NumPy المتقدم

``` NumPy المتقدم: دليل شامل للمتداولين المحترفين في أسواق العملات المشفرة

مقدمة

NumPy (Numerical Python) هي مكتبة أساسية في بيئة بايثون للعمليات الحسابية العلمية. بينما تعتبر أساسيات NumPy ضرورية لأي شخص يعمل مع البيانات في بايثون، فإن إتقان المفاهيم المتقدمة يمكن أن يمنح المتداولين في أسواق العملات المشفرة ميزة تنافسية كبيرة. تتيح هذه المفاهيم المتقدمة إجراء تحليلات أكثر تعقيدًا، وبناء نماذج تنبؤية دقيقة، وأتمتة استراتيجيات التداول. تهدف هذه المقالة إلى تقديم شرح تفصيلي لميزات NumPy المتقدمة، مع التركيز على تطبيقاتها العملية في تداول العملات المشفرة، بما في ذلك العقود الآجلة و الخيارات.

1. البث (Broadcasting) في NumPy

البث هو آلية قوية في NumPy تسمح بإجراء العمليات الحسابية على مصفوفات ذات أشكال مختلفة. بدلاً من الحاجة إلى مطابقة أشكال المصفوفات تمامًا، يقوم NumPy تلقائيًا بتوسيع المصفوفات الأصغر لتتوافق مع شكل المصفوفة الأكبر. هذا يوفر الوقت والذاكرة ويجعل الكود أكثر إيجازًا.

كيف يعمل البث؟ يقوم NumPy بمقارنة الأبعاد من اليمين إلى اليسار. إذا كان بُعدان متوافقين (إما متساويين أو أحدهما يساوي 1)، فإن البث ناجح.
التطبيقات في التداول: يمكن استخدام البث لحساب المؤشرات الفنية على نطاق واسع. على سبيل المثال، يمكن حساب المتوسط المتحرك لمجموعة من أسعار الإغلاق باستخدام البث دون الحاجة إلى حلقات صريحة. يمكن استخدامه أيضًا في حساب الانحراف المعياري و مؤشر القوة النسبية (RSI) بكفاءة.
مثال:

```python import numpy as np

prices = np.array([10, 12, 15, 13, 17]) average = np.array([13]) # شكل (1,)

يتم بث average لتتوافق مع شكل prices

diffs = prices - average print(diffs) ```

2. الفهرسة المتقدمة (Advanced Indexing)

الفهرسة المتقدمة تسمح لك بتحديد عناصر المصفوفة بناءً على قائمة أو مصفوفة من المؤشرات. هذا يسمح لك باستخراج البيانات بطرق أكثر مرونة من الفهرسة البسيطة.

الفهرسة باستخدام المصفوفات: يمكنك استخدام مصفوفة من الأعداد الصحيحة لتحديد الصفوف أو الأعمدة التي تريد استخراجها.
الفهرسة باستخدام القوائم: يمكنك أيضًا استخدام قائمة من الأعداد الصحيحة.
التطبيقات في التداول: يمكن استخدام الفهرسة المتقدمة لتحديد نقاط البيانات ذات الصلة بناءً على شروط معينة. على سبيل المثال، يمكن استخراج جميع المعاملات التي تجاوزت حجم تداول معين، أو جميع أسعار الإغلاق التي كانت أعلى من مستوى مقاومة محدد. يمكن استخدامها أيضًا في تحليل الحجم لتحديد فترات الاهتمام.
مثال:

```python import numpy as np

data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) indices = np.array([0, 2]) selected_rows = data[indices] print(selected_rows) ```

3. العمليات على المصفوفات (Array Operations)

NumPy توفر مجموعة واسعة من العمليات الرياضية والإحصائية التي يمكن تطبيقها على المصفوفات.

العمليات الحسابية: الجمع والطرح والضرب والقسمة والأس.
العمليات الإحصائية: المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، التباين، الحد الأقصى، الحد الأدنى.
العمليات الجبرية الخطية: ضرب المصفوفات، إيجاد المحدد، إيجاد معكوس المصفوفة.
التطبيقات في التداول: تستخدم هذه العمليات في حساب المؤشرات الفنية، وبناء نماذج التنبؤ، وتحسين المحافظ الاستثمارية. على سبيل المثال، يمكن استخدام ضرب المصفوفات لتنفيذ عمليات التحوط المعقدة.
مثال:

```python import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) mean = np.mean(data) std = np.std(data) print(f"Mean: {mean}, Standard Deviation: {std}") ```

4. الدوال الشاملة (Universal Functions - ufuncs)

الدوال الشاملة هي دوال NumPy التي تعمل على كل عنصر من عناصر المصفوفة بشكل فردي. إنها فعالة للغاية لأنها تستخدم التنفيذ المتجهي (vectorized implementation).

