكن أن تتغير الظروف بسرعة.
+Kinesis Data Analytics مبنية على تقنيات معالجة تدفق البيانات الموزعة، مما يسمح لها بمعالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة وكفاءة.  تتيح لك كتابة تطبيقات تحليلية باستخدام SQL القياسي (أو Apache Flink لسيناريوهات أكثر تعقيدًا) دون الحاجة إلى إدارة البنية التحتية.  هذا يقلل بشكل كبير من التكاليف والجهد المطلوبين لتطوير وتشغيل حلول تحليل البيانات في الوقت الفعلي.
-== المكونات الرئيسية ==
+== مكونات Kinesis Data Analytics الرئيسية ==
-*   '''Kinesis Data Streams:''' المصدر الأساسي للبيانات. هنا يتم جمع البيانات المتدفقة مثل أسعار الأسهم، وحجم التداول، وبيانات المؤشرات الفنية. [[Kinesis Data Streams]] يوفر قابلية التوسع والمتانة اللازمة للتعامل مع تدفقات البيانات الكبيرة.
+*   '''Kinesis Data Streams:'''  مصدر البيانات الأساسي.  يعمل كمخزن مؤقت دائم لتسجيل تدفقات البيانات.  [[Kinesis Data Streams]] هو نقطة الدخول للبيانات التي ستتم معالجتها.
-*   '''Kinesis Data Analytics Application:''' التطبيق الذي يحلل البيانات. يمكنك اختيار استخدام SQL أو Apache Flink لكتابة تعليمات برمجية المعالجة.
+*   '''Kinesis Data Firehose:'''  يستخدم لتسليم البيانات المعالجة إلى وجهات مختلفة، مثل Amazon S3، Amazon Redshift، Amazon Elasticsearch Service، أو خدمات أخرى. [[Kinesis Data Firehose]] يوفر طريقة بسيطة لتحميل البيانات.
-*   '''Kinesis Data Firehose:''' وجهة البيانات المُعالجة. يمكن إرسال البيانات إلى قواعد بيانات، أو أنظمة تخزين، أو خدمات أخرى مثل Amazon S3 أو Amazon Redshift. [[Kinesis Data Firehose]] يضمن تسليم البيانات بشكل موثوق وآمن.
+*   '''Kinesis Data Analytics Application:'''  التطبيق الذي يحتوي على التعليمات البرمجية (SQL أو Flink) التي تحدد كيفية معالجة البيانات.  [[تطبيق Kinesis Data Analytics]] هو جوهر عملية التحليل.
-*   '''Apache Flink:''' محرك معالجة البيانات مفتوح المصدر. يوفر إمكانات معالجة قوية ومرونة عالية. [[Apache Flink]] يسمح لك بتنفيذ تحليلات معقدة مثل الكشف عن الاحتيال والتنبؤ.
+*   '''Apache Flink:'''  إطار عمل مفتوح المصدر لمعالجة تدفق البيانات.  يوفر مرونة وقوة أكبر من SQL، ولكنه يتطلب معرفة برمجية متقدمة. [[Apache Flink]] مفيد للتحليلات المعقدة.
-*   '''SQL:''' لغة الاستعلام الهيكلية. يوفر طريقة بسيطة وفعالة لتحليل البيانات، خاصة للمستخدمين الذين ليس لديهم خبرة كبيرة في البرمجة. [[SQL]] يمكن استخدامه لتنفيذ استعلامات بسيطة ومعقدة على بيانات البث.
+*   '''SQL:''' لغة الاستعلام الهيكلية القياسية. Kinesis Data Analytics يدعم مجموعة فرعية من SQL، مما يجعله سهل الاستخدام للمحللين الذين لديهم بالفعل خبرة في SQL. [[SQL]] هو خيار سهل للمبتدئين.
-== كيف يمكن لـ Kinesis Data Analytics مساعدة متداولي الخيارات الثنائية؟ ==
+== حالات الاستخدام الشائعة ==
-Kinesis Data Analytics يمكن أن توفر ميزة كبيرة للمتداولين في [[الخيارات الثنائية]] من خلال:
+*   '''مراقبة الأداء:'''  تتبع مقاييس الأداء للتطبيقات والخوادم في الوقت الفعلي.
