Data Science Resources

مصادر علم البيانات للمتداولين في العقود المستقبلية للعملات المشفرة

علم البيانات (Data Science) أصبح أداة لا غنى عنها للمتداولين في أسواق العقود المستقبلية للعملات المشفرة. لم يعد الاعتماد على التحليل الأساسي أو التحليل الفني كافيًا لتحقيق أرباح مستدامة. فهم البيانات واستخدامها بشكل فعال يمكن أن يمنح المتداولين ميزة تنافسية كبيرة. هذه المقالة تقدم نظرة عامة للمبتدئين حول مصادر علم البيانات الأساسية، وكيفية تطبيقها في تداول العملات المشفرة.

1. أساسيات علم البيانات

علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين الإحصاء، وعلم الحاسوب، ومجال الأعمال لاستخراج المعرفة والرؤى من البيانات. في سياق تداول العملات المشفرة، يتضمن ذلك جمع البيانات من مصادر مختلفة، وتنظيفها، وتحليلها، وتفسيرها لاتخاذ قرارات تداول مستنيرة.

• جمع البيانات: تشمل مصادر البيانات بيانات الأسعار التاريخية، وحجم التداول، وبيانات دفتر الأوامر (Order Book Data)، وبيانات وسائل التواصل الاجتماعي (Sentiment Analysis)، وبيانات سلاسل الكتل (Blockchain Data).
• تنظيف البيانات: غالبًا ما تكون البيانات غير كاملة أو غير دقيقة. تتضمن هذه الخطوة التعامل مع القيم المفقودة، وإزالة القيم المتطرفة، وتوحيد التنسيقات.
• تحليل البيانات: استخدام تقنيات إحصائية وخوارزميات التعلم الآلي (Machine Learning) للكشف عن الأنماط والاتجاهات في البيانات.
• التفسير: تحويل النتائج التحليلية إلى رؤى قابلة للتنفيذ لاتخاذ قرارات تداول.

2. مصادر البيانات الأساسية

هناك العديد من المصادر المتاحة للحصول على بيانات تداول العملات المشفرة. بعض المصادر الأكثر شيوعًا تشمل:

مصادر البيانات

المصدر

الوصف

التكلفة

CoinMarketCap

بيانات الأسعار، وحجم التداول، ورأس المال السوقي للعملات المشفرة.

مجاني (مع اشتراكات مدفوعة لميزات إضافية)

CoinGecko

مشابه لـ CoinMarketCap، يوفر بيانات شاملة عن العملات المشفرة.

مجاني (مع اشتراكات مدفوعة لميزات إضافية)

TradingView

منصة تداول ورسوم بيانية اجتماعية توفر بيانات الأسعار في الوقت الفعلي وأدوات التحليل الفني.

مجاني (مع اشتراكات مدفوعة لميزات متقدمة)

CryptoCompare

بيانات الأسعار، وحجم التداول، وبيانات دفتر الأوامر.

مجاني (مع اشتراكات مدفوعة للوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات API)

Kaiko

بيانات تداول المؤسسات، وبيانات دفتر الأوامر، وبيانات التداول.

مدفوع (اشتراكات باهظة الثمن)

Glassnode

بيانات سلسلة الكتل (On-Chain Data) مثل عدد العناوين النشطة، وحجم المعاملات، ومخزون البورصات.

مدفوع (اشتراكات متعددة المستويات)

Messari

بيانات أساسية وتعمق في الأبحاث حول مشاريع العملات المشفرة.

مجاني/مدفوع

3. أدوات علم البيانات

تتوفر العديد من الأدوات لتسهيل عملية تحليل البيانات. بعض الأدوات الأكثر شيوعًا تشمل:

• Python: لغة برمجة قوية تستخدم على نطاق واسع في علم البيانات. لديها مكتبات غنية مثل Pandas لمعالجة البيانات، وNumPy للحسابات الرقمية، وScikit-learn للتعلم الآلي، وMatplotlib وSeaborn للتصور.
• R: لغة برمجة أخرى شائعة في الإحصاء وعلم البيانات.
• Tableau: أداة تصور بيانات تفاعلية تسمح بإنشاء لوحات معلومات وتقارير جذابة.
• Power BI: أداة تصور بيانات مماثلة لـ Tableau من Microsoft.
• Excel: يمكن استخدام Excel لبعض التحليلات البسيطة، ولكنه محدود مقارنة بالأدوات الأخرى.

