Dask

1. 1. Dask: حوسبة موازية قوية لبيانات ضخمة

Dask هو مكتبة Python مفتوحة المصدر للحوسبة الموازية. يتيح لك Dask توسيع نطاق عمليات Python العادية لتشمل مجموعات بيانات أكبر بكثير من ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) الخاصة بجهازك. يعتبر Dask حلاً ممتازًا للمستخدمين الذين يعملون مع بيانات ضخمة وتحتاج إلى معالجة هذه البيانات بكفاءة. في هذا المقال، سنستكشف Dask بالتفصيل، بدءًا من المفاهيم الأساسية وصولًا إلى التطبيقات العملية.

ما هي الحوسبة الموازية ولماذا نحتاجها؟

قبل أن نتعمق في Dask، من المهم فهم مفهوم الحوسبة الموازية. تعتمد الحوسبة التقليدية على معالجة البيانات بشكل تسلسلي، أي خطوة بخطوة. في المقابل، تقسم الحوسبة الموازية مهمة كبيرة إلى مهام أصغر يمكن تنفيذها في وقت واحد على معالجات متعددة أو نوى. هذا يؤدي إلى تسريع كبير في وقت المعالجة، خاصةً بالنسبة للمهام التي تتطلب الكثير من الحسابات.

الحاجة إلى الحوسبة الموازية تنبع من النمو الهائل في حجم البيانات الذي نشهده اليوم. مع ظهور البيانات الضخمة، أصبحت معالجة البيانات باستخدام الطرق التقليدية غير عملية أو مستحيلة. الحوسبة الموازية توفر حلاً قابلاً للتطوير لمعالجة هذه البيانات بكفاءة.

لماذا Dask؟

هناك العديد من أطر العمل للحوسبة الموازية المتاحة، مثل Apache Spark و MPI. إذن، لماذا نختار Dask؟

• سهولة الاستخدام: Dask مصمم ليكون سهل الاستخدام قدر الإمكان. يمكنك غالبًا استخدام Dask مع تغييرات طفيفة في الكود الخاص بك.
• التكامل مع Python: Dask مبني على Python ويتكامل بشكل وثيق مع مكتبات Python الشائعة مثل NumPy و Pandas و Scikit-learn.
• التوسع: يمكن لـ Dask التوسع بسهولة من جهاز كمبيوتر محمول واحد إلى مجموعة من الخوادم.
• المرونة: Dask يدعم مجموعة متنوعة من أساليب الحوسبة الموازية، بما في ذلك الحوسبة المتوازية على مستوى المهمة، والحوسبة المتوازية على مستوى البيانات، والحوسبة الموزعة.
• مفتوح المصدر: Dask هو مشروع مفتوح المصدر، مما يعني أنه مجاني للاستخدام والتوزيع والتعديل.

المفاهيم الأساسية في Dask

لفهم كيفية عمل Dask، من المهم فهم بعض المفاهيم الأساسية:

• Graphs (الرسوم البيانية): Dask يبني مهام الحوسبة كرسوم بيانية موجهة. تمثل العقد في الرسم البياني العمليات (مثل الجمع والطرح والضرب) وتمثل الحواف تدفق البيانات بين العمليات.
• Tasks (المهام): المهام هي الوحدات الأساسية للعمل في Dask. يمكن أن تكون المهمة أي دالة Python.
• Collections (المجموعات): Dask يوفر مجموعات بيانات موازية، مثل Dask Array و Dask DataFrame و Dask Bag.

   *   Dask Array:  يشبه NumPy array، ولكنه يمكن أن يكون أكبر بكثير من ذاكرة الوصول العشوائي.
   *   Dask DataFrame:  يشبه Pandas DataFrame، ولكنه يمكن أن يكون أكبر بكثير من ذاكرة الوصول العشوائي.
   *   Dask Bag:  مجموعة غير منظمة من البيانات.

• Schedulers (المجدولون): المجدول مسؤول عن تنفيذ الرسوم البيانية. Dask يوفر مجدولين رئيسيين:

   *   Single-machine scheduler:  ينفذ الرسوم البيانية على جهاز كمبيوتر واحد باستخدام عمليات متعددة أو سلاسل رسائل.
   *   Distributed scheduler:  ينفذ الرسوم البيانية على مجموعة من الخوادم.

Dask Array

Dask Array هو بديل لـ NumPy Array يمكنه التعامل مع البيانات التي تتجاوز ذاكرة الوصول العشوائي. يمكنك إنشاء Dask Array من NumPy Array أو من ملف على القرص.

```python import dask.array as da import numpy as np

1. إنشاء NumPy Array

x = np.random.random((10000, 10000))

1. إنشاء Dask Array من NumPy Array

dask_x = da.from_array(x, chunks=(1000, 1000))

1. إجراء عملية على Dask Array

result = dask_x.mean()

1. حساب النتيجة (سيتم تنفيذ العملية بشكل متوازٍ)

print(result.compute()) ```

في هذا المثال، نقوم بإنشاء Dask Array من NumPy Array. ثم نقوم بإجراء عملية حسابية بسيطة (حساب المتوسط). لاحظ أننا نستخدم `compute()` لحساب النتيجة. هذا هو المكان الذي يبدأ فيه Dask في تنفيذ الرسم البياني بشكل متوازٍ.

Dask DataFrame

Dask DataFrame هو بديل لـ Pandas DataFrame يمكنه التعامل مع البيانات التي تتجاوز ذاكرة الوصول العشوائي. يمكنك إنشاء Dask DataFrame من Pandas DataFrame أو من ملف CSV أو من ملف Parquet.

