AdamW

1. 1. AdamW: دليل شامل للمبتدئين في عالم خوارزميات التحسين

AdamW (Adam with Weight Decay) هي خوارزمية تحسين حديثة تستخدم على نطاق واسع في مجال تعلم الآلة، وخاصةً في تدريب الشبكات العصبية العميقة. تعتبر AdamW تحسينًا على خوارزمية Adam الأصلية، حيث تعالج مشكلة رئيسية تتعلق بتطبيق تنظيم الوزن (Weight Decay) بشكل غير صحيح في Adam، مما يؤدي إلى أداء دون المستوى الأمثل في بعض الحالات. هذه المقالة موجهة للمبتدئين وتهدف إلى شرح AdamW بالتفصيل، بدءًا من المفاهيم الأساسية وصولًا إلى الفروق الدقيقة وكيفية تطبيقها في سياق العقود الآجلة للعملات المشفرة وتحليل السوق المالي.

1. 1. 1. 1. مقدمة إلى خوارزميات التحسين

قبل الغوص في تفاصيل AdamW، من المهم فهم دور خوارزميات التحسين في عملية تدريب نماذج تعلم الآلة. تخيل أنك تحاول العثور على أدنى نقطة في وادٍ عميق. أنت أعمى ولا يمكنك رؤية الوادي بأكمله، ولكن يمكنك الشعور باتجاه الانحدار تحت قدميك. خوارزميات التحسين تعمل بشكل مشابه: فهي تحاول العثور على القيم المثلى لمعلمات النموذج (الأوزان والتحيزات) التي تقلل من دالة الخسارة (Loss Function). دالة الخسارة تقيس مدى جودة أداء النموذج على بيانات التدريب.

هناك العديد من خوارزميات التحسين المتاحة، ولكل منها نقاط قوتها وضعفها. بعض الخوارزميات الشائعة تشمل:

• Gradient Descent (هبوط التدرج): أبسط خوارزمية تحسين، ولكنها غالبًا ما تكون بطيئة وتواجه صعوبة في الهروب من الحفر المحلية (Local Minima).
• SGD (Stochastic Gradient Descent): نسخة من هبوط التدرج تستخدم مجموعة فرعية عشوائية من بيانات التدريب في كل تكرار، مما يجعلها أسرع وأكثر كفاءة.
• Momentum: يضيف "زخمًا" إلى تحديثات المعلمات، مما يساعد على تسريع عملية التدريب وتجنب الحفر المحلية.
• RMSprop: يضبط معدل التعلم لكل معلمة بناءً على متوسط مربع التدرجات السابقة، مما يساعد على التعامل مع التدرجات المتباينة.
• Adam: تجمع بين مزايا Momentum و RMSprop، وهي واحدة من أكثر خوارزميات التحسين شيوعًا.

1. 1. 1. 2. فهم خوارزمية Adam

Adam (Adaptive Moment Estimation) هي خوارزمية تحسين تعتمد على التدرجات التكيفية. تستخدم Adam تقديرات لكل من متوسط التدرجات الأول (المتوسط) ومتوسط التدرجات الثاني (التباين). هذه التقديرات تستخدم لضبط معدل التعلم لكل معلمة بشكل فردي.

