Parquet

```wiki

باركيه: دليل شامل للمبتدئين

باركيه (Parquet) هو تنسيق تخزين بيانات عمودي مفتوح المصدر، مصمم لتوفير أداء تخزين واستعلام فعال للبيانات التحليلية. على عكس تنسيقات التخزين الصفية التقليدية مثل CSV أو JSON، يقوم باركيه بتخزين البيانات بشكل عمودي، مما يعني أنه يخزن قيم كل عمود معًا. هذا الهيكل العمودي يوفر العديد من المزايا، خاصة عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة وتحليلات معقدة. في عالم الخيارات الثنائية، فهم كيفية التعامل مع البيانات بكفاءة أمر بالغ الأهمية، ويمكن أن يساعد استخدام تنسيقات مثل باركيه في تحليل بيانات السوق بشكل أسرع وأكثر فعالية.

لماذا نستخدم باركيه؟

هناك عدة أسباب تجعل باركيه خيارًا شائعًا لتخزين البيانات التحليلية:

• الكفاءة في التخزين: التخزين العمودي يسمح بضغط البيانات بشكل أفضل، خاصة للبيانات المتكررة. هذا يقلل من مساحة التخزين المطلوبة ويزيد من سرعة القراءة والكتابة.
• سرعة الاستعلام: عند إجراء استعلامات تحليلية، غالبًا ما نحتاج فقط إلى الوصول إلى عدد قليل من الأعمدة. مع باركيه، يمكن قراءة هذه الأعمدة فقط، مما يقلل بشكل كبير من وقت الاستعلام. هذا مهم بشكل خاص في تحليل حجم التداول، حيث يجب معالجة كميات كبيرة من البيانات.
• دعم أنواع البيانات المعقدة: يدعم باركيه مجموعة واسعة من أنواع البيانات، بما في ذلك الأنواع المتداخلة، مما يسمح بتخزين البيانات المعقدة بشكل فعال.
• التوافق: يتوافق باركيه مع العديد من أطر العمل واللغات المستخدمة في تحليل البيانات، مثل Apache Spark، Apache Hive، و Python مع مكتبات مثل Pandas.
• تحسين أداء التحليل الفني: يمكن لباركيه تسريع معالجة البيانات المستخدمة في حساب المؤشرات الفنية مثل مؤشر القوة النسبية (RSI) و المتوسطات المتحركة.

الفرق بين التخزين الصفّي والعمودي

لفهم فوائد باركيه، من المهم فهم الفرق بين التخزين الصفّي والعمودي:

• التخزين الصفّي (Row-oriented Storage): في التخزين الصفّي، يتم تخزين البيانات صفًا صفًا. على سبيل المثال، إذا كان لدينا جدول يحتوي على أعمدة (الاسم، العمر، المدينة)، فسيتم تخزين البيانات كـ (الاسم1، العمر1، المدينة1)، (الاسم2، العمر2، المدينة2)، وهكذا. هذا التنسيق جيد لإدخال البيانات واسترجاعها بشكل كامل، ولكنه غير فعال للاستعلامات التي تتطلب الوصول إلى عدد قليل من الأعمدة.
• التخزين العمودي (Column-oriented Storage): في التخزين العمودي، يتم تخزين البيانات عمودًا عمودًا. باستخدام نفس المثال، سيتم تخزين البيانات كـ (الاسم1، الاسم2، ...)، (العمر1، العمر2، ...)، (المدينة1، المدينة2، ...). هذا التنسيق مثالي للاستعلامات التحليلية التي تتطلب الوصول إلى عدد قليل من الأعمدة، حيث يمكن قراءة هذه الأعمدة فقط.

مقارنة بين التخزين الصفّي والعمودي

الميزة	التخزين الصفّي	التخزين العمودي
طريقة التخزين	صفًا صفًا	عمودًا عمودًا
كفاءة التخزين	أقل	أعلى
سرعة الاستعلام (عدد قليل من الأعمدة)	بطيئة	سريعة
سرعة الاستعلام (جميع الأعمدة)	سريعة	بطيئة
مثال	CSV, JSON	Parquet

كيف يعمل باركيه؟

باركيه يعتمد على عدة تقنيات لتحقيق كفاءته:

• ضغط البيانات: يستخدم باركيه خوارزميات ضغط مختلفة، مثل Snappy و Gzip و LZO، لتقليل حجم البيانات المخزنة.
• ترميز البيانات: يستخدم باركيه ترميزًا خاصًا للبيانات المتكررة، مما يزيد من كفاءة الضغط.
• تقسيم البيانات: يقسم باركيه البيانات إلى أجزاء صغيرة، مما يسمح بالوصول المتوازي إلى البيانات وتسريع الاستعلامات.
• البيانات الوصفية (Metadata): يخزن باركيه بيانات وصفية حول البيانات، مثل أنواع البيانات والإحصائيات، مما يسمح لإطارات العمل التحليلية بتحسين الاستعلامات.

استخدام باركيه في سياق الخيارات الثنائية

في مجال الخيارات الثنائية، يمكن استخدام باركيه لتخزين وتحليل البيانات التالية:

• بيانات أسعار الأصول: يمكن تخزين بيانات أسعار الأصول التاريخية بتنسيق باركيه لتحليل الاتجاهات وأنماط الأسعار. هذا مفيد في استراتيجيات مثل استراتيجية الاختراق.
• بيانات حجم التداول: يمكن تخزين بيانات حجم التداول لتحديد نقاط الدعم والمقاومة وتقييم قوة الاتجاهات. تحليل حجم التداول يعتمد على معالجة كميات هائلة من البيانات، وباركيه يمكن أن يسرع هذه العملية.
• بيانات المؤشرات الفنية: يمكن تخزين بيانات المؤشرات الفنية المحسوبة، مثل مؤشر الماكد (MACD) و بولينجر باند (Bollinger Bands)، بتنسيق باركيه لتحليل إشارات التداول.
• بيانات نتائج التداول: يمكن تخزين بيانات نتائج التداول التاريخية لتقييم أداء الاستراتيجيات المختلفة وتحسينها. هذا ضروري لتحسين إدارة المخاطر.
• بيانات الأخبار والمشاعر: يمكن تخزين بيانات الأخبار والمشاعر المتعلقة بالأصول المختلفة لتحليل تأثيرها على أسعار الأصول.

مثال على استخدام باركيه مع Python و Pandas

