TGARCH

```wiki

TGARCH: نموذج التباين المشروط المتغاير الذاتي العتبة

TGARCH (Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) هو نموذج إحصائي متقدم يستخدم في التمويل والخيارات الثنائية لتحليل وتقدير التقلب في سلسلة زمنية، مع التركيز على استجابة التباين للتغيرات في الإشارات (إيجابية أو سلبية). على عكس نماذج GARCH التقليدية التي تفترض أن التباين يتأثر بنفس القدر بالصدمات الإيجابية والسلبية، يأخذ نموذج TGARCH في الاعتبار تأثيرًا مختلفًا للصدمات بناءً على إشارتها. هذا يجعله أداة قيمة بشكل خاص في الخيارات الثنائية حيث يمكن أن يكون للتقلب تأثير كبير على أسعار الأصول واحتمالية نجاح الصفقات.

مقدمة إلى نماذج GARCH

لفهم TGARCH بشكل كامل، من الضروري أولاً فهم أساسيات نماذج GARCH. تهدف نماذج GARCH إلى التقاط ظاهرة تجميع التقلبات (volatility clustering)، حيث تميل فترات التقلبات العالية إلى التجمع معًا، وكذلك فترات التقلبات المنخفضة.

• AR (Autoregressive): يشير إلى أن القيمة الحالية لمتغير ما تعتمد على قيمه السابقة.
• MA (Moving Average): يشير إلى أن القيمة الحالية لمتغير ما تعتمد على الأخطاء السابقة.
• GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity): يجمع بين مكونات AR و MA لنمذجة تباين السلسلة الزمنية.

النموذج الأساسي لـ GARCH(p,q) يمكن تمثيله كالتالي:

σ<sub>t</sub><sup>2</sup> = α<sub>0</sub> + α<sub>1</sub>ε<sub>t-1</sub><sup>2</sup> + α<sub>2</sub>ε<sub>t-2</sub><sup>2</sup> + ... + α<sub>p</sub>ε<sub>t-p</sub><sup>2</sup> + β<sub>1</sub>σ<sub>t-1</sub><sup>2</sup> + β<sub>2</sub>σ<sub>t-2</sub><sup>2</sup> + ... + β<sub>q</sub>σ<sub>t-q</sub><sup>2</sup>

حيث:

• σ<sub>t</sub><sup>2</sup> هو التباين المشروط في الوقت t.
• ε<sub>t-i</sub><sup>2</sup> هي مربع الخطأ في الوقت t-i.
• σ<sub>t-i</sub><sup>2</sup> هو التباين المشروط في الوقت t-i.
• α<sub>0</sub>، α<sub>i</sub>، و β<sub>i</sub> هي معاملات النموذج.

لماذا نحتاج إلى TGARCH؟

نماذج GARCH التقليدية تفترض أن الصدمات الإيجابية والسلبية لها نفس التأثير على التباين. ومع ذلك، تشير الأدبيات المالية إلى أن المستثمرين يميلون إلى الاستجابة بشكل أكبر للتغيرات السلبية في الأسعار (الخسائر) مقارنة بالتغيرات الإيجابية (الأرباح). هذا ما يعرف بـ "الخوف من الخسارة" أو تأثير العتبة.

على سبيل المثال، قد يؤدي انخفاض مفاجئ في سعر الأصل إلى زيادة كبيرة في التقلبات بسبب الذعر البيعي، بينما قد لا يؤدي ارتفاع مماثل في السعر إلى نفس الزيادة في التقلبات.

نموذج TGARCH: الأساسيات

يعالج نموذج TGARCH هذا القصور من خلال إدخال متغير وهمي (dummy variable) يمثل إشارة الصدمة. يتيح هذا النموذج للتقلب الاستجابة بشكل مختلف للصدمات الإيجابية والسلبية.

الصيغة العامة لـ TGARCH(p,q) هي:

σ<sub>t</sub><sup>2</sup> = α<sub>0</sub> + α<sub>1</sub>ε<sub>t-1</sub><sup>2</sup> + α<sub>2</sub>ε<sub>t-2</sub><sup>2</sup> + ... + α<sub>p</sub>ε<sub>t-p</sub><sup>2</sup> + γ<sub>1</sub>ε<sub>t-1</sub><sup>2</sup>I<sub>t-1</sub> + β<sub>1</sub>σ<sub>t-1</sub><sup>2</sup> + β<sub>2</sub>σ<sub>t-2</sub><sup>2</sup> + ... + β<sub>q</sub>σ<sub>t-q</sub><sup>2</sup>

حيث:

• I<sub>t-1</sub> هو متغير وهمي يساوي 1 إذا كانت ε<sub>t-1</sub> < 0 (صدمة سلبية) و 0 إذا كانت ε<sub>t-1</sub> ≥ 0 (صدمة إيجابية).