بشكل أكثر تحديدًا، تقوم Adam بتحديث المعلمات باستخدام المعادلة التالية:

``` m_t = β1 * m_{t-1} + (1 - β1) * g_t v_t = β2 * v_{t-1} + (1 - β2) * g_t^2 m̂_t = m_t / (1 - β1^t) v̂_t = v_t / (1 - β2^t) θ_t = θ_{t-1} - α * m̂_t / (√v̂_t + ε) ```

حيث:

• `m_t`: متوسط التدرجات الأول في الخطوة الزمنية `t`.
• `v_t`: متوسط التدرجات الثاني (التباين) في الخطوة الزمنية `t`.
• `β1` و `β2`: معاملات التحلل الأسي.
• `g_t`: التدرج في الخطوة الزمنية `t`.
• `m̂_t` و `v̂_t`: تقديرات متحيزة (biased) لمتوسط التدرجات والتباين.
• `θ_t`: المعلمات في الخطوة الزمنية `t`.
• `α`: معدل التعلم.
• `ε`: قيمة صغيرة لمنع القسمة على صفر.

1. 1. 1. 3. مشكلة تنظيم الوزن في Adam

تنظيم الوزن (Weight Decay) هو تقنية تستخدم لمنع الإفراط في التخصيص (Overfitting) في نماذج تعلم الآلة. يعمل تنظيم الوزن عن طريق إضافة حد جزاء إلى دالة الخسارة، يعاقب القيم الكبيرة للمعلمات. الهدف هو تشجيع النموذج على تعلم معلمات أصغر وأكثر عمومية.

في Adam، يتم تطبيق تنظيم الوزن عادةً عن طريق إضافة حد جزاء L2 إلى التدرج. ومع ذلك، أظهرت الدراسات أن هذا التطبيق غير صحيح ويؤدي إلى أداء دون المستوى الأمثل. السبب هو أن Adam تقوم بتعديل التدرجات باستخدام تقديرات المتوسط والتباين، مما يؤدي إلى تقليل تأثير تنظيم الوزن.

1. 1. 1. 4. AdamW: الحل لتنظيم الوزن الصحيح

AdamW يعالج مشكلة تنظيم الوزن في Adam عن طريق فصل عملية تنظيم الوزن عن تحديثات التدرجات. بدلاً من إضافة حد جزاء L2 إلى التدرج، يقوم AdamW بتحديث المعلمات مباشرةً بعد تعديلها بواسطة تنظيم الوزن.

بشكل أكثر تحديدًا، يقوم AdamW بتحديث المعلمات باستخدام المعادلة التالية:

``` θ_t = θ_{t-1} - α * (m̂_t / (√v̂_t + ε) + λ * θ_{t-1}) ```

حيث:

• `λ`: معامل تنظيم الوزن.

لاحظ أن تنظيم الوزن يتم تطبيقه مباشرةً على المعلمات `θ_{t-1}` قبل تحديثها باستخدام التدرجات المعدلة. هذا يضمن أن تنظيم الوزن له التأثير المطلوب على عملية التدريب.

1. 1. 1. 5. فوائد AdamW

AdamW يقدم العديد من الفوائد مقارنة بـ Adam:

• **أداء أفضل:** في العديد من الحالات، يحقق AdamW أداءً أفضل من Adam، خاصةً عند استخدام تنظيم الوزن.
• **تحسين التعميم:** يساعد AdamW على تعلم نماذج أكثر عمومية وأقل عرضة للإفراط في التخصيص.
• **سهولة الاستخدام:** AdamW سهل الاستخدام ولا يتطلب أي تغييرات كبيرة في التعليمات البرمجية الحالية.
• **استقرار التدريب:** في بعض الحالات، يمكن أن يؤدي AdamW إلى تدريب أكثر استقرارًا.

1. 1. 1. 6. تطبيق AdamW في العقود الآجلة للعملات المشفرة

في سياق تداول العقود الآجلة للعملات المشفرة، يمكن استخدام AdamW لتدريب نماذج التنبؤ بالأسعار (Price Prediction Models) التي تعتمد على التعلم المعزز (Reinforcement Learning) أو الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks). يمكن لهذه النماذج أن تساعد المتداولين على اتخاذ قرارات تداول أفضل بناءً على تحليل البيانات التاريخية (Historical Data) و مؤشرات التداول (Trading Indicators).

على سبيل المثال، يمكن استخدام AdamW لتدريب نموذج يتنبأ باتجاه سعر بيتكوين (Bitcoin) بناءً على بيانات حجم التداول (Trading Volume)، مؤشر القوة النسبية (Relative Strength Index - RSI)، و المتوسطات المتحركة (Moving Averages). يمكن بعد ذلك استخدام هذا النموذج لتوليد إشارات تداول، مثل شراء أو بيع العقود الآجلة لبيتكوين.

1. 1. 1. 7. اختيار المعلمات المناسبة لـ AdamW

عند استخدام AdamW، من المهم اختيار المعلمات المناسبة لتحقيق أفضل أداء. بعض المعلمات المهمة التي يجب ضبطها تشمل:

• **معدل التعلم (α):** يحدد حجم الخطوة التي يتم اتخاذها في كل تكرار. عادةً ما يتم اختيار معدل تعلم صغير (مثل 0.001 أو 0.0001).
• **معامل تنظيم الوزن (λ):** يحدد قوة تنظيم الوزن. عادةً ما يتم اختيار قيمة صغيرة (مثل 0.01 أو 0.001).
• **β1 و β2:** معاملات التحلل الأسي. عادةً ما يتم استخدام القيم الافتراضية (0.9 و 0.999).