4. تقنيات التعلم الآلي في تداول العملات المشفرة

• الانحدار (Regression): تستخدم للتنبؤ بأسعار العملات المشفرة المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية.
• التصنيف (Classification): تستخدم لتصنيف البيانات إلى فئات مختلفة، مثل تحديد ما إذا كان سعر العملة المشفرة سيرتفع أم سينخفض.
• التجميع (Clustering): تستخدم لتجميع البيانات المتشابهة معًا، مثل تحديد مجموعات من العملات المشفرة التي تتحرك بشكل مماثل.
• الشبكات العصبية (Neural Networks): نماذج معقدة يمكنها تعلم الأنماط المعقدة في البيانات.
• تحليل السلاسل الزمنية (Time Series Analysis): تحليل البيانات التي تم جمعها بمرور الوقت، مثل أسعار العملات المشفرة.

5. استراتيجيات التداول القائمة على البيانات

• المتوسطات المتحركة (Moving Averages): استراتيجية المتوسطات المتحركة
• مؤشر القوة النسبية (RSI): استراتيجية مؤشر القوة النسبية
• مؤشر الماكد (MACD): استراتيجية مؤشر الماكد
• بولينجر باندز (Bollinger Bands): استراتيجية بولينجر باندز
• نماذج فيبوناتشي (Fibonacci Retracements): استراتيجية فيبوناتشي
• التحليل الحجمي (Volume Analysis): استراتيجية التحليل الحجمي
• التحليل الفني المتقدم (Advanced Technical Analysis): استراتيجية التحليل الفني المتقدم
• تداول الاختراق (Breakout Trading): استراتيجية تداول الاختراق
• تداول النطاق (Range Trading): استراتيجية تداول النطاق
• التداول الآلي (Algorithmic Trading): استراتيجية التداول الآلي
• التحكيم (Arbitrage): استراتيجية التحكيم
• تداول الزخم (Momentum Trading): استراتيجية تداول الزخم
• تداول الاتجاه (Trend Following): استراتيجية تداول الاتجاه
• تداول العودة إلى المتوسط (Mean Reversion): استراتيجية تداول العودة إلى المتوسط
• تداول أنماط الرسوم البيانية (Chart Pattern Trading): استراتيجية تداول أنماط الرسوم البيانية

6. مصادر التعلم الإضافية

• Coursera: يوفر دورات في علم البيانات والتعلم الآلي.
• Udemy: يوفر دورات في علم البيانات والتعلم الآلي.
• DataCamp: يوفر دورات تفاعلية في علم البيانات.
• Kaggle: منصة للمسابقات في علم البيانات ومشاركة مجموعات البيانات.
• Medium: منصة نشر مقالات حول علم البيانات وتداول العملات المشفرة.

7. الخلاصة

علم البيانات هو أداة قوية يمكن أن تساعد المتداولين في العقود المستقبلية للعملات المشفرة على اتخاذ قرارات تداول أكثر استنارة. من خلال فهم أساسيات علم البيانات، واستخدام الأدوات المناسبة، وتطبيق تقنيات التعلم الآلي، يمكن للمتداولين زيادة فرصهم في النجاح في هذا السوق المتقلب. تذكر أن التعلم المستمر والتكيف مع التغيرات في السوق أمران أساسيان.

التحليل الأساسي إدارة المخاطر الرافعة المالية تداول الهامش التحليل الفني المتقدم التحليل الحجمي المتقدم تداول الخيارات تداول العقود الآجلة تداول الفوركس الاستثمار في العملات المشفرة تحليل المشاعر البيانات البديلة الذكاء الاصطناعي في التداول التعلم المعزز الشبكات العصبية المتكررة (RNN)

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