BigQuery: Difference between revisions

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1
(@pipegas_WP-test)
 
(@pipegas_WP-test)
Line 1: Line 1:
[[ملف:BigQuery logo.png|center|500px|شعار BigQuery]]
## BigQuery: دليل شامل للمبتدئين


== BigQuery: دليل شامل للمبتدئين ==
'''BigQuery''' هو مستودع بيانات سحابي قابل للتطوير بدرجة عالية، يُقدمه جوجل. يسمح للمستخدمين بتخزين وتحليل مجموعات بيانات كبيرة جدًا باستخدام لغة الاستعلام SQL القياسية. على الرغم من أن BigQuery ليس مرتبطًا بشكل مباشر بتداول [[الخيارات الثنائية]] أو العقود الآجلة للعملات المشفرة، إلا أنه أداة قوية يمكن أن تكون ذات قيمة كبيرة للمتداولين والمحللين الماليين الذين يحتاجون إلى معالجة كميات هائلة من البيانات لتحديد الاتجاهات، واختبار الاستراتيجيات، وإدارة المخاطر. يهدف هذا المقال إلى تقديم مقدمة شاملة لـ BigQuery للمبتدئين، مع التركيز على تطبيقاته المحتملة في مجال التمويل.


BigQuery هو مستودع بيانات سحابي قابل للتوسع بالكامل، يتميز بالسرعة، وبأسعار معقولة، وخالٍ من الخادم. يتيح لك تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة وسهولة، باستخدام لغة SQL القياسية.  يوفر Google Cloud Platform (GCP) هذه الخدمة القوية، مما يجعلها خيارًا شائعًا للشركات والمحللين الذين يحتاجون إلى معالجة وتحليل مجموعات بيانات كبيرة. هذا المقال موجه للمبتدئين، ويهدف إلى تقديم فهم شامل لـ BigQuery، بدءًا من المفاهيم الأساسية وصولًا إلى بعض الاستخدامات العملية.
== ما هو BigQuery ولماذا يجب أن تهتم؟ ==


=== ما هو مستودع البيانات؟ ===
في عالم اليوم، تتولد كميات هائلة من البيانات باستمرار. في مجال التمويل، تشمل هذه البيانات أسعار الأسهم، وأسعار العملات المشفرة، وحجم التداول، وبيانات الوسائط الاجتماعية، والأخبار، والمزيد. يمكن أن يوفر تحليل هذه البيانات رؤى قيمة يمكن أن تساعد المتداولين على اتخاذ قرارات مستنيرة.


قبل الخوض في تفاصيل BigQuery، من المهم فهم مفهوم [[مستودع البيانات]]. مستودع البيانات هو نظام مصمم لتخزين وإدارة كميات كبيرة من البيانات التاريخية من مصادر مختلفة. على عكس [[قواعد البيانات التشغيلية]] التي تركز على معالجة المعاملات اليومية، فإن مستودعات البيانات مُحسَّنة للاستعلامات التحليلية المعقدة وإعداد التقارير.  BigQuery هو مثال على مستودع بيانات سحابي، مما يعني أنه يتم استضافته وتشغيله بواسطة مزود خدمة سحابية (Google في هذه الحالة).  هذا يزيل الحاجة إلى إدارة البنية التحتية الخاصة بك، ويسمح لك بالتركيز على تحليل البيانات بدلاً من ذلك.
تقليديًا، كان تحليل مجموعات البيانات الكبيرة يتطلب بنية تحتية مكلفة ومعقدة. BigQuery يغير هذا الأمر. فهو يوفر حلاً سحابيًا بالكامل، مما يعني أنك لست بحاجة إلى القلق بشأن إدارة الخوادم أو التخزين. ببساطة تدفع مقابل ما تستخدمه، مما يجعله خيارًا فعالًا من حيث التكلفة للشركات والأفراد على حد سواء.


=== لماذا BigQuery؟ ===
'''الميزات الرئيسية لـ BigQuery:'''


هناك العديد من الأسباب التي تجعل BigQuery خيارًا جذابًا لتحليل البيانات:
*  '''قابلية التوسع:''' يمكن لـ BigQuery التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة، تتراوح من الجيجابايت إلى البيتابايت.
*  '''السرعة:''' يستخدم BigQuery معمارية عمودية، مما يجعله سريعًا جدًا في معالجة الاستعلامات.
*  '''التكلفة:''' نموذج التسعير حسب الاستخدام يجعل BigQuery خيارًا فعالًا من حيث التكلفة.
*  '''التكامل:''' يتكامل BigQuery بسهولة مع أدوات جوجل السحابية الأخرى، مثل [[Google Cloud Storage]] و [[Google Data Studio]].
*  '''الأمان:''' يوفر BigQuery ميزات أمان قوية لحماية بياناتك.