الفوائد: سرعة التنفيذ، سهولة الاستخدام.
أمثلة: `np.sin()`, `np.cos()`, `np.exp()`, `np.log()`.
التطبيقات في التداول: يمكن استخدام الدوال الشاملة لتطبيق التحويلات الرياضية على البيانات المالية، مثل حساب اللوغاريتمات لأسعار الأسهم أو استخدام الدوال المثلثية في نماذج التنبؤ الدورية.
مثال:

```python import numpy as np

data = np.array([0, np.pi/2, np.pi]) sin_values = np.sin(data) print(sin_values) ```

5. الأبعاد المتعددة (Multidimensional Arrays)

NumPy تسمح لك بالعمل مع مصفوفات ذات أبعاد متعددة، مثل المصفوفات ثنائية الأبعاد (المصفوفات) والمصفوفات ثلاثية الأبعاد.

إنشاء المصفوفات: `np.array()`, `np.zeros()`, `np.ones()`, `np.random.rand()`.
الوصول إلى العناصر: باستخدام الفهارس المتعددة.
التطبيقات في التداول: يمكن استخدام المصفوفات متعددة الأبعاد لتمثيل البيانات المالية بطرق أكثر تعقيدًا. على سبيل المثال، يمكن استخدام مصفوفة ثنائية الأبعاد لتمثيل أسعار الإغلاق لعدة أصول على مدى فترة زمنية محددة. يمكن استخدام المصفوفات ثلاثية الأبعاد لتمثيل البيانات التاريخية لعدة أصول على مدى فترات زمنية متعددة. هذا مفيد بشكل خاص في التعلم الآلي و الشبكات العصبية لتوقع أسعار العملات المشفرة.
مثال:

```python import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(matrix[0, 1]) # الوصول إلى العنصر في الصف الأول والعمود الثاني ```

6. التقطيع (Slicing) المتقدم

التقطيع المتقدم يسمح لك باستخراج أجزاء من المصفوفة بطرق أكثر مرونة من التقطيع البسيط.

التقطيع باستخدام الخطوات: `array[start:stop:step]`.
التقطيع باستخدام الفهارس السالبة: `array[-1]`, `array[-2]`.
التطبيقات في التداول: يمكن استخدام التقطيع المتقدم لاستخراج فترات زمنية محددة من البيانات التاريخية، أو لاستخراج مجموعات فرعية من الأصول.
مثال:

```python import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) subset = data[2:8:2] # استخراج العناصر من الفهرس 2 إلى 7 بخطوة 2 print(subset) ```

7. الدوال المخصصة (Custom Functions) مع NumPy

يمكنك كتابة دوالك الخاصة وتطبيقها على مصفوفات NumPy.

استخدام `np.vectorize()`: لتحويل دالة بايثون القياسية إلى دالة شاملة.
التطبيقات في التداول: يمكن استخدام الدوال المخصصة لتنفيذ استراتيجيات تداول معقدة أو لحساب مؤشرات فنية غير متوفرة في NumPy.
مثال:

```python import numpy as np

def custom_function(x):

 if x > 5:
   return x * 2
 else:
   return x / 2

vectorized_function = np.vectorize(custom_function) data = np.array([1, 6, 3, 8, 5]) result = vectorized_function(data) print(result) ```

8. الذاكرة (Memory Management)

فهم كيفية إدارة NumPy للذاكرة أمر بالغ الأهمية لتحسين الأداء.

عرض الذاكرة (View vs. Copy): فهم الفرق بين عرض المصفوفة ونسخ المصفوفة.
تحرير الذاكرة: استخدام `del` لتحرير الذاكرة التي تشغلها المصفوفات الكبيرة.
التطبيقات في التداول: عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات التاريخية، من المهم إدارة الذاكرة بكفاءة لتجنب مشاكل الأداء.

9. التعامل مع البيانات المفقودة (Missing Data)

التعامل مع البيانات المفقودة أمر ضروري في أي تحليل للبيانات المالية.

`np.nan` و `np.inf` : تمثيل القيم المفقودة والقيم اللانهائية.
`np.isnan()` و `np.isinf()` : التحقق من القيم المفقودة والقيم اللانهائية.
التطبيقات في التداول: العديد من مصادر البيانات المالية تحتوي على قيم مفقودة. من المهم التعامل مع هذه القيم بشكل صحيح لتجنب تحريف نتائج التحليل.

10. NumPy و مكتبات أخرى

Pandas: NumPy هي الأساس الذي تبنى عليه Pandas. Pandas توفر هياكل بيانات أكثر مرونة مثل DataFrames.
Scikit-learn: NumPy هي المكتبة الأساسية المستخدمة في Scikit-learn للتعلم الآلي.
Matplotlib: NumPy تستخدم لإنشاء الرسوم البيانية والتصورات باستخدام Matplotlib.

الخلاصة

إتقان NumPy المتقدم يمنح المتداولين في أسواق العملات المشفرة أدوات قوية لتحليل البيانات، وبناء النماذج، وأتمتة الاستراتيجيات. من خلال فهم مفاهيم مثل البث، والفهرسة المتقدمة، والعمليات على المصفوفات، والدوال الشاملة، والأبعاد المتعددة، يمكن للمتداولين تحسين أدائهم وزيادة فرص نجاحهم في الأسواق. مع استمرار تطور أسواق العملات المشفرة، ستصبح مهارات NumPy المتقدمة ذات أهمية متزايدة.

استراتيجيات تداول ذات صلة:

تحليل فني 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!

NumPy المتقدم

منصات تداول العقود الآجلة الموصى بها

انضم إلى مجتمعنا

شارك في مجتمعنا

قائمة التصفح