BigQuery

1. BigQuery: دليل شامل للمبتدئين

BigQuery هو مستودع بيانات سحابي قابل للتطوير بدرجة عالية، يُقدمه جوجل. يسمح للمستخدمين بتخزين وتحليل مجموعات بيانات كبيرة جدًا باستخدام لغة الاستعلام SQL القياسية. على الرغم من أن BigQuery ليس مرتبطًا بشكل مباشر بتداول الخيارات الثنائية أو العقود الآجلة للعملات المشفرة، إلا أنه أداة قوية يمكن أن تكون ذات قيمة كبيرة للمتداولين والمحللين الماليين الذين يحتاجون إلى معالجة كميات هائلة من البيانات لتحديد الاتجاهات، واختبار الاستراتيجيات، وإدارة المخاطر. يهدف هذا المقال إلى تقديم مقدمة شاملة لـ BigQuery للمبتدئين، مع التركيز على تطبيقاته المحتملة في مجال التمويل.

ما هو BigQuery ولماذا يجب أن تهتم؟

في عالم اليوم، تتولد كميات هائلة من البيانات باستمرار. في مجال التمويل، تشمل هذه البيانات أسعار الأسهم، وأسعار العملات المشفرة، وحجم التداول، وبيانات الوسائط الاجتماعية، والأخبار، والمزيد. يمكن أن يوفر تحليل هذه البيانات رؤى قيمة يمكن أن تساعد المتداولين على اتخاذ قرارات مستنيرة.

تقليديًا، كان تحليل مجموعات البيانات الكبيرة يتطلب بنية تحتية مكلفة ومعقدة. BigQuery يغير هذا الأمر. فهو يوفر حلاً سحابيًا بالكامل، مما يعني أنك لست بحاجة إلى القلق بشأن إدارة الخوادم أو التخزين. ببساطة تدفع مقابل ما تستخدمه، مما يجعله خيارًا فعالًا من حيث التكلفة للشركات والأفراد على حد سواء.

الميزات الرئيسية لـ BigQuery:

قابلية التوسع: يمكن لـ BigQuery التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة، تتراوح من الجيجابايت إلى البيتابايت.
السرعة: يستخدم BigQuery معمارية عمودية، مما يجعله سريعًا جدًا في معالجة الاستعلامات.
التكلفة: نموذج التسعير حسب الاستخدام يجعل BigQuery خيارًا فعالًا من حيث التكلفة.
التكامل: يتكامل BigQuery بسهولة مع أدوات جوجل السحابية الأخرى، مثل Google Cloud Storage و Google Data Studio.
الأمان: يوفر BigQuery ميزات أمان قوية لحماية بياناتك.

المفاهيم الأساسية في BigQuery

لفهم BigQuery بشكل أفضل، من المهم التعرف على بعض المفاهيم الأساسية:

المشروع (Project): المشروع هو حاوية تنظيمية لموارد BigQuery الخاصة بك. كل مشروع له معرف فريد.
مجموعة البيانات (Dataset): مجموعة البيانات هي حاوية منطقية لمجموعات البيانات ذات الصلة. يمكنك إنشاء مجموعات بيانات متعددة داخل مشروع واحد.
الجدول (Table): الجدول هو المكان الذي يتم فيه تخزين البيانات الفعلية. يتكون الجدول من صفوف وأعمدة.
الاستعلام (Query): الاستعلام هو طلب البيانات من جدول أو مجموعة جداول. يتم كتابة الاستعلامات بلغة SQL القياسية.

مفاهيم BigQuery الأساسية
الوصف \|	حاوية تنظيمية للموارد \|	حاوية منطقية لمجموعات البيانات \|	مكان تخزين البيانات \|	طلب البيانات من الجداول \|

كيفية البدء مع BigQuery

1. إنشاء حساب جوجل سحابي: إذا لم يكن لديك حساب جوجل سحابي بالفعل، فستحتاج إلى إنشاء حساب. يمكنك الحصول على رصيد مجاني لتجربة BigQuery. 2. إنشاء مشروع: بعد إنشاء حساب جوجل سحابي، ستحتاج إلى إنشاء مشروع جديد. 3. إنشاء مجموعة بيانات: داخل مشروعك، قم بإنشاء مجموعة بيانات لتخزين بياناتك. 4. تحميل البيانات: يمكنك تحميل البيانات إلى BigQuery من مجموعة متنوعة من المصادر، بما في ذلك ملفات CSV و JSON و Avro و Parquet. يمكنك أيضًا استيراد البيانات من Google Cloud Storage. 5. كتابة الاستعلامات: ابدأ بكتابة استعلامات SQL بسيطة لاستكشاف بياناتك.

