Advantage Actor-Critic

1. 1. Advantage Actor-Critic: دليل شامل للمبتدئين في تعلم بالتعزيز وتطبيقاته في تداول العملات المشفرة

Advantage Actor-Critic (A2C) هي خوارزمية قوية في مجال تعلم بالتعزيز، تجمع بين مزايا طريقتي Actor-Critic و تقدير الميزة. تستخدم هذه الخوارزمية على نطاق واسع في مجالات متنوعة، بما في ذلك الروبوتات، الألعاب، وبالطبع تداول العملات المشفرة. تهدف هذه المقالة إلى تقديم شرح مفصل ومبسط لـ A2C، مع التركيز على تطبيقاتها في تداول العقود الآجلة للعملات المشفرة، مع مراعاة مستوى فهم المبتدئين.

مقدمة إلى تعلم بالتعزيز

قبل الغوص في تفاصيل A2C، من الضروري فهم المفاهيم الأساسية لـ تعلم بالتعزيز. في جوهره، تعلم بالتعزيز هو نموذج تعلم آلي حيث يتعلم الوكيل (Agent) كيفية اتخاذ القرارات في بيئة معينة لتحقيق هدف محدد، وذلك من خلال التفاعل مع البيئة وتلقي المكافآت أو العقوبات.

• **الوكيل (Agent):** الكيان الذي يتخذ القرارات ويتفاعل مع البيئة.
• **البيئة (Environment):** العالم الذي يتفاعل معه الوكيل.
• **الحالة (State):** وصف للوضع الحالي للبيئة.
• **الفعل (Action):** القرار الذي يتخذه الوكيل.
• **المكافأة (Reward):** إشارة رقمية تشير إلى جودة الفعل المتخذ في حالة معينة.
• **السياسة (Policy):** استراتيجية تحدد كيفية اختيار الوكيل للأفعال بناءً على الحالة الحالية.
• **القيمة (Value):** تقدير للعائد المستقبلي المتوقع من حالة معينة.

مفاهيم أساسية في خوارزميات Actor-Critic

خوارزميات Actor-Critic هي نوع من خوارزميات تعلم بالتعزيز التي تجمع بين عنصرين رئيسيين:

• **Actor (الممثل):** يتعلم السياسة، أي كيفية اختيار الأفعال.
• **Critic (الناقد):** يقيم السياسة، أي يحدد مدى جودة الأفعال التي يتخذها الممثل.

بمعنى آخر، الممثل هو من يتخذ القرارات، بينما الناقد هو من يقدم ملاحظات حول هذه القرارات. هذا التفاعل بين الممثل والناقد يسمح للخوارزمية بالتعلم بشكل أكثر فعالية من الخوارزميات التي تعتمد على عنصر واحد فقط.

ما هي Advantage Actor-Critic (A2C)؟

Advantage Actor-Critic هي تطور لخوارزمية Actor-Critic التقليدية. الفرق الرئيسي يكمن في كيفية تقييم الناقد للسياسة. بدلاً من تقدير القيمة المطلقة للحالة (Value Function)، تقوم A2C بتقدير الميزة (Advantage)، وهي الفرق بين القيمة الفعلية للحالة والقيمة المتوقعة.

رياضياً، يمكن التعبير عن الميزة على النحو التالي:

A(s, a) = Q(s, a) - V(s)

حيث:

• A(s, a) هي الميزة (Advantage) لاتخاذ الفعل a في الحالة s.
• Q(s, a) هي قيمة الفعل (Q-value)، وهي العائد المتوقع بعد اتخاذ الفعل a في الحالة s.
• V(s) هي قيمة الحالة (Value Function)، وهي العائد المتوقع من الحالة s.

استخدام الميزة يوفر العديد من المزايا:

• **تقليل التباين:** تقدير الميزة يقلل من التباين في تحديثات السياسة، مما يؤدي إلى تعلم أكثر استقرارًا.
• **تحسين التعلم:** من خلال التركيز على الأفعال التي تتجاوز التوقعات (ميزة إيجابية) أو تلك التي تقل عن التوقعات (ميزة سلبية)، يمكن للخوارزمية التعلم بشكل أسرع وأكثر كفاءة.

كيف تعمل خوارزمية Advantage Actor-Critic؟

يمكن تلخيص خطوات عمل A2C على النحو التالي:

1. **جمع البيانات:** يتفاعل الوكيل مع البيئة لجمع مجموعة من الخبرات (الحالة، الفعل، المكافأة، الحالة التالية). 2. **تقدير القيمة:** يستخدم الناقد لتقدير قيمة الحالة (V(s)) باستخدام شبكة عصبية. 3. **تقدير الميزة:** يتم حساب الميزة (A(s, a)) لكل فعل تم اتخاذه في كل حالة، باستخدام قيمة الحالة المقدرة والمكافأة الفورية. 4. **تحديث السياسة:** يستخدم الممثل لتعلم سياسة جديدة بناءً على الميزة المقدرة. يتم تحديث السياسة لزيادة احتمالية اتخاذ الأفعال ذات الميزة الإيجابية وتقليل احتمالية اتخاذ الأفعال ذات الميزة السلبية. 5. **تحديث القيمة:** يتم تحديث شبكة القيمة (Value Function) لتقليل الخطأ بين القيمة المقدرة والقيمة الفعلية. 6. **التكرار:** يتم تكرار الخطوات من 1 إلى 5 حتى يتم تحقيق أداء مرضٍ.

