اختبار الفرضيات

1. اختبار الفرضيات في تداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة

اختبار الفرضيات هو حجر الزاوية في اتخاذ القرارات القائمة على البيانات في أي مجال، ويُعدّ أساسيًا بشكل خاص في عالم تداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة حيث يمكن أن تؤدي القرارات المستنيرة إلى أرباح كبيرة، بينما القرارات المتسرعة قد تؤدي إلى خسائر فادحة. هذه المقالة مصممة لتقديم شرح شامل للمبتدئين حول اختبار الفرضيات، مع التركيز على تطبيقاته العملية في سياق تداول العملات المشفرة.

ما هي الفرضية؟

الفرضية هي ببساطة اقتراح أو ادعاء حول مجموعة سكانية. في سياق التداول، يمكن أن تكون الفرضية حول اتجاه سعر أحد الأصول الرقمية، أو فعالية استراتيجية تداول معينة، أو العلاقة بين متغيرين مختلفين. الفرضيات عادةً ما تكون عبارة عن جملتين:

الفرضية الصفرية (Null Hypothesis): هذا هو الادعاء الذي نفترض أنه صحيح في البداية. عادةً ما تكون فرضية "لا يوجد تأثير" أو "لا يوجد فرق". نرمز لها بالرمز H₀. مثال: "لا يوجد فرق بين متوسط عائد استراتيجية التداول A واستراتيجية التداول B."
الفرضية البديلة (Alternative Hypothesis): هذا هو الادعاء الذي نحاول إثباته. عادةً ما تكون فرضية "يوجد تأثير" أو "يوجد فرق". نرمز لها بالرمز H₁. مثال: "هناك فرق بين متوسط عائد استراتيجية التداول A واستراتيجية التداول B."

لماذا نختبر الفرضيات؟

نحن لا نثبت الفرضيات بشكل قاطع، بل نجمع الأدلة لتقييم ما إذا كانت البيانات تدعم الفرضية الصفرية أم لا. الهدف ليس إثبات أن الفرضية البديلة صحيحة، بل تحديد ما إذا كانت هناك أدلة كافية لرفض الفرضية الصفرية. إذا رفضنا الفرضية الصفرية، فهذا يعني أن هناك أدلة تشير إلى أن الفرضية البديلة قد تكون صحيحة.

في تداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة، يمكن أن يساعد اختبار الفرضيات في:

تقييم ربحية استراتيجيات التداول المختلفة.
تحديد ما إذا كانت هناك أنماط معينة في بيانات الأسعار يمكن استغلالها.
تقييم فعالية أدوات التحليل الفني مثل مؤشر القوة النسبية أو التقاطع المتحرك.
اتخاذ قرارات تداول أكثر استنارة وتقليل المخاطر.

عملية اختبار الفرضيات

تتضمن عملية اختبار الفرضيات عدة خطوات رئيسية:

1. تحديد الفرضيات: كما ذكرنا سابقًا، حدد الفرضية الصفرية والفرضية البديلة. 2. تحديد مستوى الأهمية (Significance Level): هذا هو الحد الأقصى للاحتمالية التي نكون على استعداد لقبولها لرفض الفرضية الصفرية عندما تكون صحيحة في الواقع (يُعرف هذا باسم الخطأ من النوع الأول). عادةً ما يتم تعيين مستوى الأهمية عند 0.05 (5٪)، مما يعني أننا مستعدون لقبول فرصة بنسبة 5٪ لرفض الفرضية الصفرية بشكل خاطئ. 3. جمع البيانات: جمع البيانات ذات الصلة التي سيتم استخدامها لاختبار الفرضية. في التداول، يمكن أن تكون هذه البيانات عبارة عن أسعار تاريخية، وحجم التداول، وبيانات دفتر الأوامر، وغيرها. 4. حساب الإحصائية الاختبارية (Test Statistic): هذه هي قيمة يتم حسابها من البيانات التي تقيس مدى توافق البيانات مع الفرضية الصفرية. تعتمد الإحصائية الاختبارية المستخدمة على نوع البيانات وطبيعة الفرضية. تشمل الإحصائيات الاختبارية الشائعة اختبار t، واختبار z، واختبار مربع كاي. 5. تحديد القيمة الاحتمالية (P-value): القيمة الاحتمالية هي احتمالية الحصول على نتيجة متطرفة مثل (أو أكثر تطرفًا من) النتيجة التي تم الحصول عليها، بافتراض أن الفرضية الصفرية صحيحة. 6. اتخاذ القرار: قارن القيمة الاحتمالية بمستوى الأهمية.

