Time Series Database

```wiki

قواعد بيانات السلاسل الزمنية

قواعد بيانات السلاسل الزمنية (Time Series Databases - TSDBs) هي أنظمة إدارة قواعد بيانات مُصممة خصيصاً لتخزين واسترجاع سلاسل البيانات الزمنية بكفاءة. سلاسل البيانات الزمنية هي بيانات مُرتبة زمنياً، أي أنها تتكون من مجموعة من نقاط البيانات المقاسة في فترات زمنية منتظمة أو غير منتظمة. هذه البيانات شائعة جداً في مجالات متعددة مثل:

التمويل: أسعار الأسهم، أسعار العملات، حجم التداول، المؤشرات الاقتصادية. (انظر التمويل الكمي)
المراقبة: بيانات الاستشعار من أجهزة الاستشعار، مراقبة أداء الأنظمة، مراقبة الشبكات.
'إنترنت الأشياء (IoT): بيانات من الأجهزة المتصلة، مثل أجهزة الاستشعار في المنازل الذكية، والمركبات المتصلة.
التحليل اللوجستي: تتبع الشحنات، وتحليل مسارات التسليم.
الخيارات الثنائية: أسعار الخيارات الثنائية، حجم التداول، بيانات السوق التاريخية. (انظر استراتيجيات الخيارات الثنائية)

ما هي السلسلة الزمنية؟

السلسلة الزمنية هي مجموعة من نقاط البيانات التي تم تسجيلها على مدى فترة زمنية. كل نقطة بيانات تتكون من قيمة وطابع زمني (timestamp) يحدد وقت تسجيل تلك القيمة.

مثال:

| الوقت (الطابع الزمني) | القيمة (سعر السهم) | |---|---| | 2024-01-01 09:00:00 | 100.00 | | 2024-01-01 09:01:00 | 100.05 | | 2024-01-01 09:02:00 | 100.10 | | ... | ... |

هذا الجدول يمثل سلسلة زمنية لسعر سهم معين، حيث تم تسجيل السعر كل دقيقة.

لماذا نحتاج إلى قواعد بيانات السلاسل الزمنية؟

قواعد البيانات التقليدية (مثل قواعد بيانات SQL) يمكنها تخزين سلاسل البيانات الزمنية، ولكنها ليست مُحسّنة للتعامل معها بكفاءة. قواعد بيانات السلاسل الزمنية مُصممة خصيصاً لمعالجة التحديات الفريدة التي تطرحها سلاسل البيانات الزمنية، مثل:

الحجم الهائل من البيانات: سلاسل البيانات الزمنية يمكن أن تنمو بسرعة كبيرة، مما يتطلب تخزيناً فعالاً.
معدل الكتابة العالي: يتم إضافة بيانات جديدة إلى سلاسل البيانات الزمنية باستمرار، مما يتطلب معدل كتابة عالي.
الاستعلامات المعقدة: غالباً ما تتطلب الاستعلامات على سلاسل البيانات الزمنية عمليات تجميع، وترشيح، وتحليل إحصائي معقدة.
الاحتفاظ بالبيانات: غالباً ما يكون من الضروري الاحتفاظ بالبيانات لفترات طويلة، مع إمكانية حذف البيانات القديمة تلقائياً.

قواعد بيانات السلاسل الزمنية توفر:

ضغط البيانات: تقنيات ضغط متطورة تقلل حجم البيانات المخزنة.
فهرسة مُحسّنة: فهرسة مُصممة خصيصاً للاستعلامات على البيانات الزمنية.
وظائف تحليلية مدمجة: وظائف مدمجة لإجراء عمليات تجميع، وترشيح، وتحليل إحصائي.
الاحتفاظ بالبيانات: سياسات الاحتفاظ بالبيانات التلقائية.

ميزات قواعد بيانات السلاسل الزمنية

تتميز قواعد بيانات السلاسل الزمنية بعدة ميزات رئيسية تجعلها مناسبة لتخزين واسترجاع سلاسل البيانات الزمنية بكفاءة:

الضغط (Compression): تقنيات ضغط البيانات تقلل من المساحة المطلوبة لتخزين البيانات، مما يقلل من تكاليف التخزين. تقنيات مثل Delta Encoding و Gorilla Compression شائعة.
الفهرسة (Indexing): تستخدم الفهارس المُحسّنة لتسريع عمليات الاستعلام على البيانات الزمنية. فهارس Time-Based Indexing شائعة.
التجميع (Aggregation): إمكانية تجميع البيانات على فترات زمنية مختلفة (مثل المتوسطات، والحد الأقصى، والحد الأدنى).
الاستيفاء (Interpolation): تقدير القيم المفقودة في السلسلة الزمنية.
الاحتفاظ بالبيانات (Retention Policies): تحديد مدة الاحتفاظ بالبيانات تلقائياً.
التنبؤ (Forecasting): استخدام البيانات التاريخية للتنبؤ بالقيم المستقبلية. (انظر تحليل السلاسل الزمنية)
التحليل في الوقت الفعلي (Real-time Analytics): إجراء تحليل على البيانات أثناء وصولها.

أمثلة على قواعد بيانات السلاسل الزمنية

هناك العديد من قواعد بيانات السلاسل الزمنية المتاحة، بما في ذلك:

InfluxDB: قاعدة بيانات مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة Go، وتشتهر بأدائها العالي وسهولة استخدامها.
Prometheus: قاعدة بيانات مفتوحة المصدر تركز على المراقبة والتنبيه.
TimescaleDB: امتداد لقاعدة بيانات PostgreSQL، يوفر إمكانات السلاسل الزمنية.
OpenTSDB: قاعدة بيانات مفتوحة المصدر مبنية على HBase.
Kdb+: قاعدة بيانات تجارية عالية الأداء تستخدم على نطاق واسع في الصناعة المالية.
Amazon Timestream: خدمة قاعدة بيانات مدارة بالكامل من Amazon Web Services.
Azure Data Explorer: خدمة قاعدة بيانات مدارة بالكامل من Microsoft Azure.

مقارنة بين بعض قواعد بيانات السلاسل الزمنية
قاعدة البيانات	الترخيص	لغة البرمجة	الاستخدامات الشائعة		InfluxDB	مفتوحة المصدر	Go	المراقبة، إنترنت الأشياء، التحليل		Prometheus	مفتوحة المصدر	Go	المراقبة، التنبيه		TimescaleDB	مفتوحة المصدر	PostgreSQL	المراقبة، التحليل		Kdb+	تجارية	C++	التمويل، التداول

استخدامات قواعد بيانات السلاسل الزمنية في الخيارات الثنائية

في سياق الخيارات الثنائية، يمكن استخدام قواعد بيانات السلاسل الزمنية لتخزين وتحليل بيانات السوق التاريخية، مثل:

أسعار الخيارات الثنائية: تتبع أسعار الخيارات الثنائية المختلفة بمرور الوقت.
حجم التداول: تحليل حجم التداول لتحديد الاتجاهات والأنماط. (انظر تحليل حجم التداول)
مؤشرات السوق: تخزين وحساب المؤشرات الفنية (مثل المتوسطات المتحركة، ومؤشر القوة النسبية). (انظر المتوسطات المتحركة)
بيانات الأحداث: تسجيل الأحداث الهامة التي تؤثر على أسعار الخيارات الثنائية (مثل الأخبار الاقتصادية، والإعلانات السياسية).

هذا التحليل يمكن أن يستخدم في:

تطوير استراتيجيات التداول: تحديد الأنماط والاتجاهات التي يمكن استغلالها في التداول. (انظر استراتيجية المضاعفة)
الاختبار الخلفي (Backtesting): تقييم أداء استراتيجيات التداول على البيانات التاريخية. (انظر الاختبار الخلفي للاستراتيجيات)
التنبؤ بالأسعار: استخدام البيانات التاريخية للتنبؤ بأسعار الخيارات الثنائية المستقبلية. (انظر التنبؤ باستخدام الشبكات العصبية)
إدارة المخاطر: تقييم المخاطر المرتبطة باستراتيجيات التداول المختلفة. (انظر إدارة المخاطر في الخيارات الثنائية)

استراتيجيات التداول المعتمدة على تحليل السلاسل الزمنية في الخيارات الثنائية

استراتيجية المتوسطات المتحركة (Moving Average Strategy): تعتمد على تقاطع المتوسطات المتحركة المختلفة لتحديد نقاط الدخول والخروج. (انظر استراتيجية المتوسطات المتحركة البسيطة)
استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI Strategy): تعتمد على مؤشر القوة النسبية لتحديد حالات ذروة الشراء والبيع. (انظر استراتيجية مؤشر القوة النسبية )
استراتيجية البولينجر باندز (Bollinger Bands Strategy): تعتمد على نطاقات البولينجر لتحديد التقلبات المحتملة. (انظر استراتيجية نطاقات البولينجر)
استراتيجية MACD (MACD Strategy): تعتمد على مؤشر MACD لتحديد اتجاهات السوق. (انظر استراتيجية MACD )
استراتيجيات الاختراق (Breakout Strategies): تعتمد على تحديد مستويات الدعم والمقاومة واختراقها. (انظر استراتيجية اختراق المقاومة)
استراتيجيات الانعكاس (Reversal Strategies): تعتمد على تحديد علامات الانعكاس في السوق. (انظر استراتيجية انعكاس الاتجاه)
استراتيجيات التداول على الأخبار (News Trading Strategies): تعتمد على تحليل الأخبار الاقتصادية والسياسية وتأثيرها على أسعار الخيارات الثنائية. (انظر التداول على الأخبار الاقتصادية)
استراتيجيات التداول الموسمي (Seasonal Trading Strategies): تعتمد على تحديد الأنماط الموسمية في أسعار الخيارات الثنائية. (انظر التداول الموسمي)
استراتيجية Ichimoku Cloud (استراتيجية سحابة إيشيموكو): تعتمد على مؤشر Ichimoku Cloud لتحديد الاتجاهات ونقاط الدعم والمقاومة. (انظر استراتيجية Ichimoku Cloud)
استراتيجية Fibonacci Retracement (استراتيجية ارتداد فيبوناتشي): تستخدم مستويات فيبوناتشي لتحديد نقاط الدخول والخروج المحتملة. (انظر استراتيجية ارتداد فيبوناتشي)

الخلاصة

قواعد بيانات السلاسل الزمنية هي أدوات قوية لتخزين وتحليل البيانات الزمنية. في سياق الخيارات الثنائية، يمكن استخدامها لتطوير استراتيجيات التداول، والاختبار الخلفي، والتنبؤ بالأسعار، وإدارة المخاطر. اختيار قاعدة البيانات المناسبة يعتمد على الاحتياجات الخاصة للمشروع، مثل حجم البيانات، ومعدل الكتابة، ومتطلبات التحليل. فهم هذه الأدوات يمكن أن يمنح المتداولين ميزة تنافسية في أسواق 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