Support Vector Machines (SVM)

ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines)

مقدمه

ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که هم در مسائل دسته‌بندی و هم در مسائل رگرسیون کاربرد دارد. SVM به ویژه در مواردی که ابعاد داده‌ها زیاد باشد و داده‌ها غیرخطی باشند، عملکرد بسیار خوبی از خود نشان می‌دهد. این الگوریتم بر اساس یافتن یک ابرصفحه (Hyperplane) بهینه عمل می‌کند که داده‌ها را به بهترین شکل ممکن به دو یا چند دسته تقسیم می‌کند. در این مقاله، به بررسی عمیق و گام‌به‌گام مفاهیم، اصول و کاربردهای SVM خواهیم پرداخت، با تاکید بر جنبه‌های دوحالته (Binary Classification) که اغلب در تحلیل‌های مالی و معاملاتی کاربرد دارند.

اصول اولیه

• ابرصفحه (Hyperplane)*: در فضای n بعدی، یک ابرصفحه یک فضای (n-1) بعدی است که داده‌ها را به دو بخش تقسیم می‌کند. در یک فضای دوبعدی، ابرصفحه یک خط است و در یک فضای سه‌بعدی، یک صفحه است. هدف SVM یافتن ابرصفحه‌ای است که این دو بخش را با بیشترین فاصله جدا کند.

• بردار پشتیبان (Support Vector)*: بردار پشتیبان به داده‌هایی گفته می‌شود که در نزدیک‌ترین فاصله به ابرصفحه قرار دارند. این بردارها نقش کلیدی در تعیین موقعیت و جهت ابرصفحه دارند. تغییر موقعیت این بردارها باعث تغییر موقعیت ابرصفحه می‌شود، در حالی که تغییر موقعیت سایر داده‌ها تاثیری در ابرصفحه نخواهد داشت.

• حاشیه (Margin)*: حاشیه به فاصله بین ابرصفحه و نزدیک‌ترین بردار پشتیبان از هر دو دسته گفته می‌شود. SVM تلاش می‌کند تا حاشیه را ماکزیمم کند، زیرا هرچه حاشیه بزرگتر باشد، مدل توانایی تعمیم بهتری به داده‌های جدید خواهد داشت.

• دسته‌بندی خطی (Linear Classification)*: SVM در ابتدا برای مسائل دسته‌بندی خطی طراحی شد. در این حالت، داده‌ها را می‌توان با یک ابرصفحه خطی به دو دسته تقسیم کرد.

• دسته‌بندی غیرخطی (Non-linear Classification)*: در بسیاری از موارد، داده‌ها به صورت خطی قابل جداسازی نیستند. در این حالت، SVM از یک ترفند به نام هسته (Kernel) برای تبدیل داده‌ها به یک فضای با ابعاد بالاتر استفاده می‌کند، جایی که داده‌ها به صورت خطی قابل جداسازی هستند.

هسته‌ها (Kernels)

هسته‌ها نقش مهمی در عملکرد SVM دارند. آنها به الگوریتم اجازه می‌دهند تا با داده‌های غیرخطی به طور موثری کار کند. برخی از هسته‌های رایج عبارتند از:

• هسته خطی (Linear Kernel)*: ساده‌ترین نوع هسته است و برای داده‌های خطی قابل جداسازی مناسب است.
• هسته چندجمله‌ای (Polynomial Kernel)*: این هسته یک چندجمله‌ای درجه n را به عنوان تابع کرنل استفاده می‌کند.
• هسته شعاعی (Radial Basis Function - RBF Kernel)*: یکی از محبوب‌ترین هسته‌ها است و برای داده‌های غیرخطی بسیار مناسب است. این هسته بر اساس فاصله بین داده‌ها کار می‌کند.
• هسته سیگموئید (Sigmoid Kernel)*: این هسته شبیه به شبکه عصبی مصنوعی است.

انتخاب هسته مناسب بستگی به ویژگی‌های داده‌ها دارد. برای انتخاب بهترین هسته، معمولاً از روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) استفاده می‌شود.

فرمول‌بندی ریاضی

هدف SVM یافتن یک ابرصفحه با معادله زیر است:

w ⋅ x + b = 0

که در آن:

• w بردار وزن است که جهت ابرصفحه را تعیین می‌کند.
• x بردار ویژگی است که نشان‌دهنده یک نقطه داده است.
• b یک مقدار ثابت است که موقعیت ابرصفحه را تنظیم می‌کند.

SVM تلاش می‌کند تا مقادیر w و b را طوری پیدا کند که حاشیه ماکزیمم شود. این کار با حل یک مسئله بهینه‌سازی انجام می‌شود.

پارامترهای SVM

SVM دارای چندین پارامتر است که باید تنظیم شوند تا عملکرد مدل بهینه شود. برخی از این پارامترها عبارتند از:

• C (پارامتر تنظیم‌کننده): این پارامتر میزان جریمه برای طبقه‌بندی اشتباه داده‌ها را تعیین می‌کند. مقدار بزرگتر C به معنای جریمه بیشتر برای طبقه‌بندی اشتباه است و ممکن است منجر به یک مدل پیچیده‌تر شود.
• γ (گاما): این پارامتر برای هسته RBF استفاده می‌شود و میزان تاثیر هر نقطه داده بر روی مدل را تعیین می‌کند. مقدار بزرگتر γ به معنای تاثیر بیشتر هر نقطه داده است و ممکن است منجر به یک مدل پیچیده‌تر شود.
• kernel (نوع هسته): انتخاب نوع هسته مناسب برای داده‌ها بسیار مهم است.

تنظیم این پارامترها معمولاً با استفاده از روش‌های جستجوی شبکه (Grid Search) یا بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization) انجام می‌شود.

