ARCH

```wiki

ARCH: نماذج التنبؤ بالتقلبات في الخيارات الثنائية

نماذج ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) هي عائلة من النماذج الإحصائية المستخدمة على نطاق واسع في التحليل المالي، بما في ذلك تداول الخيارات الثنائية. تهدف هذه النماذج إلى التنبؤ بالتقلبات المستقبلية للأصول المالية بناءً على تقلباتها السابقة. في عالم الخيارات الثنائية، حيث يعتمد الربح بشكل كبير على دقة التنبؤ باتجاه السعر (صعودًا أو هبوطًا) خلال فترة زمنية محددة، يصبح فهم وتطبيق نماذج ARCH أداة قيمة للمتداولين.

مقدمة إلى التقلبات وأهميتها

التقلب (Volatility) هو مقياس لمدى تغير سعر الأصل المالي خلال فترة زمنية معينة. التقلب العالي يعني أن السعر يتأرجح بشكل كبير، بينما التقلب المنخفض يشير إلى حركة سعر أكثر استقرارًا. في سياق الخيارات الثنائية، يلعب التقلب دورًا حاسمًا في تحديد أسعار العقود واحتمالات النجاح.

• تقلبات عالية: تزيد من احتمالية حدوث تحركات سعرية كبيرة في كلا الاتجاهين، مما قد يؤدي إلى أرباح أكبر ولكن أيضًا إلى خسائر أكبر. غالبًا ما تزيد أسعار العقود في ظل ظروف التقلبات العالية.
• تقلبات منخفضة: تقلل من احتمالية حدوث تحركات سعرية كبيرة، مما قد يؤدي إلى أرباح أصغر ولكن أيضًا إلى خسائر أصغر. غالبًا ما تنخفض أسعار العقود في ظل ظروف التقلبات المنخفضة.

بمعنى آخر، يجب على المتداولين تقييم التقلبات بشكل صحيح لتحديد ما إذا كانت المخاطر المحتملة تفوق المكافآت المحتملة. نماذج ARCH هي أدوات قوية للمساعدة في هذا التقييم.

فهم مفهوم Heteroskedasticity

قبل الخوض في تفاصيل نماذج ARCH، من المهم فهم مفهوم Heteroskedasticity (تباين غير ثابت). في السلاسل الزمنية المالية، غالبًا ما لا يكون تباين الأخطاء (الفرق بين القيم المتوقعة والقيم الفعلية) ثابتًا بمرور الوقت. هذا يعني أن بعض الفترات تشهد تقلبات أكبر من غيرها.

• Homoskedasticity (تباين ثابت) هو عكس Heteroskedasticity، حيث يكون تباين الأخطاء ثابتًا.
• نماذج الانحدار الخطي التقليدية تفترض Homoskedasticity. عندما يتم انتهاك هذه الفرضية (أي، عندما يكون هناك Heteroskedasticity)، يمكن أن تكون تقديرات المعلمات غير دقيقة وغير موثوقة.

نماذج ARCH مصممة خصيصًا للتعامل مع Heteroskedasticity في السلاسل الزمنية المالية.

نموذج ARCH الأساسي (ARCH(1))

أبسط نموذج ARCH هو ARCH(1) (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity of order 1). يعتمد هذا النموذج على فكرة أن التقلبات الحالية تعتمد على التقلبات السابقة مباشرة. رياضيًا، يمكن تمثيل نموذج ARCH(1) على النحو التالي:

σ<sub>t</sub><sup>2</sup> = α<sub>0</sub> + α<sub>1</sub>ε<sub>t-1</sub><sup>2</sup>

حيث:

• σ<sub>t</sub><sup>2</sup> هو التباين الشرطي في الوقت t (التقلبات في الوقت t).
• α<sub>0</sub> هو ثابت.
• α<sub>1</sub> هو معامل يمثل تأثير التقلبات السابقة على التقلبات الحالية.
• ε<sub>t-1</sub><sup>2</sup> هو مربع الخطأ في الوقت t-1.

ببساطة، هذا يعني أن التقلبات الحالية (σ<sub>t</sub><sup>2</sup>) تتأثر بمقدار الخطأ التربيعي في الفترة السابقة (ε<sub>t-1</sub><sup>2</sup>). إذا كان الخطأ في الفترة السابقة كبيرًا (مما يشير إلى تقلبات عالية)، فسيؤدي ذلك إلى زيادة التقلبات المتوقعة في الفترة الحالية.

نموذج GARCH (Generalized ARCH)

GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) هو تعميم لنموذج ARCH. يسمح نموذج GARCH بالاعتماد على التقلبات السابقة المتعددة، وليس فقط التقلبات السابقة المباشرة. رياضيًا، يمكن تمثيل نموذج GARCH(p, q) على النحو التالي:

σ<sub>t</sub><sup>2</sup> = α<sub>0</sub> + Σ<sub>i=1</sub><sup>q</sup> α<sub>i</sub>ε<sub>t-i</sub><sup>2</sup> + Σ<sub>j=1</sub><sup>p</sup> β<sub>j</sub>σ<sub>t-j</sub><sup>2</sup>

حيث:

• p هو ترتيب نموذج AR (Autoregressive) للتقلبات.
• q هو ترتيب نموذج MA (Moving Average) للتقلبات.
• α<sub>i</sub> هي معاملات مرتبطة بالتقلبات السابقة.
• β<sub>j</sub> هي معاملات مرتبطة بالتباين الشرطي السابق.

غالبًا ما يكون نموذج GARCH(1, 1) هو الأكثر استخدامًا في التطبيقات المالية. يسمح هذا النموذج بالاعتماد على التقلبات السابقة المباشرة والتباين الشرطي السابق.

تطبيق نماذج ARCH و GARCH في تداول الخيارات الثنائية

كيف يمكن للمتداولين استخدام نماذج ARCH و GARCH في تداول الخيارات الثنائية؟

1. **تقدير التقلبات المستقبلية:** يمكن استخدام النماذج لتقدير التقلبات المتوقعة للأصل المالي خلال فترة زمنية محددة. هذه المعلومات يمكن أن تساعد المتداولين في تحديد ما إذا كان العقد مناسبًا للتداول. 2. **تحديد نقاط الدخول والخروج:** يمكن استخدام التقلبات المقدرة لتحديد نقاط الدخول والخروج المثالية للتداول. على سبيل المثال، قد يختار المتداولون شراء عقد شراء (Call Option) إذا توقعوا زيادة التقلبات، أو شراء عقد بيع (Put Option) إذا توقعوا انخفاض التقلبات. 3. **إدارة المخاطر:** يمكن استخدام التقلبات المقدرة لتقييم المخاطر المرتبطة بالتداول. يمكن للمتداولين تعديل حجم مركزهم بناءً على مستوى التقلبات. 4. **استراتيجيات التداول:** يمكن دمج نماذج ARCH و GARCH في استراتيجيات تداول أكثر تعقيدًا. على سبيل المثال، يمكن استخدامها لتحديد الأصول التي من المرجح أن تشهد تحركات سعرية كبيرة.

أمثلة على استخدام نماذج ARCH في التداول

• **استراتيجية تداول التقلبات:** إذا توقع نموذج GARCH(1, 1) زيادة كبيرة في التقلبات، يمكن للمتداول شراء عقد الخيارات الثنائية الذي يستفيد من هذه الزيادة (مثل عقد straddle أو strangle).
• **استراتيجية تداول الاتجاه:** إذا توقع نموذج ARCH(1) انخفاضًا في التقلبات، يمكن للمتداول البحث عن فرص للتداول في اتجاه السعر السائد.
• **استراتيجية تداول الاختراق:** إذا توقع نموذج GARCH(1, 1) فترة من التقلبات المنخفضة تليها فترة من التقلبات العالية، يمكن للمتداول التخطيط لاستراتيجية اختراق (Breakout Strategy) للاستفادة من التحرك السعري المتوقع.

اعتبارات مهمة وتحديات

• **جودة البيانات:** تعتمد دقة نماذج ARCH و GARCH على جودة البيانات المستخدمة. يجب التأكد من أن البيانات دقيقة وكاملة وتمثل الفترة الزمنية ذات الصلة.