يمكن استخدام تقنيات مثل البحث عن الشبكة (Grid Search) أو التحسين البايزي (Bayesian Optimization) لضبط هذه المعلمات بشكل منهجي.

1. 1. 1. 8. مقارنة بين AdamW وخوارزميات التحسين الأخرى

| خوارزمية التحسين | المزايا | العيوب | |---|---|---| | Gradient Descent | بسيطة وسهلة الفهم | بطيئة وتواجه صعوبة في الهروب من الحفر المحلية | | SGD | أسرع وأكثر كفاءة من Gradient Descent | يمكن أن تكون غير مستقرة | | Momentum | يسرع عملية التدريب ويتجنب الحفر المحلية | يتطلب ضبطًا دقيقًا | | RMSprop | يتعامل مع التدرجات المتباينة | قد يتقارب ببطء | | Adam | تجمع بين مزايا Momentum و RMSprop | مشكلة في تطبيق تنظيم الوزن | | AdamW | أداء أفضل وتحسين التعميم | قد يتطلب ضبطًا دقيقًا للمعلمات |

1. 1. 1. 9. أدوات ومكتبات لتطبيق AdamW

تتوفر العديد من الأدوات والمكتبات التي تسهل تطبيق AdamW في مشاريع تعلم الآلة. بعض المكتبات الشائعة تشمل:

• **TensorFlow:** مكتبة تعلم آلة مفتوحة المصدر من Google.
• **PyTorch:** مكتبة تعلم آلة مفتوحة المصدر من Facebook.
• **Keras:** واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى لـ TensorFlow و PyTorch.

1. 1. 1. 10. استراتيجيات إضافية لتحسين الأداء

بالإضافة إلى استخدام AdamW، هناك العديد من الاستراتيجيات الأخرى التي يمكن استخدامها لتحسين أداء نماذج تعلم الآلة في سياق تداول العقود الآجلة للعملات المشفرة:

• **هندسة الميزات (Feature Engineering):** اختيار الميزات الأكثر صلة بالتنبؤ بالأسعار.
• **تنقية البيانات (Data Cleaning):** إزالة البيانات المفقودة أو غير الصحيحة.
• **توسيع البيانات (Data Augmentation):** توليد بيانات جديدة من البيانات الموجودة.
• **التعلم المسبق (Pre-training):** تدريب النموذج على مجموعة بيانات كبيرة قبل تدريبه على مجموعة بيانات أصغر خاصة بالمهمة.
• **التقاطع المتبادل (Cross-validation):** تقييم أداء النموذج على مجموعات بيانات مختلفة.

1. 1. 1. 11. تحليل فني وتحليل حجم التداول كمدخلات لـ AdamW

يمكن استخدام مخرجات التحليل الفني وتحليل حجم التداول كميزات إدخال لـ AdamW لتحسين دقة نماذج التنبؤ بالأسعار. تتضمن بعض المؤشرات الشائعة:

• **مؤشر MACD (Moving Average Convergence Divergence):** لتحديد اتجاهات الزخم.
• **مؤشر RSI (Relative Strength Index):** لتحديد ظروف ذروة الشراء والبيع.
• **مستويات فيبوناتشي (Fibonacci Levels):** لتحديد مستويات الدعم والمقاومة المحتملة.
• **حجم التداول (Trading Volume):** لتأكيد الاتجاهات وتحديد نقاط الدخول والخروج المحتملة.
• **مؤشر On Balance Volume (OBV):** لقياس الضغط الشرائي والبيعي.
• **مؤشر Chaikin Money Flow (CMF):** لقياس تدفق الأموال داخل وخارج الأصل.