SVM در مسائل دوحالته (Binary Classification)

همانطور که اشاره شد، SVM به طور خاص در مسائل دوحالته بسیار کارآمد است. به عنوان مثال، در تحلیل‌های مالی، می‌توان از SVM برای پیش‌بینی اینکه آیا یک سهم در آینده افزایش قیمت خواهد داشت یا کاهش، استفاده کرد. در این حالت، داده‌های آموزشی شامل ویژگی‌های مختلف سهم مانند میانگین متحرک (Moving Average)، شاخص قدرت نسبی (Relative Strength Index - RSI)، باندهای بولینگر (Bollinger Bands)، حجم معاملات (Volume) و سایر اندیکاتورهای تکنیکی هستند. هدف SVM این است که با استفاده از این ویژگی‌ها، سهم‌ها را به دو دسته "افزایش قیمت" و "کاهش قیمت" تقسیم کند.

• استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر SVM*:

• **سیگنال‌های خرید و فروش**: SVM می‌تواند سیگنال‌های خرید و فروش تولید کند. به عنوان مثال، اگر SVM پیش‌بینی کند که قیمت یک سهم افزایش خواهد یافت، یک سیگنال خرید صادر می‌شود و بالعکس.
• **مدیریت ریسک**: SVM می‌تواند برای ارزیابی ریسک معاملات استفاده شود. با تخمین احتمال افزایش یا کاهش قیمت، می‌توان استراتژی‌های مدیریت ریسک مناسب را اتخاذ کرد.
• **بهینه‌سازی پورتفولیو**: SVM می‌تواند برای بهینه‌سازی پورتفولیو سهام استفاده شود. با پیش‌بینی عملکرد سهام مختلف، می‌توان پورتفولیو را طوری تنظیم کرد که بازدهی حداکثری را داشته باشد.

• تحلیل تکنیکال و SVM*: SVM می‌تواند با ترکیب تحلیل تکنیکال و یادگیری ماشین، نتایج دقیق‌تری ارائه دهد. به عنوان مثال، می‌توان از SVM برای شناسایی الگوهای نموداری مانند سر و شانه (Head and Shoulders) یا دوقلو (Double Top/Bottom) استفاده کرد.

• تحلیل حجم معاملات و SVM*: حجم معاملات یکی از مهم‌ترین شاخص‌های تحلیل تکنیکال است. SVM می‌تواند برای تحلیل حجم معاملات و شناسایی الگوهای غیرعادی در حجم استفاده شود.

SVM در مقایسه با سایر الگوریتم‌ها

• **درخت تصمیم (Decision Tree)**: SVM معمولاً در داده‌های با ابعاد بالا بهتر از درخت تصمیم عمل می‌کند.
• **رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)**: SVM می‌تواند در مسائل غیرخطی عملکرد بهتری نسبت به رگرسیون لجستیک داشته باشد.
• **شبکه‌های عصبی (Neural Networks)**: SVM معمولاً به داده‌های آموزشی کمتری نیاز دارد و کمتر مستعد بیش‌برازش (Overfitting) است. با این حال، شبکه‌های عصبی می‌توانند در مسائل بسیار پیچیده عملکرد بهتری داشته باشند.
• **K-نزدیک‌ترین همسایه (K-Nearest Neighbors - KNN)**: SVM معمولاً سریع‌تر از KNN است، به ویژه در داده‌های با ابعاد بالا.

چالش‌ها و محدودیت‌ها

• **پیچیدگی محاسباتی**: آموزش SVM می‌تواند در داده‌های بزرگ پیچیده و زمان‌بر باشد.
• **انتخاب پارامترها**: تنظیم پارامترهای SVM می‌تواند دشوار باشد و نیاز به تجربه و دانش دارد.
• **تفسیرپذیری**: مدل‌های SVM معمولاً نسبت به سایر مدل‌ها مانند درخت تصمیم کمتر قابل تفسیر هستند.

ابزارها و کتابخانه‌ها

• **Scikit-learn**: یک کتابخانه پایتون محبوب برای یادگیری ماشین که شامل پیاده‌سازی SVM است.
• **LibSVM**: یک کتابخانه C++ برای SVM که به طور گسترده استفاده می‌شود.
• **e1071**: یک بسته R که شامل پیاده‌سازی SVM است.

نتیجه‌گیری

ماشین‌های بردار پشتیبان یک الگوریتم قدرتمند و انعطاف‌پذیر برای مسائل دسته‌بندی و رگرسیون است. با استفاده از هسته‌ها، SVM می‌تواند با داده‌های غیرخطی به طور موثری کار کند. در مسائل دوحالته، SVM می‌تواند برای پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها با دقت بالایی استفاده شود. با این حال، تنظیم پارامترها و پیچیدگی محاسباتی می‌تواند چالش‌هایی را ایجاد کند. با استفاده از ابزارها و کتابخانه‌های موجود، می‌توان به راحتی SVM را پیاده‌سازی و در کاربردهای مختلف استفاده کرد. استفاده از SVM در ترکیب با تحلیل‌های تکنیکال و حجم معاملات می‌تواند به بهبود قابل توجهی در استراتژی‌های معاملاتی منجر شود.

تحلیل سری زمانی، پیش‌بینی قیمت سهام، مدل‌سازی مالی، یادگیری تقویتی در معاملات، بازارهای مالی، تحلیل بنیادی، شاخص‌های مالی، مدیریت پورتفولیو، ریسک در بازارهای مالی، تحلیل احساسات بازار، استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی، تریدینگ سیستم، بک تست، بهینه‌سازی سبد سهام، مدیریت دارایی

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