Matplotlib المتقدم

1. 1. Matplotlib المتقدم: دليل شامل للمحللين الماليين ومتداولي العملات المشفرة

Matplotlib هي مكتبة تصوير بيانات قوية في بايثون، وتعتبر حجر الزاوية في العديد من مشاريع تحليل البيانات والرسوم البيانية في مجال التمويل، وخاصةً في تحليل أسواق العملات المشفرة. بينما يوفر Matplotlib أساسيات إنشاء الرسوم البيانية بشكل سهل، إلا أن إتقان الجوانب المتقدمة منها يفتح آفاقًا واسعة لتحليل البيانات المعقدة بشكل فعال وتقديم رؤى قيمة. هذه المقالة موجهة للمبتدئين الذين يطمحون إلى الارتقاء بمهاراتهم في التصوير البياني لتطبيقات التداول والتحليل المالي.

أساسيات Matplotlib: تذكير سريع

قبل الغوص في الميزات المتقدمة، لنراجع سريعًا بعض الأساسيات:

• **الـ Figure والـ Axes:** الـ Figure هو النافذة أو الصفحة التي تحتوي على الرسم البياني، بينما الـ Axes هو المنطقة داخل الـ Figure التي يتم فيها رسم البيانات.
• **الـ Plotting Functions:** دوال مثل `plot()`, `scatter()`, `bar()`, `hist()` تستخدم لرسم أنواع مختلفة من البيانات.
• **التخصيص:** يمكن تخصيص الرسوم البيانية بشكل كبير من خلال تغيير الألوان، الخطوط، العناوين، التسميات، والوسوم.
• **الـ Styles:** توفر Matplotlib أنماطًا جاهزة لتغيير المظهر العام للرسوم البيانية.

تخصيص الـ Axes بشكل متقدم

الـ Axes هي قلب الرسم البياني، وتتيح لك Matplotlib تحكمًا دقيقًا في خصائصها:

• **الـ Spines:** هي الخطوط التي تحدد حدود الـ Axes. يمكنك تخصيص لونها، سمكها، وحتى إخفاء بعضها.
• **التوسيط (Spine Placement):** يمكنك نقل الـ Spines إلى مواقع مختلفة باستخدام `ax.spines['left'].set_position(('data', 0))` على سبيل المثال، لوضع الـ Spine الأيسر عند القيمة صفر على محور البيانات.
• **الـ Ticks والـ Tick Labels:** يمكنك التحكم في مواقع الـ Ticks (الخطوط الصغيرة على المحاور) وتسمياتها (Labels). هذه الميزة ضرورية لعرض البيانات المالية بشكل واضح، مثل عرض التواريخ أو الأسعار بفاصل زمني محدد.
• **الـ Grid:** إضافة خطوط الشبكة (Grid) يمكن أن يساعد في قراءة القيم من الرسم البياني بسهولة أكبر.
• **الـ Axis Limits:** تحديد الحدود الدنيا والعليا للمحاور باستخدام `ax.set_xlim()` و `ax.set_ylim()`. هذه الخاصية مهمة لعرض نطاقات محددة من البيانات، مثل التركيز على فترة زمنية معينة في التحليل الفني.

أنواع الرسوم البيانية المتقدمة

Matplotlib لا يقتصر على الرسوم البيانية الخطية والشريطية. إليك بعض الأنواع المتقدمة المفيدة في تحليل الأسواق المالية:

• **Candlestick Charts:** رسوم بيانية شمعية تستخدم لعرض أسعار الفتح والإغلاق والأعلى والأدنى للأصول خلال فترة زمنية محددة. هذه الرسوم البيانية شائعة جدًا في تداول العملات المشفرة و تداول الفوركس.
• **Box Plots:** رسوم بيانية صندوقية تعرض توزيع البيانات من خلال إظهار الوسيط، الربع الأول والثالث، والقيم المتطرفة. مفيدة لتحديد التقلبات في أسعار الأصول.
• **Heatmaps:** رسوم بيانية حرارية تستخدم لعرض البيانات ثنائية الأبعاد باستخدام الألوان. يمكن استخدامها لعرض مصفوفة الارتباط بين الأصول المختلفة.
• **Pie Charts:** رسوم بيانية دائرية تستخدم لعرض النسب المئوية لبيانات مختلفة. يمكن استخدامها لعرض توزيع محفظة الاستثمار.
• **3D Plots:** رسوم بيانية ثلاثية الأبعاد يمكن أن تكون مفيدة لتصور البيانات المعقدة.

Subplots: إنشاء رسوم بيانية متعددة في نفس الـ Figure

في كثير من الأحيان، تحتاج إلى عرض عدة رسوم بيانية في نفس الوقت لمقارنة البيانات أو تحليل جوانب مختلفة من نفس الأصل. Matplotlib يوفر طريقة سهلة لإنشاء subplots:

• **`plt.subplots()`:** هذه الدالة تخلق Figure و مجموعة من الـ Axes. يمكنك تحديد عدد الصفوف والأعمدة في الشبكة.
• **`ax.plot()`:** بعد إنشاء الـ Axes، يمكنك استخدام دوال الرسم البياني على كل Axis على حدة.
• **`plt.tight_layout()`:** هذه الدالة تضبط المسافات بين الـ Subplots لضمان عدم تداخلها.

مثال:

```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

1. بيانات افتراضية

x = np.linspace(0, 10, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x)

1. إنشاء Figure و Subplots

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4))

1. الرسم على الـ Subplot الأول

ax1.plot(x, y1, color='blue', label='Sin(x)') ax1.set_title('Sin(x) Plot') ax1.set_xlabel('x') ax1.set_ylabel('y') ax1.legend()

1. الرسم على الـ Subplot الثاني

ax2.plot(x, y2, color='red', label='Cos(x)') ax2.set_title('Cos(x) Plot') ax2.set_xlabel('x') ax2.set_ylabel('y') ax2.legend()

1. ضبط التخطيط

plt.tight_layout() plt.show() ```

استخدام الـ Color Maps

الـ Color Maps هي مجموعات من الألوان التي تستخدم لتمثيل قيم البيانات. يمكن استخدامها في Heatmaps أو في تلوين الرسوم البيانية بناءً على قيم البيانات.

• **`cmap` Parameter:** يمكنك تحديد الـ Color Map باستخدام الـ `cmap` parameter في دوال الرسم البياني.
• **Matplotlib Color Maps:** Matplotlib يوفر مجموعة واسعة من الـ Color Maps، مثل 'viridis', 'plasma', 'inferno', 'magma', 'cividis'.
• **Custom Color Maps:** يمكنك إنشاء الـ Color Maps الخاصة بك باستخدام `matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap`.

إضافة Annotations و Text إلى الرسوم البيانية

لإبراز نقاط معينة في الرسم البياني أو إضافة معلومات إضافية، يمكنك إضافة Annotations و Text:

• **`ax.annotate()`:** تستخدم لإضافة Annotation مع سهم يشير إلى نقطة معينة.
• **`ax.text()`:** تستخدم لإضافة نص في موقع محدد.
• **`ax.title()`:** تستخدم لإضافة عنوان للرسم البياني.
• **`ax.xlabel()` و `ax.ylabel()`:** تستخدم لإضافة تسميات للمحاور.

التفاعل مع الرسوم البيانية (Interactive Plots)

Matplotlib يمكن أن ينتج رسوم بيانية تفاعلية تتيح للمستخدمين التكبير والتصغير والتحريك واستكشاف البيانات بشكل أعمق.

• **`plt.show()`:** لعرض الرسم البياني في نافذة منفصلة.
• **Backend Selection:** يحدد الـ Backend كيف يتم عرض الرسم البياني. بعض الـ Backends تدعم التفاعل بشكل أفضل من غيرها (مثل 'TkAgg' أو 'Qt5Agg').
• **`mplcursors` Library:** مكتبة خارجية توفر أدوات متقدمة للتفاعل مع الرسوم البيانية، مثل عرض معلومات مفصلة عند تمرير الماوس فوق النقاط.

Matplotlib مع مكتبات أخرى

Matplotlib يعمل بشكل جيد مع مكتبات بايثون الأخرى، مما يوسع إمكانياته:

• **Pandas:** يمكن استخدام Pandas DataFrames مباشرةً لإنشاء الرسوم البيانية باستخدام Matplotlib.
• **NumPy:** يوفر NumPy الأدوات اللازمة لمعالجة البيانات العددية التي تستخدم في الرسوم البيانية.
• **Seaborn:** مكتبة تصوير بيانات مبنية على Matplotlib، توفر واجهة أكثر سهولة ومرونة لإنشاء رسوم بيانية إحصائية متقدمة.
• **Scikit-learn:** يمكن استخدام Scikit-learn لتدريب نماذج التعلم الآلي وتصور نتائجها باستخدام Matplotlib.

تطبيقات Matplotlib في تحليل أسواق العملات المشفرة

• **التحليل الفني:** رسم مؤشرات فنية مثل المتوسطات المتحركة (Moving Averages), مؤشر القوة النسبية (Relative Strength Index - RSI), و MACD.
• **تحليل حجم التداول:** تصور حجم التداول لتحديد مستويات الدعم والمقاومة.
• **تصور بيانات دفتر الأوامر (Order Book):** عرض بيانات دفتر الأوامر لتحديد مناطق السيولة.
• **تحليل الارتباط:** استخدام Heatmaps لتحديد الارتباط بين العملات المشفرة المختلفة.
• **تحليل المخاطر:** استخدام Box Plots لتحديد التقلبات في أسعار الأصول.
• **Backtesting:** تصور نتائج استراتيجيات التداول الخلفية.
• **استراتيجيات التداول:** يمكن استخدام الرسوم البيانية لتمثيل أداء استراتيجيات التداول المختلفة، مثل استراتيجية الاختراق.
• **تحديد أنماط الشموع اليابانية:** استخدام Candlestick Charts لتحديد أنماط تداول محتملة مثل الابتلاع الصاعد.
• **تحليل الفجوات السعرية:** تحديد الفجوات السعرية وتأثيرها على حركة السعر.
• **تحليل الموجات:** استخدام الرسوم البيانية لتمثيل نظرية الموجات (Elliott Wave Theory).
• **تحليل فيبوناتشي:** رسم مستويات فيبوناتشي لتحديد مستويات الدعم والمقاومة المحتملة.
• **تحليل أنماط الرسوم البيانية:** تحديد أنماط الرسوم البيانية الكلاسيكية مثل الرأس والكتفين.
• **تحديد خطوط الاتجاه:** رسم خطوط الاتجاه لتحديد اتجاه السعر.
• **تحليل حجم التداول مع السعر:** دمج بيانات حجم التداول مع الرسوم البيانية السعرية لتأكيد إشارات التداول.
• **تصور بيانات المشاعر (Sentiment Analysis):** عرض بيانات المشاعر من وسائل التواصل الاجتماعي على الرسوم البيانية السعرية.

نصائح للممارسة والتعلم

• **ابدأ بمشاريع صغيرة:** قم بإنشاء رسوم بيانية بسيطة ثم انتقل إلى المشاريع الأكثر تعقيدًا.
• **استخدم الوثائق الرسمية:** Matplotlib لديه وثائق شاملة توفر أمثلة وشروحات مفصلة.
• **استكشف أمثلة الكود:** ابحث عن أمثلة كود عبر الإنترنت وحاول فهمها وتعديلها.
• **شارك في المجتمعات:** انضم إلى مجتمعات Matplotlib عبر الإنترنت لطرح الأسئلة والحصول على المساعدة.
• **تدرب بانتظام:** الممارسة المستمرة هي المفتاح لإتقان أي مهارة.

باختصار، Matplotlib هي أداة قوية يمكن أن تساعدك في تحليل أسواق العملات المشفرة واتخاذ قرارات تداول مستنيرة. من خلال إتقان الجوانب المتقدمة من هذه المكتبة، يمكنك إنشاء رسوم بيانية مخصصة وفعالة تساعدك على فهم البيانات بشكل أفضل واكتشاف فرص التداول المخفية.

منصات تداول العقود الآجلة الموصى بها

المنصة	مميزات العقود الآجلة	التسجيل
Binance Futures	رافعة مالية تصل إلى 125x، عقود USDⓈ-M	سجّل الآن
Bybit Futures	عقود دائمة عكسية	ابدأ التداول
BingX Futures	التداول بالنسخ	انضم إلى BingX
Bitget Futures	عقود مضمونة بـ USDT	افتح حساب
BitMEX	منصة العملات المشفرة، رافعة مالية تصل إلى 100x	BitMEX

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram @strategybin للحصول على المزيد من المعلومات. أفضل منصات الربح – اشترك الآن.

شارك في مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram @cryptofuturestrading للحصول على التحليل، الإشارات المجانية والمزيد!