*  **قابلية التوسع:** يمكن لـ BigQuery التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة، تصل إلى تيرابايت وحتى بيتابايت، دون الحاجة إلى تغييرات كبيرة في البنية التحتية.
== المفاهيم الأساسية في BigQuery ==
*  **السرعة:** يستخدم BigQuery معمارية عمودية وتخزينًا سحابيًا، مما يسمح له بتنفيذ الاستعلامات بسرعة كبيرة، حتى على مجموعات البيانات الكبيرة.
*  **الفعالية من حيث التكلفة:**  تدفع فقط مقابل التخزين والاستعلامات التي تستخدمها.  لا توجد رسوم أولية أو التزامات طويلة الأجل.
*  **سهولة الاستخدام:**  يدعم BigQuery لغة SQL القياسية، مما يجعل من السهل على المحللين الذين لديهم خبرة في SQL البدء في استخدامه.
*  **التكامل مع GCP:**  يتكامل BigQuery بسلاسة مع خدمات Google Cloud Platform الأخرى، مثل [[Google Cloud Storage]] و [[Google Dataflow]] و [[Google Dataproc]].
*  **الأمان:** يوفر BigQuery ميزات أمان قوية لحماية بياناتك، بما في ذلك التشفير والتحكم في الوصول.


=== المفاهيم الأساسية في BigQuery ===
لفهم BigQuery بشكل أفضل، من المهم التعرف على بعض المفاهيم الأساسية:


*  **المشاريع (Projects):**  كل ما تفعله في GCP، بما في ذلك استخدام BigQuery، يتم تنظيمه داخل مشاريع. المشروع هو حاوية لمواردك، مثل مجموعات البيانات والجداول والاستعلامات.
*  '''المشروع (Project):''' المشروع هو حاوية تنظيمية لموارد BigQuery الخاصة بك. كل مشروع له معرف فريد.
*  **مجموعات البيانات (Datasets):**  مجموعة البيانات هي حاوية منطقية لتنظيم الجداول.  يمكنك إنشاء مجموعات بيانات متعددة داخل مشروع واحد.
*  '''مجموعة البيانات (Dataset):''' مجموعة البيانات هي حاوية منطقية لمجموعات البيانات ذات الصلة.  يمكنك إنشاء مجموعات بيانات متعددة داخل مشروع واحد.
*  **الجداول (Tables):**  الجداول هي المكان الذي يتم فيه تخزين بياناتك الفعلية. تتكون الجداول من صفوف وأعمدة، تمامًا مثل الجداول في [[قواعد البيانات العلائقية]].
*  '''الجدول (Table):''' الجدول هو المكان الذي يتم فيه تخزين البيانات الفعلية. يتكون الجدول من صفوف وأعمدة.
*  **الاستعلامات (Queries):**  الاستعلامات هي طلبات تستخدم لـ [[استرجاع البيانات]] من الجداول. تُكتب الاستعلامات بلغة SQL.
*  '''الاستعلام (Query):''' الاستعلام هو طلب البيانات من جدول أو مجموعة جداول. يتم كتابة الاستعلامات بلغة SQL القياسية.
*  **الوظائف (Functions):**  الوظائف هي إجراءات مُعرَّفة مسبقًا يمكن استخدامها في الاستعلامات لتنفيذ مهام معينة، مثل تحويل البيانات أو إجراء العمليات الحسابية.
*  **طرق التحميل (Loading Methods):** هناك عدة طرق لتحميل البيانات إلى BigQuery، بما في ذلك تحميل الملفات من Google Cloud Storage، واستخدام BigQuery Data Transfer Service، واستخدام واجهة برمجة التطبيقات (API).
*  **التقسيم (Partitioning):** تقسيم الجداول يمكن أن يحسن أداء الاستعلام ويقلل التكلفة من خلال معالجة مجموعات فرعية فقط من البيانات.
*  **التجميع (Clustering):** تجميع البيانات بناءً على أعمدة معينة يمكن أن يحسن أداء الاستعلامات التي تقوم بتصفية أو فرز البيانات بناءً على هذه الأعمدة.


=== كيفية البدء مع BigQuery ===
{| class="wikitable"
|+ مفاهيم BigQuery الأساسية
|---|---|
| المفهوم | الوصف |
| المشروع | حاوية تنظيمية للموارد |
| مجموعة البيانات | حاوية منطقية لمجموعات البيانات |
| الجدول | مكان تخزين البيانات |
| الاستعلام | طلب البيانات من الجداول |
|}


1.  **إنشاء حساب Google Cloud Platform:**  إذا لم يكن لديك حساب GCP بالفعل، فقم بإنشاء حساب على [https://cloud.google.com/](https://cloud.google.com/).
== كيفية البدء مع BigQuery ==
2.  **إنشاء مشروع:**  في وحدة تحكم GCP، قم بإنشاء مشروع جديد.
3.  **تمكين BigQuery API:**  في مشروعك، قم بتمكين BigQuery API.
4.  **الوصول إلى BigQuery:**  يمكنك الوصول إلى BigQuery من خلال وحدة تحكم GCP أو من خلال سطر الأوامر باستخدام أداة `bq`.
5.  **إنشاء مجموعة بيانات:**  داخل مشروعك، قم بإنشاء مجموعة بيانات لتخزين جداولك.
6.  **تحميل البيانات:**  قم بتحميل البيانات إلى جداولك باستخدام إحدى طرق التحميل المتاحة.
7.  **كتابة الاستعلامات:**  اكتب استعلامات SQL لاسترجاع البيانات من جداولك.
8.  **تحليل النتائج:**  قم بتحليل النتائج باستخدام الأدوات التي تختارها.


=== أمثلة على استعلامات BigQuery ===
1.  '''إنشاء حساب جوجل سحابي:''' إذا لم يكن لديك حساب جوجل سحابي بالفعل، فستحتاج إلى إنشاء حساب. يمكنك الحصول على رصيد مجاني لتجربة BigQuery.
2.  '''إنشاء مشروع:''' بعد إنشاء حساب جوجل سحابي، ستحتاج إلى إنشاء مشروع جديد.
3.  '''إنشاء مجموعة بيانات:''' داخل مشروعك، قم بإنشاء مجموعة بيانات لتخزين بياناتك.
4.  '''تحميل البيانات:''' يمكنك تحميل البيانات إلى BigQuery من مجموعة متنوعة من المصادر، بما في ذلك ملفات CSV و JSON و Avro و Parquet. يمكنك أيضًا استيراد البيانات من [[Google Cloud Storage]].
5.  '''كتابة الاستعلامات:'''  ابدأ بكتابة استعلامات SQL بسيطة لاستكشاف بياناتك.


لنلقِ نظرة على بعض الأمثلة البسيطة على استعلامات BigQuery:
== استخدام BigQuery في التداول المالي ==


*  **استرجاع جميع البيانات من جدول:**
على الرغم من أن BigQuery ليس منصة تداول مباشرة، إلا أنه يمكن استخدامه لدعم مجموعة متنوعة من أنشطة التداول المالي:
 
*  '''التحليل الفني:''' يمكنك استخدام BigQuery لتخزين وتحليل بيانات الأسعار التاريخية لـ [[العملات المشفرة]] والأسهم والسلع. يمكن أن يساعدك هذا في تحديد [[الاتجاهات]]، وأنماط الرسم البياني، ومستويات الدعم والمقاومة.  استخدام مؤشرات مثل [[مؤشر القوة النسبية (RSI)]] و [[المتوسطات المتحركة]] يمكن أن يتم بسهولة مع BigQuery.
*  '''تحليل حجم التداول:''' يمكن أن يساعدك تحليل حجم التداول في تحديد قوة الاتجاهات وتأكيد إشارات التداول.  يمكنك استخدام BigQuery لتحليل بيانات حجم التداول عبر مختلف [[البورصات]] والأسواق.
*   '''تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):''' يمكنك استخدام BigQuery لتحليل بيانات الوسائط الاجتماعية والأخبار لتحديد مشاعر السوق. يمكن أن يساعدك هذا في توقع تحركات الأسعار.
*   '''اختبار الاستراتيجيات:''' يمكنك استخدام BigQuery لاختبار استراتيجيات التداول المختلفة باستخدام البيانات التاريخية. يمكن أن يساعدك هذا في تحديد الاستراتيجيات الأكثر ربحية.  على سبيل المثال، يمكنك اختبار استراتيجية [[تداول الاتجاه]] أو استراتيجية [[الارتداد]].
*  '''إدارة المخاطر:''' يمكنك استخدام BigQuery لمراقبة تعرضك للمخاطر وتحديد الفرص المحتملة للتحوط.
*   '''التحليل الأساسي:''' تحليل البيانات الاقتصادية والمالية للشركات باستخدام BigQuery يمكن أن يساعد في تحديد فرص استثمارية.
 
== أمثلة على استعلامات BigQuery للتداول ==
 
لنفترض أن لديك جدولًا يسمى `crypto_prices` يحتوي على بيانات أسعار Bitcoin التاريخية. فيما يلي بعض الأمثلة على الاستعلامات التي يمكنك استخدامها:
 
*   '''الحصول على متوسط سعر Bitcoin خلال الأسبوع الماضي:'''


```sql
```sql
SELECT * FROM `your-project.your_dataset.your_table`;
SELECT AVG(price)
FROM `your_project.your_dataset.crypto_prices`
WHERE date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY);
```
```


*  **استرجاع أعمدة معينة من جدول:**
*  '''الحصول على حجم التداول اليومي لـ Bitcoin:'''


```sql
```sql
SELECT column1, column2 FROM `your-project.your_dataset.your_table`;
SELECT date, SUM(volume)
FROM `your_project.your_dataset.crypto_prices`
GROUP BY date
ORDER BY date;
```
```


*  **تصفية البيانات بناءً على شرط معين:**
*  '''تحديد الأيام التي تجاوز فيها سعر Bitcoin مستوى معين:'''


```sql
```sql
SELECT * FROM `your-project.your_dataset.your_table` WHERE column1 = 'value';
SELECT date, price
FROM `your_project.your_dataset.crypto_prices`
WHERE price > 50000;
```
```


*  **تجميع البيانات:**
*  '''حساب [[الانحراف المعياري]] لسعر Bitcoin:'''


```sql
```sql
SELECT column1, COUNT(*) FROM `your-project.your_dataset.your_table` GROUP BY column1;
SELECT STDDEV(price)
FROM `your_project.your_dataset.crypto_prices`;
```
```


*  **فرز البيانات:**
*  '''تحديد [[أنماط الشموع اليابانية]] مثل Doji أو Engulfing:''' (يتطلب هذا استعلامات أكثر تعقيدًا تعتمد على تعريفات الأنماط).
 
== دمج BigQuery مع أدوات أخرى ==
 
يمكن دمج BigQuery مع مجموعة متنوعة من الأدوات الأخرى لتعزيز قدرات التحليل الخاصة بك:


```sql
*  '''Google Data Studio:''' استخدم Google Data Studio لإنشاء لوحات معلومات وتقارير تفاعلية بناءً على بيانات BigQuery.
SELECT * FROM `your-project.your_dataset.your_table` ORDER BY column1 DESC;
*  '''Python:''' استخدم مكتبات Python مثل `google-cloud-bigquery` للتفاعل مع BigQuery برمجيًا.
```
*  '''R:''' استخدم حزمة R `bigrquery` للتفاعل مع BigQuery برمجيًا.
*   '''Tableau:''' قم بتوصيل Tableau بـ BigQuery لتصور البيانات واستكشافها.
*  '''Looker:''' استخدم Looker، منصة ذكاء الأعمال من جوجل، لإنشاء تحليلات متقدمة.
 
== التسعير في BigQuery ==
 
يعتمد تسعير BigQuery على:


تذكر استبدال `your-project` و `your_dataset` و `your_table` بأسماء مشروعك ومجموعة البيانات والجدول الفعلي.
*  '''تخزين البيانات:''' يتم تحصيل رسوم مقابل كمية البيانات التي تقوم بتخزينها.
*  '''الاستعلامات:''' يتم تحصيل رسوم مقابل كمية البيانات التي تتم معالجتها بواسطة استعلاماتك.
*  '''التحميل:''' يتم تحصيل رسوم مقابل كمية البيانات التي تقوم بتحميلها إلى BigQuery.


=== BigQuery و تحليل البيانات المالية ===
يمكنك العثور على معلومات مفصلة حول التسعير على موقع جوجل السحابي: [https://cloud.google.com/bigquery/pricing](https://cloud.google.com/bigquery/pricing)


BigQuery هو أداة قوية لتحليل البيانات المالية، بما في ذلك بيانات [[الأسهم]]، و [[العملات الأجنبية]]، و [[العملات المشفرة]].  يمكنك استخدامه لـ:
== أفضل الممارسات لاستخدام BigQuery ==


*  **تحليل الاتجاهات:** تحديد الاتجاهات في أسعار الأصول.  هذا يتضمن استخدام [[المتوسطات المتحركة]] و [[خطوط الاتجاه]].
*  '''التقسيم (Partitioning):''' قسّم جداولك بناءً على عمود التاريخ لتحسين أداء الاستعلام وتقليل التكاليف.
*  **تحديد الأنماط:**  اكتشاف الأنماط التي قد تشير إلى فرص تداول. على سبيل المثال، يمكنك البحث عن أنماط [[شموع اليابانية]].
*  '''التجميع (Clustering):''' قم بتجميع جداولك بناءً على الأعمدة التي تستخدمها بشكل متكرر في عبارات WHERE.
*  **تقييم المخاطر:**  قياس المخاطر المرتبطة باستثمارات مختلفة.  يمكنك استخدام مقاييس مثل [[الانحراف المعياري]] و [[بيتا]].
*  '''استخدام تنسيقات البيانات المضغوطة:''' استخدم تنسيقات البيانات المضغوطة مثل Parquet و Avro لتقليل مساحة التخزين وتحسين أداء الاستعلام.
*  **بناء نماذج تنبؤية:**  تطوير نماذج للتنبؤ بأسعار الأصول.  يمكنك استخدام [[التعلم الآلي]] لتحقيق ذلك.
*  '''كتابة استعلامات فعالة:''' تجنب استخدام `SELECT *` واستخدم عبارات WHERE لتصفية البيانات.
*  **تحليل حجم التداول:** مراقبة [[حجم التداول]] لتأكيد الاتجاهات وتحديد نقاط الدخول والخروج المحتملة.
*  '''مراقبة التكاليف:''' راقب تكاليف BigQuery الخاصة بك بانتظام لتجنب الرسوم غير المتوقعة.
*  **استراتيجيات الخيارات الثنائية:** تحليل البيانات التاريخية لتطوير واختبار [[استراتيجيات الخيارات الثنائية]] المختلفة.  على سبيل المثال، يمكنك تحليل [[استراتيجية 60 ثانية]] أو [[استراتيجية بينالي]].
*  **مؤشرات فنية:** حساب وتطبيق [[المؤشرات الفنية]] مثل [[مؤشر القوة النسبية (RSI)]] و [[مؤشر الماكد (MACD)]] و [[مؤشر ستوكاستيك]].
*  **تحليل الارتباط:** تحديد العلاقات بين الأصول المختلفة.
*  **تحليل التقلبات:** قياس تقلبات الأصول.
*  **تحليل الدعم والمقاومة:** تحديد مستويات [[الدعم]] و [[المقاومة]].
*  **تحليل أنماط الرسوم البيانية:** التعرف على أنماط الرسوم البيانية مثل [[الرأس والكتفين]] و [[المثلثات]].
*  **تحليل فجوات الأسعار:** دراسة [[فجوات الأسعار]] وتأثيرها على التداول.
*  **تحديد نقاط الدخول والخروج:** استخدام البيانات والتحليلات لتحديد أفضل نقاط الدخول والخروج للصفقات.
*  **إدارة المخاطر:** تطبيق تقنيات [[إدارة المخاطر]] لتقليل الخسائر المحتملة.
*  **تحسين الأداء:** تحليل نتائج التداول لتحسين الأداء المستقبلي.
*  **اختبار الأداء الخلفي:**  اختبار [[استراتيجيات التداول]] على البيانات التاريخية لتقييم فعاليتها.
*  **تحليل سلوك المتداولين:** دراسة سلوك المتداولين الآخرين لتحديد الفرص المحتملة.
*  **تحليل الأخبار والمعلومات:** دمج [[تحليل المشاعر]] للأخبار والمعلومات المالية في استراتيجيات التداول.
*  **تحليل التداول الخوارزمي:** تطوير وتنفيذ [[خوارزميات التداول]] باستخدام BigQuery.
*  **تحليل البيانات اللحظية:** معالجة وتحليل [[البيانات اللحظية]] في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات تداول سريعة.
*  **تحليل الأنماط المتكررة:** استخدام [[تقنيات التنقيب عن البيانات]] للعثور على أنماط متكررة في البيانات المالية.
*  **تحليل التداول اليومي:** تحليل بيانات التداول اليومية لتحديد الفرص قصيرة الأجل.
*  **تحليل التداول المتأرجح:** تحليل بيانات التداول المتأرجح لتحديد الفرص طويلة الأجل.
*  **تحليل التداول طويل الأجل:** تحليل بيانات التداول طويلة الأجل لتحديد الاتجاهات الكلية.


