NetworkX

```wiki

NetworkX: دليل شامل للمبتدئين

NetworkX هي مكتبة Python قوية ومرنة لإنشاء ودراسة بنى الشبكات المعقدة. تسمح لك بتمثيل الشبكات، وتحليل خصائصها، وتطبيق خوارزميات مختلفة عليها. هذه المكتبة مفيدة للغاية في مجالات متنوعة مثل علوم الشبكات، والتحليل الاجتماعي، وعلم الأحياء، و حتى في تحليل الخيارات الثنائية من خلال نمذجة العلاقات بين المؤشرات المختلفة. هذا المقال يهدف إلى تقديم مقدمة شاملة للمبتدئين إلى NetworkX، مع التركيز على المفاهيم الأساسية والأمثلة العملية.

ما هي الشبكات؟

قبل الخوض في تفاصيل NetworkX، من المهم فهم مفهوم الشبكات. الشبكة هي عبارة عن مجموعة من العقد (Nodes) مرتبطة ببعضها البعض بواسطة حواف (Edges). يمكن للعقد تمثيل أي شيء، مثل الأشخاص، أو المواقع، أو الأجهزة، أو حتى المؤشرات الفنية في سوق الخيارات الثنائية. الحواف تمثل العلاقات بين هذه العقد.

• العقد (Nodes): تمثل الكيانات الفردية في الشبكة.
• الحواف (Edges): تمثل العلاقات بين العقد. يمكن أن تكون الحواف موجهة (Directed) أو غير موجهة (Undirected).
• الرسم البياني (Graph): هو التمثيل المرئي للشبكة.

تثبيت NetworkX

لتثبيت NetworkX، يمكنك استخدام مدير الحزم pip:

```bash pip install networkx ```

تأكد من أن لديك Python مثبتاً على جهازك قبل محاولة التثبيت.

استيراد NetworkX

بعد التثبيت، يمكنك استيراد NetworkX في برنامج Python الخاص بك:

```python import networkx as nx ```

إنشاء رسم بياني

يمكنك إنشاء رسم بياني فارغ باستخدام الدالة `nx.Graph()` أو `nx.DiGraph()` للرسم البياني الموجه.

```python

1. إنشاء رسم بياني غير موجه

G = nx.Graph()

1. إنشاء رسم بياني موجه

D = nx.DiGraph() ```

إضافة العقد والحواف

يمكنك إضافة العقد والحواف إلى الرسم البياني باستخدام الدالتين `add_node()` و `add_edge()`.

```python

1. إضافة عقد

G.add_node("A") G.add_node("B") G.add_node("C")

1. إضافة حواف

G.add_edge("A", "B") G.add_edge("B", "C") G.add_edge("C", "A")

1. إضافة حواف موجهة

D.add_edge("A", "B") D.add_edge("B", "C") D.add_edge("C", "A") ```

خصائص العقد والحواف

يمكنك إضافة خصائص مخصصة للعقد والحواف.

```python

1. إضافة خاصية للعقدة "A"

G.nodes["A"]["label"] = "العقدة أ"

1. إضافة خاصية للحافة بين "A" و "B"

G.edges["A", "B"]["weight"] = 10 ```

استعراض الرسم البياني

يمكنك استعراض الرسم البياني باستخدام الدالتين `nodes()` و `edges()`.

```python

1. الحصول على قائمة بالعقد

nodes = G.nodes() print(nodes)

1. الحصول على قائمة بالحواف

edges = G.edges() print(edges) ```

تمثيل الرسم البياني

يمكنك تمثيل الرسم البياني بصريًا باستخدام مكتبات مثل Matplotlib.

```python import matplotlib.pyplot as plt

1. رسم الرسم البياني

nx.draw(G, with_labels=True) plt.show() ```

خوارزميات الشبكات

NetworkX توفر العديد من الخوارزميات لتحليل الشبكات، مثل:

• Breadth-First Search (BFS): بحث الاتساع أولاً.
• Depth-First Search (DFS): بحث العمق أولاً.
• Shortest Path Algorithms (Dijkstra, Bellman-Ford): خوارزميات المسار الأقصر.
• Centrality Measures (Degree Centrality, Betweenness Centrality, Closeness Centrality): مقاييس المركزية.
• Community Detection Algorithms (Louvain, Girvan-Newman): خوارزميات اكتشاف المجتمع.

تطبيقات NetworkX في الخيارات الثنائية

يمكن استخدام NetworkX لنمذجة وتحليل العلاقات بين المؤشرات الفنية المختلفة في سوق الخيارات الثنائية. على سبيل المثال:

• نمذجة الترابط بين المؤشرات: يمكن تمثيل المؤشرات الفنية مثل المتوسطات المتحركة، ومؤشر القوة النسبية (RSI)، ومؤشر الماكد (MACD) كعقد في الرسم البياني. يمكن أن تمثل الحواف العلاقة بين هذه المؤشرات، مثل الارتباط أو السببية.
• تحليل تأثير المؤشرات على بعضها البعض: باستخدام مقاييس المركزية، يمكنك تحديد المؤشرات الأكثر تأثيرًا على المؤشرات الأخرى.
• اكتشاف أنماط التداول: يمكن استخدام خوارزميات اكتشاف المجتمع لتحديد مجموعات من المؤشرات التي تتصرف بشكل مشابه، مما قد يشير إلى أنماط تداول مربحة.
• تحسين استراتيجيات التداول: يمكن استخدام خوارزميات المسار الأقصر لتحديد أفضل تسلسل من المؤشرات لاتخاذ قرارات التداول.

استراتيجيات الخيارات الثنائية التي قد تستفيد من تحليل NetworkX:

• استراتيجية الاختراق (Breakout Strategy): تحليل العلاقات بين مستويات الدعم والمقاومة.
• استراتيجية التداول المتأرجح (Swing Trading Strategy): تحديد نقاط الدخول والخروج بناءً على تحليل المؤشرات.
• استراتيجية التداول بناءً على الأخبار (News Trading Strategy): تحليل تأثير الأخبار على المؤشرات.
• استراتيجية التداول اللحظي (Scalping Strategy): تحديد الفرص السريعة بناءً على تحليل المؤشرات.
• استراتيجية مارتينجال (Martingale Strategy): تقييم المخاطر بناءً على تحليل الترابط بين المؤشرات.

مؤشرات فنية ذات صلة:

• المتوسط المتحرك (Moving Average)
• مؤشر القوة النسبية (RSI)
• مؤشر الماكد (MACD)
• خطوط بولينجر (Bollinger Bands)
• مؤشر ستوكاستيك (Stochastic Oscillator)

تحليل فني إضافي:

• تحليل الشموع اليابانية (Candlestick Patterns)
• مستويات الدعم والمقاومة (Support and Resistance Levels)
• خطوط الاتجاه (Trend Lines)
• نماذج الرسوم البيانية (Chart Patterns)
• تحليل الحجم (Volume Analysis)

تحليل حجم التداول:

• مؤشر الحجم المتراكم (Accumulation/Distribution Line)
• مؤشر التدفق النقدي (Money Flow Index)
• حجم الطلب والعرض (Order Flow)
• مؤشر التشكل (On Balance Volume)
• تحليل السبريد (Spread Analysis)

مثال عملي: تحليل الترابط بين المؤشرات

```python import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

1. إنشاء رسم بياني

G = nx.Graph()

1. إضافة المؤشرات كعقد

G.add_node("MA", label="المتوسط المتحرك") G.add_node("RSI", label="مؤشر القوة النسبية") G.add_node("MACD", label="مؤشر الماكد")

1. إنشاء مصفوفة ارتباط عشوائية

correlation_matrix = np.random.rand(3, 3)

1. إضافة الحواف بناءً على الارتباط

for i in range(3):

   for j in range(i + 1, 3):
       correlation = correlation_matrix[i, j]
       if correlation > 0.5:  # تحديد عتبة الارتباط
           G.add_edge(list(G.nodes)[i], list(G.nodes)[j], weight=correlation)

1. رسم الرسم البياني

pos = nx.spring_layout(G) # تحديد تخطيط الرسم البياني nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=1500, node_color="skyblue", font_size=10) edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight") nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels) plt.title("تحليل الترابط بين المؤشرات الفنية") plt.show() ```

هذا المثال يوضح كيف يمكن استخدام NetworkX لتمثيل وتحليل العلاقات بين المؤشرات الفنية المختلفة. يمكن تعديل هذا المثال لاستخدام بيانات حقيقية من سوق الخيارات الثنائية وتحليل الترابط بين المؤشرات المختلفة.

موارد إضافية

• [[موقع NetworkX الرسمي](https://networkx.org/)]: الموقع الرسمي للمكتبة، يحتوي على وثائق شاملة وأمثلة.
• [[وثائق NetworkX](https://networkx.org/documentation/stable/)]: وثائق مفصلة للمكتبة.
• [[دروس NetworkX](https://networkx.org/tutorials/)]: دروس تعليمية حول كيفية استخدام NetworkX.
• [[أمثلة NetworkX](https://networkx.org/examples/)]: أمثلة عملية لاستخدام NetworkX.

الخلاصة

NetworkX هي مكتبة Python قوية ومرنة لإنشاء ودراسة الشبكات. يمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك تحليل الخيارات الثنائية. من خلال فهم المفاهيم الأساسية والتقنيات المتاحة في NetworkX، يمكنك تطوير استراتيجيات تداول أكثر فعالية واتخاذ قرارات مستنيرة. ```

```

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