التعلم الخاضع للإشراف
التعلم الخاضع للإشراف: دليل شامل للمبتدئين في عالم تداول العملات المشفرة
مقدمة
في عالم تداول العملات المشفرة المتسارع، أصبح استخدام تعلم الآلة أداة أساسية لتحسين عمليات التحليل الفني والتحليل الأساسي واتخاذ قرارات تداول مستنيرة. أحد أهم فروع تعلم الآلة هو التعلم الخاضع للإشراف، وهو ما سنستعرضه بتفصيل في هذا المقال. يهدف هذا المقال إلى تقديم فهم واضح ومبسط لهذا المفهوم للمبتدئين، مع التركيز على تطبيقاته في سياق تداول الخيارات الثنائية والعقود الآجلة للعملات المشفرة.
ما هو التعلم الخاضع للإشراف؟
التعلم الخاضع للإشراف هو نوع من أنواع تعلم الآلة حيث يتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات "مُصنفة". بمعنى آخر، يتم تزويد النموذج ببيانات إدخال (Input) وبيانات إخراج (Output) معروفة مسبقًا، ويتعلم النموذج العلاقة بينهما. الهدف هو أن يتمكن النموذج من التنبؤ بالإخراج الصحيح لبيانات إدخال جديدة لم يرها من قبل.
يمكن تشبيه الأمر بتعليم طفل صغير التعرف على الفواكه. أنت تعرض عليه تفاحة وتقول له "هذه تفاحة"، وتعرض عليه برتقالة وتقول له "هذه برتقالة". بعد تكرار هذه العملية عدة مرات، يصبح الطفل قادرًا على التعرف على التفاح والبرتقال بمفرده.
أنواع التعلم الخاضع للإشراف
ينقسم التعلم الخاضع للإشراف إلى نوعين رئيسيين:
- التصنيف (Classification): يستخدم للتنبؤ بفئة أو تصنيف لبيانات معينة. على سبيل المثال، يمكن استخدام التصنيف للتنبؤ بما إذا كان سعر البيتكوين سيرتفع أم سينخفض. الشبكات العصبية وأشجار القرار هي خوارزميات شائعة في التصنيف.
- الانحدار (Regression): يستخدم للتنبؤ بقيمة رقمية مستمرة. على سبيل المثال، يمكن استخدام الانحدار للتنبؤ بسعر الإيثريوم في الساعة القادمة. الانحدار الخطي والانحدار متعدد الحدود هما مثالان على خوارزميات الانحدار.
تطبيقات التعلم الخاضع للإشراف في تداول العملات المشفرة
- التنبؤ بأسعار العملات المشفرة: يمكن استخدام الانحدار للتنبؤ بأسعار العملات المشفرة بناءً على بيانات تاريخية مثل شمعة يابانية، مؤشر القوة النسبية، مؤشر الماكد، مؤشر ستوكاستيك، خطوط بولينجر، متوسط متحرك، مؤشر ATR، وحجم التداول.
- اكتشاف أنماط التداول: يمكن استخدام التصنيف لتحديد أنماط تداول معينة (مثل الرأس والكتفين، القاع المزدوج، القمة المزدوجة) والتنبؤ بحركة السعر بناءً عليها.
- إدارة المخاطر: يمكن استخدام التعلم الخاضع للإشراف لتقييم المخاطر المرتبطة بصفقات معينة وتحديد مستويات وقف الخسارة وجني الأرباح المناسبة.
- التداول الآلي: يمكن دمج نماذج التعلم الخاضع للإشراف في الروبوتات التداولية لأتمتة عمليات التداول.
خطوات بناء نموذج تعلم خاضع للإشراف
1. جمع البيانات: جمع بيانات تاريخية ذات صلة بالعملة المشفرة التي ترغب في التداول بها. 2. تنظيف البيانات: التأكد من أن البيانات دقيقة وكاملة وخالية من القيم المتطرفة. تنقية البيانات هي عملية حيوية. 3. اختيار الميزات: تحديد الميزات (Features) الأكثر أهمية للتنبؤ. على سبيل المثال، يمكن استخدام تحليل الارتباط لتحديد الميزات ذات الصلة. 4. تقسيم البيانات: تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب (Training) واختبار (Testing) وتقييم (Validation). 5. اختيار النموذج: اختيار نموذج التعلم الخاضع للإشراف المناسب (مثل الشبكات العصبية الاصطناعية، آلة المتجهات الداعمة، الغابات العشوائية). 6. تدريب النموذج: تدريب النموذج على مجموعة بيانات التدريب. 7. تقييم النموذج: تقييم أداء النموذج على مجموعة بيانات الاختبار. 8. ضبط النموذج: تعديل معلمات النموذج لتحسين أدائه. التحسين الزائد (Overfitting) هو تحدٍ شائع يجب تجنبه.
