Kusto Query Language (KQL)

```wiki

لغة استعلام Kusto (KQL): دليل شامل للمبتدئين

لغة استعلام Kusto (KQL) هي لغة استعلام قوية ومرنة مصممة لاستكشاف وتحليل البيانات الضخمة. تُستخدم على نطاق واسع في العديد من المنصات، بما في ذلك Azure Data Explorer، و Azure Monitor Logs، و Application Insights، و Microsoft Sentinel. في سياق الخيارات الثنائية، يمكن استخدام KQL لتحليل بيانات التداول، وتحديد الاتجاهات، وتقييم أداء الاستراتيجيات، وتحسين عملية اتخاذ القرارات. يهدف هذا المقال إلى تقديم مقدمة شاملة لـ KQL للمبتدئين، مع التركيز على تطبيقاتها المحتملة في عالم الخيارات الثنائية.

ما هي لغة استعلام Kusto؟

KQL هي لغة استعلام قائمة على القراءة، مصممة لتكون سهلة التعلم والاستخدام، حتى بالنسبة لأولئك الذين ليس لديهم خبرة كبيرة في البرمجة. تركز KQL على البيانات نفسها، مما يسمح للمستخدمين بالتعبير عن استعلاماتهم بطريقة طبيعية وبديهية. تعتمد KQL على نموذج "الأنابيب" (Piping)، حيث يتم تمرير نتائج كل أمر إلى الأمر التالي في التسلسل.

المكونات الأساسية لـ KQL

يتكون استعلام KQL النموذجي من عدة مكونات أساسية:

جدول (Table): يمثل مصدر البيانات الذي سيتم الاستعلام عنه. يمكن أن يكون جدولاً فعلياً في قاعدة بيانات، أو نتيجة استعلام آخر.
عوامل (Operators): تُستخدم لمعالجة البيانات وتصفيتها وتحويلها. تشمل العوامل الشائعة `where`، و `project`، و `summarize`، و `sort`، و `join`.
وظائف (Functions): تُستخدم لإجراء عمليات حسابية أو منطقية على البيانات.
الثوابت (Constants): قيم ثابتة مثل الأرقام والنصوص والتاريخ.

بناء جملة KQL الأساسي

بنية استعلام KQL الأساسية هي كما يلي:

```kusto TableName | operator1 | operator2 | ... ```

حيث:

`TableName` هو اسم الجدول الذي سيتم الاستعلام عنه.
`operator1`, `operator2`, إلخ. هي عوامل يتم تطبيقها على البيانات بالتسلسل.
`|` (علامة الأنبوب) تفصل بين العوامل.

أمثلة عملية لاستعلامات KQL في الخيارات الثنائية

دعنا نتخيل أن لدينا جدولاً باسم `Trades` يحتوي على بيانات تداول الخيارات الثنائية، مع الأعمدة التالية:

`Timestamp`: وقت إجراء التداول.
`Asset`: الأصل المالي الذي تم التداول عليه (مثل EURUSD، GBPJPY).
`Direction`: اتجاه التداول (Call أو Put).
`Amount`: مبلغ التداول.
`Result`: نتيجة التداول (Win أو Loss).

استعلام 1: استرجاع جميع التداولات الناجحة*

```kusto Trades | where Result == "Win" ```

هذا الاستعلام سيسترجع جميع الصفوف من جدول `Trades` حيث قيمة العمود `Result` تساوي "Win".

استعلام 2: حساب عدد التداولات الرابحة والخاسرة لكل أصل*

```kusto Trades | summarize count() by Asset, Result ```

هذا الاستعلام سيقوم بتجميع التداولات حسب الأصل والنتيجة، ثم حساب عدد التداولات في كل مجموعة.

استعلام 3: إيجاد متوسط مبلغ التداول لكل أصل*

```kusto Trades | summarize avg(Amount) by Asset ```

هذا الاستعلام سيحسب متوسط قيمة العمود `Amount` لكل أصل.

استعلام 4: تصفية التداولات التي تمت في وقت معين*

```kusto Trades | where Timestamp > datetime(2023-10-26 00:00:00) and Timestamp < datetime(2023-10-27 00:00:00) ```

هذا الاستعلام سيسترجع التداولات التي تمت بين تاريخين محددين.

