DEAP: 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:
=== DEAP: قاعدة بيانات لتحليل الاستجابات الفسيولوجية العاطفية ===
=== DEAP: خوارزميات تطورية موزعة في بايثون ===


'''DEAP''' (Database for Emotional Analysis of Physiological Signals) هي قاعدة بيانات متعددة الوسائط مصممة خصيصًا لدراسة الاستجابات الفسيولوجية المرتبطة بالحالات العاطفية. تم إنشاؤها في جامعة كوينزلاند للتكنولوجيا (QUT) في أستراليا، وتُعدّ مصدرًا قيمًا للباحثين في مجالات مثل [[علم النفس الحيوي]]، [[الذكاء الاصطناعي العاطفي]]، [[تفاعل الإنسان والحاسوب]]، و [[التعرف على المشاعر]]. تهدف DEAP إلى توفير بيانات عالية الجودة لدعم تطوير نماذج التعلم الآلي القادرة على فهم وتفسير الاستجابات الفسيولوجية للمشاعر بشكل دقيق.
'''DEAP''' (Distributed Evolutionary Algorithms in Python) هي مكتبة برمجية مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة [[بايثون]]، تهدف إلى تسهيل تطوير وتطبيق [[الخوارزميات التطورية]]. تُعد DEAP أداة قوية للباحثين والمطورين المهتمين بالذكاء الاصطناعي، [[التعلم الآلي]]، و [[التحسين]]. هذه المقالة تقدم مقدمة شاملة للمبتدئين حول DEAP، تغطي مفاهيمها الأساسية، مكوناتها، وكيفية استخدامها في حل المشكلات المختلفة.


== خلفية وأهمية ==
== ما هي الخوارزميات التطورية؟ ==


مع تزايد الاهتمام بتطبيقات الذكاء الاصطناعي القادرة على التفاعل مع البشر بطريقة طبيعية وبديهية، أصبح فهم المشاعر أمرًا بالغ الأهمية.  الاستجابات الفسيولوجية، مثل معدل ضربات القلب، [[توصيل الجلد]] (Skin Conductance)، [[نشاط العضلات الكهربائي]] (Electromyography - EMG)، [[تخطيط كهربية الدماغ]] (Electroencephalography - EEG)، و [[تغيرات في درجة حرارة الجسم]]، توفر معلومات قيمة حول الحالة العاطفية للفرد.  تسمح قاعدة بيانات DEAP للباحثين بتدريب نماذج التعلم الآلي على التعرف على هذه الأنماط الفسيولوجية وربطها بمشاعر محددة.
الخوارزميات التطورية هي مجموعة من تقنيات [[التحسين]] المستوحاة من عملية [[الانتقاء الطبيعي]] في [[علم الأحياء]]. تعتمد هذه الخوارزميات على مبادئ مثل [[الطفرة]]، [[التزاوج]]، و[[الاصطفاء]] لإنشاء حلول أفضل بشكل تدريجي لمشكلة معينة. تشمل الأنواع الشائعة من الخوارزميات التطورية:


== محتويات قاعدة البيانات ==
*  [[الخوارزمية الجينية]]
*  [[برمجة جينية]]
*  [[استراتيجيات التطور]]
*  [[تحسين سرب الجسيمات]]


تحتوي DEAP على بيانات جمعت من 32 مشاركًا، حيث شاهد كل مشارك 40 مقطع فيديو قصيرًا مصممًا لإثارة مجموعة متنوعة من المشاعر.  تم تسجيل البيانات الفسيولوجية التالية لكل مشارك أثناء مشاهدة مقاطع الفيديو:
== لماذا استخدام DEAP؟ ==


*  '''EEG:''' بيانات تخطيط كهربية الدماغ من 32 قناة.
تقدم DEAP العديد من المزايا مقارنة بتطوير الخوارزميات التطورية من الصفر:
*  '''GSR:''' بيانات توصيل الجلد (Galvanic Skin Response).
*  '''EMG:''' بيانات نشاط العضلات الكهربائي من الوجه، لقياس تعابير الوجه.
*  '''EKG:''' بيانات تخطيط كهربية القلب.
*  '''Eyetracking:''' بيانات تتبع حركة العين.
*  '''تقييم ذاتي:''' قام المشاركون بتقييم كل مقطع فيديو على مقياس ثلاثي الأبعاد للمشاعر: '''التقييم''' (Valence)، '''الإثارة''' (Arousal)، و '''الهيمنة''' (Dominance).


{| class="wikitable"
*  **المرونة:** توفر DEAP بنية معيارية تسمح بتخصيص كل جانب من جوانب الخوارزمية التطورية.
|+ محتويات قاعدة بيانات DEAP
*  **الكفاءة:** تم تصميم DEAP لتكون فعالة، مع دعم [[الحوسبة المتوازية]] و [[الخوارزميات الموزعة]].
|-
*  **القابلية للتوسع:** يمكن استخدام DEAP لحل المشكلات الصغيرة والكبيرة على حد سواء.
| البيانات الفسيولوجية || الوصف ||
*  **التكامل:** تتكامل DEAP بسلاسة مع مكتبات بايثون الأخرى مثل [[NumPy]] و [[SciPy]].
|-
*  **المجتمع النشط:** تتمتع DEAP بمجتمع نشط من المستخدمين والمطورين، مما يوفر دعمًا وموارد قيمة.
| EEG || نشاط الدماغ الكهربائي ||
|-
| GSR || توصيل الجلد (مقياس للتعرق) ||
|-
| EMG || نشاط العضلات الكهربائي (تعابير الوجه) ||
|-
| EKG || نشاط القلب الكهربائي ||
|-
| Eyetracking || تتبع حركة العين ||
|-
| تقييم ذاتي || تقييم المشاعر (التقييم، الإثارة، الهيمنة) ||
|}


== استخدامات قاعدة البيانات ==
== مكونات DEAP الأساسية ==


تُستخدم DEAP في مجموعة واسعة من التطبيقات البحثية، بما في ذلك:
تتكون DEAP من عدة مكونات أساسية:


*  '''التعرف على المشاعر:''' تطوير خوارزميات قادرة على التعرف على المشاعر من البيانات الفسيولوجية.
*  **Individuals (الأفراد):** تمثل الحلول المحتملة للمشكلة. في DEAP، يمكن تمثيل الأفراد باستخدام أنواع بيانات مختلفة مثل القوائم، الصفوف، أو المصفوفات.
*  '''التكيف مع الحالة العاطفية:''' تصميم أنظمة ذكية تتكيف مع الحالة العاطفية للمستخدم لتقديم تجربة أكثر تخصيصًا.
*  **Fitness (اللياقة):** هي مقياس لمدى جودة الفرد في حل المشكلة. يتم تعريف دالة اللياقة لتقييم كل فرد.
*  '''الرعاية الصحية:''' تطوير أدوات لمراقبة الصحة العقلية وتشخيص الاضطرابات العاطفية.
*  **Selection (الاصطفاء):** هي عملية اختيار الأفراد الأكثر لياقة للتكاثر وإنتاج الجيل التالي. تشمل طرق الاصطفاء الشائعة: [[الاصطفاء الروليت]]، [[الاصطفاء بالبطولة]]، و[[الاصطفاء المرتب]].
*  '''التسويق:''' فهم الاستجابات العاطفية للمستهلكين للإعلانات والمنتجات.
*  **Crossover (التزاوج):** هي عملية دمج المعلومات الوراثية من فردين أو أكثر لإنتاج أفراد جدد. تشمل طرق التزاوج الشائعة: [[تزاوج نقطة واحدة]]، [[تزاوج متعدد النقاط]]، و[[تزاوج موحد]].
*  '''الأمن:''' الكشف عن الكذب أو التوتر من خلال تحليل الاستجابات الفسيولوجية.
*  **Mutation (الطفرة):** هي عملية إدخال تغييرات عشوائية على المعلومات الوراثية للفرد. تساعد الطفرة على استكشاف مساحات الحل الجديدة وتجنب الوقوع في الحلول المحلية المثلى.
*  [[التحليل السلوكي]]: فهم العلاقة بين الاستجابات الفسيولوجية والسلوك.


== التحديات والاعتبارات ==
== مثال بسيط باستخدام DEAP ==


على الرغم من أن DEAP هي قاعدة بيانات قيّمة، إلا أنها تأتي مع بعض التحديات والاعتبارات:
لنأخذ مثالاً بسيطًا لحل مشكلة إيجاد الحد الأقصى لدالة رياضية باستخدام [[الخوارزمية الجينية]].


*  '''التباين الفردي:''' تختلف الاستجابات الفسيولوجية للمشاعر بين الأفراد، مما يتطلب نماذج قادرة على التعامل مع هذا التباين.
```python
*  '''التحيزات الثقافية:''' قد تؤثر الخلفية الثقافية للمشاركين على تعبيراتهم العاطفية واستجاباتهم الفسيولوجية.
import random
*  '''جودة البيانات:''' من المهم التأكد من جودة البيانات وتنظيفها قبل استخدامها في التدريب.
from deap import base, creator, tools, algorithms
*  '''التعقيد:'''  تحليل البيانات الفسيولوجية معقد ويتطلب خبرة في مجالات مثل [[معالجة الإشارات]] و [[التعلم الآلي]].


== استراتيجيات التحليل والتداول الممكنة (مع التركيز على الجانب النفسي) ==
# 1. تعريف نوع الفرد واللياقة
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)


على الرغم من أن DEAP ليست قاعدة بيانات للتداول المباشر، فإن فهم الاستجابات الفسيولوجية للمشاعر يمكن أن يساعد في تطوير استراتيجيات تداول تعتمد على تحليل سلوك المتداولين. على سبيل المثال:
# 2. إنشاء صندوق الأدوات
toolbox = tools.Toolbox()
toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, n=10)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)


*  '''تحليل HRV (Heart Rate Variability):'''  تقلب معدل ضربات القلب يمكن أن يشير إلى مستويات التوتر والقلق لدى المتداول، مما قد يؤثر على قراراته.  [[تحليل التذبذب]] يمكن أن يساعد في تحديد هذه الحالات.
# 3. تعريف دوال اللياقة، الاصطفاء، التزاوج، والطفرة
*  '''تتبع توصيل الجلد (GSR):'''  زيادة توصيل الجلد يمكن أن تشير إلى الإثارة العاطفية، سواء كانت ناتجة عن الخوف أو الجشع. [[مؤشر الخوف والجشع]] يمكن أن يكون مفيدًا.
def evaluate(individual):
*  '''تحليل تعابير الوجه (EMG):'''  تعبيرات الوجه يمكن أن تكشف عن المشاعر الخفية التي قد تؤثر على قرارات التداول. [[علم النفس الجسدي]].
    return sum(individual),
*  '''دمج البيانات الفسيولوجية مع التحليل الفني:'''  يمكن استخدام البيانات الفسيولوجية كإشارة إضافية لتأكيد أو تحدي إشارات التحليل الفني. [[الشموع اليابانية]]، [[مؤشر المتوسط المتحرك]]، [[مؤشر القوة النسبية]].
*  '''تحليل حجم التداول:'''  يمكن ربط التغيرات في حجم التداول بالاستجابات العاطفية الجماعية للمتداولين. [[مراكمة التوزيع]]، [[حجم التداول]]، [[مؤشر تدفق الأموال]].
*  '''تحليل المشاعر في الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي:'''  يمكن استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل المشاعر في الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي وربطها بالاستجابات الفسيولوجية المحتملة للمتداولين. [[تحليل المشاعر]].
*  '''التعرف على الأنماط:'''  استخدام [[الشبكات العصبونية]] للكشف عن أنماط في البيانات الفسيولوجية التي تسبق تحركات الأسعار.
*  '''مؤشرات الزخم:'''  استخدام [[مؤشر الماكد]]، [[مؤشر ستوكاستيك]] لتحديد نقاط الدخول والخروج بناءً على التغيرات في الزخم.
*  '''نظرية التوقع الرشيد:'''  فهم كيفية تأثير التحيزات المعرفية والعواطف على قرارات التداول. [[التحيزات المعرفية]].
*    '''إدارة المخاطر العاطفية:''' تطوير استراتيجيات للتحكم في العواطف وتجنب القرارات الاندفاعية. [[علم النفس التداولي]].
*  '''التحليل الموجي:'''  استخدام [[نظرية إليوت الموجية]] لتحديد الدورات العاطفية في الأسواق.
*  '''التحليل الفركتالي:'''  فهم كيفية تكرار الأنماط العاطفية على نطاقات زمنية مختلفة. [[التحليل الفركتالي]].
*  '''التحليل النقطي:'''  استخدام [[التحليل النقطي]] لتحديد نقاط التحول المحتملة في السوق بناءً على سلوك المتداولين.
*  '''التحليل الإحصائي:''' استخدام [[الانحدار الخطي]] و [[تحليل التباين]] لفهم العلاقة بين البيانات الفسيولوجية وأداء التداول.
*  '''التعلم المعزز:'''  تدريب نماذج التعلم الآلي على اتخاذ قرارات تداول بناءً على البيانات الفسيولوجية.


== الموارد الإضافية ==
toolbox.register("evaluate", evaluate)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutFlipBit, indpb=0.05)
 
# 4. إعداد الخوارزمية وتشغيلها
population = toolbox.population(n=50)
algorithm = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.2, ngen=40, stats=None, halloffame=None, verbose=False)
algorithm.run()
 
# 5. عرض النتائج
best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0]
print("Best Individual:", best_individual)
print("Fitness:", evaluate(best_individual)[0])
```
 
