Azure Data Explorer

Azure Data Explorer: دليل شامل للمبتدئين

Azure Data Explorer (Kusto) هو نظام تحليل بيانات سريع وقابل للتوسع، مصمم خصيصًا للعمل مع كميات هائلة من بيانات السلاسل الزمنية، مثل بيانات التداول في أسواق العملات المشفرة، بيانات الخيار الثنائي، أو بيانات التحليل الفني. يهدف إلى تمكين المستخدمين من استكشاف البيانات، وتحليلها، واستخلاص رؤى قيمة منها بسرعة وكفاءة. هذا الدليل موجه للمبتدئين الراغبين في فهم أساسيات Azure Data Explorer وكيف يمكن استخدامه في سياق تداول الخيارات الثنائية وتحليل الأسواق المالية.

ما هو Azure Data Explorer؟

Azure Data Explorer ليس مجرد قاعدة بيانات تقليدية. إنه محرك استعلامات مصمم للتعامل مع البيانات المتدفقة (Streaming Data) والبيانات التاريخية (Historical Data) على حد سواء. يستخدم لغة استعلامات قوية تسمى Kusto Query Language (KQL) والتي تمكن المستخدمين من كتابة استعلامات معقدة بسهولة نسبية. يتميز Azure Data Explorer بالقدرة على معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة فائقة، مما يجعله مثاليًا لتحليل بيانات حجم التداول في الوقت الفعلي، واكتشاف أنماط الرسوم البيانية، وتقييم مؤشرات فنية.

المكونات الرئيسية

• Clusters (المجموعات): هي الوحدات الأساسية في Azure Data Explorer. تتكون المجموعة من واحد أو أكثر من عقد الحوسبة التي تقوم بمعالجة البيانات.
• Databases (قواعد البيانات): تحتوي على جداول البيانات. يمكن أن تحتوي المجموعة الواحدة على العديد من قواعد البيانات.
• Tables (الجداول): تحتوي على البيانات الفعلية. تُخزن البيانات في الجداول بتنسيق عمودي (Columnar Format)، مما يتيح الوصول السريع إلى البيانات ذات الصلة.
• Functions (الدوال): تسمح لك بتوسيع وظائف KQL وتنفيذ عمليات مخصصة.
• Ingestion (الاستيعاب): عملية إدخال البيانات إلى Azure Data Explorer من مصادر مختلفة.

حالات الاستخدام في تداول الخيارات الثنائية والتحليل المالي

• تحليل بيانات السوق في الوقت الفعلي: يمكن استخدام Azure Data Explorer لتحليل بيانات الأسعار، وحجم التداول، وعمق السوق في الوقت الفعلي، مما يساعد المتداولين على اتخاذ قرارات مستنيرة.
• تطوير استراتيجيات تداول آلية: يمكن دمج Azure Data Explorer مع أنظمة التداول الآلية (Automated Trading Systems) لتنفيذ استراتيجيات تداول بناءً على معايير محددة.
• اكتشاف أنماط الرسوم البيانية: يمكن استخدام KQL لتحديد نماذج الشموع اليابانية مثل الابتلاع الشرائي و الابتلاع البيعي و النماذج الدببية و النماذج الصعودية.
• تقييم مؤشرات فنية: يمكن حساب مؤشر القوة النسبية (RSI)، مؤشر الماكد (MACD)، المتوسطات المتحركة (Moving Averages)، خطوط بولينجر (Bollinger Bands)، وغيرها من المؤشرات الفنية مباشرة داخل KQL.
• تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): يمكن تحليل بيانات الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي لتحديد المشاعر العامة تجاه أصل معين، مما قد يؤثر على قرارات التداول.
• إدارة المخاطر: يمكن استخدام Azure Data Explorer لتحديد وتقييم المخاطر المرتبطة باستراتيجيات التداول المختلفة.

