Kusto Query Language

```wiki

Kusto Query Language: دليل شامل للمبتدئين

Kusto Query Language (KQL) هي لغة استعلام قوية ومرنة مصممة لاستكشاف وتحليل كميات هائلة من البيانات. تُستخدم على نطاق واسع في خدمات Microsoft مثل Azure Data Explorer، Azure Monitor Logs، و Microsoft Sentinel. على الرغم من أنها ليست مرتبطة مباشرة بالخيارات الثنائية، إلا أن فهم KQL يمكن أن يكون ذا قيمة كبيرة للمتداولين الذين يسعون إلى تحليل بيانات السوق، وتحديد الأنماط، وتحسين استراتيجياتهم. هذا المقال يقدم مقدمة شاملة لـ KQL للمبتدئين، مع التركيز على المفاهيم الأساسية والأمثلة العملية.

ما هي Kusto Query Language؟

KQL هي لغة استعلام مصممة للعمل مع البيانات المنظمة، غالبًا ما تكون بيانات السجلات أو بيانات السلاسل الزمنية. تتميز ببناء جملة سهل القراءة نسبيًا، مما يجعلها في متناول المستخدمين ذوي الخبرة التقنية المتفاوتة. تعتمد KQL على نموذج "pipe-based"، حيث يتم تمرير النتائج من أمر إلى آخر، مما يسمح ببناء استعلامات معقدة بشكل تدريجي.

المفاهيم الأساسية

• الجداول (Tables): الكيان الأساسي في KQL هو الجدول. يمثل الجدول مجموعة من البيانات المنظمة في صفوف وأعمدة. فكر في الجدول كجدول بيانات تقليدي أو ورقة عمل.
• الأعمدة (Columns): تمثل الأعمدة الخصائص أو السمات المختلفة للبيانات في الجدول. على سبيل المثال، قد يحتوي جدول بيانات سوق الأسهم على أعمدة مثل "السعر"، "الحجم"، "الوقت"، و "الرمز".
• الصفوف (Rows): يمثل كل صف سجلًا فرديًا من البيانات في الجدول.
• المشغلون (Operators): KQL تعتمد على مجموعة واسعة من المشغلين لمعالجة البيانات. تشمل المشغلين الشائعة `where` (لتصفية البيانات)، `project` (لتحديد الأعمدة المراد عرضها)، `summarize` (لتجميع البيانات)، و `join` (لدمج البيانات من جداول متعددة).
• الدوال (Functions): توفر KQL العديد من الدوال المضمنة لإجراء عمليات مختلفة على البيانات، مثل العمليات الحسابية، والتعامل مع السلاسل، والعمليات المتعلقة بالتاريخ والوقت.

بناء جملة Kusto Query Language

بشكل عام، يتكون استعلام KQL من سلسلة من المشغلين المتصلة عبر علامة pipe (`|`). يبدأ الاستعلام عادةً باسم الجدول ثم يتم تطبيق المشغلين واحدًا تلو الآخر لتصفية البيانات وتحويلها وتجميعها.

مثال بسيط:

```kusto MyTable | where Price > 100 | project Time, Price ```

يشرح هذا الاستعلام:

1. `MyTable`: يشير إلى الجدول الذي سيتم الاستعلام عنه. 2. `where Price > 100`: يقوم بتصفية الصفوف في الجدول بحيث يتم تضمين فقط الصفوف التي يكون فيها قيمة العمود "Price" أكبر من 100. 3. `project Time, Price`: يقوم بتحديد الأعمدة "Time" و "Price" لعرضها في النتائج.

المشغلون الأكثر شيوعًا

• where: لتصفية الصفوف بناءً على شرط معين. مثال: `where Symbol == "AAPL"` (لإظهار الصفوف حيث يكون الرمز "AAPL").
• project: لتحديد الأعمدة المراد عرضها. مثال: `project Time, Volume, Price` (لإظهار الأعمدة "Time"، "Volume"، و "Price").
• summarize: لتجميع البيانات بناءً على عمود واحد أو أكثر. مثال: `summarize AvgPrice = avg(Price) by Symbol` (لحساب متوسط السعر لكل رمز).
• count: لحساب عدد الصفوف. مثال: `count` (لحساب إجمالي عدد الصفوف في الجدول).
• sort: لترتيب النتائج بناءً على عمود واحد أو أكثر. مثال: `sort by Time asc` (لترتيب النتائج بترتيب تصاعدي حسب الوقت).
• top: لإرجاع أعلى عدد معين من الصفوف. مثال: `top 5 by Volume desc` (لإرجاع أعلى 5 صفوف بناءً على الحجم بترتيب تنازلي).
• join: لدمج البيانات من جدولين أو أكثر بناءً على عمود مشترك. مثال: `join MyTable1 with MyTable2 on MyTable1.ID == MyTable2.ID` (لدمج الجدولين بناءً على عمود المعرف).
• extend: لإضافة أعمدة جديدة محسوبة. مثال: `extend MovingAverage = avg(Price) over (range -1 to 0)` (لحساب المتوسط المتحرك للسعر).
• limit: لتقييد عدد الصفوف التي يتم إرجاعها. مثال: `limit 100` (لإرجاع أول 100 صف فقط).
• take: مشابه لـ `limit` ولكنه يركز على أخذ عدد معين من الصفوف من بداية المجموعة. مثال: `take 50` (أخذ أول 50 صف).