=== موارد إضافية ===
== استراتيجيات تداول متقدمة باستخدام BigQuery ==


*  **وثائق BigQuery:** [https://cloud.google.com/bigquery/docs](https://cloud.google.com/bigquery/docs)
*  '''تداول الزخم:''' تحديد الأصول التي تشهد زخمًا قويًا باستخدام BigQuery وتحليل بيانات الأسعار التاريخية.
*  **BigQuery Quickstarts:** [https://cloud.google.com/bigquery/docs/quickstarts](https://cloud.google.com/bigquery/docs/quickstarts)
*   '''تداول المتوسطات المتحركة:'''  تنفيذ استراتيجيات تداول تعتمد على تقاطعات المتوسطات المتحركة باستخدام بيانات BigQuery.
*  **BigQuery Tutorials:** [https://cloud.google.com/bigquery/docs/tutorials](https://cloud.google.com/bigquery/docs/tutorials)
*   '''تداول الاختراق:''' تحديد نقاط الاختراق في نطاقات الأسعار باستخدام BigQuery وتحليل بيانات حجم التداول.
*  **Google Cloud Skills Boost:** [https://www.cloudskillsboost.google/](https://www.cloudskillsboost.google/)
*  '''تداول الأنماط:''' التعرف على الأنماط الفنية مثل الرأس والكتفين أو المثلثات باستخدام BigQuery.
*  '''التحليل الإحصائي:'''  إجراء تحليل إحصائي متقدم على بيانات الأسعار باستخدام BigQuery لتحديد فرص التداول.
*   '''تداول الحواف:'''  استخدام BigQuery لتحليل بيانات دفتر الأوامر (Order Book) وتحديد الحواف المحتملة.
*  '''التحليل الكمي:''' بناء نماذج كمية معقدة للتداول باستخدام BigQuery.
*   '''تداول الخوارزمي:''' تطوير خوارزميات تداول آلية باستخدام BigQuery وPython أو R.
*  '''إدارة المحفظة:''' استخدام BigQuery لتحليل أداء المحفظة وإدارة المخاطر.
*  '''تحليل الارتباط:''' تحديد الأصول المترابطة باستخدام BigQuery وتنويع المحفظة.


=== الخلاصة ===
== الخلاصة ==


BigQuery هو مستودع بيانات سحابي قوي وسهل الاستخدام يمكن أن يساعدك على تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة وسهولة.  سواء كنت محلل أعمال، أو عالم بيانات، أو متداول مالي، يمكن لـ BigQuery أن يوفر لك الرؤى التي تحتاجها لاتخاذ قرارات مستنيرة.  من خلال فهم المفاهيم الأساسية واتباع الخطوات الموضحة في هذا المقال، يمكنك البدء في استخدام BigQuery لتحليل بياناتك وتحقيق أهدافك.
BigQuery هو أداة قوية يمكن أن تكون ذات قيمة كبيرة للمتداولين والمحللين الماليين. من خلال الاستفادة من قدرات معالجة البيانات الضخمة لـ BigQuery، يمكنك الحصول على رؤى قيمة يمكن أن تساعدك على اتخاذ قرارات تداول مستنيرة وتحسين أدائك.  تذكر أن فهم [[تحليل المخاطر]] و [[إدارة رأس المال]] ضروري بغض النظر عن الأدوات التي تستخدمها.  كما أن فهم [[علم نفس التداول]] يمكن أن يساعدك على اتخاذ قرارات عقلانية.  استخدم BigQuery جنبًا إلى جنب مع استراتيجيات تداول قوية مثل [[استراتيجية مارتينجال]] أو [[استراتيجية فيبوناتشي]] لتحقيق أقصى استفادة من إمكاناته.


