Google BigQuery

1. Google BigQuery: دليل شامل للمبتدئين

Google BigQuery هي مستودع بيانات سحابي قابل للتوسع بشكل كبير وفعال من حيث التكلفة، يُستخدم لتحليل مجموعات بيانات ضخمة. يسمح لك بتخزين وتحليل البيانات بسرعة باستخدام لغة الاستعلام القياسية لـ SQL. في هذا المقال، سنستكشف BigQuery بتفصيل كبير، بدءًا من المفاهيم الأساسية وصولاً إلى الاستخدامات المتقدمة، مع التركيز على كيفية الاستفادة منه في تحسين استراتيجيات التداول، خاصة في مجال الخيارات الثنائية.

ما هو مستودع البيانات؟

قبل الغوص في تفاصيل BigQuery، من المهم فهم مفهوم مستودع البيانات. مستودع البيانات هو نظام مصمم لتخزين كميات هائلة من البيانات التاريخية من مصادر متعددة. يتم تحسين هذه البيانات للتحليل والتقارير، وليس للمعاملات اليومية. على عكس قواعد البيانات التشغيلية، التي تركز على معالجة المعاملات الآنية، يركز مستودع البيانات على توفير رؤى من البيانات المجمعة.

لماذا BigQuery؟

هناك العديد من مستودعات البيانات المتاحة، ولكن BigQuery يبرز لعدة أسباب:

قابلية التوسع: يمكن لـ BigQuery التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة بسهولة، بدءًا من الجيجابايت وصولاً إلى البيتابايت.
الأداء: يستخدم BigQuery بنية عمودية لتخزين البيانات، مما يسمح بالاستعلام السريع عن مجموعات بيانات كبيرة.
الفعالية من حيث التكلفة: تدفع فقط مقابل التخزين والاستعلامات التي تستخدمها.
التكامل مع Google Cloud Platform: يتكامل BigQuery بشكل سلس مع خدمات Google Cloud Platform الأخرى، مثل Google Cloud Storage و Google Data Studio.
الأمان: يوفر BigQuery ميزات أمان قوية لحماية بياناتك.

المفاهيم الأساسية في BigQuery

المشاريع (Projects): كل ما تفعله في BigQuery يتم تنظيمه ضمن مشروع. المشروع هو حاوية لمواردك، بما في ذلك مجموعات البيانات والاستعلامات.
مجموعات البيانات (Datasets): مجموعة البيانات هي حاوية لمجموعات الجداول. يمكنك تنظيم مجموعات البيانات حسب الموضوع أو القسم أو أي معيار آخر.
الجداول (Tables): الجداول هي المكان الذي يتم فيه تخزين البيانات الفعلية. تتكون الجداول من صفوف وأعمدة.
الاستعلامات (Queries): الاستعلامات هي طلبات البيانات التي ترسلها إلى BigQuery. تستخدم الاستعلامات لغة SQL القياسية لاسترداد البيانات وتحليلها.
المهام (Jobs): كل استعلام أو تحميل بيانات يتم تنفيذه في BigQuery يُعتبر مهمة. يمكنك مراقبة حالة المهام وإدارتها.

كيفية البدء مع BigQuery

1. إنشاء حساب Google Cloud Platform: إذا لم يكن لديك حساب بالفعل، فستحتاج إلى إنشاء حساب Google Cloud Platform. 2. إنشاء مشروع: بمجرد إنشاء حساب، قم بإنشاء مشروع جديد في Google Cloud Console. 3. تمكين BigQuery API: في Google Cloud Console، قم بتمكين BigQuery API لمشروعك. 4. إنشاء مجموعة بيانات: قم بإنشاء مجموعة بيانات لتخزين الجداول الخاصة بك. 5. تحميل البيانات: يمكنك تحميل البيانات إلى BigQuery من مصادر مختلفة، مثل ملفات CSV و JSON و Avro و Parquet. يمكنك أيضًا استيراد البيانات من Google Cloud Storage. 6. كتابة الاستعلامات: استخدم لغة SQL القياسية لكتابة الاستعلامات واسترداد البيانات من الجداول الخاصة بك.

استخدام BigQuery لتحليل بيانات الخيارات الثنائية

هنا يأتي الجزء الأكثر إثارة للاهتمام بالنسبة لنا كمتداولين في الخيارات الثنائية. يمكن لـ BigQuery أن يكون أداة قوية لتحليل بيانات السوق وتحديد فرص التداول. إليك بعض الطرق التي يمكنك من خلالها استخدام BigQuery:

تحليل بيانات الأسعار التاريخية: قم بتحميل بيانات الأسعار التاريخية للأصول المالية المختلفة إلى BigQuery. يمكنك بعد ذلك استخدام SQL لتحليل الاتجاهات والأنماط وتحديد فرص التداول المحتملة. على سبيل المثال، يمكنك البحث عن أنماط شموع يابانية معينة تشير إلى انعكاس في الاتجاه.
تحليل حجم التداول: قم بتحميل بيانات حجم التداول إلى BigQuery. يمكنك بعد ذلك استخدام SQL لتحليل حجم التداول وتحديد نقاط الدعم والمقاومة. يمكن أن يساعدك تحليل حجم التداول في تأكيد إشارات التداول الأخرى.
تطوير المؤشرات الفنية: يمكنك استخدام SQL لحساب المؤشرات الفنية المختلفة، مثل المتوسطات المتحركة و مؤشر القوة النسبية (RSI) و مؤشر الماكد (MACD). يمكنك بعد ذلك استخدام هذه المؤشرات لتحديد فرص التداول.
اختبار الاستراتيجيات: يمكنك استخدام BigQuery لاختبار استراتيجيات التداول المختلفة على البيانات التاريخية. سيساعدك ذلك في تحديد الاستراتيجيات الأكثر ربحية. على سبيل المثال، يمكنك اختبار استراتيجية تداول الاتجاه أو استراتيجية تداول الاختراق.
تحليل المشاعر: إذا كان لديك بيانات حول أخبار السوق أو وسائل التواصل الاجتماعي، يمكنك استخدام BigQuery لتحليل المشاعر وتحديد كيف تؤثر المشاعر على أسعار الأصول.
التنبؤ بالأسعار: باستخدام تقنيات التعلم الآلي، يمكنك تدريب نماذج للتنبؤ بأسعار الأصول بناءً على البيانات التاريخية. يمكنك بعد ذلك استخدام هذه النماذج لتحديد فرص التداول.

أمثلة على استعلامات BigQuery لتحليل الخيارات الثنائية

لنلقِ نظرة على بعض الأمثلة على استعلامات BigQuery التي يمكنك استخدامها لتحليل بيانات الخيارات الثنائية:

العثور على الأصول ذات أعلى حجم تداول:

```sql SELECT asset_name, SUM(volume) AS total_volume FROM `your_project.your_dataset.your_table` GROUP BY asset_name ORDER BY total_volume DESC LIMIT 10; ```

حساب المتوسط المتحرك لمدة 20 يومًا لسعر الإغلاق:

```sql SELECT

   date,
   close_price,
   AVG(close_price) OVER (ORDER BY date ASC ROWS BETWEEN 19 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average_20

FROM

   `your_project.your_dataset.your_table`

ORDER BY

   date;

```

تحديد الأصول التي تجاوزت مؤشر القوة النسبية (RSI) مستوى 70 (تشبع بالشراء):

```sql SELECT asset_name, date FROM `your_project.your_dataset.your_table` WHERE rsi > 70; ```

العثور على أنماط الشموع اليابانية "الابتلاع الصاعد" (Bullish Engulfing): (هذا الاستعلام أكثر تعقيدًا ويتطلب فهمًا أعمق لبيانات الشموع اليابانية)

(سيتم تقديم مثال أكثر تفصيلاً لهذا الاستعلام في قسم الاستخدامات المتقدمة)

الاستخدامات المتقدمة لـ BigQuery

التكامل مع أدوات التصور: يمكنك دمج BigQuery مع أدوات التصور مثل Google Data Studio و Tableau لإنشاء لوحات معلومات تفاعلية تعرض بياناتك.
استخدام BigQuery ML: يوفر BigQuery ML القدرة على إنشاء نماذج التعلم الآلي مباشرة داخل BigQuery باستخدام SQL. يمكنك استخدام BigQuery ML للتنبؤ بالأسعار وتحديد فرص التداول.
استخدام وظائف JavaScript المعرفة من قبل المستخدم (UDFs): يمكنك كتابة وظائف JavaScript مخصصة واستخدامها في استعلامات BigQuery. يمكن أن يكون هذا مفيدًا لتنفيذ حسابات معقدة أو معالجة البيانات بطرق غير مدعومة بواسطة SQL القياسية.
تحليل بيانات الوقت الفعلي: يمكنك دمج BigQuery مع خدمات تدفق البيانات مثل Google Cloud Pub/Sub لتحليل بيانات الوقت الفعلي. يمكن أن يكون هذا مفيدًا لتحديد فرص التداول في الوقت الفعلي.

اعتبارات التكلفة

من المهم أن تكون على دراية بتكاليف استخدام BigQuery. تدفع مقابل:

التخزين: تدفع مقابل كمية البيانات التي تخزنها في BigQuery.
الاستعلامات: تدفع مقابل كمية البيانات التي يتم فحصها بواسطة استعلاماتك.
تحميل البيانات: تدفع مقابل كمية البيانات التي تقوم بتحميلها إلى BigQuery.

يمكنك تحسين التكاليف عن طريق:

تقسيم الجداول: تقسيم الجداول إلى أقسام أصغر بناءً على التاريخ أو معيار آخر.
تجميع الجداول: تجميع الجداول لتقليل كمية البيانات التي يتم فحصها بواسطة الاستعلامات.
استخدام استعلامات فعالة: كتابة استعلامات SQL فعالة تقلل من كمية البيانات التي يتم فحصها.

