عرض مصدر NumPy array

## NumPy Array: دليل شامل للمبتدئين مع تطبيقات في تحليل أسواق العملات المشفرة

'''مقدمة'''

في عالم تحليل أسواق العملات المشفرة، خاصة عند التعامل مع [[العقود المستقبلية للعملات المشفرة]]، تعتبر القدرة على معالجة البيانات بكفاءة أمرًا بالغ الأهمية.  البيانات المالية، مثل أسعار الصرف، أحجام التداول، ومؤشرات [[التحليل الفني]]، غالبًا ما تكون ضخمة ومعقدة. هنا يأتي دور مكتبة NumPy في Python - أداة قوية لتخزين ومعالجة هذه البيانات بشكل فعال. هذه المقالة موجهة للمبتدئين وتهدف إلى تقديم فهم شامل لـ NumPy arrays، مع التركيز على تطبيقاتها العملية في تحليل أسواق العملات المشفرة.

'''ما هو NumPy؟'''

NumPy (Numerical Python) هي مكتبة Python أساسية للحوسبة العلمية.  توفر NumPy أساسًا للعديد من المكتبات الأخرى المستخدمة في تحليل البيانات، مثل [[Pandas]] و [[Matplotlib]].  اللبنة الأساسية في NumPy هي الـ ''array'' (المصفوفة)، وهي هيكل بيانات متعدد الأبعاد يمكنه تخزين مجموعة من العناصر من نفس النوع.

'''لماذا نستخدم NumPy Arrays؟'''

قبل NumPy، كان التعامل مع البيانات الرقمية في Python يتم باستخدام القوائم (Lists). ومع ذلك، فإن القوائم لها بعض القيود:

*   **الكفاءة:** القوائم Python مرنة للغاية، حيث يمكنها تخزين عناصر من أنواع مختلفة.  هذه المرونة تأتي على حساب الكفاءة، خاصة عند إجراء عمليات رياضية على كميات كبيرة من البيانات.
*   **العمليات الرياضية:**  إجراء عمليات رياضية على القوائم يتطلب عادةً حلقات (loops)، مما يبطئ العملية بشكل كبير.
*   **استهلاك الذاكرة:**  القوائم تستهلك ذاكرة أكبر من NumPy arrays لنفس كمية البيانات.

NumPy arrays تتغلب على هذه القيود:

*   **الكفاءة:**  NumPy arrays تخزن عناصر من نفس النوع، مما يسمح بتحسين الأداء بشكل كبير.
*   **العمليات المتجهة (Vectorized Operations):**  تمكنك NumPy من إجراء عمليات رياضية على المصفوفات بأكملها دفعة واحدة، دون الحاجة إلى حلقات.  هذا يسمى "العمليات المتجهة" وهو أسرع بكثير.
*   **استهلاك الذاكرة:**  تستهلك NumPy arrays ذاكرة أقل من القوائم.

'''إنشاء NumPy Arrays'''

هناك عدة طرق لإنشاء NumPy arrays:

*   **من قائمة Python:**
    ```python
    import numpy as np

    my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
    my_array = np.array(my_list)
    print(my_array)  # Output: [1 2 3 4 5]
    print(type(my_array)) # Output: <class 'numpy.ndarray'>
    ```
*   **باستخدام دوال NumPy:**
    *   `np.zeros(shape)`:  ينشئ مصفوفة مملوءة بالأصفار.
    *   `np.ones(shape)`:  ينشئ مصفوفة مملوءة بالواحدات.
    *   `np.arange(start, stop, step)`:  ينشئ مصفوفة من الأرقام المتسلسلة.
    *   `np.linspace(start, stop, num)`:  ينشئ مصفوفة من الأرقام المتساوية التباعد بين نقطتين.
    *   `np.random.rand(shape)`:  ينشئ مصفوفة من الأرقام العشوائية بين 0 و 1.

    ```python
    import numpy as np

    zeros_array = np.zeros((2, 3)) # مصفوفة 2x3 مملوءة بالأصفار
    print(zeros_array)

    ones_array = np.ones(5) # مصفوفة تحتوي على 5 واحدات
    print(ones_array)

    arange_array = np.arange(0, 10, 2) # مصفوفة من 0 إلى 10 بزيادة 2
    print(arange_array)

    linspace_array = np.linspace(0, 1, 5) # مصفوفة من 5 أرقام متساوية التباعد بين 0 و 1
    print(linspace_array)

    rand_array = np.random.rand(3, 2) # مصفوفة 3x2 من أرقام عشوائية
    print(rand_array)
    ```

'''خصائص NumPy Arrays'''

*   **`shape`:**  يحدد أبعاد المصفوفة (عدد الصفوف والأعمدة، إلخ).
*   **`dtype`:**  يحدد نوع البيانات المخزنة في المصفوفة (مثل `int64`, `float64`, `bool`).
*   **`ndim`:**  يحدد عدد الأبعاد في المصفوفة.
*   **`size`:**  يحدد العدد الإجمالي للعناصر في المصفوفة.

```python
import numpy as np

my_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(my_array.shape) # Output: (2, 3)
print(my_array.dtype) # Output: int64
print(my_array.ndim)  # Output: 2
print(my_array.size)  # Output: 6
```

'''فهرسة وتقطيع NumPy Arrays'''

يمكن الوصول إلى عناصر NumPy arrays باستخدام الفهرسة والتقطيع:

*   **الفهرسة:**  تشير إلى عنصر واحد في المصفوفة.
*   **التقطيع:**  يستخرج مجموعة من العناصر من المصفوفة.

```python
import numpy as np

my_array = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

print(my_array[0])    # Output: 0 (العنصر الأول)
print(my_array[2:5])  # Output: [2 3 4] (العناصر من الفهرس 2 إلى 4)
print(my_array[:3])   # Output: [0 1 2] (العناصر من البداية إلى الفهرس 2)
print(my_array[5:])   # Output: [5 6 7 8 9] (العناصر من الفهرس 5 إلى النهاية)
print(my_array[::2])  # Output: [0 2 4 6 8] (كل عنصر ثانٍ)

two_d_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(two_d_array[0, 1]) # Output: 2 (العنصر في الصف الأول والعمود الثاني)
print(two_d_array[:2, 1:]) # Output: [[2 3] [5 6]] (تقطيع للصفوف والأعمدة)
```

'''العمليات على NumPy Arrays'''

NumPy تدعم مجموعة واسعة من العمليات الرياضية على المصفوفات:

*   **العمليات الحسابية القياسية:** الجمع (+)، الطرح (-)، الضرب (*)، القسمة (/)، الأس (**).
*   **العمليات الإحصائية:**  المتوسط (`np.mean()`)، الوسيط (`np.median()`)، الانحراف المعياري (`np.std()`)، المجموع (`np.sum()`).
*   **العمليات الخطية الجبرية:**  ضرب المصفوفات (`np.dot()`)، المحدد (`np.linalg.det()`)، معكوس المصفوفة (`np.linalg.inv()`).
*   **العمليات المنطقية:**  أكبر من (>)، أصغر من (<)، يساوي (==)، لا يساوي (!=).

```python
import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])

print(array1 + array2) # Output: [5 7 9]
print(array1 * 2)      # Output: [2 4 6]
print(np.mean(array1)) # Output: 2.0

matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

print(np.dot(matrix1, matrix2)) # Output: [[19 22] [43 50]]
```

'''تطبيقات NumPy في تحليل أسواق العملات المشفرة'''

NumPy هي أداة لا تقدر بثمن لتحليل أسواق العملات المشفرة. إليك بعض الأمثلة:

*   **حساب المؤشرات الفنية:**  يمكن استخدام NumPy لحساب مؤشرات فنية مثل [[المتوسط المتحرك]]، [[مؤشر القوة النسبية (RSI)]]، و [[مؤشر الماكد (MACD)]].
*   **تحليل المخاطر:**  يمكن استخدام NumPy لحساب مقاييس المخاطر مثل [[الانحراف المعياري]] و [[التقلب]].
*   **نمذجة البيانات:**  يمكن استخدام NumPy لإنشاء نماذج إحصائية للتنبؤ بأسعار العملات المشفرة.
*   **اختبار الاستراتيجيات:**  يمكن استخدام NumPy لمحاكاة استراتيجيات التداول وتقييم أدائها. على سبيل المثال، يمكن محاكاة استراتيجية [[المتوسط المتحرك المتقاطع]] باستخدام NumPy.
*   **تحليل حجم التداول:** يمكن استخدام NumPy لتحليل بيانات حجم التداول، مثل حساب [[حجم التداول المتراكم]] و [[حجم التداول الموزع]].
*   **بناء أنظمة التداول الخوارزمية:** NumPy هي أساس العديد من أنظمة التداول الخوارزمية، حيث تسمح بمعالجة البيانات بسرعة واتخاذ قرارات التداول تلقائيًا.  يمكن استخدامها مع مكتبات أخرى مثل [[TA-Lib]] لتحليل متقدم.
*   **تحسين محفظة الأصول:** يمكن استخدام NumPy لتحسين محفظة العملات المشفرة بناءً على معايير المخاطر والعائد.
*   **تحليل الارتباط:** تحديد الارتباط بين العملات المشفرة المختلفة باستخدام NumPy.
*   **تحليل السلاسل الزمنية:**  تطبيق تقنيات تحليل السلاسل الزمنية مثل [[ARIMA]] و [[GARCH]] باستخدام NumPy.
*   **تحليل البيانات الضخمة:** معالجة وتحليل مجموعات بيانات كبيرة من أسعار العملات المشفرة وأحجام التداول باستخدام NumPy.
*   **تنفيذ استراتيجيات [[التداول اللحظي]] (Scalping):**  معالجة البيانات عالية التردد بسرعة باستخدام NumPy.
*   **تطوير استراتيجيات [[المراجحة]] (Arbitrage):**  تحديد فرص المراجحة بين البورصات المختلفة باستخدام NumPy.
*   **تحليل [[أنماط الشموع اليابانية]]**: يمكن استخدام NumPy لتحديد أنماط الشموع اليابانية في بيانات الأسعار.
*   **تنفيذ استراتيجيات [[تداول الاتجاه]] (Trend Following):**  تحديد الاتجاهات في الأسعار باستخدام المتوسطات المتحركة وغيرها من المؤشرات الفنية باستخدام NumPy.
*   **تحليل [[تقلبات السوق]]**:  قياس وتقييم تقلبات السوق باستخدام NumPy.

