Support Vector Machines

```wiki

آلات متجه الدعم (Support Vector Machines)

آلات متجه الدعم (Support Vector Machines - SVM) هي مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف، تستخدم بشكل أساسي للتصنيف والانحدار. تعتبر من بين أقوى وأكثر الخوارزميات فعالية في العديد من التطبيقات، بما في ذلك التعرف على الصور، وتحليل النصوص، والتشخيص الطبي، وحتى في مجالات مثل الخيارات الثنائية حيث يمكن استخدامها للتنبؤ باتجاهات السوق. يهدف هذا المقال إلى تقديم شرح مفصل لآلات متجه الدعم للمبتدئين، مع التركيز على المفاهيم الأساسية، وكيفية عملها، وتطبيقاتها المحتملة.

المفاهيم الأساسية

التصنيف الخطي (Linear Classification):' قبل الغوص في SVM، من المهم فهم التصنيف الخطي. في التصنيف الخطي، نسعى لإيجاد خط (في حالتين) أو مستوى (في ثلاثة أبعاد أو أكثر) يفصل بين فئات مختلفة من البيانات. هذا الخط أو المستوى يسمى الحد الفاصل (Decision Boundary).
المتجهات الداعمة (Support Vectors): هي نقاط البيانات الأقرب إلى الحد الفاصل. هذه النقاط هي الأكثر أهمية في تحديد موقع واتجاه الحد الفاصل. تحديداً، هي النقاط التي إذا تم تغيير موقعها، فإنها ستغير الحد الفاصل.
الهامش (Margin): هو المسافة بين الحد الفاصل وأقرب نقطة من كل فئة (المتجهات الداعمة). هدف SVM هو إيجاد الحد الفاصل الذي يعظم الهامش. هامش أكبر يعني تعميماً أفضل للبيانات الجديدة.
النواة (Kernel): تستخدم لتحويل البيانات إلى مساحة ذات أبعاد أعلى، مما يسمح بإنشاء حدود فاصلة غير خطية. هذا مفيد بشكل خاص عندما لا يمكن فصل البيانات خطياً في مساحة الإدخال الأصلية.
الخوارزمية المزدوجة (Dual Algorithm): تستخدم لحل مشكلة SVM، حيث يتم التعبير عن المشكلة بدلالة المتجهات الداعمة فقط، مما يجعلها أكثر كفاءة حسابياً.

كيف تعمل آلات متجه الدعم؟

تعتمد آلات متجه الدعم على إيجاد أفضل حد فاصل يفصل بين فئات البيانات المختلفة مع تعظيم الهامش. يمكن تلخيص الخطوات الرئيسية كما يلي:

1. تحديد المتجهات الداعمة: يتم تحديد نقاط البيانات الأقرب إلى الحد الفاصل المحتمل. 2. إيجاد الحد الفاصل الأمثل: يتم إيجاد الحد الفاصل الذي يعظم المسافة بينه وبين المتجهات الداعمة من كل فئة. رياضياً، يتم ذلك عن طريق حل مشكلة تحسين. 3. تصنيف البيانات الجديدة: بمجرد تحديد الحد الفاصل، يمكن استخدامه لتصنيف البيانات الجديدة. يتم تصنيف نقطة البيانات الجديدة بناءً على الجانب الذي تقع فيه بالنسبة للحد الفاصل.

أنواع آلات متجه الدعم

SVM الخطية (Linear SVM): تستخدم عندما تكون البيانات قابلة للفصل خطياً. تستخدم خطاً مستقيماً (أو مستوى أو مستوى فائق) كحد فاصل.
SVM غير الخطية (Non-linear SVM): تستخدم عندما لا تكون البيانات قابلة للفصل خطياً. تستخدم دوال النواة لتحويل البيانات إلى مساحة ذات أبعاد أعلى، مما يسمح بإنشاء حدود فاصلة غير خطية. تشمل دوال النواة الشائعة:

   *   النواة متعددة الحدود (Polynomial Kernel):  تستخدم حدوداً من الدرجة الأعلى لفصل البيانات.
   *   النواة الجاوسية (Gaussian Kernel):  تستخدم دالة جاوسية لتحديد التشابه بين نقاط البيانات.  تعتبر من أكثر النواة شيوعاً وفعالية.
   *   نواة RBF (Radial Basis Function): وهي حالة خاصة من النواة الجاوسية.

SVM للانحدار (Support Vector Regression - SVR): تستخدم للتنبؤ بقيم مستمرة بدلاً من تصنيف البيانات. تهدف إلى إيجاد دالة تقدر قيمة متغير مستمر بناءً على بيانات التدريب.

دوال النواة بالتفصيل

دوال النواة الشائعة
النواة	الصيغة	الاستخدامات	الجاوسية (Gaussian)	K(x, x') = exp(-γ	x - x'	²)	مناسبة للبيانات غير الخطية، تتطلب ضبط معامل γ	متعددة الحدود (Polynomial)	K(x, x') = (γ xᵀ x' + r)ᵈ	مناسبة للبيانات ذات الأنماط متعددة الحدود، تتطلب ضبط المعاملات γ، r، و d	الخطية (Linear)	K(x, x') = xᵀ x'	مناسبة للبيانات الخطية، بسيطة وسريعة	سيجمويد (Sigmoid)	K(x, x') = tanh(γ xᵀ x' + r)	تشبه الشبكات العصبية، قد تكون مفيدة في بعض الحالات الخاصة

تطبيقات آلات متجه الدعم

التعرف على الصور (Image Recognition): تعتبر SVM فعالة في التعرف على الوجوه، والأشياء، والمشاهد في الصور.