Kusto Query Language (KQL) الأساسيات

KQL هي لغة استعلامات قوية وسهلة التعلم. إليك بعض الأمثلة الأساسية:

• عرض جميع البيانات من جدول:

   Table

• تحديد عدد الصفوف في جدول:

   Table | count

• تصفية البيانات بناءً على شرط:

   Table | where Price > 100

• ترتيب البيانات:

   Table | order by Timestamp asc

• تجميع البيانات:

   Table | summarize AvgPrice = avg(Price) by Symbol

استيعاب البيانات (Data Ingestion)

يمكن استيعاب البيانات في Azure Data Explorer من مصادر متنوعة، بما في ذلك:

• Event Hubs: لبيانات التدفق في الوقت الفعلي.
• Blob Storage: لبيانات الدفعات.
• API: من خلال واجهات برمجة التطبيقات.
• Streaming Analytics: لتحليل البيانات في الوقت الفعلي.

مقارنة مع قواعد البيانات الأخرى

| الميزة | Azure Data Explorer | قواعد البيانات التقليدية (SQL Server, MySQL) | |---|---|---| | التركيز | تحليل البيانات الضخمة، السلاسل الزمنية | إدارة البيانات المعاملاتية | | لغة الاستعلامات | KQL | SQL | | الأداء | سريع جدًا في تحليل البيانات الضخمة | أداء جيد في العمليات المعاملاتية | | قابلية التوسع | قابلة للتوسع أفقيًا بسهولة | قد تتطلب المزيد من الجهد للتوسع |

استراتيجيات التداول المتقدمة باستخدام Azure Data Explorer

• تداول الاتجاه (Trend Following): تحديد الاتجاهات الصاعدة والهابطة باستخدام المتوسطات المتحركة و خطوط الاتجاه.
• تداول الاختراق (Breakout Trading): تحديد نقاط الاختراق في مستويات الدعم والمقاومة.
• تداول الانعكاس (Reversal Trading): تحديد نقاط الانعكاس المحتملة في الاتجاه.
• تداول النطاق (Range Trading): تداول في نطاق سعري محدد.
• التحليل الإحصائي: استخدام الانحراف المعياري و الارتباط لتحديد الفرص التجارية.
• تحليل الحجم (Volume Analysis): استخدام حجم التداول لتأكيد الاتجاهات وتحديد نقاط الدخول والخروج.
• تحليل أنماط الرسوم البيانية (Chart Pattern Analysis): تحديد الرأس والكتفين و المثلثات و المربعات.
• تحليل الموجات إليوت (Elliott Wave Analysis): تحديد موجات إليوت للتنبؤ بتحركات الأسعار المستقبلية.
• تداول الخوارزمي (Algorithmic Trading): أتمتة استراتيجيات التداول باستخدام KQL.
• تحليل التباعد (Divergence Analysis): تحديد التباعد بين السعر والمؤشرات الفنية.
• تحليل فيبوناتشي (Fibonacci Analysis): استخدام نسب فيبوناتشي لتحديد مستويات الدعم والمقاومة.
• تداول الأخبار (News Trading): تحليل الأخبار والأحداث الاقتصادية لتحديد الفرص التجارية.
• تداول المواسم (Seasonal Trading): تحديد الأنماط الموسمية في الأسعار.
• تداول القيمة (Value Trading): تحديد الأصول المقومة بأقل من قيمتها الحقيقية.
• تداول الزخم (Momentum Trading): تداول الأصول التي تظهر زخمًا قويًا.

الموارد الإضافية

• Azure Data Explorer Documentation
• Kusto Query Language Documentation
• Microsoft Learn - Azure Data Explorer
• Azure Marketplace
• Azure Pricing Calculator

الخلاصة

Azure Data Explorer هو أداة قوية لتحليل البيانات الضخمة، خاصة في سياق الأسواق المالية وتداول الخيارات الثنائية. من خلال فهم المكونات الرئيسية، ولغة KQL، وعملية استيعاب البيانات، يمكن للمتداولين والمحللين الاستفادة من هذه الخدمة لاستكشاف البيانات، وتحليلها، واستخلاص رؤى قيمة تساعدهم على اتخاذ قرارات تداول أفضل.

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