• **اختيار النموذج:** يجب اختيار النموذج المناسب (ARCH أو GARCH، وقيم p و q) بناءً على خصائص البيانات. يمكن استخدام اختبارات إحصائية للمساعدة في اختيار النموذج الأفضل.
• **التحقق من صحة النموذج:** يجب التحقق من صحة النموذج للتأكد من أنه يتنبأ بالتقلبات المستقبلية بدقة. يمكن استخدام تقنيات مثل التحقق من صحة النموذج خارج العينة (Out-of-Sample Validation).
• **التكاليف الحسابية:** يمكن أن تكون نماذج ARCH و GARCH معقدة حسابيًا، خاصة بالنسبة للبيانات الكبيرة.
• **الافتراضات:** تعتمد هذه النماذج على بعض الافتراضات التي قد لا تتحقق في الواقع، مثل توزيع الأخطاء الطبيعي.

أدوات وبرامج

هناك العديد من الأدوات والبرامج المتاحة لتقدير نماذج ARCH و GARCH. تشمل بعض الخيارات الشائعة:

• **R:** لغة برمجة إحصائية قوية توفر العديد من الحزم لتقدير نماذج ARCH و GARCH.
• **Python:** لغة برمجة متعددة الأغراض توفر أيضًا العديد من المكتبات لتقدير نماذج ARCH و GARCH (مثل arch و statsmodels).
• **EViews:** برنامج إحصائي متخصص يستخدم على نطاق واسع في التحليل المالي.
• **MATLAB:** بيئة حوسبة رقمية توفر أدوات لتقدير نماذج ARCH و GARCH.

نماذج ARCH أكثر تقدمًا

بالإضافة إلى نماذج ARCH و GARCH الأساسية، هناك العديد من النماذج الأكثر تقدمًا التي يمكن استخدامها للتنبؤ بالتقلبات. تشمل بعض هذه النماذج:

• **EGARCH:** Exponential GARCH، والذي يسمح للتقلبات بالاستجابة بشكل غير متماثل للصدمات الإيجابية والسلبية.
• **TGARCH:** Threshold GARCH، والذي يسمح للتقلبات بالاستجابة بشكل مختلف للصدمات الإيجابية والسلبية.
• **IGARCH:** Integrated GARCH، والذي يسمح للتقلبات بالاستمرار إلى أجل غير مسمى.

روابط مفيدة

• التحليل الفني
• تحليل حجم التداول
• مؤشرات التداول
• استراتيجيات الخيارات الثنائية
• إدارة المخاطر في الخيارات الثنائية
• مقدمة في الخيارات الثنائية
• استراتيجية تداول المتوسطات المتحركة
• استراتيجية تداول الاختراق
• استراتيجية تداول التصحيح
• استراتيجية تداول القنوات
• مؤشر القوة النسبية (RSI)
• مؤشر الماكد (MACD)
• مؤشر ستوكاستيك
• بولينجر باندز
• الشموع اليابانية
• نظرية الموجات الإيلوت
• التحليل الأساسي
• التقلبات الضمنية
• النماذج الإحصائية في التداول
• تداول الأخبار
• التداول الخوارزمي
• تداول السكالبينج
• تداول الدقيقة
• تداول اليوم
• تداول المدى
• تداول الاتجاه

الخلاصة

نماذج ARCH و GARCH هي أدوات قوية للمتداولين في الخيارات الثنائية الذين يسعون إلى فهم وتقييم التقلبات المستقبلية. من خلال فهم هذه النماذج وتطبيقها بشكل صحيح، يمكن للمتداولين تحسين استراتيجياتهم وزيادة فرص نجاحهم. ومع ذلك، من المهم أن نتذكر أن هذه النماذج ليست مضمونة، ويجب استخدامها جنبًا إلى جنب مع أدوات وتقنيات تحليلية أخرى. ```

ابدأ التداول الآن

سجّل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع 10 دولار) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع 5 دولار)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin لتصلك: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات اتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين