PPO

1. 1. تحسين السياسة القريب (Proximal Policy Optimization - PPO) في الخيارات الثنائية

تحسين السياسة القريب (PPO) هي خوارزمية تعلم بالتعزيز (Reinforcement Learning) حديثة نسبياً، اكتسبت شعبية كبيرة في السنوات الأخيرة نظراً لأدائها القوي واستقرارها النسبي مقارنة بالخوارزميات الأخرى. في سياق الخيارات الثنائية، يمكن استخدام PPO لتطوير استراتيجيات تداول آلية قادرة على اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على بيانات السوق وتحقيق أرباح مستدامة. يهدف هذا المقال إلى تقديم شرح مفصل لخوارزمية PPO للمبتدئين، مع التركيز على تطبيقاتها في عالم الخيارات الثنائية.

المقدمة إلى التعلم بالتعزيز

قبل الغوص في تفاصيل PPO، من المهم فهم المبادئ الأساسية لـ التعلم بالتعزيز. التعلم بالتعزيز هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يتعامل مع تدريب وكيل (Agent) لاتخاذ قرارات في بيئة معينة، بهدف تعظيم مكافأة تراكمية. يعمل الوكيل من خلال التجربة والخطأ، ويتعلم من خلال الحصول على ملاحظات (Feedback) على شكل مكافآت أو عقوبات.

في سياق الخيارات الثنائية، يمكن اعتبار الوكيل هو نظام التداول الآلي، والبيئة هي سوق الخيارات الثنائية، والمكافأة هي الربح الناتج عن الصفقة الناجحة (أو خسارة الصفقة الفاشلة).

لماذا PPO؟

تعتبر PPO تحسيناً على خوارزميات سابقة مثل Policy Gradient و Trust Region Policy Optimization (TRPO). تواجه خوارزميات Policy Gradient مشكلة في عدم الاستقرار، حيث يمكن لتحديثات السياسة الكبيرة أن تؤدي إلى تدهور الأداء بشكل كبير. بينما TRPO، على الرغم من استقرارها، تتطلب حسابات معقدة ومكلفة.

PPO تسعى إلى تحقيق توازن بين الاستقرار والكفاءة الحسابية. تستخدم PPO تقنية Clipping لتقييد حجم تحديثات السياسة، مما يضمن أن التغييرات في السياسة لا تكون كبيرة جداً بحيث تؤدي إلى تدهور الأداء. هذا يجعل PPO أكثر استقراراً وأسهل في الضبط من TRPO.

المكونات الرئيسية لـ PPO

تعتمد PPO على عدة مكونات رئيسية:

• السياسة (Policy): تمثل السياسة استراتيجية الوكيل لاتخاذ القرارات. في الخيارات الثنائية، يمكن أن تكون السياسة عبارة عن شبكة عصبية تأخذ بيانات السوق كمدخلات (مثل مؤشر المتوسط المتحرك، مؤشر القوة النسبية (RSI)، مؤشر الماكد (MACD)، تحليل الشموع اليابانية، و حجم التداول) وتخرج احتمالية اتخاذ قرارين: شراء (Call) أو بيع (Put).
• الدالة القيمة (Value Function): تقدر الدالة القيمة العائد المتوقع من اتباع سياسة معينة في حالة معينة. تساعد الدالة القيمة في تقييم جودة السياسة وتوجيه عملية التعلم.
• شبكة الممثل (Actor Network): تمثل السياسة وتستخدم لاتخاذ القرارات.
• شبكة الناقد (Critic Network): تمثل الدالة القيمة وتقيم جودة السياسة.
• نسبة الاحتمالات (Probability Ratio): تقيس نسبة احتمالية اتخاذ إجراء معين بموجب السياسة الجديدة إلى احتمالية اتخاذ نفس الإجراء بموجب السياسة القديمة.
• دالة الهدف (Objective Function): هي الدالة التي يتم تعظيمها أثناء عملية التعلم. تجمع دالة الهدف بين عنصرين: المكافأة التي يتلقاها الوكيل وعقوبة على التغييرات الكبيرة في السياسة.

كيفية عمل PPO في الخيارات الثنائية

1. جمع البيانات: يبدأ الوكيل بجمع البيانات من خلال التفاعل مع بيئة الخيارات الثنائية. يتخذ الوكيل قرارات بناءً على سياسته الحالية، ويتلقى مكافآت أو عقوبات بناءً على نتائج هذه القرارات. 2. حساب الميزات: يتم استخدام الميزات الفنية (Technical Features) مثل مستويات الدعم والمقاومة، أنماط الرسوم البيانية، و مؤشرات التداول كمدخلات للشبكة العصبية. 3. تحديث السياسة: باستخدام البيانات التي تم جمعها، يتم تحديث السياسة والدالة القيمة. تستخدم PPO تقنية Clipping لتقييد حجم تحديثات السياسة، مما يضمن أن التغييرات في السياسة لا تكون كبيرة جداً بحيث تؤدي إلى تدهور الأداء. تعتمد عملية التحديث على حساب نسبة الاحتمالات وتطبيق دالة الهدف. 4. التكرار: تتكرر الخطوات 1 و 2 و 3 حتى يتم الوصول إلى مستوى أداء مرضي.

معادلات PPO الرئيسية

• نسبة الاحتمالات (r(θ)):

   r(θ) = πθ(a|s) / πθold(a|s)

   حيث:

   *   πθ(a|s) هي احتمالية اتخاذ الإجراء 'a' في الحالة 's' بموجب السياسة الجديدة مع المعلمات 'θ'.
   *   πθold(a|s) هي احتمالية اتخاذ الإجراء 'a' في الحالة 's' بموجب السياسة القديمة مع المعلمات 'θold'.

