Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding (CABAC): Difference between revisions

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1
(@pipegas_WP)
 
(@CategoryBot: Добавлена категория)
 
(One intermediate revision by the same user not shown)
Line 1: Line 1:
=== Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding (CABAC) ===
== ترميز الحساب الثنائي التكيفي للسياق (CABAC) ==


'''ترميز حسابي ثنائي التكيف مع السياق (CABAC)''' هو أحد أحدث وأكثر خوارزميات ضغط البيانات كفاءة، ويستخدم على نطاق واسع في معايير الفيديو الحديثة مثل H.264/MPEG-4 AVC و H.265/HEVC و AV1. يمثل CABAC تطوراً كبيراً عن تقنيات الضغط السابقة، مثل [[Huffman coding]] و [[Arithmetic coding]].  يهدف هذا المقال إلى تقديم شرح شامل لـ CABAC للمبتدئين، مع التركيز على مبادئه الأساسية وكيفية عمله.
'''ترميز الحساب الثنائي التكيفي للسياق (CABAC)''' هو أسلوب لـ [[ضغط البيانات]] بدون فقدان، يُستخدم بشكل أساسي في معايير ضغط الفيديو الحديثة مثل [[H.264/AVC]]، [[H.265/HEVC]] و [[AV1]]. يعتبر CABAC من أكثر تقنيات الضغط كفاءةً المتوفرة حاليًا، حيث يتفوق على تقنيات أخرى مثل [[ترميز هوفمان]] و [[ترميز Lempel–Ziv]].  هذه المقالة تقدم شرحًا تفصيليًا للمبتدئين حول كيفية عمل CABAC، ومزاياه، وتطبيقاته.


== 1. أساسيات الترميز الحسابي ==
== المبادئ الأساسية لترميز الحساب ==


قبل الغوص في تفاصيل CABAC، من المهم فهم [[الترميز الحسابي]] الأساسي.  الترميز الحسابي هو شكل من أشكال ضغط البيانات بدون فقدان، حيث يتم تمثيل سلسلة من الرموز كسلسلة واحدة من الأرقام. بدلاً من تخصيص رمز ثابت الطول لكل رمز (كما في Huffman coding)، يقوم الترميز الحسابي بتمثيل السلسلة بأكملها بفترة على خط الأعداد الحقيقية.  كلما زادت احتمالية الرمز، زادت الفترة المخصصة له.
لفهم CABAC، من المهم أولاً فهم [[ترميز الحساب]] الأساسي.  ترميز الحساب هو شكل من أشكال [[الترميز الإنتروبي]]. بدلاً من تخصيص رمز ثابت الطول لكل رمز إدخال (كما هو الحال في ترميز هوفمان)، يقوم ترميز الحساب بتمثيل سلسلة الإدخال بأكملها بفترة واحدة على خط الأعداد الحقيقية.  كلما زاد احتمال ظهور رمز معين في السلسلة، كلما كانت الفترة المخصصة له أكبر.


* **الترميز:** يتم تحويل سلسلة الرموز إلى قيمة عشرية داخل الفترة [0، 1).
*   '''الترميز:'''  يتم تمثيل كل رمز بحسب احتماله، مما يقلل من طول الترميز الإجمالي.
* **فك الترميز:** يتم استخلاص سلسلة الرموز الأصلية من هذه القيمة العشرية.
*   '''فك الترميز:'''  يتم فك الترميز عن طريق تحديد الفترة التي يقع فيها الرمز المُرمَّز بناءً على الاحتمالات المعروفة.


يعتمد أداء الترميز الحسابي بشكل كبير على دقة تقديرات احتمالية الرموز. إذا كانت هذه التقديرات غير دقيقة، فسيؤدي ذلك إلى انخفاض كفاءة الضغط.
== ما الذي يجعل CABAC "تكيفيًا" و "يعتمد على السياق"؟ ==


== 2. لماذا الترميز الحسابي الثنائي التكيف مع السياق؟ ==
CABAC يضيف طبقتين من التعقيد لتحسين كفاءة الضغط:


CABAC يبني على الترميز الحسابي التقليدي من خلال تقديم تحسينين رئيسيين:
*  '''التكيفية:'''  بدلاً من استخدام احتمالات ثابتة لرموز الإدخال، يقوم CABAC بتحديث هذه الاحتمالات ديناميكيًا أثناء عملية الترميز.  هذا يعني أن الاحتمالات تتكيف مع البيانات الفعلية التي يتم ترميزها.  إذا ظهر رمز معين بشكل متكرر، يتم زيادة احتماله، مما يؤدي إلى ترميز أقصر.  وإذا كان الرمز نادرًا، يتم تقليل احتماله.  تستخدم CABAC [[نماذج احتمالية]] لتتبع هذه التحديثات.
*  '''الاعتماد على السياق:'''  CABAC لا يعتمد فقط على الرمز الحالي لتحديد الاحتمالات.  بل يأخذ في الاعتبار الرموز *المحيطة* به، أي '''السياق'''. على سبيل المثال، في ترميز الفيديو، يمكن أن يعتمد احتمال رمز "حركة" على اتجاه الحركة المتوقع بناءً على وحدات الماكرو المحيطة.  هذا يسمح لـ CABAC بإنشاء نماذج احتمالية أكثر دقة، مما يؤدي إلى ضغط أفضل.


* '''الثنائية (Binary):'''  بدلاً من استخدام فترات متعددة لتمثيل جميع الرموز الممكنة، يستخدم CABAC فترتين فقط: إحداهما لتمثيل '0' والأخرى لتمثيل '1'. هذا يبسط عملية الترميز والفك بشكل كبير.
== مكونات CABAC الرئيسية ==
* '''التكيف مع السياق (Context-Adaptive):'''  هذا هو الجانب الأكثر أهمية في CABAC.  بدلاً من استخدام نفس الاحتمالات لكل رمز، فإن CABAC يضبط الاحتمالات ديناميكيًا بناءً على الرموز السابقة.  يعتمد هذا التكيف على "السياق"، وهو مجموعة من الرموز المجاورة.


== 3. مفهوم السياق ==
1.  '''النماذج الاحتمالية:'''  CABAC يستخدم مجموعة من النماذج الاحتمالية لتقدير احتمالات الرموز المختلفة.  هناك نماذج مختلفة لكل نوع من أنواع الرموز، وتتراوح من نماذج بسيطة إلى نماذج معقدة تعتمد على السياق.  تشمل النماذج الشائعة:
    *  نماذج احتمالية ثنائية (Binary Models): تستخدم لترميز بتات فردية (0 أو 1).
    *  نماذج احتمالية للفئات (Context Models): تستخدم لترميز رموز أكثر تعقيدًا بناءً على السياق.
2.  '''ترميز الحساب:'''  يستخدم CABAC ترميز الحساب لترميز الاحتمالات المقدرة من النماذج الاحتمالية.  يتم استخدام خوارزميات مختلفة لترميز الحساب، مثل [[ترميز الحساب النطاقي]].
3. '''تحديث النماذج:'''  بعد ترميز كل رمز، يتم تحديث النماذج الاحتمالية لتعكس البيانات الجديدة.  يتم استخدام خوارزميات مختلفة لتحديث النماذج، مثل [[تحديث أريثميتيكي]].


السياق هو مفتاح كفاءة CABAC.  يعتمد على فكرة أن الرموز المجاورة غالبًا ما تكون مرتبطة. على سبيل المثال، في فيديو، من المرجح أن يكون البكسل المجاور لبكسل أحمر أيضًا أحمر.
== كيفية عمل CABAC خطوة بخطوة (تبسيط) ==


* **نماذج السياق:** يستخدم CABAC مجموعة من "نماذج السياق" لتقدير احتمالات الرموز.  كل نموذج سياق مسؤول عن تقدير احتمالات الرموز بناءً على سياق معين.
1.  '''تحديد السياق:''' يتم تحديد السياق بناءً على الرموز المحيطة بالرمز الحالي.
* **عمق السياق:** يشير عمق السياق إلى عدد الرموز المجاورة المستخدمة لتحديد السياقكلما زاد عمق السياق، زادت دقة تقديرات الاحتمالية، ولكن زاد أيضًا التعقيد الحسابي.
2'''تقدير الاحتمال:'''  يتم استخدام النموذج الاحتمالي المناسب لتقدير احتمال الرمز الحالي بناءً على السياق.
* **مثال:** في ترميز الفيديو، يمكن أن يكون السياق عبارة عن قيم البكسلات الأربعة السابقة.  يمكن أن تُستخدم هذه القيم لتحديد نموذج السياق المناسب لتقدير احتمالية قيمة البكسل الحالي.
3.  '''ترميز الرمز:''' يتم استخدام ترميز الحساب لترميز الرمز بناءً على الاحتمال المقدر.
4'''تحديث النموذج:'''  يتم تحديث النموذج الاحتمالي ليعكس الرمز الذي تم ترميزه حديثًا.
5.  '''التكرار:'''  تتكرر الخطوات من 1 إلى 4 لكل رمز في سلسلة الإدخال.