```python import dask.dataframe as dd import pandas as pd

1. إنشاء Pandas DataFrame

df = pd.DataFrame({'A': range(10000), 'B': range(10000)})

1. إنشاء Dask DataFrame من Pandas DataFrame

dask_df = dd.from_pandas(df, npartitions=10)

1. إجراء عملية على Dask DataFrame

result = dask_df.groupby('A').sum()

1. حساب النتيجة (سيتم تنفيذ العملية بشكل متوازٍ)

print(result.compute()) ```

في هذا المثال، نقوم بإنشاء Dask DataFrame من Pandas DataFrame. ثم نقوم بإجراء عملية تجميعية (groupby و sum). لاحظ أننا نستخدم `compute()` لحساب النتيجة.

Dask Bag

Dask Bag هو مجموعة غير منظمة من البيانات. يمكنك إنشاء Dask Bag من قائمة أو من ملف نصي.

```python import dask.bag as db

1. إنشاء قائمة

data = [1, 2, 3, 4, 5]

1. إنشاء Dask Bag من القائمة

dask_bag = db.from_sequence(data, npartitions=2)

1. إجراء عملية على Dask Bag

result = dask_bag.map(lambda x: x * 2)

1. حساب النتيجة (سيتم تنفيذ العملية بشكل متوازٍ)

print(result.compute()) ```

استخدام Dask مع المجدول الموزع

لتوسيع نطاق Dask إلى مجموعة من الخوادم، تحتاج إلى استخدام المجدول الموزع. يتطلب ذلك إعداد مجموعة Dask. هناك العديد من الطرق لإعداد مجموعة Dask، بما في ذلك استخدام Docker و Kubernetes و خدمات الحوسبة السحابية.

```python from dask.distributed import Client

1. إنشاء عميل Dask

client = Client()

1. طباعة معلومات حول المجموعة

print(client.dashboard_link)

1. ... قم بتنفيذ عمليات Dask الخاصة بك ...

1. إغلاق العميل

client.close() ```

تطبيقات عملية لـ Dask

Dask يمكن استخدامه في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك:

• تحليل البيانات: معالجة مجموعات البيانات الكبيرة وتنظيفها وتحويلها.
• التعلم الآلي: تدريب نماذج التعلم الآلي على مجموعات بيانات كبيرة.
• تحليل الصور: معالجة الصور الكبيرة.
• محاكاة علمية: إجراء محاكاة علمية معقدة.
• تحليل السلاسل الزمنية: معالجة وتحليل بيانات السلاسل الزمنية.

Dask والخيارات الثنائية

على الرغم من أن Dask ليس مصممًا خصيصًا للخيارات الثنائية، إلا أنه يمكن استخدامه لتحسين أداء بعض جوانب التداول بالخيارات الثنائية. على سبيل المثال:

• التحليل الخلفي (Backtesting): يمكن لـ Dask تسريع عملية التحليل الخلفي لاستراتيجيات التداول عن طريق معالجة كميات كبيرة من البيانات التاريخية بشكل متوازٍ. هذا يسمح لك باختبار استراتيجياتك بشكل أسرع وأكثر دقة.
• تحليل البيانات الحية: يمكن لـ Dask معالجة تدفقات البيانات الحية من أسواق الخيارات الثنائية، مما يسمح لك بتحديد فرص التداول في الوقت الفعلي.
• تحسين نماذج التعلم الآلي: يمكن لـ Dask تدريب نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بحركات أسعار الخيارات الثنائية بشكل أسرع وأكثر كفاءة.

• • استراتيجيات التداول ذات الصلة:**

• استراتيجية مارتينجال
• استراتيجية فيبوناتشي
• استراتيجية الاختراق
• استراتيجية المتوسطات المتحركة
• استراتيجية البولينجر باند
• استراتيجية RSI
• استراتيجية MACD
• استراتيجية Ichimoku Cloud
• استراتيجية Price Action
• استراتيجية الاستغلال

• • مؤشرات فنية ذات الصلة:**

• المتوسط المتحرك (MA)
• مؤشر القوة النسبية (RSI)
• مؤشر الماكد (MACD)
• مؤشر ستوكاستيك
• بولينجر باند
• مؤشر ADX
• مؤشر ATR
• مؤشر Parabolic SAR
• مؤشر Fibonacci Retracement
• مؤشر Ichimoku Cloud

• • تحليل حجم التداول:**

• حجم التداول
• On Balance Volume (OBV)
• Volume Price Trend (VPT)

• • تحليل الاتجاهات:**

• الاتجاه الصاعد
• الاتجاه الهابط
• الاتجاه الجانبي

الخلاصة

Dask هو أداة قوية للحوسبة الموازية يمكن أن تساعدك في معالجة مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة. إذا كنت تعمل مع بيانات ضخمة أو تحتاج إلى تسريع عمليات Python الخاصة بك، فإن Dask هو خيار ممتاز. على الرغم من أنه ليس مصممًا خصيصًا لتداول الخيارات الثنائية، إلا أنه يمكن استخدامه لتحسين بعض جوانب التداول، مثل التحليل الخلفي وتحليل البيانات الحية.

الموارد الإضافية

• موقع Dask الرسمي
• وثائق Dask
• Dask GitHub Repository
• Dask Examples
• Dask Tutorials

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