Cross-Validation

التحقق المتبادل (Cross-Validation) في التعلم الآلي

التحقق المتبادل (Cross-Validation) هو تقنية حاسمة في مجال التعلم الآلي، وتحديدًا عند بناء وتقييم نماذج التنبؤ، مثل تلك المستخدمة في تداول العملات المشفرة والخيارات الثنائية. يهدف التحقق المتبادل إلى تقدير مدى قدرة النموذج على التعميم على بيانات جديدة وغير مرئية، مما يقلل من خطر الإفراط في التخصيص (Overfitting). هذه المقالة موجهة للمبتدئين وتهدف إلى شرح المفهوم بالتفصيل.

ما هو التحقق المتبادل؟

عند بناء نموذج تعلم آلي، نقوم بتدريبه على مجموعة من البيانات تسمى مجموعة التدريب (Training Set). بعد التدريب، نحتاج إلى تقييم أداء النموذج على بيانات لم يراها من قبل، وهي مجموعة الاختبار (Test Set). المشكلة التقليدية هي أن تقسيم البيانات بشكل عشوائي إلى مجموعتي تدريب واختبار قد يؤدي إلى نتائج متحيزة، خاصة إذا كانت مجموعة البيانات صغيرة.

التحقق المتبادل يحل هذه المشكلة عن طريق تقسيم البيانات إلى عدة مجموعات فرعية (أو "طيّات" - folds)، ثم تدريب واختبار النموذج عدة مرات، مع استخدام مجموعة فرعية مختلفة كمجموعة اختبار في كل مرة. بهذه الطريقة، يتم استخدام كل جزء من البيانات كمجموعة اختبار مرة واحدة على الأقل، مما يوفر تقديرًا أكثر موثوقية لأداء النموذج.

أنواع التحقق المتبادل

هناك عدة أنواع من التحقق المتبادل، الأكثر شيوعًا هي:

K-Fold Cross-Validation: هذا هو النوع الأكثر استخدامًا. يتم تقسيم البيانات إلى *k* مجموعة فرعية متساوية. ثم، يتم تكرار العملية *k* مرة، حيث يتم استخدام مجموعة فرعية واحدة كمجموعة اختبار، وبقية المجموعات كمجموعة تدريب. يتم حساب متوسط دقة النموذج عبر جميع التكرارات *k*. عادةً ما يتم استخدام قيم *k* مثل 5 أو 10.

مثال على K-Fold Cross-Validation (k=5)
مجموعة الاختبار \| مجموعة التدريب \|
Fold 1 \| Folds 2, 3, 4, 5 \|
Fold 2 \| Folds 1, 3, 4, 5 \|
Fold 3 \| Folds 1, 2, 4, 5 \|
Fold 4 \| Folds 1, 2, 3, 5 \|
Fold 5 \| Folds 1, 2, 3, 4 \|

Stratified K-Fold Cross-Validation: هذا النوع مفيد بشكل خاص عندما تكون البيانات غير متوازنة، أي أن بعض الفئات تمثل نسبة صغيرة من البيانات. يضمن هذا النوع أن كل مجموعة فرعية تحتوي على نفس نسبة الفئات الموجودة في مجموعة البيانات الأصلية. هذا مهم بشكل خاص في تداول الخيارات الثنائية حيث قد تكون نسبة الفوز إلى الخسارة غير متوازنة.

Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV): في هذا النوع، يتم استخدام كل نقطة بيانات واحدة كمجموعة اختبار، ويتم تدريب النموذج على بقية البيانات. يتم تكرار هذه العملية لكل نقطة بيانات في المجموعة. هذا النوع مكلف حسابيًا ولكنه يمكن أن يكون مفيدًا لمجموعات البيانات الصغيرة جدًا.

Repeated K-Fold Cross-Validation: يتم تكرار عملية K-Fold Cross-Validation عدة مرات مع تقسيمات مختلفة عشوائية للبيانات. هذا يساعد على تقليل تأثير الحظ في تقسيم البيانات.

أهمية التحقق المتبادل في تداول العملات المشفرة والخيارات الثنائية

في تداول العملات المشفرة و تداول الخيارات الثنائية، حيث تتغير ظروف السوق باستمرار، من الضروري بناء نماذج يمكنها التكيف مع البيانات الجديدة. التحقق المتبادل يساعد في:

تقييم أداء النموذج بشكل واقعي: يمنع التفاؤل المفرط (Optimistic Bias) في تقدير أداء النموذج.
تحسين اختيار المعلمات: يمكن استخدامه لضبط المعلمات الفائقة (Hyperparameters) للنموذج.
مقارنة النماذج المختلفة: يوفر طريقة موضوعية لمقارنة أداء النماذج المختلفة واختيار الأفضل.
تجنب الإفراط في التخصيص: يساعد على بناء نماذج يمكنها التعميم بشكل جيد على البيانات الجديدة.

تطبيقات التحقق المتبادل في التداول

يمكن استخدام التحقق المتبادل لتقييم أداء نماذج التداول المختلفة، مثل:

نماذج التنبؤ بالأسعار: باستخدام التحليل الفني، مثل المتوسطات المتحركة، مؤشر القوة النسبية (RSI)، وماكد (MACD)، يمكن بناء نماذج للتنبؤ بأسعار العملات المشفرة.
نماذج إدارة المخاطر: يمكن استخدام التحقق المتبادل لتقييم أداء نماذج إدارة المخاطر، مثل تلك التي تحدد حجم المركز الأمثل.
نماذج التداول الآلي: يمكن استخدامه لتقييم أداء الخوارزميات والروبوتات المستخدمة في التداول الآلي.
نماذج تحليل حجم التداول: استخدام حجم التداول وعمق السوق لتحديد نقاط الدخول والخروج.

أدوات وبرامج التحقق المتبادل

تتوفر العديد من الأدوات والبرامج التي تسهل عملية التحقق المتبادل، بما في ذلك:

Python مع مكتبات scikit-learn: scikit-learn هي مكتبة تعلم آلي قوية في Python توفر وظائف مدمجة للتحقق المتبادل.
R: R هي لغة برمجة إحصائية توفر أيضًا أدوات للتحقق المتبادل.
Weka: Weka هو برنامج مفتوح المصدر لتعلم الآلة يوفر واجهة رسومية للتحقق المتبادل.

استراتيجيات تداول ذات صلة

التحليل الفني وحجم التداول

الخلاصة

التحقق المتبادل هو تقنية أساسية في التعلم الآلي تساعد على بناء نماذج تنبؤية قوية وموثوقة. في سياق تداول العملات المشفرة والخيارات الثنائية، يمكن أن يساعد في تحسين أداء استراتيجيات التداول وتقليل المخاطر. فهم أنواع التحقق المتبادل المختلفة وكيفية تطبيقها أمر ضروري لأي متداول جاد.

البيانات الضخمة الذكاء الاصطناعي التعلم العميق الشبكات العصبية التحليل التنبؤي التنبؤ بالسلاسل الزمنية التقييم الإحصائي النماذج الرياضية التحسين الأمثل الخوارزميات البرمجة إدارة المخاطر التداول الكمي التحليل الأساسي التحليل الفني تداول الخيارات العملات المشفرة الخيارات الثنائية

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