Gradient Boosting

Gradient Boosting

Gradient Boosting (التعزيز التدريجي) هو أسلوب تعلم آلي قوي يستخدم لمهام التصنيف والتنبؤ. تعتمد هذه التقنية على تجميع مجموعة من نماذج التعلم الضعيفة، عادةً ما تكون أشجار القرار، لإنشاء نموذج تنبؤي أكثر دقة. يُعتبر Gradient Boosting من بين أكثر الخوارزميات فعالية في العديد من المسابقات العلمية للتعلم الآلي، ويستخدم على نطاق واسع في مجالات مثل التمويل، التسويق، وتحليل المخاطر.

المفهوم الأساسي

الفكرة الرئيسية وراء Gradient Boosting هي بناء النموذج بشكل تكراري. في كل تكرار، يتم تدريب نموذج جديد على تصحيح الأخطاء التي ارتكبها النموذج السابق. يتم ذلك عن طريق حساب "البقايا" (residuals) – وهي الفرق بين القيم المتوقعة والقيم الفعلية – ثم تدريب النموذج الجديد على التنبؤ بهذه البقايا. بمعنى آخر، كل نموذج جديد يركز على تحسين أداء النموذج العام من خلال معالجة الأخطاء التي لم يتمكن النموذج السابق من معالجتها بشكل صحيح.

كيف يعمل Gradient Boosting؟

1. التهيئة: تبدأ الخوارزمية بتهيئة النموذج الأولي، والذي غالبًا ما يكون ببساطة متوسط ​​القيمة المستهدفة (للتنبؤ) أو الفئة الأكثر شيوعًا (للتصنيف).

2. التكرار: في كل تكرار:

   *   حساب البقايا: يتم حساب البقايا بين القيم المتوقعة والقيم الفعلية.
   *   تدريب نموذج ضعيف: يتم تدريب نموذج تعلم ضعيف (عادةً شجرة قرار) على التنبؤ بالبقايا.  عادةً ما تكون هذه الأشجار صغيرة وعميقة، مما يمنعها من الإفراط في التخصيص (overfitting).
   *   حساب الخطوة: يتم تحديد "خطوة التعلم" (learning rate) التي تحدد مدى تأثير النموذج الجديد على النموذج العام. يتم ضرب تنبؤات النموذج الضعيف في الخطوة لتقليل خطر الإفراط في التخصيص.
   *   تحديث النموذج: يتم إضافة تنبؤات النموذج الضعيف (مضروبة في الخطوة) إلى النموذج العام.

3. التوقف: تتكرر هذه العملية حتى يتم الوصول إلى عدد محدد من النماذج، أو حتى يتوقف أداء النموذج عن التحسن على مجموعة التحقق من الصحة (validation set).

أهم المعلمات في Gradient Boosting

• عدد النماذج (n_estimators): يحدد عدد الأشجار التي سيتم بناؤها. عادةً ما يؤدي زيادة هذا العدد إلى تحسين الأداء، ولكن قد يؤدي أيضًا إلى الإفراط في التخصيص.
• خطوة التعلم (learning_rate): تحدد مدى تأثير كل نموذج جديد على النموذج العام. عادةً ما تتطلب القيم الأصغر لخطوة التعلم عددًا أكبر من النماذج.
• الحد الأقصى لعمق الشجرة (max_depth): يتحكم في تعقيد كل شجرة قرار. تساعد القيم الأصغر في منع الإفراط في التخصيص.
• حجم العينة (subsample): يحدد نسبة البيانات المستخدمة لتدريب كل شجرة. تساعد قيم أصغر في تقليل التباين (variance) وتحسين التعميم.
• معيار الانقسام (criterion): يحدد كيفية تقييم الانقسامات في شجرة القرار. تشمل الخيارات الشائعة متوسط الخطأ التربيعي (MSE) للتنبؤ وجيني (Gini) أو الإنتروبيا (entropy) للتصنيف.