خطوات عمل Advantage Actor-Critic

===	الوصف	جمع البيانات من خلال التفاعل مع البيئة.	تقدير قيمة الحالة باستخدام الناقد.	حساب الميزة لكل فعل.	تحديث السياسة باستخدام الميزة.	تحديث قيمة الحالة لتقليل الخطأ.	تكرار الخطوات حتى الوصول إلى الأداء المطلوب.	===} تطبيقات A2C في تداول العملات المشفرة تداول العقود الآجلة للعملات المشفرة هو بيئة معقدة وديناميكية للغاية. يمكن استخدام A2C لتطوير استراتيجيات تداول آلية قادرة على التكيف مع ظروف السوق المتغيرة وتحقيق أرباح. **تحديد الحالة (State):** يمكن تمثيل الحالة بمجموعة من المؤشرات الفنية (مثل المتوسطات المتحركة، مؤشر القوة النسبية، MACD) وبيانات حجم التداول (حجم التداول، تحليل دفتر الأوامر). **تحديد الفعل (Action):** يمكن أن يكون الفعل عبارة عن قرار الشراء، البيع، أو الاحتفاظ بموقف حالي. يمكن أيضًا تحديد حجم الصفقة كجزء من الفعل. **تحديد المكافأة (Reward):** يمكن أن تكون المكافأة عبارة عن الربح أو الخسارة الناتجة عن الصفقة. يمكن أيضًا تضمين تكاليف المعاملات (مثل رسوم التداول) في حساب المكافأة. **السياسة (Policy):** تحدد السياسة احتمالية اتخاذ كل فعل بناءً على الحالة الحالية. **القيمة (Value):** تقدر القيمة العائد المتوقع من الحالة الحالية. من خلال تدريب A2C على بيانات السوق التاريخية، يمكن للوكيل تعلم استراتيجية تداول فعالة. يمكن أيضًا استخدام A2C للتداول في الوقت الفعلي، حيث يتفاعل الوكيل مع السوق ويتخذ القرارات بناءً على المعلومات المتاحة. مقارنة A2C مع خوارزميات أخرى	الميزات الرئيسية | المزايا | العيوب |
تعلم قيمة الفعل (Q-value) لكل حالة وفعل. | بسيطة وسهلة التنفيذ. | لا تتناسب بشكل جيد مع المساحات الكبيرة للحالات والأفعال. |	تحديث السياسة بناءً على الفعل الفعلي الذي تم اتخاذه. | أكثر أمانًا من Q-Learning في بعض الحالات. | قد تكون أبطأ في التعلم من Q-Learning. |	تجمع بين الممثل والناقد. | أكثر فعالية من Q-Learning وSARSA في المساحات الكبيرة للحالات والأفعال. | أكثر تعقيدًا من Q-Learning وSARSA. |	تستخدم تقدير الميزة لتقليل التباين وتحسين التعلم. | أكثر استقرارًا وكفاءة من Actor-Critic التقليدية. | تتطلب ضبطًا دقيقًا للمعلمات. |	تحديث السياسة ضمن حدود معينة لتجنب التغييرات الكبيرة. | أكثر استقرارًا من A2C وأقل عرضة للانهيار. | أكثر تعقيدًا من A2C. |	تستخدم شبكات عصبية عميقة لتقدير قيمة الفعل. | يمكنها التعامل مع المساحات الكبيرة للحالات والأفعال. | تتطلب كميات كبيرة من البيانات. | التحديات والمستقبل على الرغم من أن A2C هي خوارزمية قوية، إلا أنها تواجه بعض التحديات: **ضبط المعلمات:** تتطلب A2C ضبطًا دقيقًا للمعلمات (مثل معدل التعلم، عامل الخصم، حجم الدفعة) لتحقيق الأداء الأمثل. **الاستقرار:** قد تكون A2C غير مستقرة في بعض الحالات، خاصةً في البيئات المعقدة. **البيانات:** تتطلب A2C كميات كبيرة من البيانات لتدريب الوكيل بشكل فعال. في المستقبل، من المتوقع أن يتم تطوير A2C بشكل أكبر لتحسين أدائها واستقرارها. يمكن أيضًا دمج A2C مع تقنيات أخرى، مثل التعلم العميق و التعلم متعدد المهام، لإنشاء أنظمة تداول أكثر ذكاءً وفعالية. موارد إضافية تحليل فني تحليل أساسي إدارة المخاطر الرسوم البيانية للشموع اليابانية مؤشر المتوسط المتحرك البسيط (SMA) مؤشر المتوسط المتحرك الأسي (EMA) مؤشر القوة النسبية (RSI) مؤشر MACD بولينجر باندز فيوناتشي ريتراسمينت دورة التداول التحليل الحجمي أمر إيقاف الخسارة أمر جني الأرباح الرافعة المالية البيع على المكشوف تقلبات السوق السيولة الأخبار الاقتصادية التحليل الفني المتقدم التحليل الحجمي المتقدم 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!