Clustering

التجميع (Clustering) في تحليل البيانات

التجميع (Clustering) هو أسلوب أساسي في مجال تحليل البيانات، يندرج ضمن فروع التعلم الآلي والإحصاء. يهدف التجميع إلى تقسيم مجموعة من نقاط البيانات إلى مجموعات (clusters) بحيث تكون نقاط البيانات داخل المجموعة الواحدة متشابهة لبعضها البعض، بينما تكون مختلفة عن نقاط البيانات في المجموعات الأخرى. هذه المقالة موجهة للمبتدئين وتهدف إلى تقديم فهم شامل لأساسيات التجميع، تطبيقاته، وأنواعه المختلفة، وكيف يمكن الاستفادة منه في سياق تداول الخيارات الثنائية و الأسواق المالية.

ما هو التجميع؟

تخيل أن لديك مجموعة كبيرة من بيانات أسعار العملات المشفرة على مدار فترة زمنية. بدلاً من محاولة تحليل كل سعر على حدة، يمكن استخدام التجميع لتحديد فترات زمنية ذات سلوك سعري مماثل. هذه الفترات المتشابهة تمثل مجموعات. ببساطة، التجميع هو عملية اكتشاف الهياكل المخفية في البيانات. لا يتطلب التجميع بيانات مصنفة مسبقًا، وهذا ما يميزه عن أنواع أخرى من التعلم الخاضع للإشراف. يُعرف التجميع أحيانًا باسم "التعلم غير الخاضع للإشراف" (Unsupervised Learning).

تطبيقات التجميع

تتعدد تطبيقات التجميع في مجالات مختلفة، بما في ذلك:

تقسيم العملاء: تحديد شرائح العملاء المتشابهين بناءً على سلوكهم الشرائي أو خصائصهم الديموغرافية.
اكتشاف الاحتيال: تحديد المعاملات غير العادية التي قد تشير إلى نشاط احتيالي.
تحليل الصور: تجميع مناطق متشابهة في الصورة لتحديد الكائنات أو الميزات.
التوصية بالمنتجات: اقتراح منتجات للمستخدمين بناءً على تفضيلات المستخدمين الآخرين الذين لديهم سلوك مماثل.
الأسواق المالية: كما سنرى لاحقًا، يمكن استخدامه لتحديد أنماط الأسعار، وتقسيم الأصول المتشابهة، وتقييم المخاطر.

أنواع خوارزميات التجميع

هناك العديد من خوارزميات التجميع المتاحة، ولكل منها نقاط قوة وضعف. بعض الخوارزميات الأكثر شيوعًا تشمل:

خوارزميات التجميع الشائعة
الخوارزمية	الوصف	المزايا	العيوب
K-Means	تقسم البيانات إلى K مجموعة، حيث يكون كل عنصر ينتمي إلى المجموعة ذات المتوسط الأقرب.	بسيطة وسريعة.	تتطلب تحديد عدد المجموعات (K) مسبقًا، حساسة للقيم المتطرفة.
Hierarchical Clustering	تبني تسلسلًا هرميًا من المجموعات، بدءًا من كل نقطة كعنصر منفصل، ثم دمج المجموعات الأقرب تدريجيًا.	لا تتطلب تحديد عدد المجموعات مسبقًا، توفر تمثيلاً هرميًا للبيانات.	يمكن أن تكون بطيئة بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة.
DBSCAN	تحدد المجموعات بناءً على كثافة النقاط. تعتبر النقاط ذات الكثافة العالية جزءًا من المجموعة، بينما تعتبر النقاط ذات الكثافة المنخفضة ضوضاء.	يمكنها اكتشاف المجموعات ذات الأشكال غير المنتظمة، لا تتطلب تحديد عدد المجموعات مسبقًا.	حساسة لمعلمات الكثافة، صعوبة في التعامل مع البيانات ذات الكثافات المتغيرة.
Gaussian Mixture Models (GMM)	تفترض أن البيانات يتم إنشاؤها من خلال مزيج من التوزيعات الغاوسية.	توفر احتمالية انتماء كل نقطة إلى كل مجموعة، يمكنها التعامل مع المجموعات ذات الأشكال المختلفة.	يمكن أن تكون معقدة حسابيًا، حساسة للتهيئة الأولية.

التجميع في تداول الخيارات الثنائية والأسواق المالية

يمكن تطبيق التجميع على بيانات الأسعار، والحجم، والمؤشرات الفنية لتحديد فرص التداول. إليك بعض الأمثلة:

تحديد أنماط الأسعار: يمكن استخدام التجميع لتحديد أنماط الأسعار المتكررة التي قد تشير إلى فرص تداول. على سبيل المثال، قد يتم تجميع فترات زمنية ذات تشكيلات شموع يابانية مماثلة.
تقسيم الأصول المتشابهة: يمكن تجميع الأسهم أو العملات أو السلع بناءً على ارتباطها ببعضها البعض. هذا يمكن أن يساعد في تنويع المحفظة أو تحديد فرص المراجحة.
تقييم المخاطر: يمكن تجميع الأصول بناءً على تقلباتها. هذا يمكن أن يساعد في تحديد الأصول الأكثر خطورة والأقل خطورة.
تحسين استراتيجيات التداول: يمكن استخدام التجميع لتقسيم البيانات التاريخية إلى فترات زمنية مختلفة ذات خصائص مختلفة، ثم تحسين استراتيجيات التداول بشكل منفصل لكل فترة.

أمثلة على الاستخدام في التداول

**استخدام K-Means لتحديد مستويات الدعم والمقاومة الديناميكية:** من خلال تجميع نقاط الأسعار التاريخية، يمكن تحديد المناطق التي تتجمع فيها الأسعار بشكل متكرر، مما يشير إلى مستويات الدعم والمقاومة المحتملة.
**استخدام DBSCAN لتحديد حالات الارتداد المفاجئ (Flash Crashes):** يمكن لخوارزمية DBSCAN تحديد الحالات الشاذة في بيانات الأسعار، والتي قد تكون مرتبطة بحالات الارتداد المفاجئ.
**استخدام Hierarchical Clustering لتجميع العملات المشفرة:** يمكن تجميع العملات المشفرة بناءً على ارتباطها ببعضها البعض، مما يساعد المتداولين على تحديد العملات التي تتحرك بشكل مشابه.

استراتيجيات تداول ذات صلة

التحليل الفني وحجم التداول

أدوات وبرامج التجميع

تتوفر العديد من الأدوات والبرامج التي يمكن استخدامها لتنفيذ خوارزميات التجميع، بما في ذلك:

Python: مع مكتبات مثل scikit-learn و Pandas و NumPy.
R: لغة برمجة إحصائية قوية.
MATLAB: بيئة حوسبة عددية.
Weka: منصة تعلم آلي مفتوحة المصدر.

الخلاصة

التجميع هو أداة قوية لتحليل البيانات يمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك تداول الخيارات الثنائية والأسواق المالية. من خلال فهم أنواع خوارزميات التجميع المختلفة وكيفية تطبيقها على بيانات السوق، يمكن للمتداولين الحصول على رؤى قيمة وتحسين استراتيجياتهم. من المهم اختيار الخوارزمية المناسبة بناءً على طبيعة البيانات والأهداف المحددة.

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