'''مثال تطبيقي: حساب المتوسط المتحرك'''

```python
import numpy as np

def calculate_moving_average(data, window_size):
  """
  تحسب المتوسط المتحرك لبيانات معينة.

  Args:
    data: مصفوفة NumPy تحتوي على البيانات.
    window_size: حجم النافذة لحساب المتوسط المتحرك.

  Returns:
    مصفوفة NumPy تحتوي على المتوسطات المتحركة.
  """
  if len(data) < window_size:
    return np.array([]) # إرجاع مصفوفة فارغة إذا كانت البيانات أقل من حجم النافذة

  cumulative_sum = np.cumsum(data, dtype=float)
  moving_averages = (cumulative_sum[window_size:] - cumulative_sum[:-window_size]) / window_size
  return moving_averages

# مثال الاستخدام
prices = np.array([10, 12, 15, 14, 16, 18, 20, 19, 21, 22])
window_size = 3
moving_averages = calculate_moving_average(prices, window_size)
print(moving_averages) # Output: [12.33333333 13.66666667 15.         16.         18.         20.        ]
```

'''الخلاصة'''

NumPy هي أداة قوية وضرورية لأي شخص يعمل في مجال تحليل البيانات، وخاصة في أسواق العملات المشفرة.  فهم أساسيات NumPy arrays والعمليات عليها سيساعدك على معالجة البيانات بكفاءة، وبناء نماذج تحليلية قوية، واتخاذ قرارات تداول مستنيرة.  من خلال استكشاف المزيد من وظائف NumPy والجمع بينها وبين مكتبات Python الأخرى، يمكنك فتح آفاق جديدة في تحليل أسواق العملات المشفرة.

[[Category:NumPy]]


== منصات تداول العقود الآجلة الموصى بها ==
{| class="wikitable"
! المنصة
! مميزات العقود الآجلة
! التسجيل
|-
| Binance Futures
| رافعة مالية تصل إلى 125x، عقود USDⓈ-M
| [https://www.binance.com/ar/futures/ref/Z56RU0SP سجّل الآن]
|-
| Bybit Futures
| عقود دائمة عكسية
| [https://partner.bybit.com/b/16906 ابدأ التداول]
|-
| BingX Futures
| التداول بالنسخ
| [https://bingx.com/invite/S1OAPL انضم إلى BingX]
|-
| Bitget Futures
| عقود مضمونة بـ USDT
| [https://partner.bybit.com/bg/7LQJVN افتح حساب]
|-
| BitMEX
| منصة العملات المشفرة، رافعة مالية تصل إلى 100x
| [https://www.bitmex.com/app/register/s96Gq- BitMEX]
|}

=== انضم إلى مجتمعنا ===
اشترك في قناة Telegram [https://t.me/strategybin @strategybin] للحصول على المزيد من المعلومات.
[http://redir.forex.pm/paybis2 أفضل منصات الربح – اشترك الآن].

=== شارك في مجتمعنا ===
اشترك في قناة Telegram [https://t.me/cryptofuturestrading @cryptofuturestrading] للحصول على التحليل، الإشارات المجانية والمزيد!