[[قاعدة بيانات]]
[[تحليل التداول]] و [[التحليل الفني المتقدم]] و [[التحليل الأساسي للعملات المشفرة]] و [[إدارة الصفقات]] و [[تداول الاتجاه]] و [[تداول الاختراق]] و [[تداول النطاق]] و [[التحليل الإحصائي في التداول]] و [[تداول الخوارزمي]] و [[تداول اليوم الواحد]] و [[تداول المراكز]] و [[التحوط]] و [[تنويع المحفظة]] و [[مؤشر الماكد (MACD)]]] و [[مؤشر ستوكاستيك]] و [[خطوط بولينجر]] و [[مستويات فيبوناتشي]] و [[تصحيح فيبوناتشي]] و [[الارتداد]] و [[أنماط الشموع اليابانية]] و [[التحليل الحجمي]] و [[مؤشر التجميع والتوزيع (A/D)]]] و [[مؤشر تشايكين للأموال (CMF)]]].
[[تحليل البيانات]]
[[Google Cloud Platform]]
[[SQL]]
[[استعلام]]
[[مستودع البيانات]]
[[تحليل مالي]]
[[الأسهم]]
[[العملات الأجنبية]]
[[العملات المشفرة]]
[[الخيارات الثنائية]]
[[استراتيجيات التداول]]
[[المؤشرات الفنية]]
[[إدارة المخاطر]]
[[التعلم الآلي]]
[[حجم التداول]]
[[التقسيم (Partitioning)]]
[[التجميع (Clustering)]]
[[Google Cloud Storage]]
[[Google Dataflow]]
[[Google Dataproc]]
[[الرأس والكتفين]]
[[المثلثات]]
[[فجوات الأسعار]]
[[الدعم والمقاومة]]
[[المتوسطات المتحركة]]
[[خطوط الاتجاه]]
[[شموع اليابانية]]
[[الانحراف المعياري]]
[[بيتا]]
[[مؤشر القوة النسبية (RSI)]]
[[مؤشر الماكد (MACD)]]
[[مؤشر ستوكاستيك]]
[[تحليل المشاعر]]
[[خوارزميات التداول]]
[[البيانات اللحظية]]
[[تقنيات التنقيب عن البيانات]]
[[التداول اليومي]]
[[التداول المتأرجح]]
[[التداول طويل الأجل]]
[[اختبار الأداء الخلفي]]
[[استراتيجية 60 ثانية]]
[[استراتيجية بينالي]]
[[التحليل الفني]]
[[تحليل حجم التداول]]
[[تحليل الارتباط]]
[[تحليل التقلبات]]
[[تحليل أنماط الرسوم البيانية]]
[[تحليل فجوات الأسعار]]
[[إدارة المخاطر في التداول]]
[[تحسين الأداء في التداول]]
[[تحليل سلوك المتداولين]]
[[تحليل البيانات اللحظية في التداول]]
[[تحليل الأنماط المتكررة في التداول]]
[[تحليل التداول اليومي]]
[[تحليل التداول المتأرجح]]
[[تحليل التداول طويل الأجل]]


[[Category:الفئة:قواعد_البيانات]]
[[Category:الفئة:قواعد_البيانات]]

Revision as of 14:58, 27 March 2025

    1. BigQuery: دليل شامل للمبتدئين

BigQuery هو مستودع بيانات سحابي قابل للتطوير بدرجة عالية، يُقدمه جوجل. يسمح للمستخدمين بتخزين وتحليل مجموعات بيانات كبيرة جدًا باستخدام لغة الاستعلام SQL القياسية. على الرغم من أن BigQuery ليس مرتبطًا بشكل مباشر بتداول الخيارات الثنائية أو العقود الآجلة للعملات المشفرة، إلا أنه أداة قوية يمكن أن تكون ذات قيمة كبيرة للمتداولين والمحللين الماليين الذين يحتاجون إلى معالجة كميات هائلة من البيانات لتحديد الاتجاهات، واختبار الاستراتيجيات، وإدارة المخاطر. يهدف هذا المقال إلى تقديم مقدمة شاملة لـ BigQuery للمبتدئين، مع التركيز على تطبيقاته المحتملة في مجال التمويل.

ما هو BigQuery ولماذا يجب أن تهتم؟

في عالم اليوم، تتولد كميات هائلة من البيانات باستمرار. في مجال التمويل، تشمل هذه البيانات أسعار الأسهم، وأسعار العملات المشفرة، وحجم التداول، وبيانات الوسائط الاجتماعية، والأخبار، والمزيد. يمكن أن يوفر تحليل هذه البيانات رؤى قيمة يمكن أن تساعد المتداولين على اتخاذ قرارات مستنيرة.

تقليديًا، كان تحليل مجموعات البيانات الكبيرة يتطلب بنية تحتية مكلفة ومعقدة. BigQuery يغير هذا الأمر. فهو يوفر حلاً سحابيًا بالكامل، مما يعني أنك لست بحاجة إلى القلق بشأن إدارة الخوادم أو التخزين. ببساطة تدفع مقابل ما تستخدمه، مما يجعله خيارًا فعالًا من حيث التكلفة للشركات والأفراد على حد سواء.

الميزات الرئيسية لـ BigQuery:

  • قابلية التوسع: يمكن لـ BigQuery التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة، تتراوح من الجيجابايت إلى البيتابايت.
  • السرعة: يستخدم BigQuery معمارية عمودية، مما يجعله سريعًا جدًا في معالجة الاستعلامات.
  • التكلفة: نموذج التسعير حسب الاستخدام يجعل BigQuery خيارًا فعالًا من حيث التكلفة.
  • التكامل: يتكامل BigQuery بسهولة مع أدوات جوجل السحابية الأخرى، مثل Google Cloud Storage و Google Data Studio.
  • الأمان: يوفر BigQuery ميزات أمان قوية لحماية بياناتك.