الاستراتيجيات المتقدمة في الخيارات الثنائية باستخدام BigQuery

**استراتيجية الاختراق (Breakout Strategy):** استخدم BigQuery لتحديد مستويات الدعم والمقاومة الرئيسية بناءً على بيانات الأسعار التاريخية وحجم التداول. ابحث عن الأصول التي تقترب من هذه المستويات وقم بالتداول في اتجاه الاختراق.
**استراتيجية التداول المتأرجح (Swing Trading Strategy):** استخدم BigQuery لتحديد الاتجاهات قصيرة الأجل في الأسعار. ابحث عن الأصول التي تظهر أنماطًا متأرجحة واضحة وقم بالتداول في اتجاه التأرجح.
**استراتيجية تداول الأخبار (News Trading Strategy):** قم بتحليل بيانات الأخبار باستخدام BigQuery لتحديد الأحداث التي من المحتمل أن تؤثر على أسعار الأصول. قم بالتداول بناءً على توقعاتك لتأثير الأخبار.
**استراتيجية تداول القمم والقيعان (Highs and Lows Strategy):** حدد القمم والقيعان التاريخية للأصول باستخدام BigQuery. ابحث عن الأصول التي تقترب من هذه المستويات وقم بالتداول في اتجاه القمة أو القاع.
**استراتيجية تداول المتوسطات المتحركة (Moving Average Strategy):** استخدم BigQuery لحساب المتوسطات المتحركة المختلفة. ابحث عن تقاطعات المتوسطات المتحركة التي تشير إلى فرص التداول.
**استراتيجية RSI Divergence:** ابحث عن حالات التباعد بين حركة السعر ومؤشر RSI باستخدام BigQuery. يمكن أن يشير التباعد إلى انعكاس محتمل في الاتجاه.
**استراتيجية MACD Crossover:** ابحث عن تقاطعات خطوط MACD باستخدام BigQuery. يمكن أن تشير التقاطعات إلى فرص التداول.
**استراتيجية Fibonacci Retracements:** استخدم BigQuery لحساب مستويات Fibonacci Retracement. ابحث عن الأصول التي ترتد أو ترفض عند هذه المستويات.
**استراتيجية Bollinger Bands:** استخدم BigQuery لحساب Bollinger Bands. ابحث عن الأصول التي تلامس أو تخرج من هذه النطاقات.
**استراتيجية Ichimoku Cloud:** استخدم BigQuery لحساب مكونات Ichimoku Cloud. ابحث عن إشارات التداول بناءً على Cloud.
**استراتيجية Price Action:** استخدم BigQuery لتحليل أنماط الشموع اليابانية وأنماط الأسعار الأخرى.
**استراتيجية Elliott Wave:** حاول تحديد موجات Elliott باستخدام BigQuery.
**استراتيجية Gann Angles:** استخدم BigQuery لحساب زوايا Gann.
**استراتيجية Harmonic Patterns:** ابحث عن الأنماط التوافقية باستخدام BigQuery.
**استراتيجية Scalping:** استخدم BigQuery لتحليل بيانات السوق عالية التردد.
**استراتيجية Arbitrage:** ابحث عن فرص المراجحة بين الأصول المختلفة باستخدام BigQuery.
**استراتيجية Hedging:** استخدم BigQuery لتقييم المخاطر وتنفيذ استراتيجيات التحوط.
**استراتيجية Pairs Trading:** ابحث عن أزواج الأصول المترابطة وقم بالتداول بناءً على الانحرافات.
**استراتيجية Momentum Trading:** ابحث عن الأصول التي تظهر زخمًا قويًا وقم بالتداول في اتجاه الزخم.
**استراتيجية Mean Reversion:** ابحث عن الأصول التي تنحرف عن متوسطها وقم بالتداول في اتجاه المتوسط.
**استراتيجية Sentiment Analysis:** استخدم BigQuery لتحليل المشاعر في الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي.
**استراتيجية Machine Learning:** استخدم BigQuery ML لتدريب نماذج التنبؤ بالأسعار.
**استراتيجية Time Series Analysis:** استخدم BigQuery لتحليل سلاسل البيانات الزمنية.
**استراتيجية Volume Spread Analysis:** استخدم BigQuery لتحليل حجم التداول وتوزيعه.
**استراتيجية Support and Resistance Levels:** استخدم BigQuery لتحديد مستويات الدعم والمقاومة.

الخلاصة

Google BigQuery هو أداة قوية لتحليل البيانات يمكن أن تكون مفيدة بشكل خاص للمتداولين في الخيارات الثنائية. من خلال تحميل بيانات السوق إلى BigQuery واستخدام SQL لتحليلها، يمكنك تحديد فرص التداول المحتملة وتحسين استراتيجياتك. على الرغم من أن هناك منحنى تعلم، فإن الفوائد المحتملة تجعل BigQuery استثمارًا قيمًا للمتداولين الجادين.

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