Graph Neural Networks

1. 1. شبكات عصبية بيانية: دليل شامل للمبتدئين وتطبيقاتها في تداول العملات المشفرة

شبكات عصبية بيانية (Graph Neural Networks - GNNs) هي فئة من تقنيات التعلم العميق مصممة للعمل على بيانات منظمة على شكل رسم بياني. على عكس الشبكات العصبية التقليدية التي تتعامل مع البيانات المنظمة بشكل تسلسلي أو شبكي (مثل الصور أو النصوص)، يمكن لـ GNNs معالجة البيانات التي تمثل علاقات معقدة بين الكيانات. هذا يجعلها أداة قوية بشكل خاص لتحليل البيانات في مجالات مثل الشبكات الاجتماعية، وعلم الأحياء، و – وهو محور تركيزنا هنا – أسواق العملات المشفرة.

1. 1. 1. ما هو الرسم البياني؟

قبل الغوص في GNNs، من المهم فهم مفهوم الرسم البياني. الرسم البياني يتكون من:

• **عقد (Nodes):** تمثل الكيانات الفردية (مثل عناوين بلوكتشين، أو أصول العملات المشفرة، أو حتى المتداولين).
• **حواف (Edges):** تمثل العلاقات بين العقد (مثل المعاملات بين العناوين، أو الارتباطات بين الأصول، أو التفاعلات بين المتداولين).
• **خصائص العقد والحواف (Node & Edge Attributes):** بيانات إضافية تصف العقد والحواف (مثل رصيد العنوان، أو حجم التداول للأصل، أو حجم أوامر المتداول).

1. 1. 1. لماذا نستخدم الشبكات العصبية البيانية في العملات المشفرة؟

أسواق العملات المشفرة بطبيعتها معقدة ومترابطة. تتأثر أسعار الأصول بعدة عوامل، بما في ذلك:

• **حركة الأموال:** تحليل تدفق الأموال بين العناوين على البلوكتشين يمكن أن يكشف عن أنماط مهمة.
• **الارتباطات بين الأصول:** العديد من العملات المشفرة مرتبطة ببعضها البعض، ويمكن أن يؤثر أداء أحد الأصول على الآخرين.
• **سلوك المتداولين:** فهم سلوك المتداولين الكبار (الحيتان – Whales) يمكن أن يوفر رؤى قيمة حول تحركات السوق.
• **معلومات الشبكة الاجتماعية:** المشاعر والآراء المنتشرة على منصات التواصل الاجتماعي يمكن أن تؤثر على أسعار الأصول.

الشبكات العصبية البيانية تتفوق في تحليل هذه الأنواع من البيانات المترابطة، مما يجعلها أداة قيمة للمتداولين والمحللين.

1. 1. 1. كيف تعمل الشبكات العصبية البيانية؟

تعمل GNNs من خلال عملية تسمى تجميع الرسائل (Message Passing) أو انتشار الرسائل (Message Passing). ببساطة، تقوم كل عقدة بتجميع المعلومات من جيرانها (العقد المتصلة بها مباشرة) وتحديث حالتها بناءً على هذه المعلومات. تتكرر هذه العملية عدة مرات، مما يسمح للمعلومات بالانتشار عبر الرسم البياني بأكمله.

هناك عدة أنواع من GNNs، ولكن معظمها يتبع هذا المبدأ العام. بعض الأنواع الشائعة تشمل:

• **Graph Convolutional Networks (GCNs):** تستخدم عمليات رياضية تشبه التفاف الصور (Convolution) لتجميع المعلومات من الجيران.
• **Graph Attention Networks (GATs):** تستخدم آليات الانتباه (Attention Mechanisms) لتحديد أهمية الجيران المختلفين.
• **GraphSAGE:** تتعلم كيفية تجميع المعلومات من الجيران بشكل فعال، حتى في الرسوم البيانية الكبيرة.

1. 1. 1. تطبيقات GNNs في تداول العملات المشفرة

هناك العديد من التطبيقات المحتملة لـ GNNs في تداول العملات المشفرة:

• **التنبؤ بأسعار العملات المشفرة:** يمكن استخدام GNNs لتحليل الرسوم البيانية التي تمثل العلاقات بين الأصول، وحركة الأموال، ومعلومات الشبكة الاجتماعية للتنبؤ بأسعار العملات المشفرة. هذا يتطلب استخدام تحليل البيانات و التعلم الآلي.
• **اكتشاف الاحتيال:** يمكن استخدام GNNs لتحديد الأنماط الاحتيالية في معاملات البلوكتشين من خلال تحليل العلاقات بين العناوين. وهذا يعتمد على فهم أمن البلوكتشين.
• **تحليل مخاطر السيولة:** يمكن استخدام GNNs لتقييم مخاطر السيولة في أسواق العملات المشفرة من خلال تحليل العلاقات بين المتداولين وسلوكهم.
• **تحسين استراتيجيات التداول:** يمكن استخدام GNNs لتحديد فرص التداول الجديدة وتحسين استراتيجيات التداول الحالية. وهذا يتضمن إدارة المخاطر و تنويع المحفظة.
• **تحليل معنويات الشبكة الاجتماعية:** يمكن دمج بيانات الشبكة الاجتماعية مع GNNs لتقييم تأثير المشاعر العامة على أسعار العملات المشفرة. يتطلب ذلك استخدام تحليل المشاعر و معالجة اللغة الطبيعية.
• **تحديد الحيتان:** يمكن لـ GNNs المساعدة في تحديد عناوين البلوكتشين التي تنتمي إلى الحيتان (المتداولين الكبار) من خلال تحليل أنماط المعاملات الخاصة بهم.
• **تحسين إدارة المحافظ:** يمكن استخدام GNNs لتحسين توزيع الأصول في المحفظة بناءً على العلاقات بين الأصول وتقييم المخاطر.

1. 1. 1. بناء رسم بياني للعملات المشفرة

الخطوة الأولى لتطبيق GNNs في تداول العملات المشفرة هي بناء رسم بياني مناسب. هناك عدة طرق للقيام بذلك:

• **رسم بياني للمعاملات:** العقد تمثل عناوين البلوكتشين، والحواف تمثل المعاملات بينها. يمكن استخدام خصائص العقد (مثل الرصيد) وخصائص الحواف (مثل حجم المعاملة) لتحسين دقة النموذج.
• **رسم بياني للارتباطات:** العقد تمثل أصول العملات المشفرة، والحواف تمثل الارتباطات بينها (على سبيل المثال، الارتباطات المستندة إلى بيانات الأسعار التاريخية).
• **رسم بياني للشبكة الاجتماعية:** العقد تمثل المستخدمين على منصات التواصل الاجتماعي، والحواف تمثل التفاعلات بينها (على سبيل المثال، المتابعة أو الإعجاب).

1. 1. 1. الأدوات والمكتبات

هناك العديد من الأدوات والمكتبات المتاحة لتطوير نماذج GNNs:

• **PyTorch Geometric (PyG):** مكتبة قوية مبنية على PyTorch لتطوير نماذج GNNs.
• **DGL (Deep Graph Library):** مكتبة أخرى شائعة تدعم العديد من أطر العمل للتعلم العميق.
• **TensorFlow Graph Neural Networks (TF-GNN):** مكتبة من Google مبنية على TensorFlow.
• **NetworkX:** مكتبة Python لإنشاء وتحليل الرسوم البيانية.

1. 1. 1. التحديات والمستقبل

على الرغم من الإمكانات الهائلة لـ GNNs في تداول العملات المشفرة، هناك بعض التحديات التي يجب معالجتها:

• **قابلية التوسع:** يمكن أن تكون الرسوم البيانية المستخدمة في تحليل العملات المشفرة كبيرة جدًا، مما يجعل تدريب نماذج GNNs مكلفًا من الناحية الحسابية.
• **جودة البيانات:** تعتمد دقة نماذج GNNs على جودة البيانات المستخدمة لبناء الرسم البياني.
• **التفسير:** قد يكون من الصعب تفسير قرارات نماذج GNNs، مما يجعل من الصعب فهم سبب قيامها بتنبؤات معينة.

ومع ذلك، مع استمرار تطور تقنيات التعلم العميق، من المرجح أن تصبح GNNs أداة أكثر أهمية للمتداولين والمحللين في أسواق العملات المشفرة.

1. 1. 1. استراتيجيات تداول ذات صلة:

1. تداول الاتجاه 2. تداول الاختراق 3. تداول النطاق 4. المضاربة 5. التحوط 6. تداول الخوارزمي 7. تداول الأربيترات 8. تداول السكالبينج 9. تداول اليوم الواحد 10. استراتيجية المتوسط المتحرك 11. استراتيجية مؤشر القوة النسبية 12. استراتيجية مؤشر الماكد 13. استراتيجية خطوط فيبوناتشي 14. استراتيجية بولينجر باند 15. استراتيجية Ichimoku Cloud

1. 1. 1. تحليل فني وتحليل حجم التداول:

1. الشموع اليابانية 2. مستويات الدعم والمقاومة 3. خطوط الاتجاه 4. أنماط الرسوم البيانية 5. تحليل حجم التداول 6. مؤشر التداول الحجمي (OBV) 7. مؤشر التدفق النقدي (MFI) 8. مؤشر التجميع/التوزيع (A/D) 9. تحليل دفتر الطلبات 10. تحليل شريط العمق 11. مؤشر متوسط التكلفة المتحركة (VWAP) 12. مؤشر حجم التداول على السعر (VPVR) 13. تحليل تقلبات السعر (ATR) 14. تحليل فاك 15. تحليل الموجات الإليوت

التعلم العميق الذكاء الاصطناعي التحليل المالي البيانات الضخمة تداول الكمي تحليل البلوكتشين تشفير العملات الرقمية الاستثمار المخاطر المالية إدارة المحافظ تداول العملات الأجنبية التحليل الأساسي التنبؤ المالي النماذج الإحصائية مؤشرات 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!