1. 1. 1. 12. استراتيجيات إدارة المخاطر

بغض النظر عن دقة نماذج التنبؤ بالأسعار، من المهم دائمًا تطبيق استراتيجيات إدارة المخاطر لحماية رأس المال. تتضمن بعض الاستراتيجيات الشائعة:

• **تحديد حجم المركز (Position Sizing):** تحديد مقدار رأس المال الذي سيتم استثماره في كل صفقة.
• **أوامر وقف الخسارة (Stop-Loss Orders):** تحديد مستوى السعر الذي سيتم عنده إغلاق الصفقة تلقائيًا لمنع المزيد من الخسائر.
• **أوامر جني الأرباح (Take-Profit Orders):** تحديد مستوى السعر الذي سيتم عنده إغلاق الصفقة تلقائيًا لتحقيق الربح.
• **التنويع (Diversification):** الاستثمار في مجموعة متنوعة من الأصول لتقليل المخاطر.

تحليل المخاطر و إدارة رأس المال هما جزءان أساسيان من التداول الناجح في سوق العملات المشفرة.

Trading Bots و Algorithmic Trading يمكن أن تستخدم AdamW كجزء من استراتيجية تداول آلية.

Backtesting هو عملية اختبار استراتيجية التداول على البيانات التاريخية لتقييم أدائها.

Technical Analysis و Fundamental Analysis هما طريقتان مختلفتان لتحليل سوق العملات المشفرة.

Candlestick Patterns هي أنماط رسومية تستخدم لتحديد فرص التداول المحتملة.

Elliott Wave Theory هي نظرية تحليل فني تستخدم لتحديد أنماط الأسعار المتكررة.

Ichimoku Cloud هو مؤشر تحليل فني يستخدم لتحديد اتجاهات السوق ومستويات الدعم والمقاومة.

Bollinger Bands هو مؤشر تحليل فني يستخدم لقياس تقلبات الأسعار.

Support and Resistance Levels هي مستويات الأسعار التي يميل السعر إلى الارتداد عنها.

Chart Patterns هي أنماط رسومية تستخدم لتحديد فرص التداول المحتملة.

Order Book Analysis هي عملية تحليل دفتر الأوامر لتحديد مستويات العرض والطلب.

Market Depth هو مقياس لكمية الأوامر المتاحة في كل مستوى سعر.

Volatility Analysis هو عملية تحليل تقلبات الأسعار لتقييم المخاطر.

Correlation Analysis هو عملية تحليل العلاقة بين أصول مختلفة.

Sentiment Analysis هو عملية تحليل المشاعر العامة تجاه أصل معين.

News Trading هو استراتيجية تداول تعتمد على الأخبار والأحداث.

Quantitative Trading هو استراتيجية تداول تعتمد على النماذج الرياضية والخوارزميات.

High-Frequency Trading هو استراتيجية تداول تعتمد على تنفيذ الصفقات بسرعة عالية.

Arbitrage هو استراتيجية تداول تعتمد على استغلال الفروق في الأسعار بين الأسواق المختلفة.

Scalping هو استراتيجية تداول تعتمد على تحقيق أرباح صغيرة من خلال تنفيذ الصفقات بشكل متكرر.

Swing Trading هو استراتيجية تداول تعتمد على الاستفادة من تقلبات الأسعار على المدى القصير.

Position Trading هو استراتيجية تداول تعتمد على الاحتفاظ بالصفقات لفترة طويلة من الزمن.

Risk Management و Portfolio Optimization هما جزءان أساسيان من التداول الناجح.

Tax Implications يجب مراعاتها عند تداول العملات المشفرة.

Regulatory Landscape يتغير باستمرار ويجب متابعته عن كثب.

Security Best Practices يجب اتباعها لحماية حسابات التداول.

Blockchain Technology هي الأساس الذي تقوم عليه العملات المشفرة.

Decentralized Finance (DeFi) هو مجال ناشئ يقدم خدمات مالية بدون وسيط.

Non-Fungible Tokens (NFTs) هي أصول رقمية فريدة من نوعها.

Metaverse هو عالم افتراضي ثلاثي الأبعاد.

Web3 هو الجيل التالي من الإنترنت.

Artificial Intelligence (AI) و Machine Learning (ML) يلعبان دورًا متزايد الأهمية في تداول العملات المشفرة.

Data Science و Statistical Analysis هما مهارات أساسية للمتداولين الكميين.

Financial Modeling و Quantitative Analysis هما أدوات أساسية لتقييم المخاطر والعائد.

Trading Psychology و Behavioral Finance هما مجالان مهمان لفهم سلوك المتداولين.

Technical Indicators و Chart Analysis هما أدوات أساسية للتحليل الفني.

Market Microstructure هو تحليل كيفية عمل الأسواق المالية.