الدوال الأكثر شيوعًا

• avg(): لحساب المتوسط.
• sum(): لحساب المجموع.
• min(): لإيجاد الحد الأدنى.
• max(): لإيجاد الحد الأقصى.
• count(): لحساب عدد القيم.
• distinct(): لإرجاع القيم المميزة.
• tolower(): لتحويل سلسلة إلى أحرف صغيرة.
• toupper(): لتحويل سلسلة إلى أحرف كبيرة.
• substring(): لاستخراج جزء من سلسلة.
• datetime(): لتحويل سلسلة إلى قيمة تاريخ ووقت.
• ago(): لحساب الوقت قبل نقطة زمنية معينة. مثال: `ago(1d)` (قبل يوم واحد).

أمثلة عملية في سياق الخيارات الثنائية

على الرغم من أن KQL لا يتم تنفيذها مباشرة في منصات الخيارات الثنائية، إلا أنها يمكن أن تكون مفيدة لتحليل بيانات السوق التي يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات تداول مستنيرة.

• تحديد الاتجاهات:

```kusto TradeData | where Symbol == "EURUSD" | summarize AvgPrice = avg(Price) by bin(Time, 1h) // تجميع متوسط السعر بالساعة | sort by Time asc | extend Trend = if(AvgPrice > AvgPrice[1], "Up", "Down") // تحديد الاتجاه بناءً على السعر السابق ``` هذا الاستعلام يحلل بيانات التداول لزوج EURUSD ويحدد الاتجاهات (صعودًا أو هبوطًا) بناءً على متوسط السعر بالساعة. يمكن استخدام هذه المعلومات لتحديد فرص التداول المحتملة باستخدام استراتيجيات مثل اتجاه التداول أو تتبع الاتجاه.

• تحديد مستويات الدعم والمقاومة:

```kusto TradeData | where Symbol == "AAPL" | summarize MinPrice = min(Price), MaxPrice = max(Price) by bin(Time, 1d) // تجميع أدنى وأعلى سعر يوميًا | sort by Time asc | extend SupportResistance = if(MinPrice == MinPrice[1] and MinPrice < MinPrice[2], "Support", if(MaxPrice == MaxPrice[1] and MaxPrice > MaxPrice[2], "Resistance", "")) ``` هذا الاستعلام يحدد مستويات الدعم والمقاومة المحتملة لرمز AAPL بناءً على أدنى وأعلى سعر يوميًا. يمكن استخدام هذه المعلومات في استراتيجيات مثل تداول الاختراق أو الارتداد، بالإضافة إلى تحليل فيبوناتشي.

• تحليل حجم التداول:

```kusto TradeData | where Symbol == "BTCUSD" | summarize TotalVolume = sum(Volume) by bin(Time, 1h) // تجميع حجم التداول بالساعة | sort by Time asc | extend VolumeTrend = if(TotalVolume > TotalVolume[1], "Increasing", "Decreasing") // تحديد اتجاه حجم التداول ``` هذا الاستعلام يحلل حجم التداول لزوج BTCUSD ويحدد ما إذا كان حجم التداول يزداد أم ينقص. يمكن استخدام هذه المعلومات لتأكيد الاتجاهات أو لتحديد فرص التداول المحتملة باستخدام استراتيجيات مثل تداول حجم التداول أو التحليل الفني للحجم.

• تحديد الأنماط الشموع اليابانية: (يتطلب بعض المعرفة المسبقة بالأنماط)

```kusto TradeData | where Symbol == "GOOGL" | summarize Open = first(Open), High = max(High), Low = min(Low), Close = last(Close) by bin(Time, 1d) | extend Pattern = case(

   High == Low, "Doji",
   Close > Open and Close > Open[1], "Bullish Engulfing",
   Close < Open and Close < Open[1], "Bearish Engulfing",
   "Other"

) ``` هذا الاستعلام (المبسط) يحاول تحديد بعض أنماط الشموع اليابانية الأساسية. يمكن استخدام هذه الأنماط في استراتيجيات مثل تداول الشموع اليابانية و تداول الأنماط.

