KQL Documentation

```wiki

KQL Documentation: دليل شامل للمبتدئين

مقدمة

لغة الاستعلام KQL (Kusto Query Language) هي لغة استعلام قوية ومرنة مصممة لاستكشاف وتحليل كميات كبيرة من البيانات. على الرغم من أنها نشأت في سياق خدمات Microsoft Azure Data Explorer و Azure Monitor، إلا أن استخداماتها تتجاوز ذلك بكثير، وتجد تطبيقاً متزايداً في تحليل بيانات الخيارات الثنائية، وتحديد الأنماط، وتحسين استراتيجيات التداول. يهدف هذا المقال إلى توفير دليل شامل للمبتدئين حول KQL، مع التركيز على كيفية تطبيقها في سياق تداول الخيارات الثنائية.

ما هي KQL؟

KQL هي لغة استعلام مصممة لتكون سهلة القراءة والكتابة، مع التركيز على الأداء العالي. تعتمد على نموذج بيانات جدولي، حيث تُنظم البيانات في جداول ذات أعمدة. تتميز KQL بقدرتها على التعامل مع البيانات المنظمة وغير المنظمة، مما يجعلها أداة قوية لتحليل مجموعة متنوعة من مصادر البيانات. في عالم الخيارات الثنائية، يمكن استخدام KQL لتحليل بيانات الأسعار التاريخية، وحجم التداول، والمؤشرات الفنية، وبيانات الحساب لتحديد فرص التداول المحتملة وتقييم أداء الاستراتيجيات.

المفاهيم الأساسية في KQL

الجداول (Tables): الوحدة الأساسية لتنظيم البيانات في KQL. يمكن اعتبارها جداول بيانات تقليدية مع أعمدة وأسطر.
الأعمدة (Columns): تمثل خصائص البيانات في الجدول. على سبيل المثال، في جدول بيانات أسعار الخيارات الثنائية، قد تتضمن الأعمدة "الوقت"، "السعر الافتتاحي"، "السعر الإغلاقي"، "الحجم".
الصفوف (Rows): تمثل سجلات البيانات الفردية في الجدول.
العوامل (Operators): الأوامر التي تستخدم لمعالجة البيانات. تشمل العوامل الشائعة "where"، "project"، "summarize"، "sort"، "join".
الدوال (Functions): أدوات مدمجة أو معرفة من قبل المستخدم لإجراء عمليات معينة على البيانات.

بناء جملة KQL الأساسي

تتبع KQL بناء جملة بسيطاً نسبياً. عادةً ما يتكون الاستعلام من سلسلة من العوامل التي يتم تطبيقها على جدول أو مجموعة من الجداول. الشكل العام للاستعلام هو:

```kql Table | operator1 | operator2 | operator3 ```

حيث:

`Table` هو اسم الجدول الذي تبدأ منه الاستعلام.
`|` (pipe) يفصل بين العوامل المختلفة.
`operator1`, `operator2`, `operator3` هي العوامل التي تقوم بمعالجة البيانات.

أمثلة عملية لاستعلامات KQL في الخيارات الثنائية

لنأخذ مثالاً على جدول بيانات أسعار الخيارات الثنائية باسم `PriceData` يحتوي على الأعمدة التالية: `Timestamp`, `Open`, `High`, `Low`, `Close`, `Volume`.

الحصول على آخر 10 سجلات:

```kql PriceData | take 10 ```

تصفية البيانات للحصول على السجلات التي يكون فيها الحجم أكبر من 1000:

```kql PriceData | where Volume > 1000 ```

إسقاط أعمدة معينة (على سبيل المثال، الوقت والسعر الإغلاقي):

```kql PriceData | project Timestamp, Close ```

حساب متوسط السعر الإغلاقي:

```kql PriceData | summarize AvgClose = avg(Close) ```

تجميع البيانات حسب الوقت (على سبيل المثال، كل ساعة) وحساب متوسط السعر الإغلاقي لكل ساعة:

```kql PriceData | summarize AvgClose = avg(Close) by bin(Timestamp, 1h) ```

فرز البيانات حسب السعر الإغلاقي بترتيب تنازلي:

```kql PriceData | sort by Close desc ```

تحديد أعلى 5 قيم للحجم:

```kql PriceData | top 5 by Volume desc ```

حساب النسبة المئوية للتغير في السعر:

```kql PriceData | extend PriceChange = (Close - lag(Close)) / lag(Close) ```

العوامل المتقدمة في KQL

join: يستخدم لدمج البيانات من جداول متعددة بناءً على عمود مشترك. يمكن استخدامه لدمج بيانات الأسعار مع بيانات المؤشرات الفنية.
union: يستخدم لدمج البيانات من جداول متعددة في جدول واحد.
extend: يستخدم لإضافة أعمدة جديدة إلى الجدول بناءً على أعمدة موجودة.
let: يستخدم لتعريف متغيرات أو دوال يمكن استخدامها في الاستعلام.
lookup: يستخدم للبحث عن قيم في جدول آخر.

استخدام KQL مع المؤشرات الفنية

يمكن استخدام KQL لحساب المؤشرات الفنية الشائعة مثل:

المتوسط المتحرك (Moving Average): يمكن حسابه باستخدام دالة `avg_over`.
مؤشر القوة النسبية (RSI): يتطلب حساب بعض القيم الوسيطة باستخدام دوال KQL.
مؤشر الماكد (MACD): يتطلب حساب المتوسطات المتحركة الأسيّة.
بولينجر باندز (Bollinger Bands): يتطلب حساب الانحراف المعياري.

مثال لحساب المتوسط المتحرك البسيط لمدة 20 فترة:

```kql PriceData | extend SMA20 = avg(Close) over (range -19 to 0) ```

KQL والاستراتيجيات التجارية

يمكن استخدام KQL لتطوير واختبار استراتيجيات الخيارات الثنائية المختلفة. على سبيل المثال:

استراتيجية الاختراق (Breakout Strategy): يمكن استخدام KQL لتحديد نقاط الاختراق بناءً على مستويات الدعم والمقاومة.
استراتيجية المتوسطات المتحركة (Moving Average Crossover Strategy): يمكن استخدام KQL لتحديد نقاط التقاطع بين المتوسطات المتحركة المختلفة.
استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI Strategy): يمكن استخدام KQL لتحديد ظروف ذروة الشراء والبيع بناءً على قيم RSI.
استراتيجية بولينجر باندز (Bollinger Bands Strategy): يمكن استخدام KQL لتحديد نقاط الدخول والخروج بناءً على حركة السعر داخل نطاق بولينجر باندز.
استراتيجية التصحيح (Retracement Strategy): يمكن استخدام KQL لتحديد مستويات التصحيح المحتملة باستخدام مستويات فيبوناتشي.

يمكن أيضاً استخدام KQL لتحليل أداء الاستراتيجيات التجارية المختلفة وتقييم ربحيتها. يمكن لـ KQL حساب مقاييس الأداء الرئيسية مثل نسبة الربح إلى الخسارة (Profit Factor)، ومعدل الفوز (Win Rate)، والحد الأقصى للتراجع (Maximum Drawdown).

الكفاءة والأداء في KQL

لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة والأداء في KQL، من المهم مراعاة ما يلي:

تصفية البيانات في أقرب وقت ممكن: استخدم عامل `where` لتصفية البيانات قبل إجراء عمليات أخرى.
استخدام المؤشرات: إذا كانت البيانات مفهرسة، فاستخدم المؤشرات لتسريع عمليات البحث.
تجنب الحلقات: حاول تجنب استخدام الحلقات في استعلامات KQL.
استخدام الدوال المدمجة: استخدم الدوال المدمجة في KQL بدلاً من كتابة دوال مخصصة.
تحسين بناء الجملة: اكتب استعلامات KQL واضحة وموجزة.

مصادر التعلم الإضافية

Microsoft Documentation for KQL: [[1]]
KQL Reference: [[2]]
KQL Samples: [[3]]

خاتمة

KQL هي أداة قوية ومرنة لتحليل بيانات الخيارات الثنائية وتحسين استراتيجيات التداول. من خلال فهم المفاهيم الأساسية وبناء الجملة، يمكن للمبتدئين البدء في استخدام KQL لتحليل البيانات وتحديد فرص التداول المحتملة. مع الممارسة والتجربة، يمكن للمستخدمين إطلاق العنان للإمكانات الكاملة لـ KQL وتحقيق نتائج أفضل في تداول الخيارات الثنائية.

روابط ذات صلة

```

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

KQL Documentation

Contents