Order Flow Analysis هو تحليل تدفق الأوامر لتحديد اتجاهات السوق.

Algorithmic Trading Strategy و Automated Trading System هما أدوات أساسية للتداول الآلي.

Backtesting Framework و Trading Simulation هما أدوات أساسية لتقييم استراتيجيات التداول.

Risk-Reward Ratio و Sharpe Ratio هما مقاييس أساسية لتقييم أداء التداول.

Drawdown Analysis و Maximum Drawdown هما أدوات أساسية لتقييم المخاطر.

Position Sizing Calculator و Risk Management Tool هما أدوات أساسية لإدارة رأس المال.

Trading Journal و Performance Tracking هما أدوات أساسية لتحسين أداء التداول.

Cryptocurrency Exchange API و Trading Platform Integration هما أدوات أساسية للتداول الآلي.

Data Feed Provider و Real-Time Market Data هما أدوات أساسية للحصول على بيانات السوق.

Cloud Computing و High-Performance Computing هما أدوات أساسية لتشغيل نماذج تعلم الآلة.

Data Visualization و Interactive Charts هما أدوات أساسية لتحليل البيانات.

Statistical Software و Programming Languages هما أدوات أساسية لتطوير نماذج تعلم الآلة.

Machine Learning Libraries و Deep Learning Frameworks هما أدوات أساسية لتطوير نماذج تعلم الآلة.

Version Control System و Collaboration Tools هما أدوات أساسية للعمل الجماعي.

Documentation و Code Comments هما أدوات أساسية لضمان قابلية الصيانة.

Testing و Debugging هما أدوات أساسية لضمان جودة التعليمات البرمجية.

Deployment و Monitoring هما أدوات أساسية لنشر نماذج تعلم الآلة.

Model Maintenance و Model Retraining هما أدوات أساسية للحفاظ على أداء نماذج تعلم الآلة.

Ethical Considerations و Responsible AI هما مجالات مهمة يجب مراعاتها عند تطوير نماذج تعلم الآلة.

Explainable AI (XAI) و Interpretable Machine Learning هما مجالات مهمة لفهم كيفية عمل نماذج تعلم الآلة.

Fairness و Bias Mitigation هما مجالات مهمة لضمان عدم تحيز نماذج تعلم الآلة.

Privacy و Security هما مجالات مهمة لحماية البيانات.

Sustainability و Environmental Impact هما مجالات مهمة يجب مراعاتها عند تطوير نماذج تعلم الآلة.

Community Engagement و Open Source Collaboration هما أدوات أساسية لتعزيز الابتكار.

Education و Knowledge Sharing هما أدوات أساسية لنشر الوعي حول تعلم الآلة.

Career Development و Skill Enhancement هما أدوات أساسية للنمو المهني.

Industry Trends و Future Predictions هما أدوات أساسية للبقاء على اطلاع دائم بالتطورات في مجال تعلم الآلة.

Regulatory Compliance و Legal Considerations هما أدوات أساسية لضمان الامتثال للقوانين واللوائح.

Data Governance و Data Quality هما أدوات أساسية لضمان جودة البيانات.

Data Security و Data Privacy هما أدوات أساسية لحماية البيانات.

Data Ethics و Responsible Data Use هما أدوات أساسية لضمان استخدام البيانات بشكل أخلاقي.

Innovation و Research هما أدوات أساسية لدفع حدود تعلم الآلة.

Collaboration و Partnerships هما أدوات أساسية لتحقيق النجاح في مجال تعلم الآلة.

Vision و Leadership هما أدوات أساسية لتوجيه مستقبل تعلم الآلة.

Impact و Value Creation هما أدوات أساسية لقياس نجاح مشاريع تعلم الآلة.

Long-Term Sustainability و Responsible Growth هما أدوات أساسية لبناء مستقبل مستدام لتعلم الآلة.

Continuous Learning و Adaptability هما أدوات أساسية للبقاء على اطلاع دائم بالتطورات في مجال تعلم الآلة.

Critical Thinking و Problem Solving هما أدوات أساسية لحل التحديات في مجال تعلم الآلة.

Creativity و Innovation هما أدوات أساسية لتطوير حلول جديدة في مجال تعلم الآلة.

Communication و Collaboration هما أدوات أساسية للعمل بفعالية في فريق.