+*   '''اكتشاف الاحتيال:'''  تحديد الأنماط المشبوهة في البيانات المالية أو بيانات المستخدم.
+*   '''تحليل بيانات إنترنت الأشياء (IoT):'''  معالجة البيانات من أجهزة الاستشعار والتحكم في الوقت الفعلي.
+*   '''تحليل بيانات النقر:'''  تتبع سلوك المستخدم على مواقع الويب والتطبيقات.  [[تحليل بيانات النقر]] يساعد في فهم سلوك المستخدم.
+*   '''تداول الخيارات الثنائية:'''  تحليل أسعار الأسهم والعملات المشفرة في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات تداول مستنيرة.
-*   '''التحليل الفني في الوقت الفعلي:''' حساب المؤشرات الفنية مثل المتوسطات المتحركة (Moving Averages)، ومؤشر القوة النسبية (RSI)، وMACD على بيانات الأسعار المتدفقة. [[التحليل الفني]] يساعد على تحديد الاتجاهات ونقاط الدخول والخروج المحتملة.
+== Kinesis Data Analytics وتداول الخيارات الثنائية ==
-*   '''الكشف عن الأنماط:''' تحديد أنماط الرسوم البيانية مثل الرأس والكتفين (Head and Shoulders)، والقمم والقيعان المزدوجة (Double Tops and Bottoms) في الوقت الفعلي. [[أنماط الرسوم البيانية]] توفر رؤى حول معنويات السوق.
-*   '''تنبؤات الأسعار:''' استخدام نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بأسعار الأصول بناءً على البيانات التاريخية والحالية. [[التنبؤ بالأسعار]] يمكن أن يساعد في اتخاذ قرارات تداول مستنيرة.
-*   '''إدارة المخاطر:''' تتبع وتقييم المخاطر المرتبطة بصفقات التداول المختلفة. [[إدارة المخاطر]] ضرورية لحماية رأس المال.
-*   '''التداول الخوارزمي:''' تنفيذ استراتيجيات التداول تلقائيًا بناءً على شروط محددة مسبقًا. [[التداول الخوارزمي]] يمكن أن يساعد في الاستفادة من فرص التداول السريعة.
-== مثال على تطبيق Kinesis Data Analytics لخيارات ثنائية ==
+يمكن استخدام Kinesis Data Analytics لتحليل تدفقات البيانات المالية في الوقت الفعلي، مما يساعد المتداولين في اتخاذ قرارات تداول أكثر دقة في سوق [[الخيارات الثنائية]]. إليك بعض الطرق التي يمكن بها استخدامها:
-لنفترض أنك تريد إنشاء تطبيق Kinesis Data Analytics يقوم بتنبيهك عندما يتجاوز مؤشر القوة النسبية (RSI) مستوى معين، مما يشير إلى ظروف ذروة الشراء أو ذروة البيع.
+*   '''تحليل المؤشرات الفنية:'''  حساب المؤشرات الفنية مثل المتوسطات المتحركة، ومؤشر القوة النسبية (RSI)، وخطوط بولينجر مباشرة من تدفق البيانات.  [[المتوسطات المتحركة]]، [[مؤشر القوة النسبية]]، و[[خطوط بولينجر]] كلها أدوات تحليلية مهمة.
+*   '''اكتشاف الأنماط:'''  تحديد الأنماط السعرية التي قد تشير إلى فرص تداول.  [[أنماط الشموع اليابانية]] و[[الأنماط الرسومية]] يمكن اكتشافها باستخدام Kinesis Data Analytics.
+*   '''مراقبة حجم التداول:'''  تتبع حجم التداول لتأكيد قوة الاتجاهات السعرية.  [[حجم التداول]] هو مؤشر رئيسي للنشاط في السوق.
+*   '''التنبؤ بالأسعار:'''  استخدام نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بأسعار الأصول.  [[التعلم الآلي]] يمكن أن يحسن دقة التنبؤ.
+*   '''إنشاء تنبيهات:'''  تلقي تنبيهات عندما تتجاوز الأسعار أو الأحجام حدودًا معينة.  [[التنبيهات]] تساعد في الاستجابة السريعة لتغيرات السوق.
