Data Wrangling

تجهيز البيانات: دليل شامل للمبتدئين في تداول العملات المشفرة والعقود الآجلة

مقدمة

في عالم تداول العملات المشفرة والعقود الآجلة، لا يمكن الاستغناء عن البيانات. البيانات هي الوقود الذي يغذي قرارات التداول الناجحة. ولكن، مجرد الحصول على البيانات ليس كافيًا. غالبًا ما تكون البيانات "خامًا" وغير منظمة، وتحتاج إلى عملية تحويل وتنظيف وتنسيق قبل أن تصبح مفيدة. هذه العملية تسمى تجهيز البيانات (Data Wrangling).

يهدف هذا المقال إلى تقديم دليل شامل للمبتدئين حول تجهيز البيانات، مع التركيز على تطبيقاته في تداول العملات المشفرة والعقود الآجلة. سنغطي المفاهيم الأساسية، والتقنيات المستخدمة، والأدوات المتاحة، وكيف يمكن لتجهيز البيانات أن يحسن بشكل كبير من أداء التداول الخاص بك.

ما هو تجهيز البيانات؟

تجهيز البيانات هو عملية تحويل البيانات الخام إلى تنسيق قابل للاستخدام والتحليل. إنها مجموعة من المهام التي تهدف إلى تنظيف البيانات، وتحويلها، ودمجها، وإثرائها، وتنسيقها لضمان دقتها وموثوقيتها. يمكن تشبيهها بعملية تنقية الذهب من الشوائب قبل استخدامه في صناعة المجوهرات. بدون تجهيز البيانات، ستكون التحليلات والنماذج الإحصائية المبنية عليها غير دقيقة ومضللة، مما قد يؤدي إلى خسائر في التداول.

أهمية تجهيز البيانات في تداول العملات المشفرة والعقود الآجلة

تداول العملات المشفرة والعقود الآجلة يعتمد بشكل كبير على التحليل الفني والأساسي. يعتمد التحليل الفني على دراسة الرسوم البيانية للأسعار وأنماط التداول، بينما يعتمد التحليل الأساسي على تقييم العوامل الاقتصادية والسياسية التي تؤثر على قيمة الأصل. في كلتا الحالتين، تعتمد هذه التحليلات على بيانات دقيقة وموثوقة.

التحليل الفني: يتطلب التحليل الفني بيانات تاريخية للأسعار، وحجم التداول، ومؤشرات فنية مختلفة. غالبًا ما تكون هذه البيانات مبعثرة في مصادر مختلفة، وتحتاج إلى تجميعها وتنظيفها وتنسيقها قبل استخدامها في حساب المؤشرات الفنية مثل المتوسطات المتحركة، مؤشر القوة النسبية، و مؤشر الماكد.
التحليل الأساسي: يتطلب التحليل الأساسي بيانات اقتصادية مثل معدلات التضخم، أسعار الفائدة، ونمو الناتج المحلي الإجمالي. كما يتطلب بيانات حول الأحداث السياسية والأخبار التي قد تؤثر على سوق العملات المشفرة. يجب جمع هذه البيانات من مصادر موثوقة وتنظيمها بشكل صحيح لتحليلها بشكل فعال.
النماذج التنبؤية: تستخدم النماذج التنبؤية، مثل الشبكات العصبية و آلات المتجهات الداعمة، للتنبؤ بحركات الأسعار المستقبلية. تعتمد هذه النماذج على كميات كبيرة من البيانات التاريخية، ويجب تجهيز هذه البيانات بشكل صحيح لضمان دقة التنبؤات.
إدارة المخاطر: تجهيز البيانات يساعد في تحديد وتقييم المخاطر المرتبطة بتداول العملات المشفرة والعقود الآجلة. على سبيل المثال، يمكن استخدام البيانات التاريخية لحساب التقلب و الانحراف المعياري، وهما مقياسان للمخاطر.