هذا المثال يوضح الخطوات الأساسية لإنشاء وتشغيل خوارزمية جينية باستخدام DEAP.
 
== تطبيقات DEAP ==
 
يمكن استخدام DEAP في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك:
 
*  [[الروبوتات]]
*  [[التحكم]]
*  [[التعرف على الأنماط]]
*  [[الاستكشاف]]
*  [[التحسين المالي]]
*  [[تصميم الدوائر]]
 
== استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية باستخدام DEAP ==
 
يمكن استخدام DEAP لتطوير استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية الآلية. يمكن ترميز [[المؤشرات الفنية]]، [[أنماط الشموع]]، و[[إدارة المخاطر]] كجينات في الأفراد. يمكن بعد ذلك استخدام الخوارزمية التطورية لتحسين هذه الجينات للعثور على الاستراتيجية الأكثر ربحية.
 
*  [[استراتيجية المتوسط المتحرك]]
*  [[استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI)]]
*  [[استراتيجية تقاطع المتوسطات المتحركة]]
*  [[استراتيجية البولينجر باند]]
*  [[استراتيجية MACD]]
*  [[استراتيجية ستوكاستيك]]
*  [[استراتيجية Ichimoku Cloud]]
*  [[استراتيجية Fibonacci Retracement]]
*  [[استراتيجية Elliott Wave]]
*  [[استراتيجية Price Action]]
*  [[استراتيجية Breakout]]
*  [[استراتيجية Scalping]]
*  [[استراتيجية Day Trading]]
*  [[استراتيجية Swing Trading]]
*  [[استراتيجية Position Trading]]
 
== التحليل الفني وحجم التداول في سياق DEAP ==
 
يمكن دمج [[التحليل الفني]] و [[تحليل حجم التداول]] في دالة اللياقة لتقييم أداء استراتيجيات التداول. يمكن استخدام مقاييس مثل:
 
*  [[نسبة شارب]]
*  [[الحد الأقصى للسحب]]
*  [[معدل الربح]]
*  [[نسبة الربح إلى الخسارة]]
 
لتقييم أداء كل استراتيجية. يمكن أيضًا استخدام بيانات حجم التداول لتحديد نقاط الدخول والخروج المثلى.
 
== موارد إضافية ==


*  [[موقع DEAP الرسمي]]
*  [[موقع DEAP الرسمي]]
*  [[مستودع بيانات DEAP]]
*  [[وثائق DEAP]]
*  [[علم النفس العاطفي]]
*  [[أمثلة DEAP]]
*  [[التعلم الآلي]]
*  [[منتدى DEAP]]
*  [[التحليل الفني]]
*  [[GitHub DEAP]]
 
== خاتمة ==
 
DEAP هي مكتبة قوية ومرنة لتطوير الخوارزميات التطورية. بفضل بنيتها المعيارية ودعمها للحوسبة المتوازية، يمكن استخدام DEAP لحل مجموعة واسعة من المشكلات في مختلف المجالات، بما في ذلك التداول الآلي. من خلال فهم المكونات الأساسية لـ DEAP وكيفية استخدامها، يمكن للمبتدئين البدء في استكشاف إمكانات هذه الأداة القوية.