   *   إذا كانت القيمة الاحتمالية أقل من أو تساوي مستوى الأهمية، فإننا نرفض الفرضية الصفرية.  هذا يشير إلى أن هناك أدلة كافية لدعم الفرضية البديلة.
   *   إذا كانت القيمة الاحتمالية أكبر من مستوى الأهمية، فإننا نفشل في رفض الفرضية الصفرية.  هذا لا يعني أن الفرضية الصفرية صحيحة، بل يعني ببساطة أن البيانات لا تقدم أدلة كافية لرفضها.

أنواع اختبارات الفرضيات الشائعة في تداول العملات المشفرة

اختبار t: يستخدم لمقارنة متوسطين لمجموعتين. على سبيل المثال، يمكن استخدامه لمقارنة متوسط العائد لاستراتيجيتي تداول مختلفتين. تحليل الانحدار يمكن استخدامه مع اختبار t لتقييم معنوية المعاملات.
اختبار z: يستخدم لمقارنة متوسط عينة بمتوسط مجتمع معروف.
اختبار مربع كاي: يستخدم لاختبار العلاقة بين متغيرين فئويين. على سبيل المثال، يمكن استخدامه لاختبار ما إذا كان هناك علاقة بين مؤشر فني معين (مثل MACD) و اتجاه سعر الأصل الرقمي.
اختبار الارتباط (Correlation Test): يستخدم لتحديد قوة واتجاه العلاقة الخطية بين متغيرين مستمرين. على سبيل المثال، يمكن استخدامه لتحديد ما إذا كان هناك ارتباط بين حجم التداول وتقلب الأسعار. تحليل حجم التداول يعتمد بشكل كبير على هذا الاختبار.
اختبار الانحدار (Regression Test): يستخدم لنمذجة العلاقة بين متغير تابع ومتغير مستقل واحد أو أكثر. يمكن استخدامه للتنبؤ بأسعار الأصول الرقمية بناءً على عوامل مختلفة. التحليل الأساسي يمكن دمجه مع اختبار الانحدار.

أمثلة عملية في تداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة

1. **اختبار فعالية استراتيجية اختراق النطاق (Breakout Strategy):**

   *   **الفرضية الصفرية (H₀):** استراتيجية اختراق النطاق لا تحقق عائدًا أعلى من مجرد الاحتفاظ بالأصل الرقمي.
   *   **الفرضية البديلة (H₁):** استراتيجية اختراق النطاق تحقق عائدًا أعلى من مجرد الاحتفاظ بالأصل الرقمي.
   *   **البيانات:** بيانات الأسعار التاريخية للأصل الرقمي ونتائج التداول الناتجة عن تطبيق استراتيجية اختراق النطاق.
   *   **الإحصائية الاختبارية:** اختبار t لمقارنة متوسط العائد للاستراتيجية بمتوسط العائد للاحتفاظ بالأصل.

2. **اختبار العلاقة بين حجم التداول وتقلب الأسعار:**

   *   **الفرضية الصفرية (H₀):** لا يوجد ارتباط بين حجم التداول وتقلب الأسعار.
   *   **الفرضية البديلة (H₁):** يوجد ارتباط بين حجم التداول وتقلب الأسعار.
   *   **البيانات:** بيانات حجم التداول وتقلب الأسعار التاريخية للأصل الرقمي.
   *   **الإحصائية الاختبارية:** اختبار الارتباط (Correlation Test) لحساب معامل الارتباط بين حجم التداول وتقلب الأسعار.

3. **اختبار دقة مؤشر فني:**

   *   **الفرضية الصفرية (H₀):** مؤشر فني معين (مثل Fibonacci Retracements) لا يقدم تنبؤات دقيقة حول اتجاه الأسعار.
   *   **الفرضية البديلة (H₁):** مؤشر فني معين يقدم تنبؤات دقيقة حول اتجاه الأسعار.
   *   **البيانات:** بيانات الأسعار التاريخية للأصل الرقمي وإشارات التداول الناتجة عن المؤشر الفني.
   *   **الإحصائية الاختبارية:** اختبار مربع كاي لمقارنة التوزيع الفعلي لاتجاهات الأسعار بالتوزيع المتوقع بناءً على إشارات المؤشر الفني.

الأخطاء في اختبار الفرضيات

من المهم أن ندرك أن اختبار الفرضيات ليس معصومًا من الخطأ. هناك نوعان رئيسيان من الأخطاء التي يمكن أن تحدث:

الخطأ من النوع الأول (Type I Error): رفض الفرضية الصفرية عندما تكون صحيحة في الواقع (رفض خاطئ). احتمالية حدوث هذا الخطأ هي مستوى الأهمية (α).
الخطأ من النوع الثاني (Type II Error): فشل في رفض الفرضية الصفرية عندما تكون خاطئة في الواقع (قبول خاطئ). احتمالية حدوث هذا الخطأ يشار إليها بالرمز β.

اعتبارات إضافية في تداول العملات المشفرة

**البيانات غير الثابتة (Non-Stationary Data):** أسعار العملات المشفرة غالبًا ما تكون غير ثابتة، مما يعني أن خصائصها الإحصائية تتغير بمرور الوقت. هذا يمكن أن يؤثر على صحة نتائج اختبار الفرضيات. قد يكون من الضروري استخدام تقنيات مثل التفاضل (Differencing) لجعل البيانات أكثر ثباتًا.
**البيانات المحدودة (Limited Data):** تاريخ تداول العملات المشفرة قصير نسبيًا، مما يعني أن كمية البيانات المتاحة لإجراء اختبار الفرضيات قد تكون محدودة. هذا يمكن أن يقلل من قوة الاختبار ويجعل من الصعب الحصول على نتائج ذات دلالة إحصائية.
**التغييرات في السوق (Market Changes):** أسواق العملات المشفرة ديناميكية للغاية، ويمكن أن تتغير الظروف بسرعة. النتائج التي تم الحصول عليها من اختبار الفرضيات في الماضي قد لا تكون صالحة في المستقبل.

أدوات وموارد

Python مع مكتبات مثل NumPy و SciPy و Statsmodels: أدوات قوية لإجراء اختبارات الفرضيات وتحليل البيانات الإحصائية.
R: لغة برمجة أخرى شائعة للتحليل الإحصائي.
Excel: يمكن استخدامه لإجراء اختبارات الفرضيات البسيطة.
مواقع الويب التي توفر حاسبات إحصائية: توجد العديد من المواقع التي توفر حاسبات إحصائية مجانية عبر الإنترنت.

استراتيجيات تداول ذات صلة

خاتمة

اختبار الفرضيات هو أداة قيمة للمتداولين في سوق العقود المستقبلية للعملات المشفرة. من خلال فهم مبادئ اختبار الفرضيات وتطبيقها بشكل صحيح، يمكنك اتخاذ قرارات تداول أكثر استنارة وتقليل المخاطر وزيادة فرصك في النجاح. تذكر أن اختبار الفرضيات ليس حلاً سحريًا، ولكنه جزء مهم من عملية صنع القرار القائمة على البيانات.

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!