== 4. عملية الترميز في CABAC ==
== مزايا وعيوب CABAC ==
 
عملية الترميز في CABAC تتضمن الخطوات التالية:
 
1. **تقدير الاحتمالية:** بناءً على السياق الحالي، يتم اختيار نموذج السياق المناسب لتقدير احتمالية الرمز الحالي ('0' أو '1').
2. **تحديث الاحتمالية:** بعد ترميز الرمز، يتم تحديث الاحتمالات في نموذج السياق.  يتم ذلك باستخدام خوارزمية تحديث احتمالية، مثل [[Golomb-Rice coding]].
3. **الترميز الحسابي:** يتم استخدام الاحتمالات المحدثة لترميز الرمز الحالي باستخدام الترميز الحسابي الثنائي.
4. **تكرار:** يتم تكرار هذه الخطوات لكل رمز في السلسلة.
 
== 5. عملية فك الترميز في CABAC ==
 
عملية فك الترميز في CABAC هي عكس عملية الترميز:
 
1. **تقدير الاحتمالية:** بناءً على السياق الحالي، يتم اختيار نموذج السياق المناسب لتقدير احتمالية الرمز الحالي ('0' أو '1').
2. **فك الترميز الحسابي:** يتم استخدام الاحتمالات المقدرة لفك ترميز الرمز الحالي باستخدام الترميز الحسابي الثنائي.
3. **تحديث الاحتمالية:** بعد فك ترميز الرمز، يتم تحديث الاحتمالات في نموذج السياق.
4. **تكرار:** يتم تكرار هذه الخطوات لكل رمز في السلسلة.
 
== 6. المزايا والعيوب ==


'''المزايا:'''
'''المزايا:'''


* **كفاءة ضغط عالية:** CABAC يوفر بشكل عام كفاءة ضغط أعلى من Huffman coding و Arithmetic coding التقليديين.
*   '''كفاءة ضغط عالية:''' CABAC يوفر بشكل عام كفاءة ضغط أفضل من تقنيات الضغط الأخرى.
* **التكيف:** CABAC يتكيف مع خصائص البيانات، مما يجعله مناسبًا لمجموعة واسعة من التطبيقات.
*   '''التكيف:''' القدرة على التكيف مع البيانات المختلفة تؤدي إلى ضغط أفضل عبر مجموعة واسعة من المحتوى.
* **أداء جيد في معدلات البت المنخفضة:** CABAC فعال بشكل خاص في معدلات البت المنخفضة، حيث تكون كفاءة الضغط ذات أهمية قصوى.
*   '''الاعتماد على السياق:''' استخدام السياق يسمح بتقدير أكثر دقة للاحتمالات.


'''العيوب:'''
'''العيوب:'''


* **التعقيد الحسابي:** CABAC أكثر تعقيدًا من Huffman coding و Arithmetic coding التقليديين، مما يتطلب المزيد من قوة المعالجة.
*   '''تعقيد حسابي:''' CABAC أكثر تعقيدًا حسابيًا من تقنيات الضغط الأخرى، مما يتطلب المزيد من قوة المعالجة.
* **التأخير:** CABAC يمكن أن يقدم تأخيرًا أكبر بسبب الحاجة إلى تقدير الاحتمالات وتحديثها.
*   '''تأخير:''' تحديث النماذج الاحتمالية يمكن أن يؤدي إلى تأخير في عملية الترميز.


== 7. تطبيقات CABAC ==
== تطبيقات CABAC ==


* '''ترميز الفيديو:''' H.264/MPEG-4 AVC, H.265/HEVC, AV1.
*   '''ترميز الفيديو:''' CABAC هو عنصر أساسي في معايير ترميز الفيديو الحديثة مثل H.264/AVC, H.265/HEVC, و AV1.
* '''ضغط الصور:'''  JPEG 2000 (اختياري).
*   '''ضغط الصور:'''  يمكن استخدام CABAC لضغط الصور، على الرغم من أنه أقل شيوعًا من استخدامه في ترميز الفيديو.
* '''ضغط البيانات العامة:'''  يمكن استخدامه لضغط أي نوع من البيانات، ولكن استخدامه أكثر شيوعًا في التطبيقات التي تتطلب كفاءة ضغط عالية.
*   '''ضغط البيانات بشكل عام:'''  يمكن استخدام CABAC لضغط أي نوع من البيانات، طالما أنه يمكن تحديد سياق للرموز.


== 8. CABAC وتداول الخيارات الثنائية ==
== مقارنة مع تقنيات ضغط أخرى ==


على الرغم من أن CABAC هو تقنية ضغط بيانات، إلا أنه يمكن استخدام مفاهيمه في تحليل البيانات المالية، بما في ذلك [[تداول الخيارات الثنائية]]، بشكل غير مباشر.  فكرة التكيف مع السياق يمكن تطبيقها في تطوير [[استراتيجيات تداول]] تعتمد على تحليل الأنماط التاريخية.  على سبيل المثال:
| التقنية | الوصف | الكفاءة | التعقيد |
|---|---|---|---|
| [[ترميز هوفمان]] | ترميز ثابت الطول | منخفضة | منخفض |
| [[ترميز Lempel–Ziv]] | ترميز يعتمد على القاموس | متوسطة | متوسط |
| CABAC | ترميز حسابي تكيفي يعتمد على السياق | عالية | عالية |
| [[Arithmetic Coding]] | ترميز حسابي أساسي | متوسطة إلى عالية | متوسط |


* **تحليل الاحتمالات:** استخدام نماذج إحصائية لتقدير احتمالية ارتفاع أو انخفاض سعر الأصل بناءً على البيانات السابقة.
== استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية ذات الصلة (للإشارة فقط - CABAC ليس له علاقة مباشرة بالتداول) ==
* **تحديد الأنماط:**  تحديد الأنماط المتكررة في بيانات الأسعار واستخدامها للتنبؤ بالحركات المستقبلية.
* **إدارة المخاطر:**  تعديل حجم الصفقة بناءً على مستوى المخاطر المقدر.


== 9. روابط لمواضيع ذات صلة ==
*  [[استراتيجية مارتينجال]]
*  [[استراتيجية المضاعفة]]
*  [[استراتيجية المتوسط المتحرك]]
*  [[استراتيجية اختراق النطاق]]
*  [[استراتيجية التداول بناءً على الأخبار]]
*  [[تداول الاتجاه]]
*  [[تداول الاختراق]]
*  [[تداول الارتداد]]
*  [[تداول السكالبينج]]
*  [[تداول اليوم]]
*  [[تداول المدى]]
*  [[تداول الخيارات الثنائية بناءً على التوقيت]]
*  [[تداول الخيارات الثنائية باستخدام أنماط الشموع]]
*  [[تداول الخيارات الثنائية باستخدام مؤشر القوة النسبية (RSI)]]
*  [[تداول الخيارات الثنائية باستخدام مؤشر الماكد (MACD)]]


* [[Huffman coding]]
== التحليل الفني وحجم التداول (للإشارة فقط) ==
* [[Arithmetic coding]]
* [[Golomb coding]]
* [[Rice coding]]
* [[Entropy encoding]]
* [[Lossless data compression]]
* [[H.264/MPEG-4 AVC]]
* [[H.265/HEVC]]
* [[AV1]]
* [[Data compression]]
* [[Information theory]]
* [[Context modeling]]
* [[Adaptive coding]]
* [[Video compression]]
* [[Image compression]]


== 10. استراتيجيات وتحليلات ذات صلة ==
*  [[التحليل الفني]]
*  [[حجم التداول]]
*  [[مؤشرات التذبذب]]
*  [[مؤشرات الاتجاه]]
*  [[الشموع اليابانية]]


* [[Moving Average]]
== روابط إضافية ==
* [[Relative Strength Index (RSI)]]
* [[Bollinger Bands]]
* [[Fibonacci retracement]]
* [[Ichimoku Cloud]]
* [[Elliott Wave Theory]]
* [[Candlestick patterns]]
* [[Support and resistance levels]]
* [[Trend analysis]]
* [[Volume analysis]]
* [[Monte Carlo simulation]]
* [[Backtesting]]
* [[Risk management]]
* [[Technical indicators]]
* [[Fundamental analysis]]


===
*  [[ضغط البيانات]]
*  [[الترميز الإنتروبي]]
*  [[ترميز الحساب]]
*  [[ترميز هوفمان]]
*  [[ترميز Lempel–Ziv]]
*  [[H.264/AVC]]
*  [[H.265/HEVC]]
*  [[AV1]]
*  [[نماذج احتمالية]]
*  [[تحديث أريثميتيكي]]
*  [[ترميز الحساب النطاقي]]
*  [[البيانات]]
*  [[معلومات]]
*  [[نظرية المعلومات]]
*  [[الاحتمالات]]


[[Category:الفئة:ترميز_أحادي]]
[[الفئة:ترميز_الحساب]]


== ابدأ التداول الآن ==
== ابدأ التداول الآن ==
Line 121: Line 116:
✓ تنبيهات باتجاهات السوق
✓ تنبيهات باتجاهات السوق
✓ مواد تعليمية للمبتدئين
✓ مواد تعليمية للمبتدئين
[[Category:Data compression]]

Latest revision as of 10:32, 6 May 2025

ترميز الحساب الثنائي التكيفي للسياق (CABAC)

ترميز الحساب الثنائي التكيفي للسياق (CABAC) هو أسلوب لـ ضغط البيانات بدون فقدان، يُستخدم بشكل أساسي في معايير ضغط الفيديو الحديثة مثل H.264/AVC، H.265/HEVC و AV1. يعتبر CABAC من أكثر تقنيات الضغط كفاءةً المتوفرة حاليًا، حيث يتفوق على تقنيات أخرى مثل ترميز هوفمان و ترميز Lempel–Ziv. هذه المقالة تقدم شرحًا تفصيليًا للمبتدئين حول كيفية عمل CABAC، ومزاياه، وتطبيقاته.

المبادئ الأساسية لترميز الحساب

لفهم CABAC، من المهم أولاً فهم ترميز الحساب الأساسي. ترميز الحساب هو شكل من أشكال الترميز الإنتروبي. بدلاً من تخصيص رمز ثابت الطول لكل رمز إدخال (كما هو الحال في ترميز هوفمان)، يقوم ترميز الحساب بتمثيل سلسلة الإدخال بأكملها بفترة واحدة على خط الأعداد الحقيقية. كلما زاد احتمال ظهور رمز معين في السلسلة، كلما كانت الفترة المخصصة له أكبر.

  • الترميز: يتم تمثيل كل رمز بحسب احتماله، مما يقلل من طول الترميز الإجمالي.
  • فك الترميز: يتم فك الترميز عن طريق تحديد الفترة التي يقع فيها الرمز المُرمَّز بناءً على الاحتمالات المعروفة.

ما الذي يجعل CABAC "تكيفيًا" و "يعتمد على السياق"؟

CABAC يضيف طبقتين من التعقيد لتحسين كفاءة الضغط:

  • التكيفية: بدلاً من استخدام احتمالات ثابتة لرموز الإدخال، يقوم CABAC بتحديث هذه الاحتمالات ديناميكيًا أثناء عملية الترميز. هذا يعني أن الاحتمالات تتكيف مع البيانات الفعلية التي يتم ترميزها. إذا ظهر رمز معين بشكل متكرر، يتم زيادة احتماله، مما يؤدي إلى ترميز أقصر. وإذا كان الرمز نادرًا، يتم تقليل احتماله. تستخدم CABAC نماذج احتمالية لتتبع هذه التحديثات.
  • الاعتماد على السياق: CABAC لا يعتمد فقط على الرمز الحالي لتحديد الاحتمالات. بل يأخذ في الاعتبار الرموز *المحيطة* به، أي السياق. على سبيل المثال، في ترميز الفيديو، يمكن أن يعتمد احتمال رمز "حركة" على اتجاه الحركة المتوقع بناءً على وحدات الماكرو المحيطة. هذا يسمح لـ CABAC بإنشاء نماذج احتمالية أكثر دقة، مما يؤدي إلى ضغط أفضل.