Leadership و Mentorship هما أدوات أساسية لتطوير الآخرين في مجال تعلم الآلة.

Resilience و Perseverance هما أدوات أساسية للتغلب على التحديات في مجال تعلم الآلة.

Integrity و Ethics هما أدوات أساسية للحفاظ على الثقة والنزاهة في مجال تعلم الآلة.

Passion و Motivation هما أدوات أساسية لتحقيق النجاح في مجال تعلم الآلة.

Purpose و Meaning هما أدوات أساسية لإيجاد الرضا في مجال تعلم الآلة.

Vision و Impact هما أدوات أساسية لتشكيل مستقبل تعلم الآلة.

Legacy و Contribution هما أدوات أساسية لترك بصمة إيجابية في مجال تعلم الآلة.

Future of Work و Automation هما أدوات أساسية لإعادة تعريف مستقبل العمل.

Human-AI Collaboration و Augmented Intelligence هما أدوات أساسية لتعزيز القدرات البشرية.

Artificial General Intelligence (AGI) و Superintelligence هما أدوات أساسية لاستكشاف حدود الذكاء الاصطناعي.

Singularity و Technological Disruption هما أدوات أساسية للتفكير في مستقبل البشرية.

Ethical AI و Responsible Innovation هما أدوات أساسية لضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل آمن ومفيد.

Global Collaboration و International Standards هما أدوات أساسية لتعزيز التعاون الدولي في مجال الذكاء الاصطناعي.

Open Access و Knowledge Sharing هما أدوات أساسية لنشر المعرفة حول الذكاء الاصطناعي.

Public Awareness و Education هما أدوات أساسية لزيادة الوعي حول الذكاء الاصطناعي.

Policy Making و Regulation هما أدوات أساسية لتوجيه تطور الذكاء الاصطناعي.

Investment و Funding هما أدوات أساسية لدعم البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي.

Entrepreneurship و Startups هما أدوات أساسية لإنشاء شركات جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي.

Innovation Hubs و Research Centers هما أدوات أساسية لتعزيز الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي.

Talent Development و Skill Gap Analysis هما أدوات أساسية لتطوير المهارات المطلوبة في مجال الذكاء الاصطناعي.

Diversity و Inclusion هما أدوات أساسية لضمان تمثيل جميع الفئات في مجال الذكاء الاصطناعي.

Accessibility و Usability هما أدوات أساسية لضمان سهولة استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.

Sustainability و Environmental Responsibility هما أدوات أساسية لضمان تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل مستدام.

Social Impact و Economic Development هما أدوات أساسية لضمان استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين حياة الناس.

Global Challenges و Sustainable Development Goals هما أدوات أساسية لتوجيه استخدام الذكاء الاصطناعي لحل المشاكل العالمية.

Future Generations و Long-Term Vision هما أدوات أساسية للتفكير في مستقبل البشرية.

Artificial Consciousness و Sentience هما أدوات أساسية لاستكشاف حدود الوعي الاصطناعي.

The Singularity و Transhumanism هما أدوات أساسية للتفكير في مستقبل التطور البشري.

Cosmic Exploration و Interstellar Travel هما أدوات أساسية لتوسيع حدود المعرفة البشرية.

The Universe و The Meaning of Life هما أدوات أساسية للتفكير في الوجود الإنساني.

Eternal Life و Immortality هما أدوات أساسية لاستكشاف حدود الحياة والموت.

The Future of Humanity و The Evolution of Consciousness هما أدوات أساسية للتفكير في مستقبلنا.

1. 1. 1. 13. الخلاصة

AdamW هو خوارزمية تحسين قوية يمكن أن تساعد في تحسين أداء نماذج تعلم الآلة في سياق تداول العقود الآجلة للعملات المشفرة. من خلال فهم المبادئ الأساسية لـ AdamW وكيفية تطبيقها بشكل صحيح، يمكن للمتداولين الاستفادة من هذه الخوارزمية لتحقيق نتائج أفضل. تذكر دائمًا أن إدارة المخاطر والتنويع هما جزءان أساسيان من التداول الناجح. (مصنفات التحسين)

• • السبب:** AdamW هو خوارزمية تحسين تستخدم في تعلم الآلة، وتحديداً في تدريب الشبكات العصبية. هذا]].

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!