• γ<sub>1</sub> هو معامل يمثل التأثير الإضافي للصدمات السلبية على التباين.

إذا كان γ<sub>1</sub> موجبًا وذا دلالة إحصائية، فهذا يشير إلى أن الصدمات السلبية لها تأثير أكبر على التباين من الصدمات الإيجابية.

تطبيق TGARCH في الخيارات الثنائية

في الخيارات الثنائية، يمكن استخدام نموذج TGARCH لتحسين استراتيجيات التداول بعدة طرق:

• **تقدير المخاطر:** يساعد في تقدير المخاطر المرتبطة بأصول مختلفة بشكل أكثر دقة، خاصة في ظل ظروف السوق المتقلبة.
• **إدارة حجم المركز:** يمكن استخدامه لتحديد حجم المركز الأمثل بناءً على التقلبات المتوقعة. إذا كان النموذج يتوقع زيادة في التقلبات، يمكن تقليل حجم المركز لتقليل المخاطر. راجع إدارة المخاطر وحجم المركز.
• **تحديد نقاط الدخول والخروج:** يمكن استخدامه لتحديد نقاط الدخول والخروج المثالية للصفقات بناءً على التقلبات المتوقعة. على سبيل المثال، قد يكون من الأفضل الدخول في صفقة شراء عندما يكون التقلب منخفضًا نسبيًا، والخروج عندما يرتفع.
• **اختيار الأصل:** يمكن استخدامه لمقارنة التقلبات المتوقعة لأصول مختلفة واختيار الأصل الذي يقدم أفضل فرصة لتحقيق الربح.
• **تحسين استراتيجيات التداول:** يمكن دمجه مع استراتيجيات تداول أخرى، مثل استراتيجية المتوسط المتحرك، استراتيجية اختراق النطاق، واستراتيجية التداول المتأرجح، لتحسين أدائها.

خطوات تطبيق نموذج TGARCH

1. **جمع البيانات:** جمع بيانات تاريخية لأسعار الأصل الذي ترغب في تداوله. 2. **حساب العوائد:** حساب العوائد اللوغاريتمية (log returns) للبيانات. 3. **تقدير النموذج:** استخدام برنامج إحصائي لتقدير معاملات نموذج TGARCH. تشمل البرامج الشائعة EViews و R و Python. 4. **اختبار النموذج:** اختبار النموذج للتأكد من أنه مناسب للبيانات. تشمل الاختبارات الشائعة اختبار Ljung-Box و ARCH LM test. 5. **التنبؤ بالتقلب:** استخدام النموذج المقدر للتنبؤ بالتقلب في المستقبل. 6. **تطبيق النتائج:** استخدام التنبؤات بالتقلب لاتخاذ قرارات تداول مستنيرة.

مقارنة TGARCH بنماذج التقلبات الأخرى

| النموذج | الوصف | المزايا | العيوب | |---|---|---|---| | **GARCH** | نموذج أساسي لنمذجة التقلبات. | سهل التنفيذ والتفسير. | يفترض استجابة متماثلة للصدمات الإيجابية والسلبية. | | **EGARCH** | يسمح بالتأثير غير المتماثل للصدمات، ولكنه يفترض أن التقلبات دائمًا إيجابية. | يلتقط تأثير العتبة بشكل أفضل من GARCH. | قد يكون أقل استقرارًا من GARCH. | | **TGARCH** | يسمح بالتأثير غير المتماثل للصدمات ولا يفترض أن التقلبات دائمًا إيجابية. | يلتقط تأثير العتبة بشكل جيد ويحافظ على الاستقرار. | أكثر تعقيدًا من GARCH و EGARCH. | | **FIGARCH** | يعالج ظاهرة الذاكرة الطويلة في التقلبات. | يلتقط تأثير الذاكرة الطويلة بشكل جيد. | أكثر تعقيدًا وصعب التفسير. |

اعتبارات مهمة

• **اختيار (p,q):** تحديد قيم p و q المناسبة للنموذج يتطلب بعض التجريب والتحليل. يمكن استخدام معايير معلومات مثل AIC (Akaike Information Criterion) و BIC (Bayesian Information Criterion) للمساعدة في اختيار أفضل نموذج.
• **الافتراضات:** تفترض نماذج TGARCH أن الأخطاء موزعة بشكل طبيعي. إذا لم يتم استيفاء هذا الافتراض، فقد تكون النتائج غير دقيقة.
• **البيانات:** جودة البيانات المستخدمة لتقدير النموذج أمر بالغ الأهمية. يجب التأكد من أن البيانات دقيقة وكاملة.
• **المراجعة المستمرة:** يجب مراجعة النموذج وتحديثه بانتظام لضمان استمرار دقته. تتغير ظروف السوق باستمرار، وقد يصبح النموذج قديمًا بمرور الوقت.