تحليل النصوص (Text Analysis): تستخدم في تصنيف النصوص، وتحليل المشاعر، واستخراج المعلومات.
التشخيص الطبي (Medical Diagnosis): تساعد في تشخيص الأمراض بناءً على أعراض المرضى ونتائج الفحوصات.
اكتشاف الاحتيال (Fraud Detection): تستخدم في الكشف عن المعاملات الاحتيالية في القطاع المالي.
الخيارات الثنائية (Binary Options): يمكن استخدام SVM للتنبؤ باتجاهات السوق، وتحديد فرص التداول المربحة. على سبيل المثال، يمكن استخدامها مع تحليل الشموع اليابانية، و مؤشر القوة النسبية (RSI) و مؤشر الماكد (MACD) و بولينجر باند (Bollinger Bands) للتنبؤ بما إذا كان سعر الأصل سيرتفع أو ينخفض خلال فترة زمنية معينة. يمكن أيضاً دمجها مع تحليل حجم التداول لتقييم قوة الاتجاهات. استراتيجيات مثل استراتيجية الاختراق و استراتيجية الارتداد يمكن تحسينها باستخدام SVM.

SVM والخيارات الثنائية: نظرة أعمق

في سياق الخيارات الثنائية، يمكن استخدام SVM لتحليل البيانات التاريخية لأسعار الأصول، وتحديد الأنماط التي قد تشير إلى اتجاهات مستقبلية. على سبيل المثال:

التنبؤ باتجاهات الأسعار: يمكن تدريب SVM على بيانات أسعار سابقة للتنبؤ بما إذا كان سعر الأصل سيرتفع (Call Option) أو ينخفض (Put Option) خلال فترة زمنية محددة.
تحديد نقاط الدخول والخروج: يمكن استخدام SVM لتحديد أفضل نقاط الدخول والخروج للصفقات بناءً على تحليل البيانات التاريخية.
تقييم المخاطر: يمكن استخدام SVM لتقييم المخاطر المرتبطة بصفقات الخيارات الثنائية المختلفة.
دمج مع المؤشرات الفنية: يمكن دمج مخرجات SVM مع المتوسطات المتحركة، ومؤشر ستوكاستيك، ومؤشر ADX لإنشاء نظام تداول أكثر دقة.
استراتيجيات التداول: يمكن تطبيق SVM على استراتيجيات مثل استراتيجية مارتينجال (بحذر شديد بسبب المخاطر العالية) و استراتيجية دالالا لتحسين احتمالات النجاح.

تحديات استخدام SVM

اختيار النواة المناسبة: يعتمد أداء SVM بشكل كبير على اختيار دالة النواة المناسبة.
ضبط المعاملات: تتطلب SVM ضبط العديد من المعاملات، مثل معامل التنظيم (C) ومعامل النواة (γ).
التدريب على مجموعات البيانات الكبيرة: يمكن أن يكون تدريب SVM على مجموعات البيانات الكبيرة مكلفاً من الناحية الحسابية.
تفسير النتائج: يمكن أن يكون تفسير نتائج SVM صعباً في بعض الأحيان، خاصةً عند استخدام دوال النواة غير الخطية.

أدوات وبرامج SVM

هناك العديد من الأدوات والبرامج المتاحة لتنفيذ SVM، بما في ذلك:

Scikit-learn (Python): مكتبة تعلم آلي قوية توفر تطبيقاً سهلاً الاستخدام لـ SVM.
LibSVM (C++): مكتبة SVM شائعة وفعالة.
R: لغة برمجة إحصائية توفر العديد من الحزم لتنفيذ SVM.
Weka: مجموعة أدوات تعلم آلي مفتوحة المصدر تتضمن تطبيقاً لـ SVM.
MATLAB: بيئة حسابية توفر أدوات لتنفيذ SVM.

نصائح لتحسين أداء SVM

تطبيع البيانات (Data Normalization): يساعد في تحسين أداء SVM عن طريق التأكد من أن جميع الميزات لها نفس النطاق.
اختيار الميزات (Feature Selection): يساعد في تقليل التعقيد الحسابي وتحسين الدقة عن طريق اختيار الميزات الأكثر أهمية.
التحقق المتقاطع (Cross-Validation): يستخدم لتقييم أداء SVM وتجنب الإفراط في التجهيز (Overfitting).
ضبط المعاملات باستخدام البحث الشبكي (Grid Search): يستخدم لإيجاد أفضل مجموعة من المعاملات لـ SVM.
استخدام تقنيات تجميع النماذج (Ensemble Methods): مثل Random Forest و Gradient Boosting، لزيادة دقة التنبؤ.

مصادر إضافية

آلات متجه الدعم هي أداة قوية ومرنة للتعلم الآلي، ويمكن استخدامها في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك الخيارات الثنائية. من خلال فهم المفاهيم الأساسية وكيفية عملها، يمكن للمبتدئين البدء في استخدام هذه الخوارزمية لتحسين أداء التداول الخاص بهم. ```

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