Matplotlib في تداول العملات المشفرة
- Matplotlib في تداول العملات المشفرة: دليل شامل للمبتدئين
Matplotlib هي مكتبة رسوم بيانية شهيرة في لغة البرمجة بايثون. على الرغم من أنها ليست خاصة بتداول العملات المشفرة، إلا أنها أداة قوية للغاية يمكن للمتداولين استخدامها لتحليل البيانات المرئية، وتحديد الاتجاهات، واتخاذ قرارات تداول مستنيرة. هذه المقالة موجهة للمبتدئين وتهدف إلى شرح كيفية استخدام Matplotlib في سياق تداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة.
لماذا نستخدم Matplotlib في تداول العملات المشفرة؟
تداول العملات المشفرة، وخاصة العقود الآجلة للعملات المشفرة، يعتمد بشكل كبير على تحليل البيانات. تتولد كميات هائلة من البيانات كل ثانية، بما في ذلك أسعار الصرف، وحجم التداول، وبيانات دفتر الأوامر. محاولة فهم هذه البيانات في شكلها الخام أمر صعب للغاية. هنا يأتي دور Matplotlib. تسمح لنا Matplotlib بتحويل هذه البيانات إلى رسوم بيانية مرئية سهلة الفهم، مثل:
- الرسوم البيانية الخطية (Line Charts): لعرض تطور الأسعار بمرور الوقت.
- الرسوم البيانية الشريطية (Bar Charts): لمقارنة قيم مختلفة، مثل حجم التداول اليومي.
- الرسوم البيانية الشمعية (Candlestick Charts): لعرض أسعار الفتح والإغلاق والأعلى والأدنى لفترة زمنية معينة. هذه الرسوم البيانية أساسية في التحليل الفني.
- المخططات المبعثرة (Scatter Plots): لتحديد العلاقة بين متغيرين، مثل العلاقة بين حجم التداول والتقلب.
- المدرجات التكرارية (Histograms): لتصور توزيع البيانات، مثل توزيع أحجام التداول.
من خلال تصور هذه البيانات، يمكن للمتداولين:
- تحديد الاتجاهات في الأسعار.
- اكتشاف أنماط الرسوم البيانية التي تشير إلى فرص تداول محتملة.
- تقييم مستويات الدعم والمقاومة.
- تتبع المؤشرات الفنية المختلفة.
- تقييم إدارة المخاطر من خلال تصور التقلبات.
تثبيت Matplotlib
قبل أن نتمكن من البدء في استخدام Matplotlib، يجب علينا تثبيتها. يمكن القيام بذلك بسهولة باستخدام مدير الحزم pip:
```bash pip install matplotlib ```
بعد التثبيت، يمكنك استيراد المكتبة في برنامج بايثون الخاص بك:
```python import matplotlib.pyplot as plt ```
استيراد البيانات
الخطوة الأولى هي استيراد البيانات التي تريد تحليلها. يمكن أن تأتي هذه البيانات من مصادر مختلفة، مثل:
- واجهات برمجة التطبيقات (APIs) للبورصات: مثل Binance API، Coinbase API، أو Bybit API.
- ملفات CSV: غالبًا ما يتم تصدير البيانات التاريخية بتنسيق CSV.
- قواعد البيانات: مثل MySQL أو PostgreSQL.
بمجرد استيراد البيانات، عادة ما يتم تخزينها في هياكل بيانات بايثون مثل قوائم أو قواميس أو إطارات بيانات Pandas. Pandas هي مكتبة قوية لمعالجة البيانات في بايثون وتعمل بشكل جيد مع Matplotlib.
رسم الرسوم البيانية الخطية
الرسم البياني الخطي هو أبسط أنواع الرسوم البيانية. يمكن استخدامه لعرض تطور الأسعار بمرور الوقت.
```python import matplotlib.pyplot as plt
- بيانات الأسعار (مثال)
dates = ['2023-10-26', '2023-10-27', '2023-10-28', '2023-10-29', '2023-10-30'] prices = [27000, 27500, 26800, 28200, 28500]
- رسم الرسم البياني الخطي
plt.plot(dates, prices)
- إضافة عنوان وتسميات للمحاور
plt.title('سعر البيتكوين بمرور الوقت') plt.xlabel('التاريخ') plt.ylabel('السعر (دولار أمريكي)')
- عرض الرسم البياني
plt.show() ```
رسم الرسوم البيانية الشريطية
يمكن استخدام الرسوم البيانية الشريطية لمقارنة قيم مختلفة. على سبيل المثال، يمكننا استخدامها لمقارنة حجم التداول اليومي.
```python import matplotlib.pyplot as plt
- بيانات حجم التداول (مثال)
days = ['2023-10-26', '2023-10-27', '2023-10-28', '2023-10-29', '2023-10-30'] volumes = [10000, 12000, 8000, 15000, 13000]
- رسم الرسم البياني الشريطي
plt.bar(days, volumes)
- إضافة عنوان وتسميات للمحاور
plt.title('حجم تداول البيتكوين اليومي') plt.xlabel('التاريخ') plt.ylabel('الحجم')
- عرض الرسم البياني
plt.show() ```
رسم الرسوم البيانية الشمعية
الرسوم البيانية الشمعية هي أداة أساسية في التحليل الفني. تعرض أسعار الفتح والإغلاق والأعلى والأدنى لفترة زمنية معينة.