-.  '''إعداد Kinesis Data Stream:''' قم بإعداد Kinesis Data Stream لاستقبال بيانات أسعار الأصول التي تتداولها.
+== مثال بسيط: حساب المتوسط المتحرك ==
-.  '''إنشاء تطبيق Kinesis Data Analytics:''' قم بإنشاء تطبيق Kinesis Data Analytics باستخدام SQL.
-.  '''كتابة استعلام SQL:''' استخدم استعلام SQL لحساب RSI في الوقت الفعلي ومراقبة قيمته.
-    ```sql
-    SELECT
-      *,
-      RSI
-    FROM
-      (
-        SELECT
-          timestamp,
-          price,
-          AVG(price) OVER (ORDER BY timestamp ASC ROWS BETWEEN 13 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS avg_price,
-          STDEV(price) OVER (ORDER BY timestamp ASC ROWS BETWEEN 13 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS std_dev
-        FROM
-          KinesisDataStream
-      )
-    WHERE
-      RSI > 70 OR RSI < 30;
-    ```
-.  '''تكوين Kinesis Data Firehose:''' قم بتكوين Kinesis Data Firehose لإرسال التنبيهات إلى خدمة إشعارات مثل Amazon SNS أو Amazon CloudWatch.
-== استراتيجيات التداول والتحليل الفني ذات الصلة ==
+لنفترض أنك تريد حساب المتوسط المتحرك لمدة 5 دقائق لسعر سهم معين. يمكنك استخدام SQL في Kinesis Data Analytics لتنفيذ ذلك:
-*   [[استراتيجية مارتينجال]]
+```sql
-*   [[استراتيجية فيبوناتشي]]
+SELECT
-*   [[استراتيجية الاختراق]]
+    window_average(price) OVER (PARTITION BY symbol ORDER BY timestamp ASC ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average
-*   [[استراتيجية المتوسطات المتحركة المتقاطعة]]
+FROM
-*   [[استراتيجية بولينجر باند]]
+    stock_prices
-*   [[مؤشر ستوكاستيك]]
+WHERE
-*   [[مؤشر الماكد]]
+    symbol = 'AAPL'
-*   [[خطوط الاتجاه]]
+```
-*   [[دعم ومقاومة]]
-*   [[تحليل الحجم]]
-*   [[التحليل الأساسي]]
-*   [[تحليل المشاعر]]
-*   [[نظرية الموجات إليوت]]
-*   [[الأنماط الشموع اليابانية]]
-*   [[التداول المتأرجح]]
-== اعتبارات مهمة ==
+في هذا المثال، `stock_prices` هو جدول يمثل تدفق بيانات أسعار الأسهم، و`price` هو عمود السعر، و`symbol` هو رمز السهم، و`timestamp` هو الطابع الزمني.
-*   '''التكلفة:''' يمكن أن تكون Kinesis Data Analytics مكلفة، خاصة بالنسبة لتدفقات البيانات الكبيرة. يجب عليك مراقبة استخدامك بعناية وتحسين تكوينك.
+== أفضل الممارسات ==
-*   '''التعقيد:''' قد يكون إعداد Kinesis Data Analytics معقدًا، خاصة إذا لم تكن لديك خبرة في خدمات Amazon Web Services.
-*   '''الزمن:''' تتطلب معالجة البيانات في الوقت الفعلي زمن استجابة منخفض. يجب عليك التأكد من أن تطبيقك مُحسَّن للأداء.
-*   '''الأمان:''' يجب عليك حماية بياناتك من الوصول غير المصرح به. استخدم ميزات الأمان التي توفرها Amazon Web Services.
-== الخلاصة ==
+*   '''تصميم التطبيق بعناية:'''  تأكد من أن التطبيق مصمم للتعامل مع حجم البيانات المتوقع.
+*   '''اختيار اللغة المناسبة:'''  إذا كنت بحاجة إلى مرونة أكبر، فاستخدم Apache Flink.  وإلا، فإن SQL قد يكون كافيًا.
+*   '''مراقبة الأداء:'''  راقب أداء التطبيق بانتظام للتأكد من أنه يعمل بكفاءة.