أدوات وبرامج التعلم الخاضع للإشراف
- Python: لغة برمجة شائعة تستخدم في تعلم الآلة.
- Scikit-learn: مكتبة Python توفر مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف.
- TensorFlow: إطار عمل مفتوح المصدر لتطوير نماذج تعلم الآلة.
- Keras: واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى لتطوير نماذج تعلم الآلة.
- R: لغة برمجة أخرى تستخدم في التحليل الإحصائي وتعلم الآلة.
استراتيجيات تداول متقدمة باستخدام التعلم الخاضع للإشراف
- تداول المومنتوم: تحديد العملات المشفرة التي تشهد زخمًا صعوديًا قويًا والتداول في اتجاه هذا الزخم. مؤشر الزخم يمكن أن يكون مفيدًا.
- تداول المتوسطات المتحركة: استخدام المتوسطات المتحركة لتحديد اتجاهات السوق ونقاط الدخول والخروج. التقاطع الذهبي والتقاطع الميت هما إشارات مهمة.
- تداول الاختراقات: تحديد مستويات المقاومة والدعم والتداول عند اختراق هذه المستويات. تصحيح فيبوناتشي يمكن أن يساعد في تحديد هذه المستويات.
- تداول الأنماط الشموعية: التعرف على الأنماط الشموعية التي تشير إلى انعكاسات محتملة في الاتجاه.
- تداول حجم التداول: تحليل حجم التداول لتأكيد قوة الاتجاهات وتحديد نقاط الدخول والخروج المحتملة. تجميع الحجم وتبديد الحجم هما مؤشران مهمان.
- تحليل المشاعر: استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل المشاعر حول العملات المشفرة على وسائل التواصل الاجتماعي والأخبار.
- تداول العودة إلى المتوسط: تحديد العملات المشفرة التي انحرفت عن متوسطها التاريخي والتداول في اتجاه العودة إلى المتوسط.
- تداول الفروق السعرية: استغلال الفروق السعرية بين بورصات العملات المشفرة المختلفة.
- تداول التحكيم: استغلال فرص التحكيم في سوق العملات المشفرة.
- تداول النطاق: التداول داخل نطاق سعري محدد.
- تداول الأخبار: التداول بناءً على الأخبار والأحداث التي تؤثر على سوق العملات المشفرة.
- تداول التقلبات: استغلال التقلبات في سوق العملات المشفرة.
- تداول التجميع والتوزيع: تحديد فترات التجميع والتوزيع من خلال تحليل حجم التداول.
- تداول العكس النفسي: التداول ضد الاتجاه السائد في السوق.
- استراتيجية مارتينجال: استراتيجية خطرة تتطلب زيادة حجم التداول بعد كل خسارة.
مخاطر وقيود التعلم الخاضع للإشراف
- التحيز في البيانات: إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب النموذج متحيزة، فسيكون النموذج متحيزًا أيضًا.
- التحسين الزائد: إذا تم تدريب النموذج بشكل مفرط على مجموعة بيانات التدريب، فقد لا يكون قادرًا على التعميم على بيانات جديدة.
- تغير البيانات: يمكن أن تتغير بيانات السوق بمرور الوقت، مما يجعل النموذج أقل دقة.
- التكلفة: يمكن أن يكون بناء وصيانة نماذج التعلم الخاضع للإشراف مكلفًا.
الخلاصة
التعلم الخاضع للإشراف هو أداة قوية يمكن استخدامها لتحسين عمليات التداول في سوق العملات المشفرة. ومع ذلك، من المهم فهم المخاطر والقيود المرتبطة بهذه التقنية واستخدامها بحذر. من خلال فهم مبادئ التعلم الخاضع للإشراف وتطبيقها بشكل صحيح، يمكن للمتداولين زيادة فرصهم في النجاح في هذا السوق المتغير باستمرار.
التحليل الفني، التحليل الأساسي، إدارة المخاطر، الخيارات الثنائية، العقود الآجلة، البيتكوين، الإيثريوم، العملات المشفرة، الروبوتات التداولية، الشبكات العصبية، أشجار القرار، الانحدار الخطي، الانحدار متعدد الحدود، شمعة يابانية، مؤشر القوة النسبية، مؤشر الماكد، مؤشر ستوكاستيك، خطوط بولينجر، متوسط متحرك، مؤشر ATR، حجم التداول، الرأس والكتفين، القاع المزدوج، القمة المزدوجة، تنقية البيانات، تحليل الارتباط، الشبكات العصبية الاصطناعية، آلة المتجهات الداعمة، الغابات العشوائية، التحسين الزائد (Overfitting)، مؤشر الزخم، التقاطع الذهبي، التقاطع الميت، تصحيح فيبوناتشي، تجميع الحجم، تبديد الحجم.
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