Matplotlib

1. 1. Matplotlib: دليل شامل للمبتدئين في عالم رسوم البيانات في بايثون

Matplotlib هي مكتبة رسوم بيانية قوية ومتعددة الاستخدامات في لغة البرمجة بايثون. تُستخدم بشكل واسع في مجالات متنوعة مثل علم البيانات، والتعلم الآلي، والتحليل المالي، وبالطبع، تحليل أسواق العملات المشفرة والعقود المستقبلية. هذه المقالة موجهة للمبتدئين وتهدف إلى تزويدهم بفهم شامل لكيفية استخدام Matplotlib لإنشاء تصورات بيانات فعالة وذات مغزى.

1. 1. 1. لماذا نستخدم Matplotlib في تحليل العقود المستقبلية للعملات المشفرة؟

في عالم تداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة، تعتبر القدرة على تصور البيانات أمرًا بالغ الأهمية. تساعد الرسوم البيانية على تحديد الأنماط السعرية، وتقييم الاتجاهات، وتحديد نقاط الدخول والخروج المحتملة، وقياس التقلبات، وتأكيد الاستراتيجيات التجارية. Matplotlib توفر الأدوات اللازمة لإنشاء هذه الرسوم البيانية بسهولة وفعالية.

على سبيل المثال، يمكنك استخدام Matplotlib لإنشاء:

• رسوم بيانية للشموع اليابانية (Candlestick Charts) لعرض حركة سعر البيتكوين أو الإيثريوم.
• رسوم بيانية خطية (Line Charts) لتتبع متوسطات متحركة (Moving Averages) أو مؤشرات أخرى.
• رسوم بيانية مبعثرة (Scatter Plots) لتحديد الارتباطات بين متغيرات مختلفة، مثل حجم التداول والسعر.
• رسوم بيانية شريطية (Bar Charts) لمقارنة أداء العقود المستقبلية المختلفة.
• رسوم بيانية صندوقية (Box Plots) لتصور توزيع البيانات وتحديد القيم المتطرفة.

1. 1. 1. تثبيت Matplotlib

قبل البدء، يجب تثبيت Matplotlib. يمكن القيام بذلك بسهولة باستخدام مدير الحزم pip:

```bash pip install matplotlib ```

1. 1. 1. استيراد Matplotlib

بعد التثبيت، تحتاج إلى استيراد المكتبة في برنامج بايثون الخاص بك:

```python import matplotlib.pyplot as plt ```

عادةً ما يتم استيراد Matplotlib باستخدام الاسم المستعار `plt` لتسهيل الكتابة.

1. 1. 1. المكونات الأساسية لـ Matplotlib

Matplotlib تتكون من عدة مكونات أساسية تعمل معًا لإنشاء الرسوم البيانية:

• **Figure (الشكل):** هو النافذة أو الصفحة التي تحتوي على جميع عناصر الرسم البياني.
• **Axes (المحاور):** هو المنطقة التي يتم فيها رسم البيانات. يمكن أن يحتوي الشكل الواحد على عدة محاور.
• **Plot (الرسم):** هو التمثيل المرئي للبيانات، مثل خط، أو نقاط، أو أعمدة.
• **Artist (الفنان):** هو أي عنصر مرئي على الرسم البياني، مثل الخطوط، والنقاط، والنصوص، والعناوين.

1. 1. 1. إنشاء رسم بياني بسيط

لنبدأ بإنشاء رسم بياني خطي بسيط:

```python import matplotlib.pyplot as plt

1. البيانات

x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 1, 3, 5]

1. إنشاء الرسم البياني

plt.plot(x, y)

1. إضافة عنوان

plt.title("رسم بياني خطي بسيط")

1. إضافة تسميات للمحاور

plt.xlabel("المحور السيني (X)") plt.ylabel("المحور الصادي (Y)")

1. عرض الرسم البياني

plt.show() ```

هذا الكود سينشئ رسمًا بيانيًا خطيًا بسيطًا يربط النقاط (1, 2)، (2, 4)، (3, 1)، (4, 3)، و (5, 5).

1. 1. 1. تخصيص الرسوم البيانية

Matplotlib توفر العديد من الخيارات لتخصيص الرسوم البيانية:

• **الألوان:** يمكنك تغيير لون الخطوط والنقاط باستخدام وسيطة `color` في الدالة `plot`. على سبيل المثال: `plt.plot(x, y, color='red')`.
• **أنماط الخطوط:** يمكنك تغيير نمط الخطوط باستخدام وسيطة `linestyle`. على سبيل المثال: `plt.plot(x, y, linestyle='--')` (خط متقطع).
• **علامات البيانات:** يمكنك إضافة علامات إلى النقاط باستخدام وسيطة `marker`. على سبيل المثال: `plt.plot(x, y, marker='o')` (دوائر).
• **حجم الخط:** يمكنك تغيير حجم الخطوط باستخدام وسيطة `fontsize` في الدوال `title`، `xlabel`، و `ylabel`.
• **الشبكة:** يمكنك إضافة شبكة إلى الرسم البياني باستخدام الدالة `grid`. على سبيل المثال: `plt.grid(True)`.
• **الحدود:** يمكنك التحكم في حدود المحاور باستخدام الدوال `xlim` و `ylim`.

1. 1. 1. أنواع الرسوم البيانية المختلفة

Matplotlib تدعم العديد من أنواع الرسوم البيانية المختلفة:

• **Line Chart (الرسم الخطي):** يعرض البيانات كنقاط متصلة بخطوط. مفيد لعرض الاتجاهات بمرور الوقت.
• **Bar Chart (الرسم الشريطي):** يعرض البيانات كأشرطة. مفيد لمقارنة القيم بين فئات مختلفة.
• **Scatter Plot (الرسم المبعثر):** يعرض البيانات كنقاط مبعثرة. مفيد لتحديد العلاقات والارتباطات بين متغيرين.
• **Histogram (المدرج التكراري):** يعرض توزيع البيانات. مفيد لفهم تكرار القيم المختلفة.
• **Pie Chart (الرسم الدائري):** يعرض البيانات كأجزاء من دائرة. مفيد لعرض النسب المئوية.
• **Box Plot (الرسم الصندوقي):** يعرض توزيع البيانات باستخدام الصندوق والشعيرات. مفيد لتحديد القيم المتطرفة.
• **Candlestick Chart (رسم الشموع اليابانية):** شائع جداً في التحليل الفني للأسواق المالية، ويعرض سعر الفتح والإغلاق والأعلى والأدنى لفترة زمنية محددة.

1. 1. 1. رسم الشموع اليابانية (Candlestick Charts)

نظرًا لأهميتها في تحليل العقود المستقبلية للعملات المشفرة، سنركز على كيفية رسم الشموع اليابانية باستخدام Matplotlib:

```python import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import datetime

1. البيانات (مثال)

dates = [datetime.datetime(2023, 10, 26) + datetime.timedelta(days=i) for i in range(10)] open_prices = [30000, 30500, 31000, 30800, 30200, 30100, 30600, 31200, 31500, 31300] high_prices = [30700, 31200, 31500, 31300, 30500, 30400, 31000, 31600, 31800, 31700] low_prices = [29800, 30200, 30500, 30500, 29900, 29800, 30200, 31000, 31300, 31000] close_prices = [30500, 31000, 30800, 30200, 30100, 30600, 31200, 31500, 31300, 31400]

1. إنشاء الرسم البياني

fig, ax = plt.subplots()

1. رسم الشموع اليابانية

ax.candlestick(dates, open_prices, high_prices, low_prices, close_prices)

1. تنسيق المحور السيني

ax.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator()) ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d'))

1. تدوير تسميات المحور السيني

plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right")

1. إضافة عنوان

plt.title("رسم شموع يابانية")

1. عرض الرسم البياني

plt.show() ```

هذا الكود سيقوم برسم شموع يابانية بناءً على البيانات المقدمة. لاحظ استخدام `matplotlib.dates` لتنسيق المحور السيني لعرض التواريخ بشكل صحيح.

1. 1. 1. إضافة مؤشرات فنية إلى الرسوم البيانية

يمكنك إضافة مؤشرات فنية مثل مؤشر القوة النسبية (RSI)، التقارب والتباعد المتوسط المتحرك (MACD)، وبولينجر باندز (Bollinger Bands) إلى الرسوم البيانية الخاصة بك باستخدام Matplotlib. يتطلب ذلك حساب قيم المؤشرات أولاً ثم رسمها فوق الرسم البياني الرئيسي.

1. 1. 1. حفظ الرسوم البيانية

يمكنك حفظ الرسوم البيانية التي أنشأتها باستخدام الدالة `savefig`:

```python plt.savefig("my_chart.png") ```

يمكنك تحديد تنسيق الصورة (png, jpg, pdf, إلخ) في اسم الملف.

1. 1. 1. استخدام Styles (الأنماط)

Matplotlib توفر أنماطًا جاهزة لتغيير مظهر الرسوم البيانية بسرعة:

```python plt.style.use('ggplot') ```

يمكنك استكشاف أنماط مختلفة مثل 'seaborn', 'dark_background', 'classic'.

1. 1. 1. التحليل الفني و Matplotlib

Matplotlib هي أداة لا غنى عنها في التحليل الفني. يمكن استخدامها لتحديد:

• دعم ومقاومة
• خطوط الاتجاه
• نماذج الشموع اليابانية مثل الابتلاع الصاعد و الابتلاع الهابط.
• تفرعات فيبوناتشي

1. 1. 1. تحليل حجم التداول و Matplotlib

يمكن تمثيل حجم التداول باستخدام رسوم بيانية شريطية مفردة أو مجمعة مع الرسوم البيانية السعرية. يساعد تحليل حجم التداول على تأكيد الإشارات التجارية وتقييم قوة الاتجاه.

1. 1. 1. استراتيجيات التداول و Matplotlib

يمكن استخدام Matplotlib لتقييم أداء استراتيجيات التداول المختلفة. يمكنك رسم منحنيات الأرباح والخسائر، ومقارنة أداء الاستراتيجيات المختلفة، وتحليل المخاطر. تشمل الاستراتيجيات التي يمكن تقييمها:

• تداول الاتجاه
• تداول الاختراق
• تداول المتوسطات المتحركة
• تداول المدى
• المضاربة

1. 1. 1. موارد إضافية

• [Matplotlib Documentation](https://matplotlib.org/stable/contents.html)
• [Python Data Science Handbook](https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/)

1. 1. 1. الخلاصة

Matplotlib هي مكتبة قوية ومرنة لإنشاء تصورات بيانات عالية الجودة في بايثون. إنها أداة أساسية لأي شخص يعمل مع البيانات، وخاصة في مجال تحليل الأسواق المالية وتداول العملات المشفرة. من خلال إتقان Matplotlib، يمكنك الحصول على رؤى قيمة من البيانات واتخاذ قرارات تداول مستنيرة.

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!