• دالة الهدف (Objective Function):

   L(θ) = min(r(θ)A, clip(r(θ), 1-ε, 1+ε)A)

   حيث:

   *   A هو ميزة (Advantage) الإجراء، والذي يقدر مدى أفضلية اتخاذ إجراء معين مقارنة بالمتوسط.
   *   ε هو معلمة التقليم (Clipping Parameter)، والتي تحدد حجم التغييرات المسموح بها في السياسة.
   *   clip(r(θ), 1-ε, 1+ε) هي دالة التقليم التي تقيد نسبة الاحتمالات في النطاق [1-ε, 1+ε].

ضبط معلمات PPO

يتطلب تحقيق أفضل أداء من PPO ضبطاً دقيقاً للمعلمات. بعض المعلمات الهامة التي يجب مراعاتها:

• معلمة التقليم (ε): تحدد حجم التغييرات المسموح بها في السياسة. عادة ما يتم ضبطها على قيمة صغيرة مثل 0.2.
• معدل التعلم (Learning Rate): يحدد حجم الخطوات التي يتم اتخاذها أثناء عملية التحديث.
• حجم الدفعة (Batch Size): يحدد عدد العينات التي يتم استخدامها لتحديث السياسة والدالة القيمة.
• عامل الخصم (Discount Factor): يحدد أهمية المكافآت المستقبلية.
• عدد التكرارات (Epochs): يحدد عدد المرات التي يتم فيها تمرير البيانات عبر الشبكة العصبية أثناء عملية التحديث.
• طول الأفق الزمني (Horizon Length): يحدد عدد الخطوات التي يتخذها الوكيل قبل تحديث السياسة.

تطبيقات PPO في الخيارات الثنائية

• تداول العملات الأجنبية (Forex): يمكن استخدام PPO لتطوير استراتيجيات تداول آلية للعملات الأجنبية.
• تداول السلع: يمكن استخدام PPO لتطوير استراتيجيات تداول آلية للسلع.
• تداول المؤشرات: يمكن استخدام PPO لتطوير استراتيجيات تداول آلية للمؤشرات.
• التحوط: يمكن استخدام PPO لتطوير استراتيجيات التحوط التي تقلل من المخاطر.
• اكتشاف الأنماط: يمكن استخدام PPO لاكتشاف أنماط تداول مربحة في بيانات السوق.

مقارنة PPO مع خوارزميات أخرى

| الخوارزمية | المزايا | العيوب | |---|---|---| | Q-Learning | بسيطة وسهلة التنفيذ | قد تكون بطيئة في البيئات الكبيرة | | Deep Q-Network (DQN) | يمكنها التعامل مع البيئات المعقدة | قد تكون غير مستقرة | | Policy Gradient | يمكنها تعلم السياسات المعقدة | قد تكون غير مستقرة | | Trust Region Policy Optimization (TRPO) | مستقرة | مكلفة حسابياً | | Proximal Policy Optimization (PPO) | مستقرة وفعالة حسابياً | تتطلب ضبطاً دقيقاً للمعلمات |

التحديات والمستقبل

على الرغم من نجاح PPO، لا تزال هناك بعض التحديات التي يجب معالجتها:

• الحاجة إلى بيانات كبيرة: يتطلب PPO كمية كبيرة من البيانات لتدريب الوكيل بشكل فعال.
• الحساسية للمعلمات: تتطلب PPO ضبطاً دقيقاً للمعلمات لتحقيق أفضل أداء.
• التعامل مع البيانات غير الثابتة: يمكن أن تتغير أسواق الخيارات الثنائية بمرور الوقت، مما قد يؤدي إلى تدهور أداء الوكيل.

في المستقبل، من المتوقع أن يتم تطوير PPO بشكل أكبر لتحسين أدائها واستقرارها. تشمل بعض مجالات البحث الواعدة:

• التعلم المستمر (Continual Learning): تطوير وكلاء يمكنهم التكيف مع التغيرات في أسواق الخيارات الثنائية دون الحاجة إلى إعادة التدريب من البداية.
• التعلم متعدد المهام (Multi-Task Learning): تطوير وكلاء يمكنهم تعلم استراتيجيات تداول متعددة في وقت واحد.
• التعلم بالتعزيز الهرمي (Hierarchical Reinforcement Learning): تطوير وكلاء يمكنهم تقسيم المشكلة إلى مهام فرعية أصغر وأسهل في الحل.

موارد إضافية

• تحليل فني
• تحليل حجم التداول
• مؤشر المتوسط المتحرك
• مؤشر القوة النسبية (RSI)
• مؤشر الماكد (MACD)
• تحليل الشموع اليابانية
• مستويات الدعم والمقاومة
• أنماط الرسوم البيانية
• استراتيجية مارتينجال
• استراتيجية المضاعفة
• الخيارات الثنائية
• التعلم بالتعزيز
• Policy Gradient
• Trust Region Policy Optimization (TRPO)
• شبكات عصبية
• الذكاء الاصطناعي
• البيانات الضخمة
• معالجة الإشارات
• الإحصاء
• الاحتمالات
• الخوارزميات
• التحسين (Optimization)
• التعلم العميق (Deep Learning)
• التعلم الآلي (Machine Learning)
• التداول الخوارزمي (Algorithmic Trading)
• إدارة المخاطر

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