استخدام BigQuery في التداول المالي

على الرغم من أن BigQuery ليس منصة تداول مباشرة، إلا أنه يمكن استخدامه لدعم مجموعة متنوعة من أنشطة التداول المالي:

التحليل الفني: يمكنك استخدام BigQuery لتخزين وتحليل بيانات الأسعار التاريخية لـ العملات المشفرة والأسهم والسلع. يمكن أن يساعدك هذا في تحديد الاتجاهات، وأنماط الرسم البياني، ومستويات الدعم والمقاومة. استخدام مؤشرات مثل مؤشر القوة النسبية (RSI) و المتوسطات المتحركة يمكن أن يتم بسهولة مع BigQuery.
تحليل حجم التداول: يمكن أن يساعدك تحليل حجم التداول في تحديد قوة الاتجاهات وتأكيد إشارات التداول. يمكنك استخدام BigQuery لتحليل بيانات حجم التداول عبر مختلف البورصات والأسواق.
تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): يمكنك استخدام BigQuery لتحليل بيانات الوسائط الاجتماعية والأخبار لتحديد مشاعر السوق. يمكن أن يساعدك هذا في توقع تحركات الأسعار.
اختبار الاستراتيجيات: يمكنك استخدام BigQuery لاختبار استراتيجيات التداول المختلفة باستخدام البيانات التاريخية. يمكن أن يساعدك هذا في تحديد الاستراتيجيات الأكثر ربحية. على سبيل المثال، يمكنك اختبار استراتيجية تداول الاتجاه أو استراتيجية الارتداد.
إدارة المخاطر: يمكنك استخدام BigQuery لمراقبة تعرضك للمخاطر وتحديد الفرص المحتملة للتحوط.
التحليل الأساسي: تحليل البيانات الاقتصادية والمالية للشركات باستخدام BigQuery يمكن أن يساعد في تحديد فرص استثمارية.

أمثلة على استعلامات BigQuery للتداول

لنفترض أن لديك جدولًا يسمى `crypto_prices` يحتوي على بيانات أسعار Bitcoin التاريخية. فيما يلي بعض الأمثلة على الاستعلامات التي يمكنك استخدامها:

الحصول على متوسط سعر Bitcoin خلال الأسبوع الماضي:

```sql SELECT AVG(price) FROM `your_project.your_dataset.crypto_prices` WHERE date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY); ```

الحصول على حجم التداول اليومي لـ Bitcoin:

```sql SELECT date, SUM(volume) FROM `your_project.your_dataset.crypto_prices` GROUP BY date ORDER BY date; ```

تحديد الأيام التي تجاوز فيها سعر Bitcoin مستوى معين:

```sql SELECT date, price FROM `your_project.your_dataset.crypto_prices` WHERE price > 50000; ```

حساب الانحراف المعياري لسعر Bitcoin:

```sql SELECT STDDEV(price) FROM `your_project.your_dataset.crypto_prices`; ```

تحديد أنماط الشموع اليابانية مثل Doji أو Engulfing: (يتطلب هذا استعلامات أكثر تعقيدًا تعتمد على تعريفات الأنماط).

دمج BigQuery مع أدوات أخرى

يمكن دمج BigQuery مع مجموعة متنوعة من الأدوات الأخرى لتعزيز قدرات التحليل الخاصة بك:

Google Data Studio: استخدم Google Data Studio لإنشاء لوحات معلومات وتقارير تفاعلية بناءً على بيانات BigQuery.
Python: استخدم مكتبات Python مثل `google-cloud-bigquery` للتفاعل مع BigQuery برمجيًا.
R: استخدم حزمة R `bigrquery` للتفاعل مع BigQuery برمجيًا.
Tableau: قم بتوصيل Tableau بـ BigQuery لتصور البيانات واستكشافها.
Looker: استخدم Looker، منصة ذكاء الأعمال من جوجل، لإنشاء تحليلات متقدمة.

