Dask Tutorials: Difference between revisions

Revision as of 07:44, 23 April 2025

Dask: دليل تعليمي للمبتدئين

Dask هي مكتبة بايثون مفتوحة المصدر للتوازي عالي الأداء. تسمح لك بتوسيع نطاق عمليات بايثون القياسية بسهولة، مثل العمليات الحسابية على المصفوفات و إطارات البيانات، لتشمل مجموعات بيانات أكبر من الذاكرة أو عمليات حسابية أكثر تعقيدًا. هذا الدليل التعليمي يهدف إلى تقديم مقدمة للمبتدئين حول Dask، وكيفية استخدامه لتحسين أداء تطبيقاتك.

ما هي Dask ولماذا نستخدمها؟

في عالم التحليل البياني وعلم البيانات، غالبًا ما نواجه مجموعات بيانات ضخمة تتجاوز قدرة الذاكرة العشوائية (RAM) لجهاز الكمبيوتر الخاص بنا. تقليديًا، كان علينا الاعتماد على قواعد البيانات أو تقنيات معقدة أخرى للتعامل مع هذه البيانات. Dask يوفر بديلاً بسيطًا وفعالًا من خلال السماح لنا بتقسيم البيانات والعمليات إلى مهام أصغر يمكن تنفيذها بالتوازي.

بعض الأسباب الرئيسية لاستخدام Dask:

التوسع : Dask يمكنه العمل على مجموعات بيانات أكبر من الذاكرة.
التوازي : Dask يتيح لك الاستفادة من جميع نوى المعالج لديك لتسريع العمليات الحسابية.
التكامل : Dask يتكامل بسلاسة مع مكتبات بايثون الشائعة مثل NumPy و Pandas و Scikit-learn.
المرونة : Dask يمكن استخدامه في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بدءًا من التحليل البياني البسيط وحتى النماذج المعقدة للتعلم الآلي.

مفاهيم Dask الأساسية

لفهم Dask بشكل أفضل، من المهم أن نتعرف على بعض المفاهيم الأساسية:

Graphs (الرسوم البيانية) : Dask يستخدم رسومًا بيانية لتمثيل العمليات الحسابية. كل عقدة في الرسم البياني تمثل مهمة، والحواف تمثل تبعيات البيانات بين المهام.
Tasks (المهام) : هي الوحدات الأساسية للعمل في Dask. يمكن أن تكون المهام وظائف بايثون بسيطة أو عمليات حسابية أكثر تعقيدًا.
Collections (المجموعات): هي هياكل بيانات موزعة تمثل مجموعات البيانات الكبيرة. Dask يوفر أنواعًا مختلفة من المجموعات، مثل Dask Array و Dask DataFrame و Dask Bag.
Schedulers (المجدولات): هي المسؤولة عن تنفيذ المهام في الرسم البياني. Dask يوفر مجدولة محلية يمكنها الاستفادة من جميع نوى المعالج لديك، بالإضافة إلى مجدولة عن بعد يمكنها توزيع المهام عبر مجموعة من الأجهزة.

استخدام Dask Array

Dask Array هو بديل لـ NumPy Array، ولكنه مصمم للعمل مع مجموعات بيانات أكبر من الذاكرة. إليك مثال بسيط لكيفية إنشاء Dask Array وتنفيذ بعض العمليات عليه:

Admin (talk)python import dask.array as da import numpy as np

إنشاء Dask Array من NumPy array

x = np.random.random((10000, 10000)) dask_array = da.from_array(x, chunks=(1000, 1000))

تنفيذ عملية حسابية

result = dask_array.mean()

حساب النتيجة

print(result.compute()) Admin (talk)

في هذا المثال، قمنا بإنشاء Dask Array من NumPy array، ثم قمنا بحساب متوسط جميع العناصر في المصفوفة باستخدام الدالة `mean()`. لاحظ أننا استخدمنا الدالة `compute()` لحساب النتيجة الفعلية. Dask لا ينفذ العمليات الحسابية على الفور، بل يقوم ببناء رسم بياني يمثل العمليات، ثم يقوم بتنفيذ الرسم البياني عند استدعاء الدالة `compute()`.

