Fairlearn

1. 1. Template:عنوان مقاله - راهنمای جامع برای مبتدیان

مقدمه

قالب‌ها (Templates) در MediaWiki ابزارهای قدرتمندی هستند که به شما امکان می‌دهند محتوای تکراری را به صورت متمرکز مدیریت کنید و در صفحات مختلف به آسانی استفاده کنید. قالب "عنوان مقاله" (Template:عنوان مقاله) یکی از قالب‌های رایج است که برای استانداردسازی و یکپارچه‌سازی عنوان مقالات در یک ویکی استفاده می‌شود. این قالب به شما کمک می‌کند تا عنوان مقالات را به شکلی منسجم، با اطلاعات ثابت و متغیر، نمایش دهید. این مقاله به صورت جامع و گام به گام به بررسی این قالب، نحوه استفاده از آن و مفاهیم مرتبط می‌پردازد.

چرا از Template:عنوان مقاله استفاده کنیم؟

استفاده از قالب‌ها در ویکی‌ها مزایای متعددی دارد:

• استانداردسازی: اطمینان از اینکه تمام مقالات از یک قالب عنوان یکسان استفاده می‌کنند.
• سهولت ویرایش: اگر نیاز به تغییر قالب عنوان داشته باشید، فقط باید قالب را ویرایش کنید، نه تمام مقالاتی که از آن استفاده می‌کنند.
• کاهش خطا: از تکرار دستی اطلاعات و احتمال بروز خطا جلوگیری می‌کند.
• سازگاری: ایجاد ظاهری یکپارچه و حرفه‌ای برای کل ویکی.
• مدیریت محتوا: مدیریت متمرکز اطلاعات ثابت و متغیر عنوان مقاله.

ساختار کلی Template:عنوان مقاله

قالب "عنوان مقاله" معمولاً شامل بخش‌های زیر است:

1. عنوان اصلی: نام مقاله. 2. زیرعنوان (اختیاری): توضیحات تکمیلی در مورد مقاله. 3. اطلاعات ثابت: مانند تاریخ ایجاد، نویسنده، یا دسته‌بندی‌ها. 4. پارامترهای متغیر: مقادیری که بسته به مقاله تغییر می‌کنند، مانند نام نویسنده، تاریخ آخرین ویرایش، یا وضعیت مقاله (در حال بررسی، کامل شده، و غیره).

نحوه ایجاد Template:عنوان مقاله

برای ایجاد قالب "عنوان مقاله"، مراحل زیر را دنبال کنید:

1. صفحه جدید: به صفحه "Template:عنوان مقاله" بروید (با تایپ کردن `Template:عنوان مقاله` در نوار جستجو). اگر این صفحه وجود ندارد، گزینه "ایجاد صفحه" را انتخاب کنید. 2. کد قالب: کد قالب را به صورت زیر وارد کنید:

```wiki

عنوان اصلی	=== [[{== گزینه‌های دو حالته: راهنمای جامع برای مبتدیان == مقدمه گزینه‌های دو حالته (Binary Options) یکی از ابزارهای مالی است که در سال‌های اخیر به محبوبیت زیادی دست یافته است. این ابزار به معامله‌گران این امکان را می‌دهد تا بر روی جهت حرکت قیمت یک دارایی پایه در یک بازه زمانی مشخص، حدس بزنند. جذابیت این نوع معامله‌گری در سادگی آن است، اما نباید این سادگی را با بی‌خطری اشتباه گرفت. در این مقاله، به بررسی جامع گزینه‌های دو حالته، نحوه عملکرد آن‌ها، ریسک‌ها و مزایا، استراتژی‌های معامله‌گری و نکات مهم برای مبتدیان خواهیم پرداخت. گزینه‌های دو حالته چیست؟ گزینه‌های دو حالته نوعی قرارداد مالی است که به معامله‌گر امکان می‌دهد پیش‌بینی کند که قیمت یک دارایی پایه (مانند سهام، ارز، کالا یا شاخص) در یک زمان مشخص، بالاتر یا پایین‌تر از یک قیمت از پیش تعیین شده خواهد بود. در واقع، شما در حال شرط‌بندی بر روی دو حالت هستید: افزایش قیمت (Call) یا کاهش قیمت (Put). Call Option (خرید): زمانی که پیش‌بینی می‌کنید قیمت دارایی پایه در زمان انقضا، بالاتر از قیمت فعلی خواهد بود. Put Option (فروش): زمانی که پیش‌بینی می‌کنید قیمت دارایی پایه در زمان انقضا، پایین‌تر از قیمت فعلی خواهد بود. اگر پیش‌بینی شما درست باشد، سود مشخصی را دریافت خواهید کرد که از قبل تعیین شده است. اگر پیش‌بینی شما نادرست باشد، کل سرمایه خود را از دست می‌دهید. این ویژگی، گزینه‌های دو حالته را به یک ابزار مالی پرریسک تبدیل می‌کند. نحوه عملکرد گزینه‌های دو حالته فرآیند معامله در گزینه‌های دو حالته بسیار ساده است: 1. **انتخاب دارایی پایه:** ابتدا دارایی مورد نظر خود را برای معامله انتخاب می‌کنید. این می‌تواند سهام شرکت اپل (Apple Inc.)، جفت ارز یورو/دلار (EUR/USD)، نفت خام (Crude Oil) یا هر دارایی دیگری باشد که در پلتفرم معاملاتی ارائه می‌شود. 2. **انتخاب زمان انقضا:** زمان انقضا مدت زمانی است که تا پایان معامله باقی مانده است. این زمان می‌تواند از چند دقیقه تا چند روز متغیر باشد. 3. **تعیین مبلغ سرمایه‌گذاری:** مقدار پولی که می‌خواهید در این معامله ریسک کنید را تعیین می‌کنید. 4. **انتخاب جهت (Call یا Put):** پیش‌بینی می‌کنید که قیمت دارایی پایه در زمان انقضا افزایش (Call) یا کاهش (Put) خواهد یافت. 5. **دریافت سود یا از دست دادن سرمایه:** پس از انقضای معامله، اگر پیش‌بینی شما درست باشد، سود از پیش تعیین شده را دریافت خواهید کرد. در غیر این صورت، کل سرمایه خود را از دست می‌دهید. مزایا و معایب گزینه‌های دو حالته مزایا: **سادگی:** درک و معامله در گزینه‌های دو حالته بسیار آسان است. **سود بالقوه بالا:** در صورت موفقیت آمیز بودن معامله، سود می‌تواند قابل توجه باشد. **مدیریت ریسک:** می‌توانید مبلغ سرمایه‌گذاری خود را کنترل کنید و از زیان‌های بیشتر جلوگیری کنید. **دسترسی:** به راحتی می‌توان به پلتفرم‌های معاملاتی گزینه‌های دو حالته دسترسی پیدا کرد. معایب: **ریسک بالا:** احتمال از دست دادن کل سرمایه بسیار زیاد است. **محدودیت سود:** سود در گزینه‌های دو حالته معمولاً محدود است. **کلاهبرداری:** متاسفانه، برخی از پلتفرم‌های معاملاتی گزینه‌های دو حالته کلاهبرداری هستند. **عدم وجود مالکیت دارایی:** شما مالک دارایی پایه نیستید، بلکه فقط بر روی جهت حرکت قیمت آن شرط بندی می‌کنید. استراتژی‌های معامله‌گری در گزینه‌های دو حالته معامله‌گری موفق در گزینه‌های دو حالته نیازمند داشتن یک استراتژی مشخص است. در اینجا چند استراتژی رایج را بررسی می‌کنیم: **استراتژی دنباله‌روی روند (Trend Following):** در این استراتژی، شما سعی می‌کنید روند فعلی قیمت را شناسایی کرده و در همان جهت معامله کنید. برای این کار می‌توانید از اندیکاتورهای تکنیکال مانند میانگین متحرک (Moving Average) و خطوط روند (Trend Lines) استفاده کنید. **استراتژی شکست (Breakout):** در این استراتژی، شما منتظر می‌مانید تا قیمت از یک سطح مقاومت یا حمایت مهم عبور کند (شکست کند) و سپس در جهت شکست معامله می‌کنید. **استراتژی بازگشت به میانگین (Mean Reversion):** در این استراتژی، شما سعی می‌کنید قیمت‌هایی را که به طور موقت از میانگین خود دور شده‌اند شناسایی کرده و بر روی بازگشت قیمت به میانگین شرط‌بندی کنید. **استراتژی مبتنی بر اخبار (News Trading):** در این استراتژی، شما بر اساس اخبار و رویدادهای اقتصادی و سیاسی، پیش‌بینی می‌کنید که قیمت دارایی پایه چگونه واکنش نشان خواهد داد. **استراتژی پین بار (Pin Bar):** این استراتژی بر اساس الگوهای کندل استیک به نام پین بار استوار است و برای شناسایی نقاط بازگشت احتمالی قیمت استفاده می‌شود. الگوهای کندل استیک تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات برای افزایش شانس موفقیت در معامله‌گری گزینه‌های دو حالته، استفاده از تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات ضروری است. تحلیل تکنیکال: **اندیکاتور RSI (شاخص قدرت نسبی):** برای شناسایی شرایط خرید بیش از حد (Overbought) و فروش بیش از حد (Oversold) استفاده می‌شود. **اندیکاتور MACD (میانگین متحرک همگرایی/واگرایی):** برای شناسایی تغییرات در روند قیمت و مومنتوم استفاده می‌شود. **باندهای بولینگر (Bollinger Bands):** برای شناسایی نوسانات قیمت و سطوح حمایت و مقاومت استفاده می‌شوند. **فیبوناچی (Fibonacci retracement):** برای شناسایی سطوح اصلاح قیمت استفاده می‌شود. تحلیل حجم معاملات: **حجم معاملات بالا در جهت روند:** نشان‌دهنده قدرت روند است. **حجم معاملات پایین در جهت روند:** نشان‌دهنده ضعف روند است. **واگرایی بین قیمت و حجم معاملات:** می‌تواند نشان‌دهنده تغییر روند باشد. مدیریت ریسک در گزینه‌های دو حالته مدیریت ریسک یکی از مهم‌ترین جنبه‌های معامله‌گری در گزینه‌های دو حالته است. در اینجا چند نکته مهم در این زمینه ارائه می‌شود: **تعیین اندازه موقعیت:** هرگز بیش از 5% از سرمایه خود را در یک معامله ریسک نکنید. **استفاده از حد ضرر (Stop Loss):** اگرچه در گزینه‌های دو حالته حد ضرر به معنای سنتی وجود ندارد (زیرا کل سرمایه در صورت اشتباه بودن پیش‌بینی از دست می‌رود)، اما می‌توانید با انتخاب زمان انقضای کوتاه‌تر، ریسک خود را محدود کنید. **تنوع‌بخشی:** سرمایه خود را در دارایی‌های مختلف توزیع کنید تا ریسک کلی خود را کاهش دهید. **کنترل احساسات:** از تصمیم‌گیری‌های هیجانی خودداری کنید و بر اساس استراتژی خود عمل کنید. **آموزش مداوم:** همیشه در حال یادگیری و بهبود مهارت‌های خود باشید. انتخاب بروکر مناسب انتخاب یک بروکر معتبر و قابل اعتماد بسیار مهم است. هنگام انتخاب بروکر، به موارد زیر توجه کنید: **مجوز و نظارت:** مطمئن شوید که بروکر دارای مجوز از یک نهاد نظارتی معتبر است. **پلتفرم معاملاتی:** پلتفرم معاملاتی باید کاربرپسند و دارای ابزارهای تحلیلی مناسب باشد. **سود و کمیسیون:** بررسی کنید که بروکر چه سودی ارائه می‌دهد و چه کمیسیونی دریافت می‌کند. **خدمات پشتیبانی مشتریان:** بروکر باید خدمات پشتیبانی مشتریان مناسبی ارائه دهد. **روش‌های واریز و برداشت:** بروکر باید روش‌های واریز و برداشت متنوعی را ارائه دهد. نکات مهم برای مبتدیان **با حساب دمو شروع کنید:** قبل از معامله با پول واقعی، با حساب دمو تمرین کنید تا با پلتفرم معاملاتی و استراتژی‌های مختلف آشنا شوید. **به تدریج سرمایه‌گذاری کنید:** با مبالغ کم شروع کنید و به تدریج سرمایه‌گذاری خود را افزایش دهید. **صبور باشید:** معامله‌گری در گزینه‌های دو حالته نیازمند صبر و پشتکار است. **از کلاهبرداری‌ها اجتناب کنید:** از پلتفرم‌های معاملاتی مشکوک و وعده‌های سودهای غیرواقعی دوری کنید. **همیشه یاد بگیرید:** همیشه در حال یادگیری و بهبود مهارت‌های خود باشید. منابع مفید Investopedia BabyPips TradingView Forex Factory استراتژی‌های پیشرفته **استفاده از الگوهای هارمونیک:** الگوهای هارمونیک می‌توانند نقاط ورود و خروج دقیق‌تری را ارائه دهند. **تحلیل بین بازاری:** بررسی ارتباط بین بازارهای مختلف می‌تواند فرصت‌های معاملاتی جدیدی را آشکار کند. **استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین:** هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توانند برای پیش‌بینی قیمت‌ها و شناسایی الگوهای معاملاتی استفاده شوند. **استراتژی‌های مبتنی بر داده‌های زنجیره بلوکی (Blockchain):** بررسی داده‌های مربوط به تراکنش‌ها و فعالیت شبکه‌ای می‌تواند بینش‌های مفیدی در مورد روند بازار ارائه دهد. **استراتژی‌های ترکیبی:** ترکیب چند استراتژی مختلف می‌تواند احتمال موفقیت را افزایش دهد. پیوندهای مرتبط با تحلیل تکنیکال و حجم معاملات الگوی سر و شانه الگوی پرچم الگوی مثلث واگرایی شاخص میانگین متحرک نمایی (EMA) شاخص مکدی شاخص استوکاستیک حجم معاملات در تحلیل تکنیکال اندیکاتور آنرپایس (On Balance Volume) شاخص چایکین مانی فلاو اندیکاتور Accumulation/Distribution Line نحوه تشخیص کندل‌های برگشتی الگوهای کندل استیک ژاپنی تحلیل امواج الیوت اصول تحلیل بنیادی شروع معاملات الآن ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5) به جامعه ما بپیوندید در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان]]]==
زیرعنوان (اختیاری)
تاریخ ایجاد
نویسنده
وضعیت

```

توضیحات:

• ``: این تگ تضمین می‌کند که فقط محتوای داخل آن در هنگام فراخوانی قالب در صفحات دیگر نمایش داده شود.
• `{| class="wikitable"`: ایجاد یک جدول با کلاس "wikitable" برای نمایش اطلاعات.
• `|-`: ایجاد یک ردیف جدید در جدول.
• `!`: ایجاد یک سلول سرآیند جدول.
• `|`: ایجاد یک سلول معمولی در جدول.
• `Fairlearn: ارزیابی و کاهش تبعیض در یادگیری ماشین`: فراخوانی پارامتر اول قالب. اگر پارامتر مقدار نداشته باشد، مقدار پیش‌فرض (در اینجا یک فضای خالی) نمایش داده می‌شود.
• `[[{== گزینه‌های دو حالته: راهنمای جامع برای مبتدیان ==

مقدمه

گزینه‌های دو حالته (Binary Options) یکی از ابزارهای مالی است که در سال‌های اخیر به محبوبیت زیادی دست یافته است. این ابزار به معامله‌گران این امکان را می‌دهد تا بر روی جهت حرکت قیمت یک دارایی پایه در یک بازه زمانی مشخص، حدس بزنند. جذابیت این نوع معامله‌گری در سادگی آن است، اما نباید این سادگی را با بی‌خطری اشتباه گرفت. در این مقاله، به بررسی جامع گزینه‌های دو حالته، نحوه عملکرد آن‌ها، ریسک‌ها و مزایا، استراتژی‌های معامله‌گری و نکات مهم برای مبتدیان خواهیم پرداخت.

گزینه‌های دو حالته چیست؟

گزینه‌های دو حالته نوعی قرارداد مالی است که به معامله‌گر امکان می‌دهد پیش‌بینی کند که قیمت یک دارایی پایه (مانند سهام، ارز، کالا یا شاخص) در یک زمان مشخص، بالاتر یا پایین‌تر از یک قیمت از پیش تعیین شده خواهد بود. در واقع، شما در حال شرط‌بندی بر روی دو حالت هستید: افزایش قیمت (Call) یا کاهش قیمت (Put).

• Call Option (خرید): زمانی که پیش‌بینی می‌کنید قیمت دارایی پایه در زمان انقضا، بالاتر از قیمت فعلی خواهد بود.
• Put Option (فروش): زمانی که پیش‌بینی می‌کنید قیمت دارایی پایه در زمان انقضا، پایین‌تر از قیمت فعلی خواهد بود.

اگر پیش‌بینی شما درست باشد، سود مشخصی را دریافت خواهید کرد که از قبل تعیین شده است. اگر پیش‌بینی شما نادرست باشد، کل سرمایه خود را از دست می‌دهید. این ویژگی، گزینه‌های دو حالته را به یک ابزار مالی پرریسک تبدیل می‌کند.

نحوه عملکرد گزینه‌های دو حالته

فرآیند معامله در گزینه‌های دو حالته بسیار ساده است:

1. **انتخاب دارایی پایه:** ابتدا دارایی مورد نظر خود را برای معامله انتخاب می‌کنید. این می‌تواند سهام شرکت اپل (Apple Inc.)، جفت ارز یورو/دلار (EUR/USD)، نفت خام (Crude Oil) یا هر دارایی دیگری باشد که در پلتفرم معاملاتی ارائه می‌شود. 2. **انتخاب زمان انقضا:** زمان انقضا مدت زمانی است که تا پایان معامله باقی مانده است. این زمان می‌تواند از چند دقیقه تا چند روز متغیر باشد. 3. **تعیین مبلغ سرمایه‌گذاری:** مقدار پولی که می‌خواهید در این معامله ریسک کنید را تعیین می‌کنید. 4. **انتخاب جهت (Call یا Put):** پیش‌بینی می‌کنید که قیمت دارایی پایه در زمان انقضا افزایش (Call) یا کاهش (Put) خواهد یافت. 5. **دریافت سود یا از دست دادن سرمایه:** پس از انقضای معامله، اگر پیش‌بینی شما درست باشد، سود از پیش تعیین شده را دریافت خواهید کرد. در غیر این صورت، کل سرمایه خود را از دست می‌دهید.

مزایا و معایب گزینه‌های دو حالته

مزایا:

• **سادگی:** درک و معامله در گزینه‌های دو حالته بسیار آسان است.
• **سود بالقوه بالا:** در صورت موفقیت آمیز بودن معامله، سود می‌تواند قابل توجه باشد.
• **مدیریت ریسک:** می‌توانید مبلغ سرمایه‌گذاری خود را کنترل کنید و از زیان‌های بیشتر جلوگیری کنید.
• **دسترسی:** به راحتی می‌توان به پلتفرم‌های معاملاتی گزینه‌های دو حالته دسترسی پیدا کرد.

معایب:

• **ریسک بالا:** احتمال از دست دادن کل سرمایه بسیار زیاد است.
• **محدودیت سود:** سود در گزینه‌های دو حالته معمولاً محدود است.
• **کلاهبرداری:** متاسفانه، برخی از پلتفرم‌های معاملاتی گزینه‌های دو حالته کلاهبرداری هستند.
• **عدم وجود مالکیت دارایی:** شما مالک دارایی پایه نیستید، بلکه فقط بر روی جهت حرکت قیمت آن شرط بندی می‌کنید.

استراتژی‌های معامله‌گری در گزینه‌های دو حالته

معامله‌گری موفق در گزینه‌های دو حالته نیازمند داشتن یک استراتژی مشخص است. در اینجا چند استراتژی رایج را بررسی می‌کنیم:

• **استراتژی دنباله‌روی روند (Trend Following):** در این استراتژی، شما سعی می‌کنید روند فعلی قیمت را شناسایی کرده و در همان جهت معامله کنید. برای این کار می‌توانید از اندیکاتورهای تکنیکال مانند میانگین متحرک (Moving Average) و خطوط روند (Trend Lines) استفاده کنید.
• **استراتژی شکست (Breakout):** در این استراتژی، شما منتظر می‌مانید تا قیمت از یک سطح مقاومت یا حمایت مهم عبور کند (شکست کند) و سپس در جهت شکست معامله می‌کنید.
• **استراتژی بازگشت به میانگین (Mean Reversion):** در این استراتژی، شما سعی می‌کنید قیمت‌هایی را که به طور موقت از میانگین خود دور شده‌اند شناسایی کرده و بر روی بازگشت قیمت به میانگین شرط‌بندی کنید.
• **استراتژی مبتنی بر اخبار (News Trading):** در این استراتژی، شما بر اساس اخبار و رویدادهای اقتصادی و سیاسی، پیش‌بینی می‌کنید که قیمت دارایی پایه چگونه واکنش نشان خواهد داد.
• **استراتژی پین بار (Pin Bar):** این استراتژی بر اساس الگوهای کندل استیک به نام پین بار استوار است و برای شناسایی نقاط بازگشت احتمالی قیمت استفاده می‌شود. الگوهای کندل استیک

تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

برای افزایش شانس موفقیت در معامله‌گری گزینه‌های دو حالته، استفاده از تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات ضروری است.

تحلیل تکنیکال:

• **اندیکاتور RSI (شاخص قدرت نسبی):** برای شناسایی شرایط خرید بیش از حد (Overbought) و فروش بیش از حد (Oversold) استفاده می‌شود.
• **اندیکاتور MACD (میانگین متحرک همگرایی/واگرایی):** برای شناسایی تغییرات در روند قیمت و مومنتوم استفاده می‌شود.
• **باندهای بولینگر (Bollinger Bands):** برای شناسایی نوسانات قیمت و سطوح حمایت و مقاومت استفاده می‌شوند.
• **فیبوناچی (Fibonacci retracement):** برای شناسایی سطوح اصلاح قیمت استفاده می‌شود.

تحلیل حجم معاملات:

• **حجم معاملات بالا در جهت روند:** نشان‌دهنده قدرت روند است.
• **حجم معاملات پایین در جهت روند:** نشان‌دهنده ضعف روند است.
• **واگرایی بین قیمت و حجم معاملات:** می‌تواند نشان‌دهنده تغییر روند باشد.

مدیریت ریسک در گزینه‌های دو حالته

مدیریت ریسک یکی از مهم‌ترین جنبه‌های معامله‌گری در گزینه‌های دو حالته است. در اینجا چند نکته مهم در این زمینه ارائه می‌شود:

• **تعیین اندازه موقعیت:** هرگز بیش از 5% از سرمایه خود را در یک معامله ریسک نکنید.
• **استفاده از حد ضرر (Stop Loss):** اگرچه در گزینه‌های دو حالته حد ضرر به معنای سنتی وجود ندارد (زیرا کل سرمایه در صورت اشتباه بودن پیش‌بینی از دست می‌رود)، اما می‌توانید با انتخاب زمان انقضای کوتاه‌تر، ریسک خود را محدود کنید.
• **تنوع‌بخشی:** سرمایه خود را در دارایی‌های مختلف توزیع کنید تا ریسک کلی خود را کاهش دهید.
• **کنترل احساسات:** از تصمیم‌گیری‌های هیجانی خودداری کنید و بر اساس استراتژی خود عمل کنید.
• **آموزش مداوم:** همیشه در حال یادگیری و بهبود مهارت‌های خود باشید.

انتخاب بروکر مناسب

انتخاب یک بروکر معتبر و قابل اعتماد بسیار مهم است. هنگام انتخاب بروکر، به موارد زیر توجه کنید:

• **مجوز و نظارت:** مطمئن شوید که بروکر دارای مجوز از یک نهاد نظارتی معتبر است.
• **پلتفرم معاملاتی:** پلتفرم معاملاتی باید کاربرپسند و دارای ابزارهای تحلیلی مناسب باشد.
• **سود و کمیسیون:** بررسی کنید که بروکر چه سودی ارائه می‌دهد و چه کمیسیونی دریافت می‌کند.
• **خدمات پشتیبانی مشتریان:** بروکر باید خدمات پشتیبانی مشتریان مناسبی ارائه دهد.
• **روش‌های واریز و برداشت:** بروکر باید روش‌های واریز و برداشت متنوعی را ارائه دهد.

نکات مهم برای مبتدیان

• **با حساب دمو شروع کنید:** قبل از معامله با پول واقعی، با حساب دمو تمرین کنید تا با پلتفرم معاملاتی و استراتژی‌های مختلف آشنا شوید.
• **به تدریج سرمایه‌گذاری کنید:** با مبالغ کم شروع کنید و به تدریج سرمایه‌گذاری خود را افزایش دهید.
• **صبور باشید:** معامله‌گری در گزینه‌های دو حالته نیازمند صبر و پشتکار است.
• **از کلاهبرداری‌ها اجتناب کنید:** از پلتفرم‌های معاملاتی مشکوک و وعده‌های سودهای غیرواقعی دوری کنید.
• **همیشه یاد بگیرید:** همیشه در حال یادگیری و بهبود مهارت‌های خود باشید.

منابع مفید

• Investopedia
• BabyPips
• TradingView
• Forex Factory

استراتژی‌های پیشرفته

• **استفاده از الگوهای هارمونیک:** الگوهای هارمونیک می‌توانند نقاط ورود و خروج دقیق‌تری را ارائه دهند.
• **تحلیل بین بازاری:** بررسی ارتباط بین بازارهای مختلف می‌تواند فرصت‌های معاملاتی جدیدی را آشکار کند.
• **استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین:** هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توانند برای پیش‌بینی قیمت‌ها و شناسایی الگوهای معاملاتی استفاده شوند.
• **استراتژی‌های مبتنی بر داده‌های زنجیره بلوکی (Blockchain):** بررسی داده‌های مربوط به تراکنش‌ها و فعالیت شبکه‌ای می‌تواند بینش‌های مفیدی در مورد روند بازار ارائه دهد.
• **استراتژی‌های ترکیبی:** ترکیب چند استراتژی مختلف می‌تواند احتمال موفقیت را افزایش دهد.

پیوندهای مرتبط با تحلیل تکنیکال و حجم معاملات

• الگوی سر و شانه
• الگوی پرچم
• الگوی مثلث
• واگرایی
• شاخص میانگین متحرک نمایی (EMA)
• شاخص مکدی
• شاخص استوکاستیک
• حجم معاملات در تحلیل تکنیکال
• اندیکاتور آنرپایس (On Balance Volume)
• شاخص چایکین مانی فلاو
• اندیکاتور Accumulation/Distribution Line
• نحوه تشخیص کندل‌های برگشتی
• الگوهای کندل استیک ژاپنی
• تحلیل امواج الیوت
• اصول تحلیل بنیادی

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان]]`: ایجاد یک پیوند به عنوان اصلی مقاله.

3. ذخیره صفحه: صفحه را ذخیره کنید. اکنون قالب "عنوان مقاله" ایجاد شده است.

نحوه استفاده از Template:عنوان مقاله

برای استفاده از قالب "عنوان مقاله" در یک مقاله، مراحل زیر را دنبال کنید:

1. ویرایش صفحه: صفحه مورد نظر را ویرایش کنید. 2. فراخوانی قالب: کد زیر را در جایی که می‌خواهید عنوان مقاله نمایش داده شود، وارد کنید:

```wiki ```

توضیحات:

• `{{عنوان مقاله`: فراخوانی قالب "عنوان مقاله".
• `| عنوان اصلی مقاله`: مقدار پارامتر اول (عنوان اصلی).
• `| توضیحات تکمیلی در مورد مقاله`: مقدار پارامتر دوم (زیرعنوان).
• `| 2023-10-27`: مقدار پارامتر سوم (تاریخ ایجاد).
• `| کاربری که مقاله را ایجاد کرده است`: مقدار پارامتر چهارم (نویسنده).
• `| در حال بررسی`: مقدار پارامتر پنجم (وضعیت).

3. پیش‌نمایش و ذخیره: صفحه را پیش‌نمایش کنید تا نتیجه را ببینید و سپس صفحه را ذخیره کنید.

پارامترهای قالب و سفارشی‌سازی

قالب "عنوان مقاله" را می‌توان با اضافه کردن یا تغییر پارامترها سفارشی‌سازی کرد. برای مثال، می‌توانید پارامترهای زیر را اضافه کنید:

• تصویر: برای نمایش یک تصویر در عنوان مقاله.
• رنگ: برای تغییر رنگ پس‌زمینه یا متن عنوان.
• اندازه فونت: برای تغییر اندازه فونت عنوان.
• دسته‌بندی‌های اضافی: برای اضافه کردن دسته‌بندی‌های اضافی به مقاله.

برای اضافه کردن یک پارامتر جدید، کافی است آن را به کد قالب اضافه کنید و در هنگام فراخوانی قالب، مقدار آن را مشخص کنید.

مثال‌های پیشرفته

• استفاده از #ifexist: برای نمایش اطلاعات اضافی فقط در صورتی که صفحه خاصی وجود داشته باشد.
• استفاده از #time: برای نمایش تاریخ و زمان به صورت پویا.
• استفاده از #switch: برای نمایش اطلاعات مختلف بر اساس مقدار یک پارامتر.
• استفاده از #vardefine: برای تعریف متغیرها در قالب.

نکات مهم در طراحی Template:عنوان مقاله

• خوانایی: کد قالب را به صورت خوانا و مرتب بنویسید. از تورفتگی‌ها و توضیحات برای بهبود خوانایی استفاده کنید.
• انعطاف‌پذیری: قالب را طوری طراحی کنید که بتواند با انواع مختلف مقالات سازگار باشد.
• سازگاری: اطمینان حاصل کنید که قالب با نسخه‌های مختلف MediaWiki سازگار است.
• مستندسازی: قالب را به طور کامل مستند کنید تا کاربران بدانند چگونه از آن استفاده کنند.
• تست: قالب را قبل از استفاده در مقالات مهم، به طور کامل تست کنید.

ارتباط با سایر مفاهیم ویکی

• مدیریت قالب‌ها: نحوه مدیریت و سازماندهی قالب‌ها در یک ویکی.
• متغیرها در قالب‌ها: نحوه استفاده از متغیرها برای ایجاد قالب‌های پویا.
• توابع تجزیه کننده: توابعی که می‌توانند در قالب‌ها استفاده شوند.
• دسته‌بندی‌ها: نحوه استفاده از دسته‌بندی‌ها برای سازماندهی مقالات.
• فضاهای نام: مفهوم فضاهای نام در ویکی‌ها.

استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

در حالی که قالب "عنوان مقاله" یک ابزار سازمانی است، درک مفاهیم مرتبط با داده ها و نحوه ارائه آنها نیز می تواند مفید باشد.

• تحلیل روند (Trend Analysis): شناسایی جهت کلی حرکت داده‌ها.
• تحلیل الگو (Pattern Analysis): شناسایی الگوهای تکراری در داده‌ها.
• میانگین متحرک (Moving Average): محاسبه میانگین داده‌ها در یک دوره زمانی مشخص.
• شاخص قدرت نسبی (Relative Strength Index - RSI): اندازه‌گیری سرعت و تغییرات قیمت یک دارایی.
• واگرایی (Divergence): تفاوت بین قیمت و یک شاخص تکنیکال.
• حجم معاملات (Trading Volume): تعداد سهام یا دارایی‌های معامله شده در یک دوره زمانی مشخص.
• اندیکاتور MACD (Moving Average Convergence Divergence): نشان دهنده رابطه بین دو میانگین متحرک نمایی قیمت.
• باند بولینگر (Bollinger Bands): ابزاری برای اندازه‌گیری نوسانات قیمت.
• فیبوناچی رتریسمنت (Fibonacci Retracement): استفاده از نسبت‌های فیبوناچی برای شناسایی سطوح حمایت و مقاومت.
• تحلیل کندل استیک (Candlestick Analysis): بررسی الگوهای کندل استیک برای پیش‌بینی حرکت قیمت.
• حجم معاملات در برابر روند (Volume Price Trend): بررسی رابطه بین حجم معاملات و روند قیمت.
• شاخص جریان پول (Money Flow Index - MFI): اندازه‌گیری فشار خرید و فروش.
• میانگین جهت‌دار (Directional Moving Average - DMI): شناسایی جهت روند و قدرت آن.
• تحلیل تکنیکال در بازارهای مالی: استفاده از نمودارها و شاخص‌ها برای پیش‌بینی حرکت قیمت.
• تحلیل حجم معاملات برای شناسایی نقاط ورود و خروج: استفاده از حجم معاملات برای تایید سیگنال‌های خرید و فروش.

نتیجه‌گیری

قالب "عنوان مقاله" یک ابزار ارزشمند برای استانداردسازی و مدیریت عنوان مقالات در یک ویکی است. با استفاده از این قالب، می‌توانید ظاهر یکپارچه و حرفه‌ای برای کل ویکی خود ایجاد کنید و از بروز خطا جلوگیری کنید. با درک ساختار و نحوه استفاده از این قالب، می‌توانید به راحتی آن را سفارشی‌سازی کرده و با نیازهای خاص خود تطبیق دهید.

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان

مقدمه

یادگیری ماشین (Machine Learning) به سرعت در حال تبدیل شدن به بخشی جدایی‌ناپذیر از زندگی روزمره ماست، از سیستم‌های توصیه‌گر گرفته تا تشخیص تقلب و حتی تصمیم‌گیری‌های قضایی. با این حال، این سیستم‌ها می‌توانند به‌طور ناخواسته تبعیض‌هایی را بازتولید و حتی تشدید کنند که در داده‌های آموزشی وجود دارند. این تبعیض‌ها می‌توانند اثرات منفی قابل‌توجهی بر گروه‌های خاصی از افراد داشته باشند. برای مقابله با این چالش، ابزارها و تکنیک‌هایی برای ارزیابی و کاهش تبعیض در یادگیری ماشین مورد نیاز است. Fairlearn، یک کتابخانه متن‌باز پایتون که توسط مایکروسافت توسعه داده شده، به عنوان یکی از پیشروترین راهکارها در این زمینه شناخته می‌شود. این مقاله به معرفی Fairlearn، مفاهیم کلیدی مربوط به انصاف، روش‌های ارزیابی و تکنیک‌های کاهش تبعیض با استفاده از این کتابخانه می‌پردازد.

مفاهیم کلیدی انصاف در یادگیری ماشین

قبل از ورود به Fairlearn، درک مفاهیم اساسی انصاف در یادگیری ماشین ضروری است. انصاف یک مفهوم مطلق نیست و تعاریف مختلفی بر اساس زمینه و اهداف مورد نظر وجود دارد. برخی از مهم‌ترین معیارهای انصاف عبارتند از:

• **برابری فرصت (Equal Opportunity):** این معیار بر برابری نرخ مثبت واقعی (True Positive Rate) برای گروه‌های مختلف تاکید دارد. به عبارت دیگر، افراد واجد شرایط (مثلاً دریافت وام) باید شانس یکسانی برای تشخیص به عنوان واجد شرایط داشته باشند، صرف نظر از عضویت در گروه خاصی.
• **برابری احتمال (Equal Probability):** این معیار بر برابری نرخ پیش‌بینی مثبت (Positive Predictive Value) برای گروه‌های مختلف تاکید دارد. به عبارت دیگر، اگر یک مدل پیش‌بینی مثبتی انجام دهد، احتمال اینکه این پیش‌بینی صحیح باشد باید برای همه گروه‌ها یکسان باشد.
• **برابری دقت (Equal Accuracy):** این معیار بر برابری دقت کلی مدل برای گروه‌های مختلف تاکید دارد. اگرچه ساده است، اما اغلب به دلیل تفاوت در توزیع داده‌ها برای گروه‌های مختلف، به تنهایی کافی نیست.
• **دوری از تاثیر نامتناسب (Disparate Impact):** این معیار بر نسبت افراد واجد شرایط در یک گروه خاص نسبت به گروه مرجع تمرکز دارد. هدف این است که اطمینان حاصل شود که مدل باعث ایجاد تاثیرات نامتناسب بر گروه‌های خاص نمی‌شود.

انتخاب معیار مناسب انصاف بستگی به کاربرد خاص و ملاحظات اخلاقی دارد. Fairlearn به شما امکان می‌دهد تا این معیارها را ارزیابی کرده و تکنیک‌های مختلفی را برای کاهش تبعیض بر اساس معیار انتخابی خود به کار بگیرید. یادگیری ماشین اخلاقی یکی از جنبه‌های مهم در این حوزه است.

معرفی کتابخانه Fairlearn

Fairlearn یک کتابخانه پایتون است که به شما امکان می‌دهد تا:

• **ارزیابی انصاف مدل:** با استفاده از معیارهای مختلف، میزان تبعیض در مدل‌های یادگیری ماشین را اندازه‌گیری کنید.
• **کاهش تبعیض:** تکنیک‌های مختلفی را برای کاهش تبعیض در مدل‌ها اعمال کنید، مانند پیش‌پردازش داده‌ها، پردازش در حین آموزش و پس‌پردازش مدل.
• **تجزیه و تحلیل تاثیرات:** تاثیرات اعمال تکنیک‌های کاهش تبعیض را بر عملکرد کلی مدل و همچنین بر معیارهای انصاف ارزیابی کنید.

Fairlearn با کتابخانه‌های محبوب یادگیری ماشین مانند Scikit-learn، TensorFlow و PyTorch به خوبی یکپارچه شده است. این کتابخانه به شما امکان می‌دهد تا به راحتی مدل‌های موجود خود را ارزیابی و بهبود بخشید.

ارزیابی انصاف با Fairlearn

Fairlearn ابزارهای مختلفی برای ارزیابی انصاف مدل ارائه می‌دهد. یکی از مهم‌ترین ابزارها، کلاس `Fairlearn.metrics` است که مجموعه‌ای از معیارهای انصاف را پیاده‌سازی می‌کند. برای استفاده از این کلاس، ابتدا باید داده‌ها و پیش‌بینی‌های مدل را به فرمت مناسب درآورید. سپس می‌توانید معیار انصاف مورد نظر خود را محاسبه کنید.

مثال:

```python import fairlearn.metrics as flm from sklearn.metrics import accuracy_score

1. فرض کنید y_true مقادیر واقعی و y_pred پیش‌بینی‌های مدل هستند
2. و sensitive_features ویژگی‌های حساس (مانند جنسیت یا نژاد) هستند

accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred) print(f"Accuracy: {accuracy}")

1. محاسبه برابری فرصت

equal_opportunity = flm.equal_opportunity(y_true, y_pred, sensitive_features) print(f"Equal Opportunity: {equal_opportunity}")

1. محاسبه دوری از تاثیر نامتناسب

disparate_impact = flm.disparate_impact(y_true, y_pred, sensitive_features) print(f"Disparate Impact: {disparate_impact}") ```

این کد نمونه نحوه محاسبه دقت و دو معیار انصاف (برابری فرصت و دوری از تاثیر نامتناسب) را نشان می‌دهد. Fairlearn معیارهای انصاف دیگری را نیز ارائه می‌دهد که می‌توانید بر اساس نیاز خود از آنها استفاده کنید.

تکنیک‌های کاهش تبعیض با Fairlearn

Fairlearn تکنیک‌های مختلفی را برای کاهش تبعیض در مدل‌های یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. این تکنیک‌ها را می‌توان به سه دسته اصلی تقسیم کرد:

• **پیش‌پردازش داده‌ها:** این تکنیک‌ها با تغییر داده‌های آموزشی، تلاش می‌کنند تا تبعیض‌های موجود در داده‌ها را کاهش دهند. یکی از رایج‌ترین تکنیک‌ها، نمونه‌برداری مجدد (Resampling) است که شامل افزایش نمونه‌های گروه اقلیت یا کاهش نمونه‌های گروه اکثریت است. Fairlearn ابزارهایی برای انجام نمونه‌برداری مجدد و سایر تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها ارائه می‌دهد.
• **پردازش در حین آموزش:** این تکنیک‌ها با تغییر الگوریتم یادگیری ماشین، تلاش می‌کنند تا مدل‌هایی را آموزش دهند که کمتر تبعیض‌آمیز باشند. یکی از تکنیک‌ها، تنظیم مجازات (Regularization) است که به مدل جریمه اعمال می‌کند اگر پیش‌بینی‌های آن برای گروه‌های مختلف متفاوت باشد. Fairlearn از طریق ادغام با کتابخانه‌هایی مانند Scikit-learn، امکان استفاده از این تکنیک‌ها را فراهم می‌کند.
• **پس‌پردازش مدل:** این تکنیک‌ها با تغییر پیش‌بینی‌های مدل پس از آموزش، تلاش می‌کنند تا تبعیض‌های موجود در مدل را کاهش دهند. یکی از تکنیک‌ها، تنظیم آستانه (Threshold Adjustment) است که شامل تنظیم آستانه تصمیم‌گیری برای گروه‌های مختلف است. Fairlearn ابزارهایی برای انجام تنظیم آستانه و سایر تکنیک‌های پس‌پردازش مدل ارائه می‌دهد.

مثال عملی: کاهش تبعیض با استفاده از پس‌پردازش مدل

فرض کنید یک مدل یادگیری ماشین برای پیش‌بینی اعتبارسنجی وام (Loan Approval) آموزش داده‌اید. پس از ارزیابی مدل با استفاده از Fairlearn، متوجه شده‌اید که مدل در برابر گروهی خاص از افراد تبعیض قائل می‌شود. در این حالت، می‌توانید از تکنیک پس‌پردازش مدل برای کاهش تبعیض استفاده کنید.

```python from fairlearn.postprocessing import ThresholdOptimizer

1. فرض کنید y_true مقادیر واقعی، y_pred پیش‌بینی‌های مدل و sensitive_features ویژگی‌های حساس هستند

threshold_optimizer = ThresholdOptimizer(

   sensitive_features=sensitive_features,
   metrics=flm.equal_opportunity

)

1. بهینه‌سازی آستانه برای دستیابی به برابری فرصت

thresholds = threshold_optimizer.fit(y_true, y_pred)

1. اعمال آستانه‌های بهینه‌سازی شده بر روی پیش‌بینی‌های مدل

y_pred_optimized = y_pred > thresholds ```

این کد نمونه نحوه استفاده از کلاس `ThresholdOptimizer` برای بهینه‌سازی آستانه تصمیم‌گیری به منظور دستیابی به برابری فرصت را نشان می‌دهد.

ملاحظات مهم در استفاده از Fairlearn

• **تعریف ویژگی‌های حساس:** انتخاب ویژگی‌های حساس مناسب بسیار مهم است. این ویژگی‌ها باید به طور دقیق و بدون سوگیری تعریف شوند.
• **انتخاب معیار انصاف:** انتخاب معیار انصاف مناسب بستگی به کاربرد خاص و ملاحظات اخلاقی دارد.
• **تاثیر بر عملکرد کلی:** کاهش تبعیض ممکن است منجر به کاهش عملکرد کلی مدل شود. باید تعادلی بین انصاف و عملکرد برقرار کرد.
• **شفافیت و توضیح‌پذیری:** مهم است که فرآیند ارزیابی و کاهش تبعیض را به طور شفاف و قابل توضیح ارائه دهید. توضیح‌پذیری مدل در این زمینه بسیار مهم است.

منابع تکمیلی

• وب‌سایت Fairlearn: [1](https://fairlearn.org/)
• مستندات Fairlearn: [2](https://fairlearn.org/doc/)
• مقالات تحقیقاتی در مورد Fairlearn: جستجو در Google Scholar

پیوند به موضوعات مرتبط

یادگیری ماشین، یادگیری نظارت‌شده، داده‌کاوی، داده‌های بزرگ، هوش مصنوعی، اخلاق در هوش مصنوعی، حریم خصوصی داده‌ها، امنیت داده‌ها، تصمیم‌گیری خودکار، الگوریتم‌ها، شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم، رگرسیون لجستیک، خوشه‌بندی، کاهش ابعاد، پیش‌پردازش داده‌ها، اعتبارسنجی مدل، ارزیابی مدل، بهینه‌سازی مدل، توضیح‌پذیری مدل

پیوند به استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

میانگین متحرک، شاخص قدرت نسبی (RSI)، MACD، باندهای بولینگر، تحلیل فیبوناچی، الگوهای کندل‌استیک، حجم معاملات، میانگین حجم معاملات، اندیکاتورهای مومنتوم، تحلیل روند، تحلیل نوسانات، مدیریت ریسک، تنظیم اندازه موقعیت، تنوع‌بخشی سبد سهام، بازارهای مالی

مقدمه

الگوی "پایان مقاله" (Template:پایان مقاله) یک الگو در سیستم مدیریت محتوای MediaWiki است که برای استانداردسازی و یکنواخت‌سازی بخش پایانی مقالات در یک ویکی استفاده می‌شود. این الگو معمولاً شامل اطلاعاتی مانند مجوز، دسته‌بندی‌ها، پیوند به رده‌های مرتبط، پیوندهای خارجی، و سایر اطلاعات تکمیلی است که در پایان یک مقاله قرار می‌گیرند. استفاده از این الگو به حفظ یکپارچگی ظاهری و ساختاری در سراسر سایت ویکی کمک می‌کند و همچنین فرآیند ویرایش و نگهداری مقالات را ساده‌تر می‌سازد.

اهمیت استفاده از الگوهای پایانی مقاله

استفاده از الگوهای پایانی مقاله مزایای متعددی دارد:

• استانداردسازی: ایجاد یک قالب یکنواخت برای پایان تمام مقالات.
• سادگی ویرایش: به‌جای تکرار اطلاعات در هر مقاله، می‌توان آن‌ها را در الگو تعریف کرد و در صورت نیاز به تغییر، تنها الگو را ویرایش کرد.
• سازماندهی: کمک به سازماندهی اطلاعات مرتبط با مقالات، مانند دسته‌بندی‌ها و پیوندهای خارجی.
• سهولت نگهداری: نگهداری و به‌روزرسانی اطلاعات پایانی مقالات به صورت متمرکز.
• بهبود دسترسی‌پذیری: اطمینان از اینکه اطلاعات مهم مانند مجوزها و دسته‌بندی‌ها به راحتی در دسترس کاربران قرار دارند.

ساختار الگو Template:پایان مقاله

ساختار یک الگوی پایانی مقاله می‌تواند بسته به نیازهای خاص ویکی متفاوت باشد، اما به طور معمول شامل بخش‌های زیر است:

• مجوز: مشخص کردن مجوزی که محتوای مقاله تحت آن منتشر شده است (مانند مجوز کریتیو کامنز با نام تجاری).
• دسته‌بندی‌ها: افزودن مقاله به دسته‌بندی‌های مرتبط. این کار به کاربران کمک می‌کند تا مقالات مشابه را به راحتی پیدا کنند.
• پیوندهای خارجی: پیوند به منابع خارجی مرتبط با موضوع مقاله.
• پیوندهای داخلی: پیوند به سایر مقالات مرتبط در ویکی.
• اطلاعات تکمیلی: شامل اطلاعاتی مانند تاریخ ایجاد یا آخرین ویرایش مقاله، نویسندگان، یا سایر اطلاعات مرتبط.

نحوه استفاده از الگو Template:پایان مقاله

برای استفاده از الگو Template:پایان مقاله در یک مقاله، کافی است کد زیر را در انتهای مقاله اضافه کنید:

=

عبارت `` اطمینان می‌دهد که محتوای الگو فقط در هنگام نمایش مقاله گنجانده شود و در هنگام ویرایش مقاله نمایش داده نشود.

سفارشی‌سازی الگو Template:پایان مقاله

الگوی Template:پایان مقاله را می‌توان سفارشی‌سازی کرد تا نیازهای خاص یک ویکی را برآورده کند. برای این کار، باید کد الگو را ویرایش کرد. برای مثال، می‌توان پارامترهایی را به الگو اضافه کرد تا امکان تعیین دسته‌بندی‌ها، پیوندهای خارجی، یا سایر اطلاعات به صورت پویا وجود داشته باشد.

پارامترها

الگوها می‌توانند پارامترهایی داشته باشند که به شما امکان می‌دهند اطلاعات مختلفی را به الگو ارسال کنید. به عنوان مثال، می‌توانید پارامتری به نام "دسته‌بندی" به الگو اضافه کنید تا بتوانید دسته‌بندی مورد نظر را به عنوان یک پارامتر به الگو ارسال کنید.

مثال

فرض کنید می‌خواهید الگویی ایجاد کنید که دسته‌بندی مقاله را به عنوان یک پارامتر دریافت کند. کد الگو می‌تواند به صورت زیر باشد:

=

[[Category:]]

=

در این مثال، پارامتر "دسته‌بندی" به صورت پیش‌فرض خالی است. اگر هنگام استفاده از الگو، پارامتر "دسته‌بندی" را مشخص نکنید، هیچ دسته‌بندی به مقاله اضافه نمی‌شود. اما اگر پارامتر "دسته‌بندی" را مشخص کنید، مقاله به دسته‌بندی مشخص شده اضافه می‌شود.

مثال عملی: الگوی پایانی مقاله سفارشی

فرض کنید می‌خواهید یک الگوی پایانی مقاله سفارشی ایجاد کنید که شامل اطلاعات زیر باشد:

• مجوز: مجوز کریتیو کامنز با نام تجاری
• دسته‌بندی: پارامتر
• پیوند به صفحه بحث: پیوندی به صفحه بحث مقاله

کد الگو می‌تواند به صورت زیر باشد:

=

• • مجوز:** این مقاله تحت مجوز کریتیو کامنز با نام تجاری منتشر شده است.

[[Category:]]

• • صفحه بحث:** [[:{Fairlearn|بحث]]

=

در این مثال:

• `` به فضای نام مقاله اشاره دارد.
• `Fairlearn` به نام مقاله اشاره دارد.
• `` پارامتری است که دسته‌بندی مقاله را دریافت می‌کند. اگر پارامتر مشخص نشود، الگو هیچ دسته‌بندی‌ای را اضافه نمی‌کند.

نکات مهم در طراحی الگوهای پایانی مقاله

• خوانایی: کد الگو باید خوانا و قابل فهم باشد تا سایر ویرایشگران بتوانند آن را به راحتی ویرایش کنند.
• انعطاف‌پذیری: الگو باید انعطاف‌پذیر باشد تا بتوان آن را در انواع مختلف مقالات استفاده کرد.
• سازگاری: الگو باید با سایر الگوها و ویژگی‌های ویکی سازگار باشد.
• مستندسازی: الگو باید به خوبی مستندسازی شود تا کاربران بدانند چگونه از آن استفاده کنند.

استراتژی‌های مرتبط با استفاده از الگوها

• استفاده از الگوهای تودرتو: می‌توانید الگوهای دیگری را درون الگو Template:پایان مقاله فراخوانی کنید تا قابلیت‌های آن را افزایش دهید.
• استفاده از شرایط: می‌توانید از عبارات شرطی در الگو استفاده کنید تا محتوای الگو را بر اساس شرایط خاص تغییر دهید. (به عنوان مثال، نمایش اطلاعات مختلف بر اساس نوع مقاله)
• استفاده از توابع تجزیه کننده: می‌توانید از توابع تجزیه کننده MediaWiki برای پردازش داده‌ها و تولید محتوای پویا استفاده کنید.

تحلیل تکنیکال و بهینه‌سازی الگو

• اندازه الگو: الگوهای بزرگ می‌توانند بارگذاری صفحات را کند کنند. سعی کنید الگوها را تا حد امکان کوچک نگه دارید.
• استفاده از متغیرها: از متغیرها برای ذخیره مقادیر تکراری استفاده کنید تا حجم کد الگو را کاهش دهید.
• بهینه‌سازی پرس و جوها: اگر الگو از پرس و جوها برای دریافت داده‌ها استفاده می‌کند، مطمئن شوید که پرس و جوها بهینه هستند.

تحلیل حجم معاملات (در زمینه ویرایش الگو)

تحلیل حجم معاملات در اینجا به معنای بررسی تعداد دفعاتی است که یک الگو در مقالات مختلف استفاده شده است. این اطلاعات می‌تواند به شما کمک کند تا:

• اهمیت الگو را ارزیابی کنید: الگوهایی که به طور گسترده استفاده می‌شوند، احتمالاً مهم‌تر هستند و باید با دقت بیشتری نگهداری شوند.
• تاثیر تغییرات را ارزیابی کنید: قبل از اعمال تغییرات در یک الگو، بررسی کنید که چه تعداد مقاله از آن استفاده می‌کنند. این به شما کمک می‌کند تا تاثیر تغییرات را بر مقالات دیگر ارزیابی کنید.
• شناسایی الگوهای منسوخ شده: الگوهایی که دیگر استفاده نمی‌شوند، می‌توانند حذف شوند.

پیوندها به موضوعات مرتبط

• MediaWiki: سیستم مدیریت محتوای ویکی.
• ویکی‌پدیا: یک نمونه معروف از ویکی.
• مجوز کریتیو کامنز: یک نوع مجوز محتوای آزاد.
• [[دسته‌بندی (ویکی)]: نحوه سازماندهی مقالات در ویکی.
• [[صفحه بحث (ویکی)]: مکانی برای بحث در مورد محتوای مقاله.
• [[فضای نام (ویکی)]: سازماندهی محتوای ویکی به بخش‌های مختلف.
• [[متغیر (برنامه‌نویسی)]: استفاده از متغیرها در کد الگو.
• [[تابع تجزیه کننده (MediaWiki)]: توابعی برای پردازش داده‌ها در MediaWiki.
• [[الگو (ویکی)]: توضیح کلی درباره الگوها در ویکی.
• [[راهنمای الگوها (MediaWiki)]: راهنمای رسمی MediaWiki درباره الگوها.
• HTML: برای درک بهتر ساختار الگوها.
• CSS: برای درک بهتر استایل‌دهی الگوها.
• JavaScript: برای درک بهتر تعاملات الگوها.
• ویرایشگر ویکی: ابزاری برای ویرایش مقالات و الگوها.
• [[تاریخچه ویرایش (ویکی)]: بررسی تغییرات ایجاد شده در مقالات و الگوها.

پیوندها به استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

• مدیریت دانش: الگوها به عنوان ابزاری برای مدیریت دانش در سازمان‌ها.
• طراحی رابط کاربری: طراحی الگوهای کاربرپسند.
• بهینه‌سازی عملکرد وب‌سایت: بهینه‌سازی الگوها برای بهبود عملکرد وب‌سایت.
• آزمون A/B: آزمایش الگوهای مختلف برای یافتن بهترین گزینه.
• تحلیل داده‌ها: تحلیل داده‌های مربوط به استفاده از الگوها.
• بازاریابی محتوا: استفاده از الگوها برای ایجاد محتوای جذاب و بهینه.
• تحلیل ریسک: شناسایی و ارزیابی ریسک‌های مرتبط با استفاده از الگوها.
• مدیریت پیکربندی: مدیریت نسخه‌های مختلف الگوها.
• کنترل نسخه: استفاده از سیستم‌های کنترل نسخه برای مدیریت الگوها.
• معماری اطلاعات: طراحی ساختار اطلاعات در ویکی.
• [[تجربه کاربری (UX)]: اطمینان از اینکه الگوها تجربه کاربری خوبی را ارائه می‌دهند.
• تحلیل رقبا: بررسی الگوهای استفاده شده در سایر ویکی‌ها.
• مدیریت پروژه: برنامه‌ریزی و اجرای پروژه‌های مرتبط با الگوها.
• تحلیل ROI: ارزیابی بازگشت سرمایه (ROI) استفاده از الگوها.
• تحلیل هزینه-فایده: ارزیابی هزینه و فایده استفاده از الگوها.

توضیح: این دسته‌بندی مقالاتی را شامل می‌شود که درباره الگوهای پایانی مقالات در ویکی‌ها بحث می‌کنند.

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان