آلات دعم المتجهات

```wiki

آلات دعم المتجهات: دليل شامل للمبتدئين

آلات دعم المتجهات (Support Vector Machines - SVM) هي من بين أقوى وأكثر خوارزميات تعلم الآلة شيوعًا. تستخدم على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بدءًا من التعرف على الصور وصولًا إلى تشخيص الأمراض وحتى التنبؤ بأسعار العملات المشفرة. على الرغم من تعقيدها الظاهري، يمكن فهم المبادئ الأساسية لـ SVM بسهولة نسبية. تهدف هذه المقالة إلى تقديم شرح مفصل لـ SVM للمبتدئين، مع التركيز على كيفية تطبيقها في سياق تحليل الأسواق المالية، وخاصة سوق العقود المستقبلية للعملات المشفرة.

ما هي آلات دعم المتجهات؟

في جوهرها، SVM هي خوارزمية تصنيف (classification) وانحدار (regression). ومع ذلك، فهي تتفوق بشكل خاص في مهام التصنيف. الفكرة الأساسية وراء SVM هي العثور على مستوى فاصل مثالي (optimal hyperplane) يفصل بين فئات مختلفة من البيانات.

تصور أن لديك مجموعة من نقاط البيانات، بعضها ينتمي إلى الفئة "أ" والبعض الآخر إلى الفئة "ب". الهدف هو رسم خط مستقيم (في بُعدين) أو مستوى (في ثلاثة أبعاد) أو مستوى فاصل (في أبعاد أعلى) يفصل بين هاتين الفئتين. لكن ليس أي خط أو مستوى فاصل سيكون جيدًا. نريد العثور على الخط أو المستوى الذي يوفر أكبر هامش (margin) بين الفئات.

الهامش هو المسافة بين مستوى الفصل وأقرب نقطة بيانات من كل فئة. كلما كان الهامش أكبر، كانت الخوارزمية أكثر ثقة في تصنيفها، وبالتالي كانت أقل عرضة للأخطاء.

تسمى نقاط البيانات الأقرب إلى مستوى الفصل متجهات الدعم (support vectors). هذه النقاط هي الأكثر أهمية في تحديد موقع مستوى الفصل، وتسمي الخوارزمية بـ "آلات دعم المتجهات" لأنها تعتمد بشكل أساسي على هذه المتجهات.

المفاهيم الأساسية في آلات دعم المتجهات

**مستوى الفصل (Hyperplane):** الخط أو المستوى أو المستوى الفائق الذي يفصل بين الفئات المختلفة.
**الهامش (Margin):** المسافة بين مستوى الفصل وأقرب نقطة بيانات من كل فئة.
**متجهات الدعم (Support Vectors):** نقاط البيانات الأقرب إلى مستوى الفصل.
**النواة (Kernel):** دالة رياضية تحول البيانات إلى مساحة ذات أبعاد أعلى، مما يسمح لـ SVM بإيجاد مستوى فصل غير خطي. (سيتم شرح ذلك بتفصيل لاحقاً)
**التصنيف الخطي (Linear Classification):** عندما يمكن فصل الفئات باستخدام خط مستقيم أو مستوى.
**التصنيف غير الخطي (Non-Linear Classification):** عندما لا يمكن فصل الفئات باستخدام خط مستقيم أو مستوى، ويتطلب استخدام النواة.

أنواع آلات دعم المتجهات

هناك نوعان رئيسيان من آلات دعم المتجهات:

**آلات دعم المتجهات الخطية (Linear SVM):** تستخدم عندما يمكن فصل البيانات خطيًا.
**آلات دعم المتجهات غير الخطية (Non-Linear SVM):** تستخدم عندما لا يمكن فصل البيانات خطيًا، وتستخدم النواة لتحويل البيانات إلى مساحة ذات أبعاد أعلى.

دور النواة في آلات دعم المتجهات

عندما لا تكون البيانات قابلة للفصل خطيًا، يصبح استخدام النواة أمرًا ضروريًا. النواة هي دالة رياضية تحول البيانات إلى مساحة ذات أبعاد أعلى، حيث قد يكون من الممكن إيجاد مستوى فصل خطي.

هناك عدة أنواع من النواة الشائعة الاستخدام:

**النواة الخطية (Linear Kernel):** ببساطة تحسب حاصل الضرب النقطي بين متجهين.
**النواة متعددة الحدود (Polynomial Kernel):** تستخدم متعددة الحدود لتعيين البيانات إلى مساحة ذات أبعاد أعلى.
**النواة الشعاعية الأساسية (Radial Basis Function - RBF Kernel):** هي الأكثر استخدامًا بشكل عام، وتعتمد على المسافة بين نقاط البيانات.
**نواة سيجمويد (Sigmoid Kernel):** تستخدم دالة سيجمويد لتعيين البيانات إلى مساحة ذات أبعاد أعلى.

اختيار النواة المناسبة يعتمد على طبيعة البيانات والمشكلة التي تحاول حلها. غالبًا ما يتطلب الأمر بعض التجريب للعثور على النواة التي تحقق أفضل أداء.

تطبيق آلات دعم المتجهات في التنبؤ بأسعار العملات المشفرة

يمكن استخدام SVM للتنبؤ بأسعار البيتكوين و الإيثيريوم و اللايتكوين وغيرها من العملات المشفرة. ومع ذلك، يجب ملاحظة أن سوق العملات المشفرة متقلب للغاية وغير متوقع، مما يجعل التنبؤ الدقيق أمرًا صعبًا للغاية.

الخطوات الأساسية لتطبيق SVM في هذا السياق هي:

1. **جمع البيانات:** جمع بيانات تاريخية لأسعار العملات المشفرة، بما في ذلك أسعار الافتتاح والإغلاق وأعلى وأدنى سعر وحجم التداول. 2. **معالجة البيانات:** تنظيف البيانات ومعالجتها، بما في ذلك التعامل مع القيم المفقودة وإزالة القيم المتطرفة. 3. **هندسة الميزات (Feature Engineering):** إنشاء ميزات جديدة من البيانات التاريخية، مثل:

   *   المتوسطات المتحركة (Moving Averages)
   *   مؤشر القوة النسبية (Relative Strength Index - RSI)
   *   مؤشر الماكد (Moving Average Convergence Divergence - MACD)
   *   بولينجر باندز (Bollinger Bands)
   *   حجم التداول (Volume)
   *   تقلب الأسعار (Volatility)
   *   أنماط الشموع اليابانية (Candlestick Patterns)

4. **تقسيم البيانات:** تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار وتقييم. 5. **تدريب النموذج:** تدريب نموذج SVM على مجموعة التدريب. 6. **تقييم النموذج:** تقييم أداء النموذج على مجموعة الاختبار. 7. **تحسين النموذج:** تعديل معلمات النموذج (مثل نوع النواة وقيمة C) لتحسين أدائه.

تحديات استخدام آلات دعم المتجهات في سوق العملات المشفرة

**التقلب الشديد:** سوق العملات المشفرة متقلب للغاية، مما يجعل من الصعب على أي نموذج تنبؤي تحقيق دقة عالية.
**الضوضاء (Noise):** تحتوي بيانات أسعار العملات المشفرة على الكثير من الضوضاء، مما قد يؤثر سلبًا على أداء النموذج.
**التغيرات في السوق:** سوق العملات المشفرة يتغير باستمرار، مما يعني أن النموذج الذي كان يعمل بشكل جيد في الماضي قد لا يعمل بشكل جيد في المستقبل.
**الإفراط في التخصيص (Overfitting):** يمكن أن يؤدي الإفراط في التخصيص إلى نموذج يعمل بشكل جيد على بيانات التدريب ولكنه لا يعمل بشكل جيد على بيانات الاختبار.

استراتيجيات لتحسين أداء آلات دعم المتجهات في سوق العملات المشفرة

**استخدام مجموعات من الميزات:** يمكن أن يؤدي استخدام مجموعة متنوعة من الميزات إلى تحسين أداء النموذج.
**تنظيم البيانات (Regularization):** يمكن أن يساعد تنظيم البيانات في منع الإفراط في التخصيص.
**التحقق المتقاطع (Cross-Validation):** يمكن أن يساعد التحقق المتقاطع في تقييم أداء النموذج بشكل أكثر دقة.
**استخدام تقنيات تجميع النماذج (Ensemble Methods):** يمكن أن يؤدي استخدام تقنيات تجميع النماذج، مثل الغابات العشوائية (Random Forests) إلى تحسين أداء النموذج.
**التعلم المستمر (Continuous Learning):** تحديث النموذج باستمرار ببيانات جديدة للحفاظ على دقته.

أدوات وبرامج لحالات دعم المتجهات

تتوفر العديد من الأدوات والبرامج التي يمكن استخدامها لتنفيذ آلات دعم المتجهات، بما في ذلك:

**Python:** مع مكتبات مثل Scikit-learn و TensorFlow و PyTorch.
**R:** مع حزم مثل e1071 و caret.
**MATLAB:** مع Toolboxes مخصصة للتعلم الآلي.
**Weka:** منصة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي.

الخلاصة

آلات دعم المتجهات هي أداة قوية للتصنيف والانحدار، ويمكن استخدامها للتنبؤ بأسعار العملات المشفرة. ومع ذلك، يجب أن تكون على دراية بالتحديات المرتبطة باستخدام SVM في هذا السوق المتقلب. من خلال استخدام الاستراتيجيات المذكورة أعلاه، يمكنك تحسين أداء نموذج SVM الخاص بك وزيادة فرصك في تحقيق أرباح. تذكر دائمًا أن إدارة المخاطر هي مفتاح النجاح في تداول العقود الآجلة للعملات المشفرة.

روابط داخلية ذات صلة

استراتيجيات تحليلية ذات صلة

```

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!

آلات دعم المتجهات

محتويات