PyTorch

1. 1. PyTorch دليل شامل للمبتدئين: من الأساسيات إلى تطبيقات العقود المستقبلية للعملات المشفرة

المقدمة

في عالم التداول المتطور باستمرار، وخاصة في سوق العقود المستقبلية للعملات المشفرة المتقلب، أصبحت النماذج الرياضية والتنبؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي (AI) أداة لا غنى عنها. يعتبر تعلم الآلة (Machine Learning) حجر الزاوية في هذه النماذج، وأصبح اختيار إطار العمل المناسب لتطوير هذه النماذج أمرًا بالغ الأهمية. من بين العديد من أطر العمل المتاحة، يبرز PyTorch كخيار شائع وقوي بشكل متزايد، خاصة بين الباحثين والمطورين الذين يعملون في مجالات مثل التمويل الكمي (Quantitative Finance) وتداول الخوارزمي (Algorithmic Trading).

تهدف هذه المقالة إلى تقديم دليل شامل للمبتدئين حول PyTorch، بدءًا من المفاهيم الأساسية، مرورًا بتركيبه، وصولًا إلى تطبيقاته العملية في تحليل وتداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة. سنغطي الجوانب النظرية والعملية، مع التركيز على كيفية استخدام PyTorch لبناء نماذج تنبؤية قوية.

ما هو PyTorch؟

PyTorch هو مكتبة Python مفتوحة المصدر تستخدم لتطوير نماذج تعلم الآلة، وخاصة في مجال التعلم العميق (Deep Learning). تم تطويره في الأصل بواسطة فريق Facebook’s AI Research lab (FAIR)، ويتميز بالعديد من الميزات التي تجعله جذابًا للمطورين والباحثين:

• **سهولة الاستخدام:** PyTorch معروف بواجهته سهلة الاستخدام وبديهيته، مما يجعله أسهل في التعلم والاستخدام مقارنة ببعض أطر العمل الأخرى.
• **الرسم البياني الديناميكي:** على عكس بعض أطر العمل الأخرى التي تستخدم رسمًا بيانيًا ثابتًا، يستخدم PyTorch رسمًا بيانيًا ديناميكيًا، مما يوفر مرونة أكبر في تحديد وتعديل النماذج أثناء وقت التشغيل.
• **التكامل مع Python:** PyTorch مكتوب بلغة Python، مما يتيح للمطورين الاستفادة من النظام البيئي الغني لـ Python ومكتباتها المتنوعة مثل NumPy و Pandas و Matplotlib.
• **دعم GPU:** يدعم PyTorch حسابات GPU، مما يتيح تسريع التدريب والاستنتاج للنماذج المعقدة.
• **مجتمع نشط:** يتمتع PyTorch بمجتمع نشط ومتنامي من المطورين والباحثين الذين يقدمون الدعم والمساهمات.

المفاهيم الأساسية في PyTorch

لفهم كيفية عمل PyTorch، يجب أن تكون على دراية ببعض المفاهيم الأساسية:

• **Tensor (الموتر):** الموتر هو الهيكل الأساسي للبيانات في PyTorch. يمكن اعتباره مصفوفة متعددة الأبعاد، على غرار NumPy array. يمكن أن يحتوي الموتر على بيانات مختلفة، مثل الأرقام الصحيحة، والأرقام العشرية، والقيم المنطقية.
• **Autograd (التدرج التلقائي):** Autograd هي ميزة قوية في PyTorch تسمح بحساب التدرجات تلقائيًا، وهو أمر ضروري لتدريب نماذج تعلم الآلة باستخدام خوارزمية التدرج النزولي (Gradient Descent).
• **Module (الوحدة):** الوحدة هي لبنة بناء أساسية في PyTorch. تمثل طبقة أو مجموعة من الطبقات في نموذج تعلم الآلة. يمكن أن تكون الوحدة طبقة خطية، أو طبقة تفعيل، أو طبقة تجميع، أو أي نوع آخر من الطبقات.
• **Optimizer (المُحسِّن):** المُحسِّن هو خوارزمية تستخدم لتحديث أوزان نموذج تعلم الآلة بناءً على التدرجات المحسوبة بواسطة Autograd. تشمل بعض المُحسِّنات الشائعة Adam و SGD (Stochastic Gradient Descent).
• **Dataset (مجموعة البيانات):** Dataset هي واجهة توفر طريقة للوصول إلى البيانات المستخدمة لتدريب وتقييم نموذج تعلم الآلة.
• **DataLoader (مُحمِّل البيانات):** DataLoader هو أداة تقوم بتحميل البيانات من Dataset على شكل دفعات (batches) لتسريع عملية التدريب.