خطوات تجهيز البيانات

تجهيز البيانات هو عملية متعددة الخطوات. فيما يلي الخطوات الرئيسية المتضمنة:

1. جمع البيانات: الخطوة الأولى هي جمع البيانات من مصادر مختلفة. يمكن أن تشمل هذه المصادر:

   *   واجهات برمجة التطبيقات (APIs):  توفر العديد من منصات تداول العملات المشفرة واجهات برمجة تطبيقات تسمح لك بالوصول إلى البيانات التاريخية والآنية.
   *   ملفات CSV:  يمكن تنزيل البيانات من بعض المصادر بتنسيق CSV.
   *   قواعد البيانات:  يمكن تخزين البيانات في قواعد بيانات مثل MySQL أو PostgreSQL.
   *   الويب سكرابينج (Web Scraping):  إذا لم تكن البيانات متاحة من خلال واجهات برمجة التطبيقات أو ملفات CSV، يمكنك استخدام تقنيات الويب سكرابينج لاستخراج البيانات من مواقع الويب.

2. تنظيف البيانات: البيانات الخام غالبًا ما تحتوي على أخطاء، وقيم مفقودة، وتناقضات. يجب تصحيح هذه الأخطاء وإزالة القيم المفقودة قبل استخدام البيانات في التحليل. تشمل تقنيات تنظيف البيانات:

   *   إزالة القيم المكررة:  إزالة الصفوف المكررة من البيانات.
   *   معالجة القيم المفقودة:  يمكن استبدال القيم المفقودة بمتوسط القيم، أو الوسيط، أو القيمة الأكثر تكرارًا، أو باستخدام تقنيات أكثر تعقيدًا مثل الاستيفاء.
   *   تصحيح الأخطاء:  تصحيح الأخطاء الإملائية، والأخطاء في التنسيق، والأخطاء المنطقية.
   *   اكتشاف القيم المتطرفة:  تحديد وإزالة القيم المتطرفة التي قد تؤثر على نتائج التحليل.

3. تحويل البيانات: قد تحتاج إلى تحويل البيانات إلى تنسيق مختلف لتسهيل تحليلها. تشمل تقنيات تحويل البيانات:

   *   تغيير نوع البيانات:  تحويل البيانات من نوع إلى آخر، على سبيل المثال، من سلسلة نصية إلى رقم.
   *   تطبيع البيانات:  تطبيع البيانات لجعلها قابلة للمقارنة.
   *   تجميع البيانات:  تجميع البيانات على فترات زمنية مختلفة، على سبيل المثال، من بيانات دقيقة إلى بيانات ساعة.
   *   إنشاء متغيرات جديدة:  إنشاء متغيرات جديدة من المتغيرات الموجودة، على سبيل المثال، حساب مؤشر القوة النسبية من بيانات الأسعار وحجم التداول.

4. إثراء البيانات: يمكنك إثراء البيانات بإضافة معلومات إضافية من مصادر أخرى. على سبيل المثال، يمكنك إضافة بيانات حول الأحداث الاقتصادية والأخبار التي قد تؤثر على سوق العملات المشفرة. 5. تنسيق البيانات: يجب تنسيق البيانات بشكل صحيح لضمان توافقها مع الأدوات والتقنيات التي تستخدمها. تشمل تقنيات تنسيق البيانات:

   *   تحديد التنسيق الزمني:  تحديد التنسيق الزمني المستخدم في البيانات.
   *   تحديد الفواصل العشرية:  تحديد الفواصل العشرية المستخدمة في البيانات.
   *   تحديد الترميز:  تحديد الترميز المستخدم في البيانات.