مكونات CABAC الرئيسية

1. النماذج الاحتمالية: CABAC يستخدم مجموعة من النماذج الاحتمالية لتقدير احتمالات الرموز المختلفة. هناك نماذج مختلفة لكل نوع من أنواع الرموز، وتتراوح من نماذج بسيطة إلى نماذج معقدة تعتمد على السياق. تشمل النماذج الشائعة:

   *   نماذج احتمالية ثنائية (Binary Models): تستخدم لترميز بتات فردية (0 أو 1).
   *   نماذج احتمالية للفئات (Context Models): تستخدم لترميز رموز أكثر تعقيدًا بناءً على السياق.

2. ترميز الحساب: يستخدم CABAC ترميز الحساب لترميز الاحتمالات المقدرة من النماذج الاحتمالية. يتم استخدام خوارزميات مختلفة لترميز الحساب، مثل ترميز الحساب النطاقي. 3. تحديث النماذج: بعد ترميز كل رمز، يتم تحديث النماذج الاحتمالية لتعكس البيانات الجديدة. يتم استخدام خوارزميات مختلفة لتحديث النماذج، مثل تحديث أريثميتيكي.

كيفية عمل CABAC خطوة بخطوة (تبسيط)

1. تحديد السياق: يتم تحديد السياق بناءً على الرموز المحيطة بالرمز الحالي. 2. تقدير الاحتمال: يتم استخدام النموذج الاحتمالي المناسب لتقدير احتمال الرمز الحالي بناءً على السياق. 3. ترميز الرمز: يتم استخدام ترميز الحساب لترميز الرمز بناءً على الاحتمال المقدر. 4. تحديث النموذج: يتم تحديث النموذج الاحتمالي ليعكس الرمز الذي تم ترميزه حديثًا. 5. التكرار: تتكرر الخطوات من 1 إلى 4 لكل رمز في سلسلة الإدخال.

مزايا وعيوب CABAC

المزايا:

  • كفاءة ضغط عالية: CABAC يوفر بشكل عام كفاءة ضغط أفضل من تقنيات الضغط الأخرى.
  • التكيف: القدرة على التكيف مع البيانات المختلفة تؤدي إلى ضغط أفضل عبر مجموعة واسعة من المحتوى.
  • الاعتماد على السياق: استخدام السياق يسمح بتقدير أكثر دقة للاحتمالات.

العيوب:

  • تعقيد حسابي: CABAC أكثر تعقيدًا حسابيًا من تقنيات الضغط الأخرى، مما يتطلب المزيد من قوة المعالجة.
  • تأخير: تحديث النماذج الاحتمالية يمكن أن يؤدي إلى تأخير في عملية الترميز.

تطبيقات CABAC

  • ترميز الفيديو: CABAC هو عنصر أساسي في معايير ترميز الفيديو الحديثة مثل H.264/AVC, H.265/HEVC, و AV1.
  • ضغط الصور: يمكن استخدام CABAC لضغط الصور، على الرغم من أنه أقل شيوعًا من استخدامه في ترميز الفيديو.
  • ضغط البيانات بشكل عام: يمكن استخدام CABAC لضغط أي نوع من البيانات، طالما أنه يمكن تحديد سياق للرموز.

مقارنة مع تقنيات ضغط أخرى

| التقنية | الوصف | الكفاءة | التعقيد | |---|---|---|---| | ترميز هوفمان | ترميز ثابت الطول | منخفضة | منخفض | | ترميز Lempel–Ziv | ترميز يعتمد على القاموس | متوسطة | متوسط | | CABAC | ترميز حسابي تكيفي يعتمد على السياق | عالية | عالية | | Arithmetic Coding | ترميز حسابي أساسي | متوسطة إلى عالية | متوسط |

استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية ذات الصلة (للإشارة فقط - CABAC ليس له علاقة مباشرة بالتداول)

التحليل الفني وحجم التداول (للإشارة فقط)

روابط إضافية

الفئة:ترميز_الحساب

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

Баннер