تركيب PyTorch

لتثبيت PyTorch، يمكنك استخدام مدير الحزم pip أو conda. يعتمد اختيار الطريقة على بيئة التطوير الخاصة بك. على سبيل المثال، لتثبيت PyTorch باستخدام pip:

```bash pip install torch torchvision torchaudio ```

تأكد من اختيار الإصدار المناسب من PyTorch بناءً على نظام التشغيل الخاص بك ووجود أو عدم وجود وحدة معالجة الرسومات (GPU). يمكن العثور على تعليمات التثبيت التفصيلية على موقع PyTorch الرسمي: [١](https://pytorch.org/get-started/locally/)

تطبيق PyTorch في تحليل العقود المستقبلية للعملات المشفرة

الآن، دعنا ننتقل إلى كيفية تطبيق PyTorch في تحليل وتداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة. يمكن استخدام PyTorch لبناء مجموعة متنوعة من النماذج التنبؤية، بما في ذلك:

• **نماذج السلاسل الزمنية:** يمكن استخدام نماذج مثل شبكات LSTM (Long Short-Term Memory) و شبكات GRU (Gated Recurrent Unit) للتنبؤ بأسعار العقود المستقبلية للعملات المشفرة بناءً على البيانات التاريخية. تعتبر هذه النماذج فعالة بشكل خاص في التقاط الاعتماديات طويلة المدى في بيانات السلاسل الزمنية.
• **نماذج التصنيف:** يمكن استخدام نماذج التصنيف لتحديد ما إذا كان من المرجح أن يرتفع أو ينخفض سعر العقد المستقبلي للعملة المشفرة في فترة زمنية معينة. يمكن استخدام هذه النماذج لتوليد إشارات الشراء والبيع.
• **نماذج الانحدار:** يمكن استخدام نماذج الانحدار للتنبؤ بالقيمة الدقيقة لسعر العقد المستقبلي للعملة المشفرة في فترة زمنية معينة.
• **نماذج التعلم المعزز:** يمكن استخدام نماذج التعلم المعزز لتطوير استراتيجيات تداول آلية تتعلم كيفية اتخاذ القرارات المثالية بناءً على المكافآت والعقوبات.

مثال عملي: التنبؤ بأسعار Bitcoin باستخدام LSTM

دعنا نلقي نظرة على مثال بسيط لكيفية استخدام PyTorch للتنبؤ بأسعار Bitcoin باستخدام شبكة LSTM. سنستخدم بيانات أسعار Bitcoin التاريخية لتدريب النموذج.

```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

1. 1. تحميل البيانات ومعالجتها

data = pd.read_csv('bitcoin_historical_data.csv') # استبدل بمسار ملف البيانات data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date']) data = data.sort_values(by='Date') data['Close'] = data['Close'].astype(float)

1. 2. تطبيع البيانات

scaler = MinMaxScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(data'Close')

1. 3. تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار

train_size = int(len(scaled_data) * 0.8) train_data = scaled_data[:train_size] test_data = scaled_data[train_size:]

1. 4. تحويل البيانات إلى تسلسلات

def create_sequences(data, seq_length):

   X = []
   y = []
   for i in range(len(data) - seq_length - 1):
       X.append(data[i:(i + seq_length)])
       y.append(data[i + seq_length])
   return np.array(X), np.array(y)

seq_length = 10 X_train, y_train = create_sequences(train_data, seq_length) X_test, y_test = create_sequences(test_data, seq_length)

1. 5. تحويل البيانات إلى تنسورات PyTorch

X_train = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32) y_train = torch.tensor(y_train, dtype=torch.float32) X_test = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32) y_test = torch.tensor(y_test, dtype=torch.float32)

1. 6. تعريف نموذج LSTM

class LSTMModel(nn.Module):

   def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
       super(LSTMModel, self).__init__()
       self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
       self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

   def forward(self, x):
       out, _ = self.lstm(x)
       out = self.fc(out[-1, :, :])
       return out

input_size = seq_length hidden_size = 50 output_size = 1 model = LSTMModel(input_size, hidden_size, output_size)

1. 7. تعريف المُحسِّن ودالة الخسارة

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) loss_function = nn.MSELoss()

1. 8. تدريب النموذج

epochs = 50 for epoch in range(epochs):

   model.train()
   optimizer.zero_grad()
   outputs = model(X_train)
   loss = loss_function(outputs, y_train.unsqueeze(1))
   loss.backward()
   optimizer.step()
   print(f'Epoch [{epoch+1}/{epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')

1. 9. تقييم النموذج

model.eval() with torch.no_grad():

   predictions = model(X_test)
   predictions = predictions.detach().numpy()
   y_test = y_test.numpy()

   # عكس التطبيع
   predictions = scaler.inverse_transform(predictions)
   y_test = scaler.inverse_transform(y_test.reshape(-1, 1))

1. 10. عرض النتائج

import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(y_test, label='Actual Price') plt.plot(predictions, label='Predicted Price') plt.legend() plt.show() ```

هذا مجرد مثال بسيط، ويمكن تحسينه بشكل كبير باستخدام تقنيات متقدمة مثل ضبط المعلمات الفائقة (hyperparameter tuning)، واستخدام طبقات أكثر تعقيدًا، وإضافة ميزات إضافية إلى البيانات.

استراتيجيات تداول متقدمة مع PyTorch

بالإضافة إلى التنبؤ بالأسعار، يمكن استخدام PyTorch لتطوير استراتيجيات تداول آلية متقدمة، مثل:

• **التداول الزوجي (Pair Trading):** تحديد أزواج من العملات المشفرة التي تتحرك بشكل متزامن واستغلال الانحرافات في أسعارها.
• **المراجحة (Arbitrage):** استغلال فروق الأسعار بين البورصات المختلفة.
• **صنع السوق (Market Making):** تقديم أوامر شراء وبيع لتوفير السيولة في السوق.
• **استراتيجيات إدارة المخاطر:** استخدام نماذج تعلم الآلة لتقييم وإدارة المخاطر المرتبطة بتداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة.

أدوات ومكتبات إضافية

بالإضافة إلى PyTorch نفسه، هناك العديد من الأدوات والمكتبات الأخرى التي يمكن أن تساعدك في تطوير نماذج تداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة:

• **TA-Lib:** مكتبة للتحليل الفني. التحليل الفني يوفر مجموعة واسعة من المؤشرات الفنية التي يمكن استخدامها لتحديد إشارات التداول.
• **CCXT:** مكتبة للاتصال بـ بورصات العملات المشفرة المختلفة.
• **Backtrader:** إطار عمل للاختبار الخلفي (backtesting) لاستراتيجيات التداول. الاختبار الخلفي يسمح لك بتقييم أداء استراتيجية التداول على البيانات التاريخية.
• **TensorBoard:** أداة لتصور عملية التدريب وتقييم أداء النموذج.
• **Weights & Biases:** منصة لتتبع التجارب وإدارة النماذج.

الخلاصة

PyTorch هو إطار عمل قوي ومرن لتطوير نماذج تعلم الآلة، بما في ذلك تلك المستخدمة في تحليل وتداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة. من خلال فهم المفاهيم الأساسية والتقنيات المتقدمة الموضحة في هذه المقالة، يمكنك البدء في بناء نماذج تنبؤية قوية يمكن أن تساعدك في اتخاذ قرارات تداول مستنيرة. تذكر أن النجاح في تداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة يتطلب مزيجًا من المعرفة التقنية، والفهم العميق للسوق، وإدارة المخاطر الفعالة. لا تتردد في استكشاف المزيد من الموارد عبر الإنترنت والمشاركة في مجتمع PyTorch لتوسيع معرفتك ومهاراتك.

روابط داخلية

• العقود المستقبلية للعملات المشفرة
• تعلم الآلة
• التعلم العميق
• PyTorch
• NumPy
• Pandas
• Matplotlib
• التدرج النزولي
• Adam
• SGD
• شبكات LSTM
• شبكات GRU
• بورصات العملات المشفرة
• التحليل الفني
• المؤشرات الفنية
• الاختبار الخلفي
• التداول الزوجي
• المراجحة
• صنع السوق
• إدارة المخاطر

روابط لاستراتيجيات التداول والتحليل

• Moving Average Crossover: استراتيجية تعتمد على تقاطع المتوسطات المتحركة.
• RSI Divergence: استراتيجية تعتمد على تباين مؤشر القوة النسبية.
• MACD Histogram: استراتيجية تعتمد على تحليل الرسم البياني لـ MACD.
• Bollinger Bands Squeeze: استراتيجية تعتمد على تضييق نطاقات بولينجر.
• Fibonacci Retracement: أداة تحليل فني تستخدم لتحديد مستويات الدعم والمقاومة.
• Ichimoku Cloud: نظام تحليل فني شامل.
• Volume Weighted Average Price (VWAP): مؤشر يعتمد على حجم التداول.
• On-Balance Volume (OBV): مؤشر يعتمد على حجم التداول.
• Average True Range (ATR): مؤشر يقيس تقلبات السوق.
• Elliott Wave Theory: نظرية تحليل فني تعتمد على أنماط الموجات.
• Candlestick Patterns: أنماط الشموع اليابانية المستخدمة في التحليل الفني.
• Support and Resistance Levels: تحديد مستويات الدعم والمقاومة.
• Trend Lines: رسم خطوط الاتجاه لتحديد اتجاه السوق.
• Chart Patterns: تحديد الأنماط الرسومية التي تشير إلى فرص التداول.
• Order Book Analysis: تحليل دفتر الأوامر لتحديد قوة العرض والطلب.

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!