استعلام 5: ترتيب التداولات حسب الوقت*

```kusto Trades | sort by Timestamp asc ```

هذا الاستعلام سيرتب التداولات حسب العمود `Timestamp` بترتيب تصاعدي.

عوامل KQL الشائعة

| العامل | الوصف | |---|---| | `where` | يقوم بتصفية الصفوف بناءً على شرط معين. | | `project` | يحدد الأعمدة التي سيتم تضمينها في النتيجة. | | `summarize` | يقوم بتجميع الصفوف وحساب القيم التجميعية (مثل `count()`, `avg()`, `sum()`). | | `sort` | يقوم بترتيب الصفوف بناءً على عمود أو أكثر. | | `join` | يدمج بين جدولين أو أكثر بناءً على عمود مشترك. | | `extend` | يضيف أعمدة جديدة إلى الجدول بناءً على تعبيرات. | | `take` | يحدد عدد الصفوف التي سيتم إرجاعها. | | `top` | يرجع أعلى N من الصفوف بناءً على عمود معين. | | `distinct` | يرجع الصفوف المميزة فقط. | | `union` | يدمج بين جدولين أو أكثر. |

وظائف KQL الشائعة

| الوظيفة | الوصف | |---|---| | `count()` | يحسب عدد الصفوف. | | `avg()` | يحسب متوسط قيمة عمود. | | `sum()` | يحسب مجموع قيم عمود. | | `min()` | يرجع أصغر قيمة في عمود. | | `max()` | يرجع أكبر قيمة في عمود. | | `datetime()` | يحول نصاً إلى قيمة تاريخ ووقت. | | `ago()` | يطرح فترة زمنية من قيمة تاريخ ووقت. | | `strlen()` | يحسب طول سلسلة نصية. | | `tolower()` | يحول سلسلة نصية إلى حالة الأحرف الصغيرة. | | `toupper()` | يحول سلسلة نصية إلى حالة الأحرف الكبيرة. |

استخدام KQL لتحليل استراتيجيات الخيارات الثنائية

يمكن استخدام KQL لتحليل أداء استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية المختلفة. على سبيل المثال:

**استراتيجية المتوسطات المتحركة:** يمكن استخدام KQL لتحديد عدد التداولات التي تم إجراؤها بناءً على إشارات استراتيجية المتوسطات المتحركة، وحساب نسبة النجاح، ومتوسط الربح لكل تداول. المتوسطات المتحركة هي أداة شائعة في التحليل الفني.
**استراتيجية الاختراق:** يمكن استخدام KQL لتحليل أداء استراتيجية الاختراق من خلال تحديد عدد التداولات التي تم إجراؤها عند اختراق مستويات الدعم والمقاومة، وحساب نسبة النجاح، ومتوسط الربح لكل تداول. مستويات الدعم والمقاومة مهمة في تحديد نقاط الدخول والخروج.
**استراتيجية التداول بناءً على الأخبار:** يمكن استخدام KQL لتحليل تأثير الأخبار الاقتصادية على أداء التداولات، وتحديد الأصول التي تتأثر بشكل كبير بالأخبار. التحليل الأساسي يعتمد على الأخبار الاقتصادية.
**تحليل حجم التداول:** يمكن استخدام KQL لتحليل حجم التداول لتحديد قوة الاتجاهات وتأكيد الإشارات.
**تقييم مؤشرات فنية:** يمكن استخدام KQL لتقييم أداء مؤشرات فنية مختلفة مثل مؤشر القوة النسبية (RSI) و مؤشر الماكد (MACD) من خلال مقارنة نتائج التداول بناءً على إشارات هذه المؤشرات.
**استراتيجية مارتينجال:** تحليل مخاطر وفعالية استراتيجية مارتينجال باستخدام KQL لتحديد التسلسلات الخاسرة المحتملة.
**استراتيجية فيبوناتشي:** تقييم نقاط الدخول والخروج المحتملة باستخدام مستويات فيبوناتشي وتحليل أدائها باستخدام KQL.
**استراتيجية البولينجر باند:** تحليل تقلبات السوق باستخدام بولينجر باند وتحديد فرص التداول المحتملة.
**استراتيجية التداول المتأرجح (Swing Trading):** تحليل الاتجاهات قصيرة الأجل باستخدام KQL لتحديد نقاط الدخول والخروج المثالية.
**استراتيجية التداول اليومي (Day Trading):** تحليل حركات الأسعار داخل اليوم لتحديد فرص التداول السريعة.
