الشبكات العصبية في التداول
الشبكات العصبية في التداول
مقدمة
يشهد عالم التداول تحولًا جذريًا بفضل التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي، وتحديدًا استخدام الشبكات العصبية. هذه المقالة موجهة للمبتدئين وتهدف إلى شرح كيفية عمل الشبكات العصبية في سياق التداول، وكيف يمكن استخدامها لتحسين قرارات التداول، مع التركيز على تطبيقاتها في الخيارات الثنائية، بالإضافة إلى تداول العقود الآجلة للعملات المشفرة.
ما هي الشبكات العصبية؟
الشبكات العصبية هي نماذج حسابية مستوحاة من بنية وعمل الجهاز العصبي البشري. تتكون من طبقات متعددة من العقد المترابطة، تسمى الخلايا العصبية الاصطناعية أو الوحدات. تستقبل كل عقدة مدخلات، وتعالجها، ثم تمررها إلى العقد التالية. تتعلم الشبكة العصبية من خلال تعديل قوة الاتصالات بين العقد (الأوزان) بناءً على البيانات التي يتم تغذيتها بها.
الطبقات الرئيسية في الشبكة العصبية:
- طبقة الإدخال: تستقبل البيانات الأولية، مثل أسعار الأسهم، حجم التداول، المؤشرات الفنية.
- الطبقات المخفية: تقوم بمعالجة البيانات المعقدة واستخراج الأنماط. يمكن أن يكون هناك طبقة مخفية واحدة أو عدة طبقات.
- طبقة الإخراج: تنتج النتيجة النهائية، مثل إشارة شراء أو بيع، أو توقع لسعر الأصل.
كيف تعمل الشبكات العصبية في التداول؟
تعتمد الشبكات العصبية في التداول على تحليل كميات هائلة من البيانات التاريخية والبيانات الحالية لتحديد الأنماط والاتجاهات التي قد لا يلاحظها المتداول البشري. يتم تدريب الشبكة العصبية باستخدام بيانات سابقة، ثم يتم اختبارها على بيانات جديدة لتقييم دقتها.
خطوات استخدام الشبكات العصبية في التداول:
1. جمع البيانات: جمع بيانات تاريخية شاملة حول الأصول التي ترغب في تداولها، بما في ذلك أسعار الفتح والإغلاق والارتفاع والانخفاض، بالإضافة إلى حجم التداول والمؤشرات الفنية. 2. معالجة البيانات: تنظيف البيانات وتجهيزها لتغذية الشبكة العصبية. قد يشمل ذلك إزالة القيم المفقودة، وتطبيع البيانات، وتحويلها إلى تنسيق مناسب. 3. تصميم الشبكة العصبية: تحديد عدد الطبقات وعدد العقد في كل طبقة، واختيار دالة التنشيط المناسبة. 4. تدريب الشبكة العصبية: تغذية الشبكة العصبية بالبيانات التاريخية والسماح لها بتعديل الأوزان حتى تتعلم الأنماط الموجودة في البيانات. 5. اختبار الشبكة العصبية: اختبار الشبكة العصبية على بيانات جديدة لتقييم دقتها وأدائها. 6. النشر والاستخدام: استخدام الشبكة العصبية المدربة لاتخاذ قرارات التداول في الوقت الفعلي.
تطبيقات الشبكات العصبية في الخيارات الثنائية
تعتبر الخيارات الثنائية مجالًا مثاليًا لتطبيق الشبكات العصبية نظرًا لطبيعتها البسيطة (شراء أو بيع)، وسهولة تقييم النتائج (صحيح أو خاطئ). يمكن استخدام الشبكات العصبية للتنبؤ باتجاه سعر الأصل خلال فترة زمنية محددة، وبالتالي تحديد ما إذا كان يجب شراء أو بيع خيار ثنائي.
استراتيجيات الخيارات الثنائية باستخدام الشبكات العصبية:
- توقع الاتجاه: استخدام الشبكة العصبية للتنبؤ بما إذا كان سعر الأصل سيرتفع أو ينخفض خلال فترة زمنية محددة.