التسعير في BigQuery

يعتمد تسعير BigQuery على:

تخزين البيانات: يتم تحصيل رسوم مقابل كمية البيانات التي تقوم بتخزينها.
الاستعلامات: يتم تحصيل رسوم مقابل كمية البيانات التي تتم معالجتها بواسطة استعلاماتك.
التحميل: يتم تحصيل رسوم مقابل كمية البيانات التي تقوم بتحميلها إلى BigQuery.

يمكنك العثور على معلومات مفصلة حول التسعير على موقع جوجل السحابي: [1](https://cloud.google.com/bigquery/pricing)

أفضل الممارسات لاستخدام BigQuery

التقسيم (Partitioning): قسّم جداولك بناءً على عمود التاريخ لتحسين أداء الاستعلام وتقليل التكاليف.
التجميع (Clustering): قم بتجميع جداولك بناءً على الأعمدة التي تستخدمها بشكل متكرر في عبارات WHERE.
استخدام تنسيقات البيانات المضغوطة: استخدم تنسيقات البيانات المضغوطة مثل Parquet و Avro لتقليل مساحة التخزين وتحسين أداء الاستعلام.
كتابة استعلامات فعالة: تجنب استخدام `SELECT *` واستخدم عبارات WHERE لتصفية البيانات.
مراقبة التكاليف: راقب تكاليف BigQuery الخاصة بك بانتظام لتجنب الرسوم غير المتوقعة.

استراتيجيات تداول متقدمة باستخدام BigQuery

تداول الزخم: تحديد الأصول التي تشهد زخمًا قويًا باستخدام BigQuery وتحليل بيانات الأسعار التاريخية.
تداول المتوسطات المتحركة: تنفيذ استراتيجيات تداول تعتمد على تقاطعات المتوسطات المتحركة باستخدام بيانات BigQuery.
تداول الاختراق: تحديد نقاط الاختراق في نطاقات الأسعار باستخدام BigQuery وتحليل بيانات حجم التداول.
تداول الأنماط: التعرف على الأنماط الفنية مثل الرأس والكتفين أو المثلثات باستخدام BigQuery.
التحليل الإحصائي: إجراء تحليل إحصائي متقدم على بيانات الأسعار باستخدام BigQuery لتحديد فرص التداول.
تداول الحواف: استخدام BigQuery لتحليل بيانات دفتر الأوامر (Order Book) وتحديد الحواف المحتملة.
التحليل الكمي: بناء نماذج كمية معقدة للتداول باستخدام BigQuery.
تداول الخوارزمي: تطوير خوارزميات تداول آلية باستخدام BigQuery وPython أو R.
إدارة المحفظة: استخدام BigQuery لتحليل أداء المحفظة وإدارة المخاطر.
تحليل الارتباط: تحديد الأصول المترابطة باستخدام BigQuery وتنويع المحفظة.

الخلاصة

BigQuery هو أداة قوية يمكن أن تكون ذات قيمة كبيرة للمتداولين والمحللين الماليين. من خلال الاستفادة من قدرات معالجة البيانات الضخمة لـ BigQuery، يمكنك الحصول على رؤى قيمة يمكن أن تساعدك على اتخاذ قرارات تداول مستنيرة وتحسين أدائك. تذكر أن فهم تحليل المخاطر و إدارة رأس المال ضروري بغض النظر عن الأدوات التي تستخدمها. كما أن فهم علم نفس التداول يمكن أن يساعدك على اتخاذ قرارات عقلانية. استخدم BigQuery جنبًا إلى جنب مع استراتيجيات تداول قوية مثل استراتيجية مارتينجال أو استراتيجية فيبوناتشي لتحقيق أقصى استفادة من إمكاناته.

تحليل التداول و التحليل الفني المتقدم و التحليل الأساسي للعملات المشفرة و إدارة الصفقات و تداول الاتجاه و تداول الاختراق و تداول النطاق و التحليل الإحصائي في التداول و تداول الخوارزمي و تداول اليوم الواحد و تداول المراكز و التحوط و تنويع المحفظة و مؤشر الماكد (MACD)] و مؤشر ستوكاستيك و خطوط بولينجر و مستويات فيبوناتشي و تصحيح فيبوناتشي و الارتداد و أنماط الشموع اليابانية و التحليل الحجمي و مؤشر التجميع والتوزيع (A/D)] و مؤشر تشايكين للأموال (CMF)].

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