Azure Data Explorer: Difference between revisions

Latest revision as of 18:01, 22 April 2025

Azure Data Explorer: دليل شامل للمبتدئين

Azure Data Explorer (Kusto) هو نظام تحليل بيانات سريع وقابل للتوسع، مصمم خصيصًا للعمل مع كميات هائلة من بيانات السلاسل الزمنية، مثل بيانات التداول في أسواق العملات المشفرة، بيانات الخيار الثنائي، أو بيانات التحليل الفني. يهدف إلى تمكين المستخدمين من استكشاف البيانات، وتحليلها، واستخلاص رؤى قيمة منها بسرعة وكفاءة. هذا الدليل موجه للمبتدئين الراغبين في فهم أساسيات Azure Data Explorer وكيف يمكن استخدامه في سياق تداول الخيارات الثنائية وتحليل الأسواق المالية.

ما هو Azure Data Explorer؟

Azure Data Explorer ليس مجرد قاعدة بيانات تقليدية. إنه محرك استعلامات مصمم للتعامل مع البيانات المتدفقة (Streaming Data) والبيانات التاريخية (Historical Data) على حد سواء. يستخدم لغة استعلامات قوية تسمى Kusto Query Language (KQL) والتي تمكن المستخدمين من كتابة استعلامات معقدة بسهولة نسبية. يتميز Azure Data Explorer بالقدرة على معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة فائقة، مما يجعله مثاليًا لتحليل بيانات حجم التداول في الوقت الفعلي، واكتشاف أنماط الرسوم البيانية، وتقييم مؤشرات فنية.

المكونات الرئيسية

Clusters (المجموعات): هي الوحدات الأساسية في Azure Data Explorer. تتكون المجموعة من واحد أو أكثر من عقد الحوسبة التي تقوم بمعالجة البيانات.
Databases (قواعد البيانات): تحتوي على جداول البيانات. يمكن أن تحتوي المجموعة الواحدة على العديد من قواعد البيانات.
Tables (الجداول): تحتوي على البيانات الفعلية. تُخزن البيانات في الجداول بتنسيق عمودي (Columnar Format)، مما يتيح الوصول السريع إلى البيانات ذات الصلة.
Functions (الدوال): تسمح لك بتوسيع وظائف KQL وتنفيذ عمليات مخصصة.
Ingestion (الاستيعاب): عملية إدخال البيانات إلى Azure Data Explorer من مصادر مختلفة.

حالات الاستخدام في تداول الخيارات الثنائية والتحليل المالي

تحليل بيانات السوق في الوقت الفعلي: يمكن استخدام Azure Data Explorer لتحليل بيانات الأسعار، وحجم التداول، وعمق السوق في الوقت الفعلي، مما يساعد المتداولين على اتخاذ قرارات مستنيرة.
تطوير استراتيجيات تداول آلية: يمكن دمج Azure Data Explorer مع أنظمة التداول الآلية (Automated Trading Systems) لتنفيذ استراتيجيات تداول بناءً على معايير محددة.
اكتشاف أنماط الرسوم البيانية: يمكن استخدام KQL لتحديد نماذج الشموع اليابانية مثل الابتلاع الشرائي و الابتلاع البيعي و النماذج الدببية و النماذج الصعودية.
تقييم مؤشرات فنية: يمكن حساب مؤشر القوة النسبية (RSI)، مؤشر الماكد (MACD)، المتوسطات المتحركة (Moving Averages)، خطوط بولينجر (Bollinger Bands)، وغيرها من المؤشرات الفنية مباشرة داخل KQL.
تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): يمكن تحليل بيانات الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي لتحديد المشاعر العامة تجاه أصل معين، مما قد يؤثر على قرارات التداول.
إدارة المخاطر: يمكن استخدام Azure Data Explorer لتحديد وتقييم المخاطر المرتبطة باستراتيجيات التداول المختلفة.