المفاهيم الأساسية في BigQuery

لفهم BigQuery بشكل أفضل، من المهم التعرف على بعض المفاهيم الأساسية:

  • المشروع (Project): المشروع هو حاوية تنظيمية لموارد BigQuery الخاصة بك. كل مشروع له معرف فريد.
  • مجموعة البيانات (Dataset): مجموعة البيانات هي حاوية منطقية لمجموعات البيانات ذات الصلة. يمكنك إنشاء مجموعات بيانات متعددة داخل مشروع واحد.
  • الجدول (Table): الجدول هو المكان الذي يتم فيه تخزين البيانات الفعلية. يتكون الجدول من صفوف وأعمدة.
  • الاستعلام (Query): الاستعلام هو طلب البيانات من جدول أو مجموعة جداول. يتم كتابة الاستعلامات بلغة SQL القياسية.
مفاهيم BigQuery الأساسية
الوصف | حاوية تنظيمية للموارد | حاوية منطقية لمجموعات البيانات | مكان تخزين البيانات | طلب البيانات من الجداول |

كيفية البدء مع BigQuery

1. إنشاء حساب جوجل سحابي: إذا لم يكن لديك حساب جوجل سحابي بالفعل، فستحتاج إلى إنشاء حساب. يمكنك الحصول على رصيد مجاني لتجربة BigQuery. 2. إنشاء مشروع: بعد إنشاء حساب جوجل سحابي، ستحتاج إلى إنشاء مشروع جديد. 3. إنشاء مجموعة بيانات: داخل مشروعك، قم بإنشاء مجموعة بيانات لتخزين بياناتك. 4. تحميل البيانات: يمكنك تحميل البيانات إلى BigQuery من مجموعة متنوعة من المصادر، بما في ذلك ملفات CSV و JSON و Avro و Parquet. يمكنك أيضًا استيراد البيانات من Google Cloud Storage. 5. كتابة الاستعلامات: ابدأ بكتابة استعلامات SQL بسيطة لاستكشاف بياناتك.

استخدام BigQuery في التداول المالي

على الرغم من أن BigQuery ليس منصة تداول مباشرة، إلا أنه يمكن استخدامه لدعم مجموعة متنوعة من أنشطة التداول المالي:

  • التحليل الفني: يمكنك استخدام BigQuery لتخزين وتحليل بيانات الأسعار التاريخية لـ العملات المشفرة والأسهم والسلع. يمكن أن يساعدك هذا في تحديد الاتجاهات، وأنماط الرسم البياني، ومستويات الدعم والمقاومة. استخدام مؤشرات مثل مؤشر القوة النسبية (RSI) و المتوسطات المتحركة يمكن أن يتم بسهولة مع BigQuery.
  • تحليل حجم التداول: يمكن أن يساعدك تحليل حجم التداول في تحديد قوة الاتجاهات وتأكيد إشارات التداول. يمكنك استخدام BigQuery لتحليل بيانات حجم التداول عبر مختلف البورصات والأسواق.
  • تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): يمكنك استخدام BigQuery لتحليل بيانات الوسائط الاجتماعية والأخبار لتحديد مشاعر السوق. يمكن أن يساعدك هذا في توقع تحركات الأسعار.
  • اختبار الاستراتيجيات: يمكنك استخدام BigQuery لاختبار استراتيجيات التداول المختلفة باستخدام البيانات التاريخية. يمكن أن يساعدك هذا في تحديد الاستراتيجيات الأكثر ربحية. على سبيل المثال، يمكنك اختبار استراتيجية تداول الاتجاه أو استراتيجية الارتداد.
  • إدارة المخاطر: يمكنك استخدام BigQuery لمراقبة تعرضك للمخاطر وتحديد الفرص المحتملة للتحوط.
  • التحليل الأساسي: تحليل البيانات الاقتصادية والمالية للشركات باستخدام BigQuery يمكن أن يساعد في تحديد فرص استثمارية.

أمثلة على استعلامات BigQuery للتداول

لنفترض أن لديك جدولًا يسمى `crypto_prices` يحتوي على بيانات أسعار Bitcoin التاريخية. فيما يلي بعض الأمثلة على الاستعلامات التي يمكنك استخدامها:

  • الحصول على متوسط سعر Bitcoin خلال الأسبوع الماضي:

```sql SELECT AVG(price) FROM `your_project.your_dataset.crypto_prices` WHERE date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY); ```

  • الحصول على حجم التداول اليومي لـ Bitcoin:

```sql SELECT date, SUM(volume) FROM `your_project.your_dataset.crypto_prices` GROUP BY date ORDER BY date; ```

  • تحديد الأيام التي تجاوز فيها سعر Bitcoin مستوى معين:

```sql SELECT date, price FROM `your_project.your_dataset.crypto_prices` WHERE price > 50000; ```

```sql SELECT STDDEV(price) FROM `your_project.your_dataset.crypto_prices`; ```

دمج BigQuery مع أدوات أخرى

يمكن دمج BigQuery مع مجموعة متنوعة من الأدوات الأخرى لتعزيز قدرات التحليل الخاصة بك:

  • Google Data Studio: استخدم Google Data Studio لإنشاء لوحات معلومات وتقارير تفاعلية بناءً على بيانات BigQuery.
  • Python: استخدم مكتبات Python مثل `google-cloud-bigquery` للتفاعل مع BigQuery برمجيًا.
  • R: استخدم حزمة R `bigrquery` للتفاعل مع BigQuery برمجيًا.
  • Tableau: قم بتوصيل Tableau بـ BigQuery لتصور البيانات واستكشافها.
  • Looker: استخدم Looker، منصة ذكاء الأعمال من جوجل، لإنشاء تحليلات متقدمة.