**استراتيجية التداول الخوارزمي (Algorithmic Trading):** تحليل أداء الخوارزميات المختلفة باستخدام KQL لتحسين الكفاءة.
**استراتيجية التداول العكسي (Contrarian Trading):** تحديد الأصول التي يتم تقييمها بشكل خاطئ من خلال تحليل بيانات السوق.
**استراتيجية التداول الموسمي (Seasonal Trading):** تحليل الأنماط التاريخية لتحديد فرص التداول المتكررة.
**استراتيجية التداول بناءً على المشاعر (Sentiment Trading):** تحليل المشاعر العامة في السوق لتحديد الاتجاهات المحتملة.
**استراتيجية التداول على أساس الأنماط (Pattern Trading):** تحديد الأنماط الرسومية المتكررة لتوقع حركات الأسعار.
**استراتيجية التداول باستخدام نموذج إليوت ويف (Elliott Wave):** تحليل الأنماط الموجية لتوقع الاتجاهات المستقبلية.
**استراتيجية التداول باستخدام نظرية كاو لين (Chaos Theory):** تحديد الأنماط الفوضوية في السوق.
**استراتيجية التداول باستخدام التحليل الفني المتقدم (Advanced Technical Analysis):** استخدام مجموعة متنوعة من المؤشرات والأدوات لتحديد فرص التداول.
**استراتيجية التداول باستخدام التحليل الأساسي المتقدم (Advanced Fundamental Analysis):** تحليل البيانات الاقتصادية والسياسية لتوقع حركات الأسعار.
**استراتيجية التداول باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (Artificial Intelligence and Machine Learning):** استخدام الخوارزميات المعقدة لتحديد فرص التداول.
**استراتيجية التداول باستخدام البيانات الضخمة (Big Data):** تحليل كميات هائلة من البيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات.
**استراتيجية التداول باستخدام البيانات البديلة (Alternative Data):** استخدام مصادر بيانات غير تقليدية لتحديد فرص التداول.
**استراتيجية التداول باستخدام تحليل المخاطر (Risk Analysis):** تقييم المخاطر المحتملة وتطوير استراتيجيات للتخفيف منها.
**استراتيجية التداول باستخدام إدارة الأموال (Money Management):** تخصيص رأس المال بشكل فعال لزيادة الأرباح وتقليل الخسائر.

نصائح لتعلم KQL

ابدأ بالأساسيات: تعلم بناء الجملة الأساسي والعوامل والوظائف الشائعة.
تدرب بانتظام: قم بكتابة استعلامات KQL لحل المشكلات المختلفة.
استخدم الوثائق: راجع وثائق KQL الرسمية للحصول على معلومات مفصلة حول اللغة.
استكشف الأمثلة: ابحث عن أمثلة لاستعلامات KQL عبر الإنترنت وحاول فهم كيفية عملها.
شارك في المجتمعات: انضم إلى مجتمعات KQL عبر الإنترنت لطرح الأسئلة وتبادل المعرفة.

الخاتمة

لغة استعلام Kusto (KQL) هي أداة قوية ومرنة يمكن استخدامها لتحليل بيانات الخيارات الثنائية وتحسين عملية اتخاذ القرارات. من خلال تعلم KQL، يمكن للمتداولين الحصول على رؤى قيمة حول أداء استراتيجيات التداول الخاصة بهم، وتحديد الاتجاهات، وتقليل المخاطر، وزيادة الأرباح. تذكر أن الممارسة المستمرة والتعلم المستمر هما مفتاح إتقان KQL.

التحليل الفني التحليل الأساسي إدارة المخاطر استراتيجيات الخيارات الثنائية مؤشرات فنية حجم التداول التحليل الإحصائي البيانات الضخمة Azure Data Explorer Microsoft Sentinel الخيارات الثنائية التحليل الكمي الذكاء الاصطناعي في التداول التعلم الآلي في التداول التحليل العاطفي في التداول التداول الخوارزمي التحليل الرسومي مستويات الدعم والمقاومة المتوسطات المتحركة مؤشر القوة النسبية (RSI) مؤشر الماكد (MACD) بولينجر باند مستويات فيبوناتشي استراتيجية مارتينجال استراتيجية الاختراق استراتيجية التداول العكسي