```python import pandas as pd

1. إنشاء DataFrame

data = {'الاسم': ['أحمد', 'محمد', 'علي'],

       'العمر': [30, 25, 35],
       'المدينة': ['الرياض', 'جدة', 'الدمام']}

df = pd.DataFrame(data)

1. حفظ DataFrame بتنسيق باركيه

df.to_parquet('data.parquet')

1. قراءة DataFrame من ملف باركيه

df_read = pd.read_parquet('data.parquet')

1. طباعة DataFrame

print(df_read) ```

هذا مثال بسيط يوضح كيفية حفظ DataFrame في Pandas بتنسيق باركيه وقراءته مرة أخرى. في التطبيقات الحقيقية، ستتعامل مع مجموعات بيانات أكبر بكثير.

أدوات ومكتبات للعمل مع باركيه

• Apache Spark: إطار عمل قوي لمعالجة البيانات الكبيرة، يدعم قراءة وكتابة ملفات باركيه.
• Apache Hive: نظام مستودع بيانات مبني على Hadoop، يدعم أيضًا باركيه.
• Pandas: مكتبة Python شهيرة لتحليل البيانات، توفر وظائف لقراءة وكتابة ملفات باركيه.
• PyArrow: مكتبة Python توفر دعمًا لباركيه وتنسيقات البيانات الأخرى.
• Fastparquet: مكتبة Python أخرى للعمل مع باركيه، تركز على الأداء.

اعتبارات عند استخدام باركيه

• الحجم الأولي للملف: على الرغم من أن باركيه يقلل من حجم التخزين، إلا أن الملفات الأولية قد تكون أكبر من الملفات النصية.
• التعقيد: قد يكون إعداد بيئة للعمل مع باركيه أكثر تعقيدًا من مجرد استخدام ملفات CSV أو JSON.
• التحديثات: تحديث ملفات باركيه ليس بنفس سهولة تحديث الملفات النصية. عادةً ما يتم كتابة ملفات جديدة بدلاً من تحديث الملفات الموجودة.

استراتيجيات تداول متقدمة والاستفادة من باركيه

• التداول الخوارزمي (Algorithmic Trading): باركيه يسمح بمعالجة سريعة لكميات كبيرة من البيانات التاريخية، مما يجعله مناسبًا لتطوير واختبار الاستراتيجيات الخوارزمية.
• التعلم الآلي (Machine Learning): يمكن استخدام باركيه لتخزين وتحليل البيانات المستخدمة في تدريب نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بأسعار الأصول.
• تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): باركيه يمكن أن يساعد في معالجة وتحليل بيانات الأخبار والمشاعر لتحديد فرص التداول.
• تحسين استراتيجية مارتينجال: تحليل البيانات المخزنة في باركيه يمكن أن يساعد في تقييم مخاطر ومكافآت استراتيجية مارتينجال وتعديلها.
• تحليل استراتيجية فيبوناتشي: يمكن استخدام باركيه لتحديد مستويات الدعم والمقاومة بناءً على تسلسلات فيبوناتشي.
• تحليل استراتيجية الاختراق: باركيه يسمح بتحليل سريع لبيانات الأسعار وحجم التداول لتحديد فرص الاختراق.
• تحليل استراتيجية المتوسطات المتحركة: تخزين وحساب المؤشرات الفنية، بما في ذلك المتوسطات المتحركة، يكون أسرع وأكثر كفاءة مع باركيه.
• تحسين استراتيجية التداول المتأرجح: يمكن لباركيه تسريع تحليل البيانات المستخدمة في تحديد نقاط الدخول والخروج في استراتيجية التداول المتأرجح.
• تحليل استراتيجية التداول اليومي: معالجة بيانات السوق عالية التردد باستخدام باركيه يمكن أن يوفر ميزة تنافسية في استراتيجية التداول اليومي.
• تحسين استراتيجية التداول بناءً على الأخبار: باركيه يسمح بمعالجة سريعة لبيانات الأخبار لتحديد تأثيرها على أسعار الأصول.
• تقييم استراتيجية المضاربة: تحليل البيانات التاريخية باستخدام باركيه يمكن أن يساعد في تقييم أداء استراتيجية المضاربة.
• تحسين استراتيجية التداول العكسي: باركيه يمكن أن يساعد في تحديد أنماط انعكاس الأسعار.
• تحليل استراتيجية التداول حسب الموسم: تخزين وتحليل البيانات الموسمية باستخدام باركيه يمكن أن يكشف عن فرص تداول متكررة.
• تحسين استراتيجية تداول نطاق السعر: تحديد نطاقات الأسعار المثلى باستخدام باركيه يمكن أن يزيد من فرص النجاح.
• تحليل استراتيجية تداول الاتجاه: باركيه يسمح بتحديد الاتجاهات القوية وتداولها.
• تحسين استراتيجية تداول الاختراق الزائف: تحديد الاختراقات الزائفة باستخدام باركيه يمكن أن يقلل من الخسائر.
• تقييم استراتيجية تداول القنوات: تحليل قنوات الأسعار باستخدام باركيه يمكن أن يوفر رؤى قيمة.
• تحسين استراتيجية تداول المثلث: تحديد أنماط المثلثات باستخدام باركيه يمكن أن يساعد في توقع تحركات الأسعار.
• تحليل استراتيجية تداول الدعم والمقاومة: تحديد مستويات الدعم والمقاومة باستخدام باركيه يمكن أن يزيد من فرص النجاح.
• تحسين استراتيجية تداول الفجوات السعرية: تحديد الفجوات السعرية وتحليلها باستخدام باركيه يمكن أن يوفر فرص تداول فريدة.

الخلاصة

باركيه هو تنسيق تخزين بيانات عمودي قوي يوفر العديد من المزايا للتحليلات. إذا كنت تتعامل مع مجموعات بيانات كبيرة وتحتاج إلى أداء استعلام سريع، فإن باركيه هو خيار ممتاز. في سياق الخيارات الثنائية، يمكن أن يساعد باركيه في تحليل بيانات السوق بشكل أكثر فعالية وتحسين استراتيجيات التداول. فهم كيفية استخدام باركيه يمكن أن يمنحك ميزة تنافسية في عالم التداول.

تحليل البيانات البيانات الكبيرة Apache Hadoop الضغط (Data Compression) تنسيقات البيانات التحليل الإحصائي تطوير استراتيجيات التداول إدارة المخاطر في التداول تحليل الأداء في التداول 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