- تحديد نقاط الدخول والخروج: استخدام الشبكة العصبية لتحديد أفضل نقاط الدخول والخروج للصفقات بناءً على تحليل البيانات.
- إدارة المخاطر: استخدام الشبكة العصبية لتقييم المخاطر المرتبطة بكل صفقة وتحديد حجم الصفقة المناسب.
تطبيقات الشبكات العصبية في تداول العقود الآجلة للعملات المشفرة
يشهد سوق العقود الآجلة للعملات المشفرة تقلبات عالية، مما يجعله تحديًا للمتداولين. يمكن للشبكات العصبية المساعدة في التغلب على هذه التحديات من خلال تحليل البيانات المعقدة والتنبؤ بحركات الأسعار.
استراتيجيات تداول العقود الآجلة للعملات المشفرة باستخدام الشبكات العصبية:
- توقع تقلبات الأسعار: استخدام الشبكة العصبية للتنبؤ بتقلبات أسعار العملات المشفرة وتحديد أفضل الأوقات للدخول والخروج من الصفقات.
- تحديد الاتجاهات: استخدام الشبكة العصبية لتحديد الاتجاهات الرئيسية في السوق واتخاذ قرارات التداول بناءً عليها.
- التحوط من المخاطر: استخدام الشبكة العصبية لتحديد المخاطر المرتبطة بتداول العقود الآجلة للعملات المشفرة وتطوير استراتيجيات للتحوط من هذه المخاطر.
التحديات والمخاطر
على الرغم من الإمكانات الكبيرة للشبكات العصبية في التداول، إلا أنها تواجه بعض التحديات والمخاطر:
- الإفراط في التخصيص (Overfitting): قد تتعلم الشبكة العصبية البيانات التاريخية بشكل جيد جدًا، ولكنها تفشل في التعميم على بيانات جديدة.
- جودة البيانات: تعتمد دقة الشبكة العصبية على جودة البيانات التي يتم تدريبها بها.
- التكلفة: قد يكون تطوير وتدريب الشبكات العصبية مكلفًا.
- التقلبات المفاجئة: قد لا تتمكن الشبكة العصبية من التنبؤ بالأحداث غير المتوقعة التي تؤثر على الأسواق.
أدوات وبرامج الشبكات العصبية للتداول
هناك العديد من الأدوات والبرامج المتاحة التي يمكن استخدامها لتطوير وتدريب الشبكات العصبية للتداول. بعض الأمثلة تشمل:
- TensorFlow: مكتبة مفتوحة المصدر لتطوير نماذج التعلم الآلي، بما في ذلك الشبكات العصبية.
- Keras: واجهة برمجة تطبيقات (API) عالية المستوى لتطوير الشبكات العصبية.
- PyTorch: إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم الآلي، يستخدم على نطاق واسع في البحث والتطوير.
- MetaTrader 5: منصة تداول شهيرة تدعم استخدام الخوارزميات الآلية، بما في ذلك تلك القائمة على الشبكات العصبية.
استراتيجيات تداول إضافية
- المتوسطات المتحركة
- مؤشر القوة النسبية (RSI)
- مؤشر الماكد (MACD)
- خطوط فيبوناتشي
- الشموع اليابانية
- نمط الرأس والكتفين
- نمط القمة المزدوجة
- تحليل الحجم
- مؤشر التراكم/التوزيع (A/D)
- مؤشر التشايكين للأموال (CMF)
- تحليل الموجات الإليوت
- استراتيجية الاختراق
- استراتيجية الارتداد
- استراتيجية التداول المتأرجح
- استراتيجية التداول اليومي
روابط ذات صلة
- التعلم الآلي
- الذكاء الاصطناعي في التمويل
- التحليل الفني
- التحليل الأساسي
- إدارة المخاطر
- تداول الخوارزمي
- البيانات الضخمة
- الخوارزميات
- التداول عالي التردد
- التداول الكمي
- النمذجة الرياضية
- الاحتمالات والإحصاء
- تداول العقود مقابل الفروقات (CFD)
- التقنية المالية (FinTech)
- سلسلة الكتل (Blockchain)
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