استخدام Dask DataFrame

Dask DataFrame هو بديل لـ Pandas DataFrame، ولكنه مصمم للعمل مع مجموعات بيانات أكبر من الذاكرة. إليك مثال بسيط لكيفية إنشاء Dask DataFrame وتنفيذ بعض العمليات عليه:

Admin (talk)python import dask.dataframe as dd import pandas as pd

إنشاء Dask DataFrame من Pandas DataFrame

data = {'col1': range(10000), 'col2': np.random.random(10000)} pandas_df = pd.DataFrame(data) dask_df = dd.from_pandas(pandas_df, npartitions=10)

تنفيذ عملية حسابية

result = dask_df.col1.sum()

حساب النتيجة

print(result.compute()) Admin (talk)

في هذا المثال، قمنا بإنشاء Dask DataFrame من Pandas DataFrame، ثم قمنا بحساب مجموع القيم في العمود `col1` باستخدام الدالة `sum()`. لاحظ أننا استخدمنا الدالة `compute()` لحساب النتيجة الفعلية.

استراتيجيات متقدمة في Dask

Delayed (التأخير): استخدام `delayed` لتأخير تنفيذ الوظائف وتجميعها في رسم بياني.
Futures (المستقبلات): التعامل مع نتائج المهام غير المتزامنة.
Caching (التخزين المؤقت): تخزين نتائج العمليات الحسابية لتجنب إعادة الحساب.
Distributed Computing (الحوسبة الموزعة): استخدام مجدولة عن بعد لتوزيع المهام عبر مجموعة من الأجهزة.

Dask في سياق تداول الخيارات الثنائية

على الرغم من أن Dask ليس مصممًا خصيصًا لتداول الخيارات الثنائية، إلا أنه يمكن استخدامه لتحسين أداء بعض جوانب عملية التداول، مثل:

Backtesting (الاختبار الخلفي): اختبار استراتيجيات التداول على بيانات تاريخية كبيرة.
Data Analysis (تحليل البيانات): تحليل كميات كبيرة من بيانات السوق لتحديد الأنماط والاتجاهات.
Risk Management (إدارة المخاطر): حساب وتقييم المخاطر المرتبطة باستراتيجيات التداول المختلفة.

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: @@
-=== Dask: دروس للمبتدئين في التداول بالخيارات الثنائية ===
+=== Dask: دليل تعليمي للمبتدئين ===
-'''مقدمة'''
+'''Dask''' هي مكتبة بايثون مفتوحة المصدر للتوازي عالي الأداء. تسمح لك بتوسيع نطاق عمليات [[بايثون]] القياسية بسهولة، مثل العمليات الحسابية على [[المصفوفات]] و [[إطارات البيانات]]، لتشمل مجموعات بيانات أكبر من الذاكرة أو عمليات حسابية أكثر تعقيدًا.  هذا الدليل التعليمي يهدف إلى تقديم مقدمة للمبتدئين حول Dask، وكيفية استخدامه لتحسين أداء تطبيقاتك.
-Dask هي مكتبة بايثون مفتوحة المصدر للتوازي. في عالم [[تداول الخيارات الثنائية]]، حيث السرعة والدقة أمران بالغا الأهمية، يمكن أن تكون Dask أداة قوية لتحسين أداء استراتيجيات التداول الخاصة بك، خاصةً عند التعامل مع كميات كبيرة من [[بيانات السوق]]. يهدف هذا المقال إلى تقديم مقدمة شاملة للمبتدئين حول Dask وكيف يمكن تطبيقها في سياق تداول الخيارات الثنائية.
+== ما هي Dask ولماذا نستخدمها؟ ==
-== ما هي Dask؟ ==
+في عالم [[التحليل البياني]] و[[علم البيانات]]، غالبًا ما نواجه مجموعات بيانات ضخمة تتجاوز قدرة الذاكرة العشوائية (RAM) لجهاز الكمبيوتر الخاص بنا.  تقليديًا، كان علينا الاعتماد على قواعد البيانات أو تقنيات معقدة أخرى للتعامل مع هذه البيانات.  Dask يوفر بديلاً بسيطًا وفعالًا من خلال السماح لنا بتقسيم البيانات والعمليات إلى مهام أصغر يمكن تنفيذها بالتوازي.
-Dask ليست بديلاً لـ [[NumPy]] أو [[Pandas]]، بل هي طبقة توازي مبنية فوقهما. بمعنى آخر، تسمح لك Dask بتوسيع نطاق عملياتك الحسابية لتشمل موارد متعددة، مثل نوى متعددة على جهازك أو حتى مجموعة من أجهزة الكمبيوتر. هذا مفيد بشكل خاص في تداول الخيارات الثنائية حيث تحتاج إلى تحليل كميات هائلة من [[البيانات التاريخية]] بسرعة لتحديد [[أنماط الرسوم البيانية]] و [[مؤشرات فنية]] محتملة.
+بعض الأسباب الرئيسية لاستخدام Dask:
-== لماذا استخدام Dask في تداول الخيارات الثنائية؟ ==
+*   '''التوسع''' : Dask يمكنه العمل على مجموعات بيانات أكبر من الذاكرة.
+*   '''التوازي''' : Dask يتيح لك الاستفادة من جميع نوى المعالج لديك لتسريع العمليات الحسابية.
+*   '''التكامل''' : Dask يتكامل بسلاسة مع مكتبات بايثون الشائعة مثل [[NumPy]] و [[Pandas]] و [[Scikit-learn]].
+*   '''المرونة''' : Dask يمكن استخدامه في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بدءًا من التحليل البياني البسيط وحتى النماذج المعقدة للتعلم الآلي.
-* '''تسريع التحليل:''' يمكن لـ Dask تسريع العمليات الحسابية بشكل كبير، مما يسمح لك بتحليل البيانات بشكل أسرع واتخاذ قرارات تداول أكثر استنارة.
+== مفاهيم Dask الأساسية ==
-* '''التعامل مع البيانات الكبيرة:''' يمكن لـ Dask التعامل مع مجموعات بيانات أكبر من تلك التي يمكن أن تتناسب مع ذاكرة جهاز الكمبيوتر الخاص بك. هذا مهم بشكل خاص إذا كنت تستخدم [[بيانات التجزئة]] أو [[بيانات دفتر الأوامر]].
-* '''التوازي:''' يمكن لـ Dask توزيع العمل على نوى متعددة أو أجهزة متعددة، مما يزيد من كفاءة استخدام الموارد.
-* '''التكامل مع الأدوات الحالية:''' يتكامل Dask بسلاسة مع مكتبات بايثون الشائعة مثل NumPy و Pandas و Scikit-learn.
-== المفاهيم الأساسية في Dask ==
+لفهم Dask بشكل أفضل، من المهم أن نتعرف على بعض المفاهيم الأساسية:
-* '''Dask Array:''' هو بديل متوازي لـ NumPy array. يسمح لك بإجراء عمليات على مصفوفات كبيرة موزعة عبر ذاكرة متعددة.
+*   '''Graphs''' (الرسوم البيانية) : Dask يستخدم رسومًا بيانية لتمثيل العمليات الحسابية.  كل عقدة في الرسم البياني تمثل مهمة، والحواف تمثل تبعيات البيانات بين المهام.
-* '''Dask DataFrame:''' هو بديل متوازي لـ Pandas DataFrame. يوفر نفس وظائف Pandas DataFrame، ولكن مع القدرة على التعامل مع مجموعات بيانات أكبر.
+*   '''Tasks''' (المهام) : هي الوحدات الأساسية للعمل في Dask.  يمكن أن تكون المهام وظائف بايثون بسيطة أو عمليات حسابية أكثر تعقيدًا.
-* '''Dask Delayed:''' يسمح لك بتأخير تنفيذ وظيفة حتى تكون هناك حاجة إلى النتيجة. هذا مفيد لإنشاء [[رسوم بيانية حسابية]] معقدة.
+*   '''Collections''' (المجموعات): هي هياكل بيانات موزعة تمثل مجموعات البيانات الكبيرة.  Dask يوفر أنواعًا مختلفة من المجموعات، مثل [[Dask Array]] و [[Dask DataFrame]] و [[Dask Bag]].
-* '''Dask Scheduler:''' هو المسؤول عن جدولة وتنفيذ المهام المتوازية.
+*   '''Schedulers''' (المجدولات): هي المسؤولة عن تنفيذ المهام في الرسم البياني.  Dask يوفر مجدولة محلية يمكنها الاستفادة من جميع نوى المعالج لديك، بالإضافة إلى مجدولة عن بعد يمكنها توزيع المهام عبر مجموعة من الأجهزة.
-== مثال عملي: تحليل البيانات التاريخية باستخدام Dask ==
+== استخدام Dask Array ==
-لنفترض أن لديك مجموعة بيانات كبيرة من أسعار [[العملات الأجنبية]] وتريد حساب المتوسط المتحرك البسيط (SMA) باستخدام Dask.
+[[Dask Array]] هو بديل لـ NumPy Array، ولكنه مصمم للعمل مع مجموعات بيانات أكبر من الذاكرة.  إليك مثال بسيط لكيفية إنشاء Dask Array وتنفيذ بعض العمليات عليه:
-```python
+[[User:Admin|Admin]] ([[User talk:Admin|talk]])python
-import dask.dataframe as dd
+import dask.array as da
-import pandas as pd
+import numpy as np
+# إنشاء Dask Array من NumPy array
+x = np.random.random((10000, 10000))
+dask_array = da.from_array(x, chunks=(1000, 1000))
+# تنفيذ عملية حسابية
+result = dask_array.mean()
-# تحميل البيانات
+# حساب النتيجة
-df = dd.read_csv('historical_data.csv')
+print(result.compute())
+[[User:Admin|Admin]] ([[User talk:Admin|talk]])
-# حساب المتوسط المتحرك البسيط
+في هذا المثال، قمنا بإنشاء Dask Array من NumPy array، ثم قمنا بحساب متوسط جميع العناصر في المصفوفة باستخدام الدالة `mean()`.  لاحظ أننا استخدمنا الدالة `compute()` لحساب النتيجة الفعلية.  Dask لا ينفذ العمليات الحسابية على الفور، بل يقوم ببناء رسم بياني يمثل العمليات، ثم يقوم بتنفيذ الرسم البياني عند استدعاء الدالة `compute()`.
-df['SMA'] = df['Close'].rolling(window=20).mean()
-# حساب النتائج
+== استخدام Dask DataFrame ==
-result = df.compute()
-# طباعة النتائج
+[[Dask DataFrame]] هو بديل لـ Pandas DataFrame، ولكنه مصمم للعمل مع مجموعات بيانات أكبر من الذاكرة.  إليك مثال بسيط لكيفية إنشاء Dask DataFrame وتنفيذ بعض العمليات عليه:
-print(result)
-```
-في هذا المثال، نقوم بتحميل البيانات باستخدام `dd.read_csv`، ثم نحسب المتوسط المتحرك البسيط باستخدام `rolling().mean()`.  لاحظ أننا نستخدم `df.compute()` لحساب النتائج.  هذا هو المكان الذي يتم فيه تنفيذ العمليات المتوازية.
+[[User:Admin|Admin]] ([[User talk:Admin|talk]])python
+import dask.dataframe as dd
+import pandas as pd
-== استراتيجيات التداول التي يمكن تحسينها باستخدام Dask ==
+# إنشاء Dask DataFrame من Pandas DataFrame
+data = {'col1': range(10000), 'col2': np.random.random(10000)}
+pandas_df = pd.DataFrame(data)
+dask_df = dd.from_pandas(pandas_df, npartitions=10)
-يمكن استخدام Dask لتحسين العديد من [[استراتيجيات التداول]]، بما في ذلك:
+# تنفيذ عملية حسابية
+result = dask_df.col1.sum()
-* [[استراتيجية الاختراق]]: تحليل سريع للبيانات التاريخية لتحديد مستويات الدعم والمقاومة.
+# حساب النتيجة
-* [[استراتيجية المتوسطات المتحركة]]: حساب المتوسطات المتحركة المتعددة بسرعة.
+print(result.compute())
-* [[استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI)]]: حساب RSI على فترات زمنية مختلفة.
+[[User:Admin|Admin]] ([[User talk:Admin|talk]])
-* [[استراتيجية MACD]]: حساب MACD وتحديد إشارات الشراء والبيع.
-* [[استراتيجية بولينجر باندز]]: حساب بولينجر باندز وتحديد التقلبات.
-* [[استراتيجية التداول المتأرجح]]: تحديد نقاط الدخول والخروج بناءً على تحليل البيانات التاريخية.
-* [[استراتيجية التداول اليومي]]: تحليل سريع للبيانات في الوقت الفعلي.
-* [[استراتيجية التداول الخوارزمي]]: تنفيذ استراتيجيات تداول معقدة تلقائيًا.
-* [[استراتيجية مارتينجال]]: إدارة المخاطر وتحسين العائدات.
-* [[استراتيجية فيبوناتشي]]: تحديد مستويات الدعم والمقاومة باستخدام نسب فيبوناتشي.
-* [[استراتيجية إيليوت ويف]]: تحليل الأنماط الموجية في الأسعار.
-* [[استراتيجية Ichimoku Cloud]]: استخدام Ichimoku Cloud لتحديد الاتجاهات ونقاط الدخول والخروج.
-* [[استراتيجية Price Action]]: تحليل حركة السعر لتحديد فرص التداول.
-* [[استراتيجية Head and Shoulders]]: تحديد نمط الرأس والكتفين.
-* [[استراتيجية Double Top/Bottom]]: تحديد نمط القمة المزدوجة أو القاع المزدوج.
-== التحليل الفني وحجم التداول مع Dask ==
+في هذا المثال، قمنا بإنشاء Dask DataFrame من Pandas DataFrame، ثم قمنا بحساب مجموع القيم في العمود `col1` باستخدام الدالة `sum()`.  لاحظ أننا استخدمنا الدالة `compute()` لحساب النتيجة الفعلية.
-يمكن أيضًا استخدام Dask لتحسين [[التحليل الفني]] و [[تحليل حجم التداول]]. على سبيل المثال:
+== استراتيجيات متقدمة في Dask ==
-* حساب [[مؤشر ستوكاستيك]] بسرعة.
+*   '''Delayed''' (التأخير): استخدام `delayed` لتأخير تنفيذ الوظائف وتجميعها في رسم بياني.
-* تحليل [[أنماط الشموع اليابانية]].
+*   '''Futures''' (المستقبلات): التعامل مع نتائج المهام غير المتزامنة.
-* تحديد [[خطوط الاتجاه]].
+*   '''Caching''' (التخزين المؤقت): تخزين نتائج العمليات الحسابية لتجنب إعادة الحساب.
-* تحليل [[حجم التداول]] لتأكيد الاتجاهات.
+*   '''Distributed Computing''' (الحوسبة الموزعة): استخدام مجدولة عن بعد لتوزيع المهام عبر مجموعة من الأجهزة.
