Logistic Regression

```wiki

الانحدار اللوجستي (Logistic Regression)

الانحدار اللوجستي هو أسلوب إحصائي يستخدم في التعلم الآلي للتصنيف الثنائي أو المتعدد الفئات. على الرغم من اسمه الذي يتضمن كلمة "انحدار"، إلا أنه يستخدم بشكل أساسي لحل مشاكل التصنيف، وليس للتنبؤ بقيمة مستمرة. يعتبر الانحدار اللوجستي أحد أبسط وأكثر الخوارزميات شيوعًا في التصنيف، ويستخدم على نطاق واسع في مجالات مثل التمويل، والطب، والتسويق، وحتى في تحليل الخيارات الثنائية.

المفاهيم الأساسية

التصنيف الثنائي: مشكلة التصنيف حيث يوجد فئتان محتملتان للنتيجة (مثل نعم/لا، 0/1، شراء/بيع).
التصنيف المتعدد الفئات: مشكلة التصنيف حيث يوجد أكثر من فئتين محتملتين للنتيجة.
دالة سيجمويد (Sigmoid Function): دالة رياضية تحول أي قيمة مدخلة إلى قيمة بين 0 و 1. تُستخدم هذه الدالة لتمثيل احتمالية انتماء العينة إلى فئة معينة. صيغتها الرياضية هي: σ(z) = 1 / (1 + e^(-z)).
الاحتمالية (Probability): قياس لمدى احتمالية وقوع حدث معين. في الانحدار اللوجستي، تمثل الاحتمالية احتمال انتماء العينة إلى فئة معينة.
دالة التكلفة (Cost Function): دالة تقيس الفرق بين القيم المتوقعة والقيم الفعلية. الهدف من عملية التدريب هو تقليل دالة التكلفة. في الانحدار اللوجستي، تُستخدم عادةً دالة "Log Loss" أو "Cross-Entropy Loss".
التدرج النزولي (Gradient Descent): خوارزمية تحسين تُستخدم لتقليل دالة التكلفة عن طريق تعديل معلمات النموذج بشكل متكرر في الاتجاه المعاكس للتدرج.

كيفية عمل الانحدار اللوجستي

1. النموذج الخطي: يبدأ الانحدار اللوجستي بإنشاء نموذج خطي يجمع بين المتغيرات المستقلة (الميزات) باستخدام الأوزان (الcoefficients) وإضافة حد الانحياز (intercept). هذا النموذج يعطينا قيمة z.

   *   z = w₀ + w₁x₁ + w₂x₂ + ... + wₙxₙ
   *   حيث:
       *   w₀ هو حد الانحياز.
       *   w₁, w₂, ... wₙ هي الأوزان.
       *   x₁, x₂, ... xₙ هي المتغيرات المستقلة.

2. دالة سيجمويد: يتم تمرير قيمة z الناتجة من النموذج الخطي عبر دالة سيجمويد. تحول دالة سيجمويد هذه القيمة إلى احتمال بين 0 و 1.

   *   P(y=1 | x) = σ(z) = 1 / (1 + e^(-z))
   *   حيث:
       *   P(y=1 | x) هو احتمال انتماء العينة x إلى الفئة 1.
       *   σ(z) هي دالة سيجمويد.

3. الحد الفاصل (Decision Boundary): يتم تحديد حد فاصل بناءً على قيمة الاحتمالية. إذا كانت الاحتمالية أكبر من حد معين (عادةً 0.5)، يتم تصنيف العينة على أنها تنتمي إلى الفئة 1. وإلا، يتم تصنيفها على أنها تنتمي إلى الفئة 0.

4. التدريب: يتم تدريب النموذج باستخدام بيانات التدريب لتعلم الأوزان وحد الانحياز التي تقلل دالة التكلفة. يتم ذلك باستخدام خوارزمية التدرج النزولي.

تطبيق الانحدار اللوجستي في الخيارات الثنائية

في سياق الخيارات الثنائية، يمكن استخدام الانحدار اللوجستي للتنبؤ باحتمالية نجاح الصفقة بناءً على مجموعة متنوعة من العوامل، مثل:

المؤشرات الفنية: مثل المتوسط المتحرك، و مؤشر القوة النسبية (RSI)، و مؤشر الماكد (MACD)، و بولينجر باندز.
أنماط الشموع اليابانية: مثل الابتلاع الشرائي، و الابتلاع البيعي، و نجمة الصباح، و نجمة المساء.
تحليل حجم التداول: مثل حجم التداول، و مؤشر حجم التداول أثناء الاتجاه (OBV).
التقلبات: مثل التقلب الضمني، و مؤشر متوسط المدى الحقيقي (ATR).
البيانات الاقتصادية: مثل أسعار الفائدة، و معدل البطالة، و الناتج المحلي الإجمالي.
اتجاهات السوق: تحديد الاتجاه الصاعد أو الاتجاه الهابط أو السوق الجانبي.

يمكن تدريب نموذج الانحدار اللوجستي على بيانات تاريخية لأسعار الأصول والنتائج السابقة للصفقات. بمجرد تدريب النموذج، يمكن استخدامه للتنبؤ باحتمالية نجاح الصفقة الحالية. يمكن للمتداولين استخدام هذه الاحتمالية لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الدخول في صفقات أو تجنبها.

مثال توضيحي

لنفترض أننا نريد استخدام الانحدار اللوجستي للتنبؤ باحتمالية نجاح صفقة شراء خيار ثنائي على زوج العملات EUR/USD. نستخدم المؤشرات الفنية التالية كميزات:

x₁: مؤشر القوة النسبية (RSI)
x₂: المتوسط المتحرك لمدة 20 يومًا
x₃: مؤشر الماكد (MACD)

نقوم بتدريب نموذج الانحدار اللوجستي على بيانات تاريخية لأسعار EUR/USD والنتائج السابقة للصفقات. بعد التدريب، نحصل على الأوزان التالية:

w₀ = -2.5
w₁ = 0.1
w₂ = 0.05
w₃ = 0.2

الآن، لنفترض أننا نريد التنبؤ باحتمالية نجاح صفقة شراء عندما تكون قيم المؤشرات الفنية كالتالي:

RSI = 60
المتوسط المتحرك = 1.10
MACD = 0.01

نقوم بحساب قيمة z:

z = -2.5 + (0.1 * 60) + (0.05 * 1.10) + (0.2 * 0.01) = 2.67

ثم نقوم بتمرير قيمة z عبر دالة سيجمويد:

P(y=1 | x) = 1 / (1 + e^(-2.67)) = 0.93

بما أن الاحتمالية (0.93) أكبر من الحد الفاصل (0.5)، فإننا نتوقع أن تكون الصفقة ناجحة.

تقييم أداء النموذج

هناك العديد من المقاييس التي يمكن استخدامها لتقييم أداء نموذج الانحدار اللوجستي، بما في ذلك:

الدقة (Accuracy): نسبة التنبؤات الصحيحة إلى إجمالي عدد التنبؤات.
الدقة (Precision): نسبة التنبؤات الإيجابية الصحيحة إلى إجمالي عدد التنبؤات الإيجابية.
الاسترجاع (Recall): نسبة التنبؤات الإيجابية الصحيحة إلى إجمالي عدد الحالات الإيجابية الفعلية.
مقياس F1 (F1-score): متوسط توافقي للدقة والاسترجاع.
منحنى ROC (Receiver Operating Characteristic Curve): رسم بياني يوضح العلاقة بين معدل الإيجابيات الحقيقية ومعدل الإيجابيات الخاطئة.
مساحة تحت المنحنى (Area Under the Curve - AUC): مقياس لمدى قدرة النموذج على التمييز بين الفئات.

اعتبارات إضافية في الخيارات الثنائية

البيانات التاريخية: جودة وكمية البيانات التاريخية المستخدمة لتدريب النموذج أمر بالغ الأهمية.
الإفراط في التخصيص (Overfitting): يجب تجنب الإفراط في التخصيص، حيث يتعلم النموذج بيانات التدريب بشكل جيد جدًا ولكنه لا يؤدي أداءً جيدًا على البيانات الجديدة. يمكن استخدام تقنيات مثل التنظيم (regularization) لمنع الإفراط في التخصيص.
اختيار الميزات: اختيار الميزات المناسبة أمر مهم لتحسين أداء النموذج.
إعادة التدريب: يجب إعادة تدريب النموذج بشكل دوري باستخدام بيانات جديدة لضمان بقاءه محدثًا.
إدارة المخاطر: الانحدار اللوجستي هو أداة مساعدة وليست حلاً سحريًا. يجب دائمًا استخدام استراتيجيات إدارة المخاطر المناسبة عند التداول في الخيارات الثنائية.

استراتيجيات مرتبطة

استراتيجية كسر النطاق (Breakout Strategy): تعتمد على تحديد لحظات اختراق الأسعار لنطاقات محددة.
استراتيجية التداول مع الاتجاه (Trend Following Strategy): تعتمد على تحديد الاتجاه السائد والتداول في اتجاهه.
استراتيجية التداول العكسي (Reversal Strategy): تعتمد على تحديد نقاط انعكاس الاتجاه.
استراتيجية الاختناق (Straddle Strategy): تعتمد على شراء خيار شراء وخيار بيع بنفس سعر التنفيذ وتاريخ الاستحقاق.
استراتيجية الفراشة (Butterfly Strategy): تعتمد على شراء وبيع ثلاثة خيارات مختلفة بأسعار تنفيذ مختلفة.
استراتيجية التداول بناءً على الأخبار (News Trading Strategy): تعتمد على التداول بناءً على الأخبار الاقتصادية والسياسية.
استراتيجية مارتينجال (Martingale Strategy): استراتيجية محفوفة بالمخاطر تعتمد على مضاعفة حجم الصفقة بعد كل خسارة.
استراتيجية فيبوناتشي (Fibonacci Strategy): تعتمد على استخدام مستويات فيبوناتشي لتحديد نقاط الدعم والمقاومة.
استراتيجية إيليوت ويف (Elliott Wave Strategy): تعتمد على تحليل أنماط موجات إيليوت للتنبؤ بحركات الأسعار.
استراتيجية القنوات (Channel Strategy): تعتمد على التداول داخل قنوات الأسعار.

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