أدوات تجهيز البيانات

هناك العديد من الأدوات المتاحة لتجهيز البيانات، بما في ذلك:

Python: لغة برمجة قوية ومرنة تستخدم على نطاق واسع في تجهيز البيانات. تتوفر العديد من المكتبات في Python لتجهيز البيانات، مثل Pandas، NumPy، و Scikit-learn.
R: لغة برمجة أخرى تستخدم على نطاق واسع في الإحصاء والتحليل البياني. تتوفر العديد من المكتبات في R لتجهيز البيانات.
Excel: برنامج جداول بيانات شائع يمكن استخدامه لتجهيز البيانات البسيطة.
SQL: لغة الاستعلام الهيكلية تستخدم لإدارة قواعد البيانات. يمكن استخدام SQL لتنظيف البيانات وتحويلها وتجميعها.
Talend: منصة تكامل بيانات مفتوحة المصدر.
OpenRefine: أداة قوية لتنظيف البيانات وتحويلها.

تجهيز البيانات في سياق استراتيجيات التداول

Scalping: يتطلب استراتيجية Scalping بيانات دقيقة وسريعة، مما يجعل تجهيز البيانات الفوري أمرًا بالغ الأهمية.
Swing Trading: تستفيد استراتيجية Swing Trading من تحليل الاتجاهات قصيرة إلى متوسطة الأجل، وتتطلب بيانات تاريخية نظيفة وموثوقة.
Position Trading: تعتمد استراتيجية Position Trading على تحليل الاتجاهات طويلة الأجل، وتتطلب بيانات تاريخية شاملة ودقيقة.
Arbitrage: تتطلب استراتيجية Arbitrage بيانات أسعار في الوقت الفعلي من منصات تداول مختلفة، وتتطلب تجهيزًا سريعًا ودقيقًا للبيانات.
Mean Reversion: تعتمد استراتيجية Mean Reversion على تحديد الأصول التي انحرفت عن متوسطها، وتتطلب بيانات تاريخية دقيقة لحساب المتوسطات.
Breakout Trading: تعتمد استراتيجية Breakout Trading على تحديد النقاط التي يكسر فيها السعر مستويات الدعم والمقاومة، وتتطلب بيانات أسعار دقيقة وموثوقة.

أفضل الممارسات في تجهيز البيانات

توثيق العملية: وثق جميع خطوات تجهيز البيانات التي تتخذها. سيساعدك هذا في فهم العملية وتكرارها في المستقبل.
التحقق من صحة البيانات: تحقق من صحة البيانات بعد كل خطوة من خطوات التجهيز. سيساعدك هذا في اكتشاف الأخطاء في وقت مبكر وتصحيحها.
استخدام أدوات موثوقة: استخدم أدوات موثوقة لتجهيز البيانات. سيساعدك هذا في ضمان دقة وموثوقية البيانات.
التعاون مع الآخرين: تعاون مع الآخرين في عملية تجهيز البيانات. سيساعدك هذا في الحصول على رؤى مختلفة وتحسين جودة البيانات.
التعلم المستمر: استمر في التعلم عن تقنيات وأدوات تجهيز البيانات الجديدة. سيساعدك هذا في البقاء على اطلاع بأحدث التطورات في هذا المجال.

الخلاصة

تجهيز البيانات هو عملية حاسمة في تداول العملات المشفرة والعقود الآجلة. من خلال تنظيف البيانات وتحويلها وتنسيقها، يمكنك تحسين دقة تحليلاتك ونماذجك التنبؤية وقرارات التداول الخاصة بك. باتباع الخطوات والأفضلية الممارسات الموضحة في هذا المقال، يمكنك تجهيز بياناتك بشكل فعال وتحقيق نتائج أفضل في تداولك. تذكر أن البيانات الجيدة هي أساس التداول الناجح.

التحليل الفني التحليل الأساسي إدارة المخاطر المتوسطات المتحركة مؤشر القوة النسبية مؤشر الماكد الشبكات العصبية آلات المتجهات الداعمة التقلب الانحراف المعياري Pandas NumPy Scikit-learn Scalping Swing Trading Position Trading Arbitrage Mean Reversion Breakout Trading

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