Dask Examples

أمثلة Dask: دليل شامل للمبتدئين

Dask هو مكتبة بايثون متوازية مرنة. يوفر Dask القدرة على التوسع في العمليات الحسابية القياسية في بايثون لتشمل مجموعات بيانات أكبر من الذاكرة، والعمليات الحسابية المتوازية على معالجات متعددة أو حتى على مجموعة من أجهزة الكمبيوتر. هذا المقال يقدم أمثلة عملية لكيفية استخدام Dask، مع التركيز على التطبيقات التي يمكن أن تكون مفيدة للمحللين الماليين ومتداولي الخيارات الثنائية.

ما هو Dask؟

قبل الغوص في الأمثلة، من المهم فهم المفهوم الأساسي لـ Dask. Dask لا يقوم بتنفيذ الحسابات على الفور. بدلاً من ذلك، يقوم ببناء رسم بياني للمهام (task graph) يمثل سلسلة العمليات الحسابية. يتم تنفيذ هذا الرسم البياني لاحقًا عند الحاجة، مما يسمح بـ:

التنفيذ المتأخر (Lazy Evaluation): الحسابات لا تتم إلا عند طلب النتائج.
التوازي (Parallelism): يمكن تقسيم المهام إلى أجزاء أصغر وتنفيذها بالتوازي.
التعامل مع البيانات الكبيرة (Big Data): يمكن لـ Dask العمل مع مجموعات بيانات أكبر من الذاكرة.

أمثلة عملية

سنستعرض الآن بعض الأمثلة التي توضح كيفية استخدام Dask في سياقات مختلفة.

1. Dask Array

Dask Array هو بديل لـ NumPy array، مصمم للعمل مع البيانات الكبيرة.

```python import dask.array as da import numpy as np

إنشاء مصفوفة كبيرة باستخدام NumPy

x = np.random.random((10000, 10000))

تحويلها إلى Dask Array

dask_x = da.from_array(x, chunks=(1000, 1000))

حساب المتوسط

mean = dask_x.mean().compute()

print(f"متوسط المصفوفة: {mean}") ```

في هذا المثال، نقوم بتحويل مصفوفة NumPy إلى Dask Array، ثم نحسب المتوسط باستخدام `compute()`. لاحظ أن `compute()` هو الأمر الذي يؤدي إلى تنفيذ العمليات الحسابية. تعتبر هذه التقنية مفيدة بشكل خاص في تحليل البيانات المالية حيث غالبًا ما تتعامل مع مجموعات بيانات كبيرة، مثل بيانات الأسعار التاريخية.

2. Dask DataFrame

Dask DataFrame هو بديل لـ Pandas DataFrame، مصمم للعمل مع البيانات الجدولية الكبيرة.

```python import dask.dataframe as dd import pandas as pd

إنشاء DataFrame باستخدام Pandas

df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(0, 100, 1000000),

                  'B': np.random.randn(1000000)})

تحويله إلى Dask DataFrame

dask_df = dd.from_pandas(df, npartitions=4)

حساب المتوسط لكل عمود

mean_df = dask_df.mean().compute()

print(f"متوسط الأعمدة:\n{mean_df}") ```

هنا، نقوم بتحويل Pandas DataFrame إلى Dask DataFrame، ثم نحسب المتوسط لكل عمود. يمكن استخدام Dask DataFrame لتحليل بيانات تداول الخيارات، وتقييم المخاطر، وإجراء تحليل إحصائي للمؤشرات المختلفة.

3. Dask Delayed

Dask Delayed يسمح لك بتأخير تنفيذ الدوال العادية في بايثون.

```python from dask import delayed

@delayed def inc(x):

   return x + 1

@delayed def add(x, y):

   return x + y

بناء رسم بياني للمهام

x = inc(1) y = inc(2) z = add(x, y)

تنفيذ الرسم البياني

result = z.compute()

print(f"النتيجة: {result}") ```

هذا المثال يوضح كيف يمكنك استخدام `delayed` لإنشاء رسم بياني للمهام وتنفيذه. يمكن استخدام هذه التقنية لتنفيذ عمليات معقدة تتضمن خطوات متعددة، مثل بناء نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بأسعار العملات المشفرة.

4. Dask على مجموعة (Cluster)

Dask يمكن أن يتوسع ليشمل مجموعة من أجهزة الكمبيوتر. هذا يتطلب إعداد Dask Cluster.

```python from dask.distributed import Client

الاتصال بمجموعة Dask (افترض أنها قيد التشغيل)

client = Client('scheduler-address:8786')

استخدام Dask كما هو موضح في الأمثلة السابقة
...

```

عند الاتصال بمجموعة Dask، يمكن توزيع العمليات الحسابية عبر عدة أجهزة، مما يزيد من سرعة التنفيذ بشكل كبير. هذا مفيد بشكل خاص للنماذج المعقدة التي تتطلب الكثير من الحسابات، مثل محاكاة مونت كارلو لتقييم استراتيجيات الخيارات.

تطبيقات في تداول الخيارات الثنائية

Dask يمكن أن يكون أداة قوية للمحللين ومتداولي الخيارات الثنائية. بعض التطبيقات المحتملة تشمل:

Backtesting': اختبار أداء استراتيجيات التداول على البيانات التاريخية.
تحليل المخاطر': تقييم المخاطر المرتبطة باستراتيجيات التداول المختلفة.
تحسين المحفظة': تحديد التخصيص الأمثل للأصول في المحفظة.
اكتشاف الأنماط': البحث عن الأنماط في بيانات الأسعار التي يمكن أن تشير إلى فرص تداول.
تطوير الروبوتات (Bots) التداولية': بناء أنظمة تداول آلية تستخدم الذكاء الاصطناعي و التعلم الآلي.

مصادر إضافية

Dask Documentation: الوثائق الرسمية لـ Dask.
Pandas Documentation: وثائق Pandas.
NumPy Documentation: وثائق NumPy.
Dask examples on GitHub: أمثلة إضافية على GitHub.

استراتيجيات ذات صلة وتحليل فني

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