• تقييم المخاطر باستخدام تقلب السعر:

```kusto TradeData | where Symbol == "SPY" | summarize DailyReturn = (Close - Close[1]) / Close[1] by bin(Time, 1d) | extend Volatility = stdev(DailyReturn) // حساب الانحراف المعياري للعائد اليومي ``` هذا الاستعلام يحسب تقلب السعر لرمز SPY باستخدام الانحراف المعياري للعائد اليومي. يمكن استخدام هذه البيانات في استراتيجيات إدارة المخاطر و حجم المركز.

• استخدام المتوسطات المتحركة:

```kusto TradeData | where Symbol == "MSFT" | extend SMA_50 = avg(Price) over (range -49 to 0) // حساب المتوسط المتحرك البسيط لمدة 50 يومًا | extend SMA_200 = avg(Price) over (range -199 to 0) // حساب المتوسط المتحرك البسيط لمدة 200 يومًا | extend Signal = if(SMA_50 > SMA_200, "Buy", "Sell") // توليد إشارة بناءً على تقاطع المتوسطات المتحركة ``` هذا الاستعلام يحسب المتوسطات المتحركة البسيطة لمدة 50 و 200 يومًا ويولد إشارة تداول بناءً على تقاطعها. هذه التقنية هي أساس العديد من استراتيجيات تداول المتوسطات المتحركة.

• التحقق من صحة الاستراتيجيات الخلفية (Backtesting): يمكن استخدام KQL لتحليل البيانات التاريخية وتقييم أداء استراتيجيات التداول المختلفة. يتطلب ذلك تحويل منطق الاستراتيجية إلى استعلام KQL ثم تحليل النتائج.
• تحليل الارتباط بين الأصول: يمكن استخدام KQL لتحديد الأصول التي تتحرك بشكل مرتبط، مما يمكن أن يكون مفيدًا لتنويع المحفظة أو التداول المقترن.
• الكشف عن الحالات الشاذة: يمكن استخدام KQL لتحديد الحالات الشاذة في بيانات السوق، والتي قد تشير إلى فرص تداول أو مخاطر محتملة.

نصائح للمبتدئين

• ابدأ بالأساسيات: تعلم المشغلين الأساسية والدوال قبل محاولة بناء استعلامات معقدة.
• استخدم التعليقات: أضف تعليقات إلى استعلاماتك لشرح ما تفعله.
• اختبر استعلاماتك: تأكد من أن استعلاماتك تعمل بشكل صحيح قبل استخدامها في الإنتاج.
• استخدم الأدوات المتاحة: استفد من الأدوات المتاحة في بيئة KQL، مثل الإكمال التلقائي والتحقق من بناء الجملة.
• راجع الوثائق: راجع الوثائق الرسمية لـ KQL للحصول على معلومات مفصلة حول المشغلين والدوال.

الموارد الإضافية

• [Microsoft Kusto Query Language Documentation](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/kusto/query/)
• [Azure Data Explorer Documentation](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/)
• [Microsoft Sentinel Documentation](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/sentinel/)

الخلاصة

Kusto Query Language هي أداة قوية لتحليل البيانات يمكن أن تكون ذات قيمة كبيرة للمتداولين في الخيارات الثنائية. من خلال فهم المفاهيم الأساسية وبناء الجملة، يمكنك استخدام KQL لاستكشاف بيانات السوق، وتحديد الأنماط، وتحسين استراتيجيات التداول الخاصة بك. على الرغم من أنها ليست حلاً سحرياً للربح، إلا أنها يمكن أن تساعدك في اتخاذ قرارات تداول أكثر استنارة. تذكر دائماً ممارسة إدارة المخاطر و التحليل الفني و التحليل الأساسي جنباً إلى جنب مع استخدام KQL. كما أن فهم المؤشرات الفنية و أنماط الرسوم البيانية و الشموع اليابانية و نظرية موجة إليوت و تصحيح فيبوناتشي و استراتيجية مارتينجال و استراتيجية دالي و استراتيجية المتوسطات المتحركة و استراتيجية الاختراق و استراتيجية الارتداد و استراتيجية تداول الأخبار و استراتيجية التداول اللحظي و استراتيجية التداول المتأرجح و استراتيجية التداول اليومي و استراتيجية المضاربة و استراتيجية التحوط و استراتيجية التداول على المدى الطويل و استراتيجية تداول الاتجاه و استراتيجية التداول العكسي و استراتيجية التداول الموسمي و استراتيجية تداول القيمة و استراتيجية تداول النمو و استراتيجية تداول الدخل و استراتيجية تداول الزخم و استراتيجية تداول النطاق يمكن أن يزيد من فرص نجاحك في تداول الخيارات الثنائية. ```

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