```python import matplotlib.pyplot as plt import mplfinance as mpf
- بيانات الشموع (مثال)
data = [
('2023-10-26', 27000, 27500, 26800, 27200),
('2023-10-27', 27500, 28000, 27300, 27800),
('2023-10-28', 28000, 28500, 27800, 28300),
('2023-10-29', 28500, 29000, 28300, 28800),
('2023-10-30', 29000, 29500, 28800, 29300)
]
- تحويل البيانات إلى إطار بيانات Pandas (مطلوب لـ mplfinance)
import pandas as pd df = pd.DataFrame(data, columns=['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close']) df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) df.set_index('Date', inplace=True)
- رسم الرسم البياني الشمعي
mpf.plot(df, type='candle', style='yahoo', title='رسم بياني شمعي لسعر البيتكوين', ylabel='السعر') ```
لاحظ أننا استخدمنا مكتبة `mplfinance` لرسم الرسوم البيانية الشمعية. هذه المكتبة مبنية فوق Matplotlib وتوفر وظائف إضافية للتحليل الفني.
تخصيص الرسوم البيانية
Matplotlib توفر العديد من الخيارات لتخصيص الرسوم البيانية. يمكنك تغيير الألوان، والخطوط، والأنماط، وإضافة التعليقات التوضيحية، والمزيد.
- الألوان: استخدم وسيطة `color` في دالة `plt.plot` أو `plt.bar` لتغيير لون الخط أو الشريط.
- الخطوط: استخدم وسيطة `linestyle` في دالة `plt.plot` لتغيير نمط الخط (على سبيل المثال، '--' للخط المنقط).
- العلامات: استخدم وسيطة `marker` في دالة `plt.plot` لإضافة علامات إلى نقاط البيانات (على سبيل المثال، 'o' للدائرة).
- العناوين والتسميات: استخدم دالة `plt.title` لإضافة عنوان للرسم البياني ودالة `plt.xlabel` و `plt.ylabel` لإضافة تسميات للمحاور.
- الشبكة: استخدم دالة `plt.grid` لإضافة شبكة إلى الرسم البياني.
- التعليقات التوضيحية: استخدم دالة `plt.annotate` لإضافة تعليقات توضيحية إلى نقاط محددة في الرسم البياني.
استخدام Matplotlib مع المؤشرات الفنية
يمكن استخدام Matplotlib لعرض المؤشرات الفنية المختلفة، مثل:
- المتوسطات المتحركة (Moving Averages): لحساب الاتجاهات. المتوسطات المتحركة البسيطة (SMA) و المتوسطات المتحركة الأسية (EMA) هما الأكثر شيوعًا.
- مؤشر القوة النسبية (RSI): لقياس زخم السعر.
- مؤشر الماكد (MACD): لتحديد التغيرات في الزخم والقوة والاتجاه.
- بولينجر باندز (Bollinger Bands): لقياس التقلبات.
- مستويات فيبوناتشي (Fibonacci Levels): لتحديد مستويات الدعم والمقاومة المحتملة.
لإظهار هذه المؤشرات على الرسم البياني، يجب عليك أولاً حساب قيمها ثم رسمها باستخدام Matplotlib.
دمج Matplotlib مع استراتيجيات التداول
يمكن استخدام Matplotlib لاختبار استراتيجيات التداول بصريًا. على سبيل المثال، يمكنك رسم أسعار الصرف مع إشارات الشراء والبيع التي تم إنشاؤها بواسطة استراتيجيتك. يمكن أن يساعدك ذلك في تقييم أداء الاستراتيجية وتحديد نقاط القوة والضعف فيها.
على سبيل المثال، يمكنك استخدام استراتيجية الاختراق وتحديد نقاط الاختراق على الرسم البياني. أو يمكنك استخدام استراتيجية المتوسطات المتحركة المتقاطعة ورسم نقاط التقاطع بين المتوسطات المتحركة المختلفة.
تحذيرات ونصائح
- البيانات النظيفة: تأكد من أن البيانات التي تستخدمها نظيفة ودقيقة. يمكن أن تؤدي البيانات الخاطئة إلى رسوم بيانية مضللة وقرارات تداول خاطئة.
- اختيار نوع الرسم البياني المناسب: اختر نوع الرسم البياني الذي يناسب البيانات التي تريد عرضها.
- التخصيص المفرط: تجنب تخصيص الرسوم البيانية بشكل مفرط. يجب أن تكون الرسوم البيانية واضحة وسهلة الفهم.
- التحقق من الصحة: تحقق دائمًا من صحة الرسوم البيانية الخاصة بك. تأكد من أن الرسوم البيانية تعرض البيانات الصحيحة وأنها تعكس الواقع.
- الجمع بين Matplotlib وأدوات أخرى: استخدم Matplotlib جنبًا إلى جنب مع أدوات تحليل أخرى، مثل التحليل الأساسي و تحليل حجم التداول، للحصول على رؤية أكثر شمولاً للسوق.
موارد إضافية
- موقع Matplotlib الرسمي: [١](https://matplotlib.org/)
- وثائق mplfinance: [٢](https://github.com/matplotlib/mplfinance)
- Pandas Documentation: [٣](https://pandas.pydata.org/)
استراتيجيات تداول ذات صلة
- استراتيجية الاختراق
- استراتيجية المتوسطات المتحركة المتقاطعة
- استراتيجية مؤشر القوة النسبية
- استراتيجية مؤشر الماكد
- استراتيجية بولينجر باندز
- استراتيجية التصحيح فيبوناتشي
- استراتيجية التداول المتأرجح
- استراتيجية التداول اليومي
- استراتيجية التداول الخوارزمي
- استراتيجية العودة إلى المتوسط
- استراتيجية المتابعة للاتجاه
- استراتيجية التداول بناءً على الأخبار
- استراتيجية التداول مع حجم التداول
- استراتيجية دعم ومقاومة
- استراتيجية أنماط الشموع اليابانية
التحليل الفني وتحليل حجم التداول
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!