Kusto Query Language (KQL) الأساسيات

KQL هي لغة استعلامات قوية وسهلة التعلم. إليك بعض الأمثلة الأساسية:

عرض جميع البيانات من جدول:

   Table

تحديد عدد الصفوف في جدول:

   Table | count

تصفية البيانات بناءً على شرط:

   Table | where Price > 100

ترتيب البيانات:

   Table | order by Timestamp asc

تجميع البيانات:

   Table | summarize AvgPrice = avg(Price) by Symbol

استيعاب البيانات (Data Ingestion)

يمكن استيعاب البيانات في Azure Data Explorer من مصادر متنوعة، بما في ذلك:

Event Hubs: لبيانات التدفق في الوقت الفعلي.
Blob Storage: لبيانات الدفعات.
API: من خلال واجهات برمجة التطبيقات.
Streaming Analytics: لتحليل البيانات في الوقت الفعلي.

مقارنة مع قواعد البيانات الأخرى

| الميزة | Azure Data Explorer | قواعد البيانات التقليدية (SQL Server, MySQL) | |---|---|---| | التركيز | تحليل البيانات الضخمة، السلاسل الزمنية | إدارة البيانات المعاملاتية | | لغة الاستعلامات | KQL | SQL | | الأداء | سريع جدًا في تحليل البيانات الضخمة | أداء جيد في العمليات المعاملاتية | | قابلية التوسع | قابلة للتوسع أفقيًا بسهولة | قد تتطلب المزيد من الجهد للتوسع |

استراتيجيات التداول المتقدمة باستخدام Azure Data Explorer

تداول الاتجاه (Trend Following): تحديد الاتجاهات الصاعدة والهابطة باستخدام المتوسطات المتحركة و خطوط الاتجاه.
تداول الاختراق (Breakout Trading): تحديد نقاط الاختراق في مستويات الدعم والمقاومة.
تداول الانعكاس (Reversal Trading): تحديد نقاط الانعكاس المحتملة في الاتجاه.
تداول النطاق (Range Trading): تداول في نطاق سعري محدد.
التحليل الإحصائي: استخدام الانحراف المعياري و الارتباط لتحديد الفرص التجارية.
تحليل الحجم (Volume Analysis): استخدام حجم التداول لتأكيد الاتجاهات وتحديد نقاط الدخول والخروج.
تحليل أنماط الرسوم البيانية (Chart Pattern Analysis): تحديد الرأس والكتفين و المثلثات و المربعات.
تحليل الموجات إليوت (Elliott Wave Analysis): تحديد موجات إليوت للتنبؤ بتحركات الأسعار المستقبلية.
تداول الخوارزمي (Algorithmic Trading): أتمتة استراتيجيات التداول باستخدام KQL.
تحليل التباعد (Divergence Analysis): تحديد التباعد بين السعر والمؤشرات الفنية.
تحليل فيبوناتشي (Fibonacci Analysis): استخدام نسب فيبوناتشي لتحديد مستويات الدعم والمقاومة.
تداول الأخبار (News Trading): تحليل الأخبار والأحداث الاقتصادية لتحديد الفرص التجارية.
تداول المواسم (Seasonal Trading): تحديد الأنماط الموسمية في الأسعار.
تداول القيمة (Value Trading): تحديد الأصول المقومة بأقل من قيمتها الحقيقية.
تداول الزخم (Momentum Trading): تداول الأصول التي تظهر زخمًا قويًا.

الموارد الإضافية

الخلاصة

Azure Data Explorer هو أداة قوية لتحليل البيانات الضخمة، خاصة في سياق الأسواق المالية وتداول الخيارات الثنائية. من خلال فهم المكونات الرئيسية، ولغة KQL، وعملية استيعاب البيانات، يمكن للمتداولين والمحللين الاستفادة من هذه الخدمة لاستكشاف البيانات، وتحليلها، واستخلاص رؤى قيمة تساعدهم على اتخاذ قرارات تداول أفضل.

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: @@
-# Azure Data Explorer: دليل شامل للمبتدئين
+=== Azure Data Explorer: دليل شامل للمبتدئين ===
-'''Azure Data Explorer''' (Kusto) هو خدمة تحليل بيانات سريعة وقابلة للتطوير بدرجة كبيرة، مصممة خصيصًا للعمل مع بيانات السجلات والبيانات المتدفقة. يستخدم على نطاق واسع في مجالات مثل [[إنترنت الأشياء]]، و[[تحليلات التطبيقات]]، و[[أمن الشبكات]]، وبالطبع، تحليل بيانات [[الأسواق المالية]] بما في ذلك [[العملات المشفرة]] و [[تداول الخيارات الثنائية]]. يهدف هذا المقال إلى تقديم نظرة عامة شاملة للمبتدئين حول Azure Data Explorer، مع التركيز على كيفية استخدامه في سياق تداول الخيارات الثنائية.
+'''Azure Data Explorer''' (Kusto) هو نظام تحليل بيانات سريع وقابل للتوسع، مصمم خصيصًا للعمل مع كميات هائلة من بيانات السلاسل الزمنية، مثل بيانات التداول في أسواق [[العملات المشفرة]]، بيانات [[الخيار الثنائي]]، أو بيانات [[التحليل الفني]].  يهدف إلى تمكين المستخدمين من استكشاف البيانات، وتحليلها، واستخلاص رؤى قيمة منها بسرعة وكفاءة. هذا الدليل موجه للمبتدئين الراغبين في فهم أساسيات Azure Data Explorer وكيف يمكن استخدامه في سياق تداول [[الخيارات الثنائية]] وتحليل الأسواق المالية.
 == ما هو Azure Data Explorer؟ ==
-ببساطة، Azure Data Explorer هو قاعدة بيانات مصممة للاستعلام عن كميات هائلة من البيانات بسرعة وكفاءة. على عكس قواعد البيانات العلائقية التقليدية مثل [[SQL Server]]، يستخدم Azure Data Explorer نموذج بيانات قائم على الأعمدة، مما يجعله مثاليًا لأحمال العمل التحليلية التي تتطلب معالجة مجموعات بيانات كبيرة. يشتهر Azure Data Explorer بلغة الاستعلام الخاصة به، وهي Kusto Query Language (KQL)، وهي لغة قوية وسهلة التعلم.
+Azure Data Explorer ليس مجرد قاعدة بيانات تقليدية.  إنه محرك استعلامات مصمم للتعامل مع البيانات المتدفقة (Streaming Data) والبيانات التاريخية (Historical Data) على حد سواء.  يستخدم لغة استعلامات قوية تسمى '''Kusto Query Language''' (KQL) والتي تمكن المستخدمين من كتابة استعلامات معقدة بسهولة نسبية.  يتميز Azure Data Explorer بالقدرة على معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة فائقة، مما يجعله مثاليًا لتحليل بيانات [[حجم التداول]] في الوقت الفعلي، واكتشاف [[أنماط الرسوم البيانية]]، وتقييم [[مؤشرات فنية]].
-== المكونات الرئيسية لـ Azure Data Explorer ==
+== المكونات الرئيسية ==
-*   '''Clusters (المجموعات):'''  هي الوحدات الأساسية في Azure Data Explorer. تمثل مجموعة من الموارد الحاسوبية والتخزينية التي تستضيف البيانات.
+*   '''Clusters (المجموعات):'''  هي الوحدات الأساسية في Azure Data Explorer.  تتكون المجموعة من واحد أو أكثر من عقد الحوسبة التي تقوم بمعالجة البيانات.
-*   '''Databases (قواعد البيانات):'''  داخل كل مجموعة، يمكنك إنشاء قواعد بيانات لتنظيم البيانات الخاصة بك.
+*   '''Databases (قواعد البيانات):'''  تحتوي على جداول البيانات.  يمكن أن تحتوي المجموعة الواحدة على العديد من قواعد البيانات.
-*   '''Tables (الجداول):'''  تحتوي قواعد البيانات على جداول لتخزين البيانات المنظمة. الجداول في Azure Data Explorer مصممة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات المتدفقة.
+*   '''Tables (الجداول):'''  تحتوي على البيانات الفعلية.  تُخزن البيانات في الجداول بتنسيق عمودي (Columnar Format)، مما يتيح الوصول السريع إلى البيانات ذات الصلة.
-*   '''Functions (الوظائف):'''  يمكنك تعريف وظائف مخصصة لتوسيع قدرات KQL وإعادة استخدام التعليمات البرمجية.
+*   '''Functions (الدوال):'''  تسمح لك بتوسيع وظائف KQL وتنفيذ عمليات مخصصة.
-*   '''Ingestion (الاستيعاب):'''  عملية جلب البيانات إلى Azure Data Explorer من مصادر مختلفة.
+*   '''Ingestion (الاستيعاب):''' عملية إدخال البيانات إلى Azure Data Explorer من مصادر مختلفة.
-== لماذا استخدام Azure Data Explorer لتداول الخيارات الثنائية؟ ==
+== حالات الاستخدام في تداول الخيارات الثنائية والتحليل المالي ==
-يُعد تحليل البيانات أمرًا بالغ الأهمية في تداول الخيارات الثنائية. يمكن لـ Azure Data Explorer أن يكون أداة قوية لعدة أسباب:
+*   '''تحليل بيانات السوق في الوقت الفعلي:'''  يمكن استخدام Azure Data Explorer لتحليل بيانات الأسعار، وحجم التداول، وعمق السوق في الوقت الفعلي، مما يساعد المتداولين على اتخاذ قرارات مستنيرة.
+*   '''تطوير استراتيجيات تداول آلية:'''  يمكن دمج Azure Data Explorer مع أنظمة التداول الآلية (Automated Trading Systems) لتنفيذ استراتيجيات تداول بناءً على معايير محددة.
+*   '''اكتشاف أنماط الرسوم البيانية:'''  يمكن استخدام KQL لتحديد [[نماذج الشموع اليابانية]] مثل [[الابتلاع الشرائي]] و [[الابتلاع البيعي]] و [[النماذج الدببية]] و [[النماذج الصعودية]].
+*   '''تقييم مؤشرات فنية:'''  يمكن حساب [[مؤشر القوة النسبية]] (RSI)، [[مؤشر الماكد]] (MACD)، [[المتوسطات المتحركة]] (Moving Averages)، [[خطوط بولينجر]] (Bollinger Bands)، وغيرها من المؤشرات الفنية مباشرة داخل KQL.
+*   '''تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):'''  يمكن تحليل بيانات الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي  لتحديد المشاعر العامة تجاه أصل معين، مما قد يؤثر على قرارات التداول.
+*   '''إدارة المخاطر:'''  يمكن استخدام Azure Data Explorer لتحديد وتقييم المخاطر المرتبطة باستراتيجيات التداول المختلفة.
-*   '''السرعة والأداء:'''  تداول الخيارات الثنائية غالبًا ما يتطلب اتخاذ قرارات سريعة. يمكن لـ Azure Data Explorer معالجة كميات كبيرة من بيانات السوق في الوقت الفعلي، مما يوفر رؤى قيمة في أسرع وقت ممكن.
+== Kusto Query Language (KQL) الأساسيات ==
-*   '''التعامل مع البيانات المتدفقة:'''  بيانات أسعار العملات المشفرة وبيانات تداول الخيارات الثنائية هي بيانات متدفقة بشكل مستمر. Azure Data Explorer مصمم للتعامل مع هذه الأنواع من البيانات بكفاءة.
-*   '''التحليل المعقد:'''  يمكن لـ KQL التعامل مع الاستعلامات المعقدة التي تتجاوز قدرات أدوات التحليل البسيطة.
-*   '''التكامل مع الخدمات الأخرى:'''  يتكامل Azure Data Explorer بسلاسة مع خدمات Azure الأخرى، مثل [[Azure Stream Analytics]] و [[Azure Machine Learning]]، مما يتيح لك بناء حلول تحليلية شاملة.
-== كيفية استخدام Azure Data Explorer مع بيانات الخيارات الثنائية ==
+KQL هي لغة استعلامات قوية وسهلة التعلم.  إليك بعض الأمثلة الأساسية:
-.  '''استيعاب البيانات:'''  يمكنك استيعاب البيانات من مصادر مختلفة، مثل:
+*   '''عرض جميع البيانات من جدول:'''
-     *   [[واجهات برمجة التطبيقات (APIs)]] الخاصة بالوسطاء.
+     '''Table'''
-     *   [[ملفات CSV]] أو [[JSON]].
+*   '''تحديد عدد الصفوف في جدول:'''
-     *   [[خدمات بث البيانات]] مثل Kafka.
+     '''Table | count'''
-.  '''تخزين البيانات:'''  قم بتخزين البيانات في جداول Azure Data Explorer. صمم الجداول بعناية لتناسب هيكل بياناتك.
+*   '''تصفية البيانات بناءً على شرط:'''
-.  '''الاستعلام عن البيانات:'''  استخدم KQL للاستعلام عن البيانات وتحليلها.
+     '''Table | where Price > 100'''
+*   '''ترتيب البيانات:'''
+    '''Table | order by Timestamp asc'''
+*   '''تجميع البيانات:'''
+    '''Table | summarize AvgPrice = avg(Price) by Symbol'''
-== أمثلة على استعلامات KQL لتداول الخيارات الثنائية ==
+== استيعاب البيانات (Data Ingestion) ==
-هذه بعض الأمثلة البسيطة لتوضيح كيفية استخدام KQL:
+يمكن استيعاب البيانات في Azure Data Explorer من مصادر متنوعة، بما في ذلك:
-*   '''العثور على متوسط حركة سعر عملة مشفرة خلال فترة زمنية معينة:'''
+*   '''Event Hubs:'''  لبيانات التدفق في الوقت الفعلي.
-    ```kql
+*   '''Blob Storage:'''  لبيانات الدفعات.
-    Trades
+*   '''API:'''  من خلال واجهات برمجة التطبيقات.
-    | where Symbol == "BTCUSD" and TimeStamp between(datetime(2023-10-26) .. datetime(2023-10-27))
+*   '''Streaming Analytics:'''  لتحليل البيانات في الوقت الفعلي.
-    | summarize avg(Price) by bin(TimeStamp, 1m)
-    ```
-*   '''تحديد عدد الصفقات الرابحة والخاسرة:'''
-    ```kql
-    Trades
-    | where Symbol == "EURUSD"
-    | extend Result = iff(Profit > 0, "Win", "Loss")
-    | summarize count() by Result
-    ```
-*   '''حساب نسبة الفوز:'''
-    ```k
-    | where Symbol == "GBPUSD"
-    | extend Result = iff(Profit > 0, 1, 0)
-    | summarize WinRate = sum(Result) / count()
-    ```
-== استراتيجيات التحليل المتقدمة باستخدام Azure Data Explorer ==
+== مقارنة مع قواعد البيانات الأخرى ==
-*   '''تحليل السلاسل الزمنية:'''  استخدم KQL لتحليل أنماط السلاسل الزمنية في بيانات الأسعار. [[تحليل السلاسل الزمنية]] يمكن أن يساعدك في تحديد الاتجاهات والتنبؤ بالأسعار المستقبلية.
+| الميزة | Azure Data Explorer | قواعد البيانات التقليدية (SQL Server, MySQL) |
-*   '''الكشف عن الحالات الشاذة:'''  استخدم KQL لتحديد الحالات الشاذة في بيانات التداول، والتي قد تشير إلى فرص تداول أو مخاطر محتملة. [[الكشف عن الحالات الشاذة]]
+|---|---|---|
-*   '''التحليل الفني:'''  حساب المؤشرات الفنية الشائعة مثل [[المتوسطات المتحركة]]، و[[مؤشر القوة النسبية (RSI)]]، و[[مؤشر الماكد (MACD)]] باستخدام KQL.
+| '''التركيز''' | تحليل البيانات الضخمة، السلاسل الزمنية | إدارة البيانات المعاملاتية |
-*   '''تحليل حجم التداول:'''  تحليل حجم التداول لتأكيد الاتجاهات وتحديد نقاط الدخول والخروج المحتملة. [[تحليل حجم التداول]]
+| '''لغة الاستعلامات''' | KQL | SQL |
-*   '''التعلم الآلي:'''  دمج Azure Data Explorer مع [[Azure Machine Learning]] لتدريب نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بأسعار الخيارات الثنائية.
+| '''الأداء''' | سريع جدًا في تحليل البيانات الضخمة | أداء جيد في العمليات المعاملاتية |
-*   '''تحليل الارتباط:''' تحديد العلاقات بين أزواج العملات المختلفة. [[تحليل الارتباط]].
+| '''قابلية التوسع''' | قابلة للتوسع أفقيًا بسهولة | قد تتطلب المزيد من الجهد للتوسع |
-*   '''استراتيجية الاختراق:''' تحديد نقاط الدخول والخروج بناءً على مستويات الدعم والمقاومة. [[استراتيجية الاختراق]].
-*   '''استراتيجية التداول المتأرجح:''' استغلال تقلبات الأسعار قصيرة الأجل. [[استراتيجية التداول المتأرجح]].
+== استراتيجيات التداول المتقدمة باستخدام Azure Data Explorer ==
-*   '''استراتيجية المضاربة:''' إجراء صفقات سريعة للاستفادة من التحركات الصغيرة في الأسعار. [[استراتيجية المضاربة]].
-*   '''استراتيجية مارتينجال:''' مضاعفة حجم الصفقة بعد كل خسارة. [[استراتيجية مارتينجال]]. (تحذير: هذه الاستراتيجية عالية المخاطر).
+*   '''تداول الاتجاه (Trend Following):'''  تحديد الاتجاهات الصاعدة والهابطة باستخدام [[المتوسطات المتحركة]] و [[خطوط الاتجاه]].
-*   '''استراتيجية فيبوناتشي:''' استخدام مستويات فيبوناتشي لتحديد نقاط الدعم والمقاومة المحتملة. [[استراتيجية فيبوناتشي]].
+*   '''تداول الاختراق (Breakout Trading):'''  تحديد نقاط الاختراق في مستويات الدعم والمقاومة.
-*   '''استراتيجية المتوسطات المتحركة:''' استخدام المتوسطات المتحركة لتحديد الاتجاهات وتقديم إشارات التداول. [[استراتيجية المتوسطات المتحركة]].
+*   '''تداول الانعكاس (Reversal Trading):'''  تحديد نقاط الانعكاس المحتملة في الاتجاه.
-*   '''استراتيجية بولينجر باندز:''' استخدام بولينجر باندز لتقييم تقلبات الأسعار وتحديد نقاط الشراء والبيع المحتملة. [[استراتيجية بولينجر باندز]].
+*   '''تداول النطاق (Range Trading):'''  تداول في نطاق سعري محدد.
-*   '''استراتيجية Ichimoku Cloud:''' استخدام نظام Ichimoku Cloud لتحديد الاتجاهات، والدعم، والمقاومة، وإشارات التداول. [[استراتيجية Ichimoku Cloud]].
+*   '''التحليل الإحصائي:'''  استخدام [[الانحراف المعياري]] و [[الارتباط]] لتحديد الفرص التجارية.
-*   '''استراتيجية الدعم والمقاومة:''' تحديد مستويات الدعم والمقاومة الرئيسية لتحديد نقاط الدخول والخروج المحتملة. [[استراتيجية الدعم والمقاومة]].
+*   '''تحليل الحجم (Volume Analysis):'''  استخدام [[حجم التداول]] لتأكيد الاتجاهات وتحديد نقاط الدخول والخروج.
+*   '''تحليل أنماط الرسوم البيانية (Chart Pattern Analysis):'''  تحديد [[الرأس والكتفين]] و [[المثلثات]] و [[المربعات]].
+*   '''تحليل الموجات إليوت (Elliott Wave Analysis):'''  تحديد [[موجات إليوت]] للتنبؤ بتحركات الأسعار المستقبلية.
+*   '''تداول الخوارزمي (Algorithmic Trading):'''  أتمتة استراتيجيات التداول باستخدام KQL.
+*   '''تحليل التباعد (Divergence Analysis):'''  تحديد [[التباعد]] بين السعر والمؤشرات الفنية.
+*   '''تحليل فيبوناتشي (Fibonacci Analysis):'''  استخدام [[نسب فيبوناتشي]] لتحديد مستويات الدعم والمقاومة.
+*   '''تداول الأخبار (News Trading):'''  تحليل الأخبار والأحداث الاقتصادية لتحديد الفرص التجارية.
+*   '''تداول المواسم (Seasonal Trading):'''  تحديد الأنماط الموسمية في الأسعار.
+*   '''تداول القيمة (Value Trading):'''  تحديد الأصول المقومة بأقل من قيمتها الحقيقية.
+*   '''تداول الزخم (Momentum Trading):'''  تداول الأصول التي تظهر زخمًا قويًا.
+== الموارد الإضافية ==
+*   [[Azure Data Explorer Documentation]]
+*   [[Kusto Query Language Documentation]]
+*   [[Microsoft Learn - Azure Data Explorer]]
+*   [[Azure Marketplace]]
+*   [[Azure Pricing Calculator]]
 == الخلاصة ==
-Azure Data Explorer هو أداة قوية يمكن أن تساعد المتداولين في الخيارات الثنائية على تحليل البيانات واتخاذ قرارات تداول مستنيرة. من خلال الاستفادة من سرعته وأدائه وقدراته التحليلية المتقدمة، يمكنك الحصول على ميزة تنافسية في السوق. تذكر أن النجاح في تداول الخيارات الثنائية يتطلب فهمًا عميقًا للسوق وإدارة المخاطر السليمة.
+Azure Data Explorer هو أداة قوية لتحليل البيانات الضخمة، خاصة في سياق الأسواق المالية وتداول [[الخيارات الثنائية]].  من خلال فهم المكونات الرئيسية، ولغة KQL، وعملية استيعاب البيانات، يمكن للمتداولين والمحللين الاستفادة من هذه الخدمة لاستكشاف البيانات، وتحليلها، واستخلاص رؤى قيمة تساعدهم على اتخاذ قرارات تداول أفضل.
-[[تحليل البيانات]]
-[[قواعد البيانات السحابية]]
-[[البيانات الضخمة]]
-[[تحليل الوقت الفعلي]]
-[[Kusto Query Language]]
-[[Azure]]
-[[العملات الرقمية]]
-[[التحليل الفني]]
-[[إدارة المخاطر]]
-[[تداول الخيارات]]
-[[تداول الفوركس]]
-[[تداول الأسهم]]
-[[الاستثمار]]
-[[الأسواق المالية]]
-[[الذكاء الاصطناعي في التداول]]
-[[بيانات السوق]]
-[[التحليل الكمي]]
-[[النماذج الإحصائية]]
-[[Category:قواعد_بيانات]]
+[[Category:قواعد_البيانات]]
 == ابدأ التداول الآن ==