التسعير في BigQuery

يعتمد تسعير BigQuery على:

  • تخزين البيانات: يتم تحصيل رسوم مقابل كمية البيانات التي تقوم بتخزينها.
  • الاستعلامات: يتم تحصيل رسوم مقابل كمية البيانات التي تتم معالجتها بواسطة استعلاماتك.
  • التحميل: يتم تحصيل رسوم مقابل كمية البيانات التي تقوم بتحميلها إلى BigQuery.

يمكنك العثور على معلومات مفصلة حول التسعير على موقع جوجل السحابي: [1](https://cloud.google.com/bigquery/pricing)

أفضل الممارسات لاستخدام BigQuery

  • التقسيم (Partitioning): قسّم جداولك بناءً على عمود التاريخ لتحسين أداء الاستعلام وتقليل التكاليف.
  • التجميع (Clustering): قم بتجميع جداولك بناءً على الأعمدة التي تستخدمها بشكل متكرر في عبارات WHERE.
  • استخدام تنسيقات البيانات المضغوطة: استخدم تنسيقات البيانات المضغوطة مثل Parquet و Avro لتقليل مساحة التخزين وتحسين أداء الاستعلام.
  • كتابة استعلامات فعالة: تجنب استخدام `SELECT *` واستخدم عبارات WHERE لتصفية البيانات.
  • مراقبة التكاليف: راقب تكاليف BigQuery الخاصة بك بانتظام لتجنب الرسوم غير المتوقعة.

استراتيجيات تداول متقدمة باستخدام BigQuery

  • تداول الزخم: تحديد الأصول التي تشهد زخمًا قويًا باستخدام BigQuery وتحليل بيانات الأسعار التاريخية.
  • تداول المتوسطات المتحركة: تنفيذ استراتيجيات تداول تعتمد على تقاطعات المتوسطات المتحركة باستخدام بيانات BigQuery.
  • تداول الاختراق: تحديد نقاط الاختراق في نطاقات الأسعار باستخدام BigQuery وتحليل بيانات حجم التداول.
  • تداول الأنماط: التعرف على الأنماط الفنية مثل الرأس والكتفين أو المثلثات باستخدام BigQuery.
  • التحليل الإحصائي: إجراء تحليل إحصائي متقدم على بيانات الأسعار باستخدام BigQuery لتحديد فرص التداول.
  • تداول الحواف: استخدام BigQuery لتحليل بيانات دفتر الأوامر (Order Book) وتحديد الحواف المحتملة.
  • التحليل الكمي: بناء نماذج كمية معقدة للتداول باستخدام BigQuery.
  • تداول الخوارزمي: تطوير خوارزميات تداول آلية باستخدام BigQuery وPython أو R.
  • إدارة المحفظة: استخدام BigQuery لتحليل أداء المحفظة وإدارة المخاطر.
  • تحليل الارتباط: تحديد الأصول المترابطة باستخدام BigQuery وتنويع المحفظة.

الخلاصة

BigQuery هو أداة قوية يمكن أن تكون ذات قيمة كبيرة للمتداولين والمحللين الماليين. من خلال الاستفادة من قدرات معالجة البيانات الضخمة لـ BigQuery، يمكنك الحصول على رؤى قيمة يمكن أن تساعدك على اتخاذ قرارات تداول مستنيرة وتحسين أدائك. تذكر أن فهم تحليل المخاطر و إدارة رأس المال ضروري بغض النظر عن الأدوات التي تستخدمها. كما أن فهم علم نفس التداول يمكن أن يساعدك على اتخاذ قرارات عقلانية. استخدم BigQuery جنبًا إلى جنب مع استراتيجيات تداول قوية مثل استراتيجية مارتينجال أو استراتيجية فيبوناتشي لتحقيق أقصى استفادة من إمكاناته.

تحليل التداول و التحليل الفني المتقدم و التحليل الأساسي للعملات المشفرة و إدارة الصفقات و تداول الاتجاه و تداول الاختراق و تداول النطاق و التحليل الإحصائي في التداول و تداول الخوارزمي و تداول اليوم الواحد و تداول المراكز و التحوط و تنويع المحفظة و مؤشر الماكد (MACD)] و مؤشر ستوكاستيك و خطوط بولينجر و مستويات فيبوناتشي و تصحيح فيبوناتشي و الارتداد و أنماط الشموع اليابانية و التحليل الحجمي و مؤشر التجميع والتوزيع (A/D)] و مؤشر تشايكين للأموال (CMF)].

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=BigQuery&oldid=9664"