Regression

1. الانحدار: دليل شامل للمتداولين في سوق العملات المشفرة

الانحدار هو مفهوم إحصائي أساسي يلعب دوراً حاسماً في تحليل البيانات المالية، بما في ذلك سوق العملات المشفرة المتقلب. فهم الانحدار يسمح للمتداولين والمحللين بتوقع حركات الأسعار المستقبلية، وتقييم المخاطر، وبناء استراتيجيات تداول أكثر فعالية. هذه المقالة تقدم شرحاً تفصيلياً للانحدار، مع التركيز على تطبيقاته في سياق العقود المستقبلية للعملات المشفرة.

ما هو الانحدار؟

في أبسط صوره، الانحدار هو أسلوب إحصائي يهدف إلى تحديد العلاقة بين متغير تابع (المتغير الذي نحاول توقعه أو شرحه) ومتغير مستقل واحد أو أكثر (المتغيرات التي نستخدمها للتنبؤ بالمتغير التابع). بعبارة أخرى، نحاول تحديد كيف يتغير المتغير التابع استجابة للتغيرات في المتغيرات المستقلة.

على سبيل المثال، في سوق العملات المشفرة، قد نرغب في تحديد العلاقة بين حجم التداول (المتغير المستقل) وسعر بيتكوين (المتغير التابع). هل يؤدي ارتفاع حجم التداول إلى ارتفاع سعر البيتكوين، أم العكس؟ وكيف يمكننا قياس هذه العلاقة بدقة؟ الانحدار يوفر لنا الأدوات اللازمة للإجابة على هذه الأسئلة.

أنواع الانحدار

هناك أنواع مختلفة من الانحدار، ولكل منها تطبيقاته الخاصة. فيما يلي بعض الأنواع الأكثر شيوعاً:

الانحدار الخطي البسيط (Simple Linear Regression): يتعامل مع متغير مستقل واحد ومتغير تابع واحد. يفترض وجود علاقة خطية بين المتغيرين، ويحاول إيجاد أفضل خط مستقيم يمثل هذه العلاقة.
الانحدار الخطي المتعدد (Multiple Linear Regression): يتعامل مع متغيرين مستقلين أو أكثر ومتغير تابع واحد. يسمح بتقييم تأثير كل متغير مستقل على المتغير التابع، مع التحكم في تأثير المتغيرات الأخرى.
الانحدار متعدد الحدود (Polynomial Regression): يستخدم عندما تكون العلاقة بين المتغيرات غير خطية. يستخدم معادلات متعددة الحدود لتمثيل العلاقة بشكل أفضل.
الانحدار اللوجستي (Logistic Regression): يستخدم عندما يكون المتغير التابع ثنائياً (مثل النجاح أو الفشل، أو الصعود أو الهبوط). يستخدم لتوقع احتمالية وقوع حدث معين.
الانحدار غير المعلمي (Non-parametric Regression): لا يفترض أي شكل محدد للعلاقة بين المتغيرات، مما يجعله مرناً للغاية.

في سياق تداول العقود الآجلة للعملات المشفرة، غالباً ما يتم استخدام الانحدار الخطي البسيط والمتعدد بسبب سهولة تفسيرهما وتطبيقهما.

الانحدار الخطي البسيط: مثال عملي

لنفترض أننا نريد تحليل العلاقة بين حجم التداول اليومي لـ الإيثيريوم وسعره اليومي.

1. جمع البيانات: نجمع بيانات تاريخية عن حجم التداول اليومي وسعر الإيثيريوم لفترة زمنية محددة (مثلاً، 30 يوماً). 2. رسم البيانات: نرسم البيانات على مخطط، حيث يمثل المحور الأفقي حجم التداول والمحور الرأسي سعر الإيثيريوم. 3. إيجاد خط الانحدار: باستخدام أساليب إحصائية (مثل طريقة المربعات الصغرى)، نجد الخط المستقيم الذي يقلل من مجموع مربعات المسافات بين النقاط الفعلية والخط. 4. معادلة الانحدار: يتم تمثيل خط الانحدار بمعادلة على الشكل: y = a + bx حيث:

   * y: المتغير التابع (سعر الإيثيريوم).
   * x: المتغير المستقل (حجم التداول).
   * a: التقاطع مع المحور الرأسي (قيمة y عندما x = 0).
   * b: ميل الخط (مقدار التغير في y لكل وحدة تغير في x).

5. تفسير النتائج: إذا كان ميل الخط (b) موجباً، فهذا يشير إلى أن هناك علاقة إيجابية بين حجم التداول وسعر الإيثيريوم. أي أن ارتفاع حجم التداول يميل إلى أن يصاحبه ارتفاع في السعر. إذا كان الميل سالباً، فهذا يشير إلى علاقة سلبية.

الانحدار الخطي المتعدد: تطبيق أكثر تعقيداً

في الواقع، يتأثر سعر العملة المشفرة بعوامل متعددة، وليس فقط حجم التداول. يمكننا استخدام الانحدار الخطي المتعدد لنمذجة هذه العوامل المتعددة.

لنفترض أننا نريد تحليل العوامل التالية التي تؤثر على سعر الريبل:

حجم التداول (x1).
مؤشر القوة النسبية (RSI) (x2).
متوسط التحرك (Moving Average) لمدة 50 يوماً (x3).

معادلة الانحدار الخطي المتعدد ستكون على الشكل: y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3

حيث:

y: سعر الريبل.
x1: حجم التداول.
x2: مؤشر القوة النسبية.
x3: متوسط التحرك.
a: التقاطع مع المحور الرأسي.
b1, b2, b3: معاملات الانحدار التي تمثل تأثير كل متغير مستقل على المتغير التابع.

من خلال تحليل هذه المعاملات، يمكننا تحديد أي العوامل لها التأثير الأكبر على سعر الريبل.

تقييم جودة نموذج الانحدار

بعد بناء نموذج الانحدار، من المهم تقييم جودته. هناك عدة مقاييس يمكن استخدامها لهذا الغرض:

معامل التحديد (R-squared): يقيس نسبة التباين في المتغير التابع التي يتم تفسيرها بواسطة المتغيرات المستقلة. قيمة R-squared تتراوح بين 0 و 1، وكلما اقتربت القيمة من 1، كان النموذج أفضل.
الخطأ المعياري للتقدير (Standard Error of the Estimate): يقيس متوسط مقدار الخطأ في التنبؤات التي يقدمها النموذج. كلما كان الخطأ المعياري أصغر، كان النموذج أكثر دقة.
اختبار الفرضيات (Hypothesis Testing): يستخدم لتحديد ما إذا كانت المعاملات المقدرة ذات دلالة إحصائية.

تطبيقات الانحدار في تداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة

توقع الأسعار: يمكن استخدام الانحدار للتنبؤ بأسعار العقود المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية والمتغيرات الأخرى ذات الصلة.
إدارة المخاطر: يمكن استخدام الانحدار لتقدير المخاطر المرتبطة بتداول العقود المستقبلية. على سبيل المثال، يمكننا استخدام الانحدار لتقدير حجم الخسارة المحتملة في حالة تغير حجم التداول أو مؤشر القوة النسبية.
بناء استراتيجيات التداول: يمكن استخدام الانحدار لتحديد فرص التداول بناءً على العلاقات بين المتغيرات المختلفة. على سبيل المثال، إذا وجدنا علاقة إيجابية قوية بين حجم التداول وسعر البيتكوين، فقد نختار شراء العقود المستقبلية للبيتكوين عندما يرتفع حجم التداول.
تحليل الحساسية: يمكن استخدام الانحدار لتقييم مدى حساسية سعر العقد المستقبلي للتغيرات في المتغيرات المستقلة.

أدوات وبرامج الانحدار

هناك العديد من الأدوات والبرامج المتاحة لإجراء تحليل الانحدار، بما في ذلك:

Microsoft Excel: يوفر وظائف أساسية للانحدار الخطي.
Python: لغة برمجة قوية توفر مكتبات إحصائية شاملة مثل Scikit-learn و Statsmodels.
R: لغة برمجة أخرى شائعة في مجال الإحصاء وتحليل البيانات.
SPSS: برنامج إحصائي تجاري يوفر مجموعة واسعة من الأدوات الإحصائية، بما في ذلك الانحدار.
TradingView: منصة تداول توفر أدوات تحليل فني تتضمن بعض مؤشرات الانحدار.

التحذيرات والمخاطر

على الرغم من أن الانحدار أداة قوية، إلا أنه من المهم أن نضع في اعتبارنا بعض التحذيرات والمخاطر:

الارتباط لا يعني السببية: مجرد وجود علاقة بين متغيرين لا يعني أن أحدهما يسبب الآخر.
افتراضات الانحدار: تعتمد نماذج الانحدار على بعض الافتراضات (مثل الخطية، واستقلالية الأخطاء، وثبات التباين). إذا لم يتم استيفاء هذه الافتراضات، فقد تكون النتائج غير دقيقة.
البيانات التاريخية ليست ضماناً للمستقبل: نماذج الانحدار مبنية على البيانات التاريخية، ولا يمكنها التنبؤ بالمستقبل بشكل مثالي.
التجاوز (Overfitting): يمكن أن يحدث التجاوز عندما يكون النموذج معقداً جداً ويتكيف بشكل وثيق مع البيانات التاريخية، مما يؤدي إلى أداء ضعيف على البيانات الجديدة.

استراتيجيات تداول ذات صلة

روابط مفيدة

خلاصة

الانحدار هو أداة إحصائية قوية يمكن أن تساعد المتداولين في سوق العملات المشفرة على فهم العلاقات بين المتغيرات المختلفة، وتوقع حركات الأسعار المستقبلية، وبناء استراتيجيات تداول أكثر فعالية. ومع ذلك، من المهم أن نضع في اعتبارنا التحذيرات والمخاطر المرتبطة باستخدام الانحدار، وأن نستخدمه بحذر. فهم شامل للانحدار و تطبيقاته يمثل ميزة تنافسية كبيرة لأي متداول جاد في سوق العملات الرقمية.

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!