[[Category:الفئة:علم النفس الحيوي (Biopsychology)]]
[[الذكاء الاصطناعي]]
[[التعلم الآلي]]
[[الخوارزميات]]
[[بايثون]]
[[التحسين]]
[[الخوارزمية الجينية]]
[[الروبوتات]]
[[التحكم]]
[[التعرف على الأنماط]]
[[التحليل الفني]]
[[تحليل حجم التداول]]
[[الخيارات الثنائية]]
[[المالية]]
[[NumPy]]
[[SciPy]]
[[الحوسبة المتوازية]]
[[الانتقاء الطبيعي]]
[[الاصطفاء]]
[[الطفرة]]
[[التزاوج]]
[[الخوارزمية التطورية]]
[[الاصطفاء الروليت]]
[[الاصطفاء بالبطولة]]
[[تزاوج نقطة واحدة]]
[[تزاوج متعدد النقاط]]
[[تزاوج موحد]]
[[مؤشر القوة النسبية (RSI)]]
[[مؤشر الماكد (MACD)]]
[[نسبة شارب]]
[[الحد الأقصى للسحب]]
[[معدل الربح]]
[[نسبة الربح إلى الخسارة]]


== ابدأ التداول الآن ==
== ابدأ التداول الآن ==
Line 95: Line 168:
✓ تنبيهات باتجاهات السوق
✓ تنبيهات باتجاهات السوق
✓ مواد تعليمية للمبتدئين
✓ مواد تعليمية للمبتدئين
[[Category:DEAP (computing)]]

Latest revision as of 11:06, 6 May 2025

DEAP: خوارزميات تطورية موزعة في بايثون

DEAP (Distributed Evolutionary Algorithms in Python) هي مكتبة برمجية مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة بايثون، تهدف إلى تسهيل تطوير وتطبيق الخوارزميات التطورية. تُعد DEAP أداة قوية للباحثين والمطورين المهتمين بالذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، و التحسين. هذه المقالة تقدم مقدمة شاملة للمبتدئين حول DEAP، تغطي مفاهيمها الأساسية، مكوناتها، وكيفية استخدامها في حل المشكلات المختلفة.

ما هي الخوارزميات التطورية؟

الخوارزميات التطورية هي مجموعة من تقنيات التحسين المستوحاة من عملية الانتقاء الطبيعي في علم الأحياء. تعتمد هذه الخوارزميات على مبادئ مثل الطفرة، التزاوج، والاصطفاء لإنشاء حلول أفضل بشكل تدريجي لمشكلة معينة. تشمل الأنواع الشائعة من الخوارزميات التطورية:

لماذا استخدام DEAP؟

تقدم DEAP العديد من المزايا مقارنة بتطوير الخوارزميات التطورية من الصفر:

  • **المرونة:** توفر DEAP بنية معيارية تسمح بتخصيص كل جانب من جوانب الخوارزمية التطورية.
  • **الكفاءة:** تم تصميم DEAP لتكون فعالة، مع دعم الحوسبة المتوازية و الخوارزميات الموزعة.
  • **القابلية للتوسع:** يمكن استخدام DEAP لحل المشكلات الصغيرة والكبيرة على حد سواء.
  • **التكامل:** تتكامل DEAP بسلاسة مع مكتبات بايثون الأخرى مثل NumPy و SciPy.
  • **المجتمع النشط:** تتمتع DEAP بمجتمع نشط من المستخدمين والمطورين، مما يوفر دعمًا وموارد قيمة.