+*   '''الأمان:'''  تأمين الوصول إلى بياناتك وتطبيقاتك.  [[أمن البيانات]] أمر بالغ الأهمية.
-Amazon Kinesis Data Analytics هي أداة قوية يمكن أن تساعد متداولي [[الخيارات الثنائية]] على تحسين استراتيجياتهم واتخاذ قرارات تداول أكثر استنارة. من خلال معالجة بيانات البث في الوقت الفعلي، يمكنك الحصول على رؤى قيمة حول الأسواق المالية والاستفادة من فرص التداول المحتملة. تذكر دائمًا إدارة المخاطر واستخدام أدوات التحليل بحكمة.
+== استراتيجيات تداول إضافية مرتبطة ==
-{| class="wikitable"
+*   [[استراتيجية الاختراق]]
-|+ مقارنة بين Kinesis Data Analytics وخدمات أخرى
+*   [[استراتيجية الارتداد]]
-| الخدمة | الوصف | الاستخدامات الرئيسية |
+*   [[استراتيجية تداول الاتجاه]]
-|---|---|---|
+*   [[استراتيجية المضاربة]]
-| Kinesis Data Analytics | تحليل بيانات البث في الوقت الفعلي باستخدام SQL أو Flink | التداول الخوارزمي، الكشف عن الاحتيال، مراقبة الأداء |
+*   [[استراتيجية التداول اليومي]]
-| Amazon EMR | معالجة البيانات الدفعية باستخدام Hadoop وSpark | معالجة البيانات التاريخية، التحليلات المعقدة |
+*   [[استراتيجية التداول المتأرجح]]
-| Amazon Athena | الاستعلام عن البيانات المخزنة في Amazon S3 باستخدام SQL | التحليلات الاستكشافية، إعداد التقارير |
+*   [[استراتيجية مارتينجال]]
-| Amazon QuickSight | خدمة ذكاء الأعمال (BI) لإنشاء تصورات ولوحات معلومات | مراقبة الأداء، تحليل الاتجاهات |
+*   [[استراتيجية فيبوناتشي]]
-|}
+*   [[استراتيجية المتوسطات المتحركة المتقاطعة]]
+*   [[استراتيجية بولينجر باندز]]
+*   [[استراتيجية RSI]]
+*   [[استراتيجية MACD]]
+*   [[استراتيجية Ichimoku Cloud]]
+*   [[استراتيجية Elliot Wave]]
+*   [[استراتيجية Price Action]]
-[[Amazon Web Services]]
+== روابط ذات صلة ==
-[[تحليل البيانات]]
-[[بيانات البث]]
+*   [[Amazon Web Services (AWS)]]
-[[السحابة الإلكترونية]]
+*   [[Amazon Kinesis]]
-[[التعلم الآلي]]
+*   [[Amazon S3]]
-[[تداول الخيارات]]
+*   [[Amazon Redshift]]
-[[الخدمات السحابية]]
+*   [[Amazon Elasticsearch Service]]
-[[البيانات الضخمة]]
+*   [[تحليل البيانات في الوقت الفعلي]]
-[[Apache Kafka]]
+*   [[معالجة تدفق البيانات]]
-[[Amazon S3]]
+*   [[التعلم الآلي]]
-[[Amazon CloudWatch]]
+*   [[البيانات الضخمة]]
-[[Amazon SNS]]
+*   [[تحليل البيانات]]
-[[Amazon Redshift]]
+*   [[تداول الخيارات]]
-[[تحليل البيانات في الوقت الفعلي]]
+*   [[الأسهم]]
-[[تداول البيانات]]
+*   [[العملات المشفرة]]
-[[تطبيقات البيانات]]
+*   [[تداول الفوركس]]
-[[معالجة البيانات]]
+*   [[التحليل الفني]]
-[[تحليل البيانات المالية]]
+*   [[التحليل الأساسي]]
-[[مؤشرات التداول]]
+*   [[إدارة المخاطر]]
+*   [[تحليل حجم التداول]]
+*   [[تداول الخوارزمي]]
+*   [[التداول عالي التردد]]
-[[Category:تحليلات_بيانات_Amazon]]
+[[Category:تحليلات_بيانات_الويب]]
 == ابدأ التداول الآن ==