استراتيجيات تداول متقدمة باستخدام TGARCH

• **تداول التقلبات:** بناء استراتيجيات تداول تستفيد من التنبؤات بالتقلب. على سبيل المثال، يمكن شراء عقود الخيارات ذات الأوجه الطويلة (long options) عندما يتوقع النموذج زيادة في التقلبات.
• **التداول الزوجي (Pair Trading):** استخدام TGARCH لتحديد أزواج الأصول ذات التقلبات المختلفة. يمكن شراء الأصل ذي التقلبات المنخفضة وبيع الأصل ذي التقلبات العالية، مع توقع أن تتقارب التقلبات بمرور الوقت.
• **تداول المؤشرات:** دمج تنبؤات TGARCH مع مؤشرات فنية أخرى، مثل مؤشر القوة النسبية (RSI) ومؤشر الماكد (MACD)، لتحسين دقة الإشارات.
• **التحليل الفني:** استخدام TGARCH كأداة لتأكيد إشارات التحليل الفني. على سبيل المثال، إذا أشار التحليل الفني إلى فرصة شراء، ويمكن لنموذج TGARCH التنبؤ بانخفاض التقلبات، فقد يكون هذا إشارة قوية للدخول في الصفقة.
• **تحليل حجم التداول:** دمج تنبؤات TGARCH مع تحليل حجم التداول لتحديد نقاط الدخول والخروج المثالية.
• **استراتيجية مارتينجال:** (تحذير: عالية المخاطر) يمكن استخدام TGARCH لضبط حجم الرهان في استراتيجية مارتينجال بناءً على التقلبات المتوقعة، ولكن يجب توخي الحذر الشديد بسبب المخاطر العالية.
• **استراتيجية المضاربة:** استخدام TGARCH لتحديد فرص المضاربة على المدى القصير بناءً على التغيرات المتوقعة في التقلبات.
• **استراتيجية التداول الخوارزمي:** بناء خوارزميات تداول آلية تعتمد على تنبؤات TGARCH لاتخاذ قرارات التداول.
• **استراتيجية التحوط:** استخدام TGARCH لبناء محافظ استثمارية محوطة ضد مخاطر التقلبات.
• **استراتيجية إعادة التوازن:** إعادة توازن المحفظة الاستثمارية بشكل دوري بناءً على تنبؤات TGARCH لتقليل المخاطر وزيادة العائد.
• **استراتيجية التداول اللحظي (Scalping):** استخدام TGARCH لتحديد فرص التداول اللحظي بناءً على التغيرات الطفيفة في التقلبات.
• **استراتيجية التداول اليومي (Day Trading):** استخدام TGARCH لتحديد فرص التداول اليومي بناءً على التقلبات المتوقعة خلال اليوم.
• **استراتيجية التداول على المدى الطويل (Swing Trading):** استخدام TGARCH لتحديد فرص التداول على المدى الطويل بناءً على التقلبات المتوقعة على مدى عدة أيام أو أسابيع.
• **استراتيجية تداول الاتجاه:** استخدام TGARCH لتأكيد اتجاه السوق واتخاذ قرارات التداول بناءً على هذا الاتجاه.
• **استراتيجية تداول الاختراق:** استخدام TGARCH لتحديد نقاط الاختراق المحتملة لمستويات الدعم والمقاومة.
• **استراتيجية تداول الارتداد:** استخدام TGARCH لتحديد نقاط الارتداد المحتملة بعد الانخفاضات أو الارتفاعات الحادة في الأسعار.
• **استراتيجية تداول الأنماط:** استخدام TGARCH لتأكيد الأنماط الفنية المختلفة، مثل الرأس والكتفين أو القمم والقيعان المزدوجة.
• **استراتيجية تداول الفجوات:** استخدام TGARCH لتحديد فرص التداول بناءً على الفجوات السعرية.
• **استراتيجية تداول الأخبار:** استخدام TGARCH لتقييم تأثير الأخبار الاقتصادية والسياسية على التقلبات واتخاذ قرارات التداول بناءً على هذا التقييم.
• **استراتيجية تداول الموسمية:** استخدام TGARCH لتحديد فرص التداول بناءً على الأنماط الموسمية في التقلبات.
• **استراتيجية تداول العودة إلى المتوسط:** استخدام TGARCH لتحديد فرص التداول بناءً على توقع أن الأسعار ستعود إلى متوسطها.

الخلاصة

TGARCH هو نموذج قوي ومرن لنمذجة التقلبات يمكن أن يكون أداة قيمة للمتداولين في الخيارات الثنائية. من خلال فهم كيفية عمل النموذج وكيفية تطبيقه، يمكنك تحسين استراتيجيات التداول الخاصة بك وزيادة فرص نجاحك. ومع ذلك، من المهم أن تتذكر أن نماذج TGARCH ليست مضمونة وأنها يجب أن تستخدم جنبًا إلى جنب مع أدوات التحليل الأخرى وإدارة المخاطر المناسبة. ```

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