Gradient Boosting مقابل تقنيات التجميع الأخرى

• Bagging (الجمع العشوائي): مثل Random Forest، يبني Bagging نماذج متعددة بشكل مستقل على عينات مختلفة من البيانات، ثم يقوم بمتوسط ​​التنبؤات. في المقابل، يبني Gradient Boosting النماذج بشكل تسلسلي، حيث يركز كل نموذج على تصحيح أخطاء النماذج السابقة.
• Boosting (التعزيز): بشكل عام، يشير Boosting إلى مجموعة من التقنيات التي تهدف إلى تحسين أداء النماذج الضعيفة من خلال الجمع بينها. Gradient Boosting هو أحد أنواع Boosting.

تطبيقات Gradient Boosting في التداول

في سياق تداول الخيارات الثنائية أو الأسواق المالية بشكل عام، يمكن استخدام Gradient Boosting للتنبؤ بأسعار الأصول، وتحديد فرص التداول، وإدارة المخاطر. على سبيل المثال:

• التنبؤ بأسعار الأسهم: يمكن تدريب نموذج Gradient Boosting على بيانات تاريخية لأسعار الأسهم، بالإضافة إلى المؤشرات الفنية والبيانات الأساسية، للتنبؤ بأسعار الأسهم المستقبلية.
• تحديد أنماط الرسوم البيانية: يمكن استخدام Gradient Boosting لتحديد أنماط الرسوم البيانية التي تشير إلى فرص تداول محتملة، مثل الرأس والكتفين أو المثلثات.
• تقييم المخاطر: يمكن استخدام Gradient Boosting لتقييم مخاطر الصفقات المختلفة وتحديد حجم المركز المناسب.

مكتبات برمجية

تتوفر العديد من المكتبات البرمجية التي تسهل تنفيذ Gradient Boosting، بما في ذلك:

• scikit-learn: توفر هذه المكتبة تطبيقًا بسيطًا وفعالًا لـ Gradient Boosting في Python.
• XGBoost: تعتبر XGBoost واحدة من أكثر مكتبات Gradient Boosting شيوعًا، وهي معروفة بأدائها العالي وقابليتها للتوسع.
• LightGBM: LightGBM هي مكتبة Gradient Boosting أخرى سريعة وفعالة، وهي مصممة للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.
• CatBoost: CatBoost هي مكتبة Gradient Boosting قوية توفر دعمًا جيدًا للميزات الفئوية.

استراتيجيات تداول ذات صلة

• تداول الاتجاه
• تداول الاختراقات
• التداول العكسي
• التحوط
• المراجحة الإحصائية

التحليل الفني

• مؤشر القوة النسبية (RSI)
• التقارب والتباعد المتوسط المتحرك (MACD)
• خطوط بولينجر
• مستويات فيبوناتشي
• أنماط الشموع اليابانية

تحليل حجم التداول

• حجم التداول
• مؤشر التراكم/التوزيع (A/D)
• مؤشر التدفق النقدي (MFI)
• حجم التداول المتوازن (OBV)
• مؤشر تشايكين للأموال (CMF)

الخلاصة

Gradient Boosting هو أسلوب تعلم آلي قوي يمكن استخدامه لتحسين أداء نماذج التنبؤ والتصنيف. من خلال فهم المفاهيم الأساسية والمعلمات الرئيسية، يمكن للمتداولين الاستفادة من هذه التقنية لتحسين استراتيجيات التداول الخاصة بهم واتخاذ قرارات أكثر استنارة.

التعلم الآلي أشجار القرار التمويل التسويق تحليل المخاطر التحقق من الصحة متوسط الخطأ التربيعي جيني الإنتروبيا Random Forest الخيارات الثنائية المؤشرات الفنية البيانات الأساسية الرأس والكتفين المثلثات scikit-learn XGBoost LightGBM CatBoost

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