مكونات DEAP الأساسية

تتكون DEAP من عدة مكونات أساسية:

  • **Individuals (الأفراد):** تمثل الحلول المحتملة للمشكلة. في DEAP، يمكن تمثيل الأفراد باستخدام أنواع بيانات مختلفة مثل القوائم، الصفوف، أو المصفوفات.
  • **Fitness (اللياقة):** هي مقياس لمدى جودة الفرد في حل المشكلة. يتم تعريف دالة اللياقة لتقييم كل فرد.
  • **Selection (الاصطفاء):** هي عملية اختيار الأفراد الأكثر لياقة للتكاثر وإنتاج الجيل التالي. تشمل طرق الاصطفاء الشائعة: الاصطفاء الروليت، الاصطفاء بالبطولة، والاصطفاء المرتب.
  • **Crossover (التزاوج):** هي عملية دمج المعلومات الوراثية من فردين أو أكثر لإنتاج أفراد جدد. تشمل طرق التزاوج الشائعة: تزاوج نقطة واحدة، تزاوج متعدد النقاط، وتزاوج موحد.
  • **Mutation (الطفرة):** هي عملية إدخال تغييرات عشوائية على المعلومات الوراثية للفرد. تساعد الطفرة على استكشاف مساحات الحل الجديدة وتجنب الوقوع في الحلول المحلية المثلى.

مثال بسيط باستخدام DEAP

لنأخذ مثالاً بسيطًا لحل مشكلة إيجاد الحد الأقصى لدالة رياضية باستخدام الخوارزمية الجينية.

```python import random from deap import base, creator, tools, algorithms

  1. 1. تعريف نوع الفرد واللياقة

creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

  1. 2. إنشاء صندوق الأدوات

toolbox = tools.Toolbox() toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, n=10) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

  1. 3. تعريف دوال اللياقة، الاصطفاء، التزاوج، والطفرة

def evaluate(individual): 

   return sum(individual),

toolbox.register("evaluate", evaluate) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint) toolbox.register("mutate", tools.mutFlipBit, indpb=0.05)

  1. 4. إعداد الخوارزمية وتشغيلها

population = toolbox.population(n=50) algorithm = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.2, ngen=40, stats=None, halloffame=None, verbose=False) algorithm.run()

  1. 5. عرض النتائج

best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] print("Best Individual:", best_individual) print("Fitness:", evaluate(best_individual)[0]) ```

هذا المثال يوضح الخطوات الأساسية لإنشاء وتشغيل خوارزمية جينية باستخدام DEAP.

تطبيقات DEAP

يمكن استخدام DEAP في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك:

استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية باستخدام DEAP

يمكن استخدام DEAP لتطوير استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية الآلية. يمكن ترميز المؤشرات الفنية، أنماط الشموع، وإدارة المخاطر كجينات في الأفراد. يمكن بعد ذلك استخدام الخوارزمية التطورية لتحسين هذه الجينات للعثور على الاستراتيجية الأكثر ربحية.

التحليل الفني وحجم التداول في سياق DEAP

يمكن دمج التحليل الفني و تحليل حجم التداول في دالة اللياقة لتقييم أداء استراتيجيات التداول. يمكن استخدام مقاييس مثل:

لتقييم أداء كل استراتيجية. يمكن أيضًا استخدام بيانات حجم التداول لتحديد نقاط الدخول والخروج المثلى.

موارد إضافية

خاتمة

DEAP هي مكتبة قوية ومرنة لتطوير الخوارزميات التطورية. بفضل بنيتها المعيارية ودعمها للحوسبة المتوازية، يمكن استخدام DEAP لحل مجموعة واسعة من المشكلات في مختلف المجالات، بما في ذلك التداول الآلي. من خلال فهم المكونات الأساسية لـ DEAP وكيفية استخدامها، يمكن للمبتدئين البدء في استكشاف إمكانات هذه الأداة القوية.

الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي الخوارزميات بايثون التحسين الخوارزمية الجينية الروبوتات التحكم التعرف على الأنماط التحليل الفني تحليل حجم التداول الخيارات الثنائية المالية NumPy SciPy الحوسبة المتوازية الانتقاء الطبيعي الاصطفاء الطفرة التزاوج الخوارزمية التطورية الاصطفاء الروليت الاصطفاء بالبطولة تزاوج نقطة واحدة تزاوج متعدد النقاط تزاوج موحد مؤشر القوة النسبية (RSI) مؤشر الماكد (MACD) نسبة شارب الحد الأقصى للسحب معدل الربح نسبة الربح إلى الخسارة

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
Retrieved from "https://binaryoption.wiki/ar/index.php?title=DEAP&oldid=40711"