-* استخدام [[مؤشر ATR]] لقياس التقلبات.
-* تحليل [[مؤشر Parabolic SAR]].
-* استخدام [[مؤشر Aroon]].
-* تحليل [[مؤشر Chaikin Money Flow]].
-* استخدام [[مؤشر On Balance Volume]].
-* تحليل [[مؤشر Volume Price Trend]].
-== نصائح لاستخدام Dask في تداول الخيارات الثنائية ==
+== Dask في سياق تداول الخيارات الثنائية ==
-* '''ابدأ صغيرًا:''' ابدأ بتحليل مجموعات بيانات صغيرة قبل الانتقال إلى مجموعات بيانات أكبر.
+على الرغم من أن Dask ليس مصممًا خصيصًا لتداول الخيارات الثنائية، إلا أنه يمكن استخدامه لتحسين أداء بعض جوانب عملية التداول، مثل:
-* '''استخدم Dask Delayed بحكمة:''' استخدم Dask Delayed لإنشاء رسوم بيانية حسابية معقدة.
-* '''راقب أداء Dask:''' استخدم أدوات المراقبة لتتبع أداء Dask وتحديد الاختناقات.
-* '''استفد من التخزين المؤقت:''' استخدم التخزين المؤقت لتجنب إعادة حساب النتائج.
-== الخلاصة ==
+*   '''Backtesting''' (الاختبار الخلفي): اختبار استراتيجيات التداول على بيانات تاريخية كبيرة.
+*   '''Data Analysis''' (تحليل البيانات): تحليل كميات كبيرة من بيانات السوق لتحديد الأنماط والاتجاهات.
+*   '''Risk Management''' (إدارة المخاطر): حساب وتقييم المخاطر المرتبطة باستراتيجيات التداول المختلفة.
-Dask هي أداة قوية يمكن أن تساعدك على تحسين أداء استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية الخاصة بك. من خلال الاستفادة من التوازي والقدرة على التعامل مع البيانات الكبيرة، يمكنك تحليل البيانات بشكل أسرع واتخاذ قرارات تداول أكثر استنارة.  تذكر أن Dask هي أداة، وليست حلاً سحريًا.  لا يزال من المهم أن يكون لديك فهم قوي لـ [[إدارة المخاطر]] و [[علم النفس التجاري]] لكي تكون ناجحًا في تداول الخيارات الثنائية.
+== روابط ذات صلة ==
-[[الخيارات الثنائية]]
+*   [[بايثون]]
-[[التحليل الأساسي]]
+*   [[NumPy]]
-[[التحليل الفني]]
+*   [[Pandas]]
-[[إدارة المخاطر]]
+*   [[Scikit-learn]]
-[[علم النفس التجاري]]
+*   [[Dask Array]]
-[[الوساطة في الخيارات الثنائية]]
+*   [[Dask DataFrame]]
-[[الرسوم البيانية]]
+*   [[Dask Bag]]
-[[الشموع اليابانية]]
+*   [[التحليل البياني]]
-[[المؤشرات الفنية]]
+*   [[علم البيانات]]
-[[البيانات التاريخية]]
+*   [[التعلم الآلي]]
-[[البيانات في الوقت الفعلي]]
+*   [[الرسوم البيانية]]
-[[التقلبات]]
+*   [[المهام]]
-[[السيولة]]
+*   [[المجموعات]]
-[[الرافعة المالية]]
+*   [[المجدولات]]
-[[التقات الضمنية]]
+*   [[Backtesting]]
-[[الاحتمالات]]
+*   [[تحليل البيانات]]
-[[الاستراتيجيات]]
+*   [[إدارة المخاطر]]
-[[التحسين]]
+*   [[التحليل الفني]]
-[[النماذج الإحصائية]]
+*   [[تحليل حجم التداول]]
-[[التعلم الآلي]]
+*   [[استراتيجيات المتوسط المتحرك]]
+*   [[استراتيجيات الاختراق]]
+*   [[استراتيجيات التداول بناءً على الأنماط]]
+*   [[استراتيجيات التداول بناءً على المؤشرات]]
+*   [[استراتيجيات التداول بناءً على الأخبار]]
+*   [[استراتيجية مارتينجال]]
+*   [[استراتيجية المضاعفة]]
+*   [[استراتيجية فيبوناتشي]]
+*   [[استراتيجية بولينجر باند]]
+*   [[استراتيجية RSI]]
 [[Category:الفئة:Dask]]