Convolutional Layers

1. 1. طبقات الالتفاف (Convolutional Layers): دليل شامل للمبتدئين

طبقات الالتفاف هي اللبنة الأساسية في العديد من نماذج التعلم العميق، وخاصة تلك المستخدمة في الرؤية الحاسوبية ومعالجة الصور. على الرغم من أن تطبيقها الأكثر شيوعًا هو في مجال الصور، إلا أن استخداماتها تتوسع لتشمل مجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية وحتى تحليل بيانات الأسواق المالية، بما في ذلك العقود الآجلة للعملات المشفرة. تهدف هذه المقالة إلى تقديم شرح مفصل ومبسط لطبقات الالتفاف، بدءًا من المفاهيم الأساسية وصولًا إلى التطبيقات العملية، مع التركيز على كيفية ربط هذه التقنية بتحليل بيانات الأسواق الرقمية.

1. 1. 1. ما هي طبقات الالتفاف؟

ببساطة، طبقة الالتفاف هي نوع من طبقات الشبكات العصبية تقوم بتطبيق سلسلة من المرشحات (Filters) على بيانات الإدخال. هذه المرشحات هي عبارة عن مصفوفات صغيرة من الأوزان التي تتعلم التعرف على أنماط معينة في البيانات. عملية تطبيق هذه المرشحات تسمى الالتفاف (Convolution)، ومن هنا جاء اسم الطبقة.

تخيل أن لديك صورة رقمية. الصورة عبارة عن مصفوفة من قيم البكسل. طبقة الالتفاف تأخذ هذه المصفوفة وتمرر عليها مرشحًا صغيرًا. المرشح يقوم بإجراء عملية ضرب عنصري بين قيمه وقيم البكسل التي يغطيها، ثم يقوم بجمع النتائج للحصول على قيمة واحدة. هذه القيمة تمثل استجابة المرشح في تلك المنطقة من الصورة. يتم تكرار هذه العملية عبر الصورة بأكملها، مما ينتج عنه خريطة الميزات (Feature Map).

1. 1. 1. المكونات الأساسية لطبقة الالتفاف

• **الإدخال (Input):** عادة ما يكون صورة أو مصفوفة بيانات أخرى. في سياق تحليل العقود الآجلة، يمكن أن يكون الإدخال سلسلة زمنية لأسعار العملات المشفرة، أو بيانات حجم التداول، أو مؤشرات فنية مثل مؤشر القوة النسبية (RSI) أو التقارب والتباعد المتوسط المتحرك (MACD).
• **المرشحات (Filters):** مصفوفات صغيرة من الأوزان تتعلم التعرف على أنماط معينة. يتم تعلم هذه الأوزان أثناء عملية التدريب. كل مرشح ينتج خريطة ميزات مختلفة.
• **خريطة الميزات (Feature Map):** مخرجات طبقة الالتفاف. تمثل استجابة المرشحات المختلفة لأنماط مختلفة في بيانات الإدخال.
• **الدالة النشطة (Activation Function):** تطبق على خريطة الميزات لإدخال غير خطية. تشمل الدوال النشطة الشائعة ReLU، Sigmoid، و Tanh.
• **التجميع (Pooling):** يقلل من أبعاد خريطة الميزات، مما يقلل من عدد المعلمات ويجعل النموذج أكثر مقاومة للتحولات الطفيفة في الإدخال. تشمل تقنيات التجميع الشائعة التجميع الأقصى (Max Pooling) و التجميع المتوسط (Average Pooling).

1. 1. 1. عملية الالتفاف بالتفصيل

لنفترض أن لدينا صورة إدخال بحجم 5x5 وبمرشح بحجم 3x3. سنقوم بتحريك المرشح عبر الصورة خطوة بخطوة (خطوة التحريك أو Stride) ونقوم بإجراء عملية الضرب والجمع في كل خطوة.

| الإدخال (5x5) | |---|---|---|---|---| | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 |

| المرشح (3x3) | |---|---|---| | 1 | 0 | -1 | | 1 | 0 | -1 | | 1 | 0 | -1 |

بافتراض أن خطوة التحريك هي 1، سنقوم بتحريك المرشح عبر الصورة من اليسار إلى اليمين ومن الأعلى إلى الأسفل. في كل موقع، سنقوم بضرب عناصر المرشح بعناصر الصورة المقابلة، ثم نجمع النتائج.

على سبيل المثال، في الموقع الأول (الزاوية العلوية اليسرى)، سنقوم بإجراء العملية التالية:

(1 * 1) + (1 * 1) + (1 * 1) + (0 * 0) + (0 * 0) + (-1 * 0) + (1 * 0) + (0 * 0) + (-1 * 0) = 3

هذه القيمة (3) ستكون العنصر الأول في خريطة الميزات. سنكرر هذه العملية لكل موقع في الصورة، مما ينتج عنه خريطة ميزات بحجم 3x3.

1. 1. 1. أهمية الأبعاد: الحجم، الخطوة، والحشو

• **حجم المرشح (Filter Size):** يحدد حجم المنطقة التي يغطيها المرشح في كل خطوة. الأحجام الشائعة هي 3x3 و 5x5 و 7x7.
• **خطوة التحريك (Stride):** تحدد عدد البكسلات التي يتحركها المرشح في كل خطوة. عادة ما تكون 1، ولكن يمكن أن تكون أكبر لتقليل حجم خريطة الميزات.
• **الحشو (Padding):** إضافة طبقة من البكسلات (عادةً قيم صفرية) حول حواف الصورة. يستخدم الحشو للحفاظ على حجم الإدخال الأصلي أو لزيادة حجم خريطة الميزات.

هذه العوامل تؤثر بشكل كبير على حجم خريطة الميزات الناتجة. يمكن حساب حجم خريطة الميزات باستخدام الصيغة التالية:

حجم خريطة الميزات = (حجم الإدخال - حجم المرشح + 2 * الحشو) / خطوة التحريك + 1

1. 1. 1. طبقات الالتفاف في تحليل العقود الآجلة للعملات المشفرة

كيف يمكن تطبيق طبقات الالتفاف على تحليل بيانات العقود الآجلة للعملات المشفرة؟

• **التعرف على الأنماط السعرية:** يمكن تدريب طبقات الالتفاف للتعرف على أنماط سعرية معينة في الرسوم البيانية للأسعار، مثل الرأس والكتفين، القمم والقيعان المزدوجة، أو الأنماط المثلثة. هذه الأنماط يمكن أن تشير إلى فرص تداول محتملة.
• **تحليل حجم التداول:** يمكن استخدام طبقات الالتفاف لتحليل بيانات حجم التداول وتحديد الاختلافات في الحجم التي قد تشير إلى انعكاسات في الاتجاه أو نقاط دخول وخروج جيدة. يمكن دمج هذا التحليل مع تحليل الشموع اليابانية.
• **التنبؤ بالأسعار:** يمكن استخدام طبقات الالتفاف كجزء من نموذج تنبؤ بالأسعار يعتمد على بيانات تاريخية. يمكن للنموذج أن يتعلم العلاقات بين البيانات التاريخية والأسعار المستقبلية. هذا يرتبط ارتباطًا وثيقًا بـ التحليل الزمني.
• **الكشف عن الحالات الشاذة:** يمكن استخدام طبقات الالتفاف للكشف عن الحالات الشاذة في بيانات الأسعار أو حجم التداول التي قد تشير إلى تلاعب بالسوق أو أحداث غير متوقعة. هذا يعتمد على تقنيات اكتشاف الحالات الشاذة.
• **دمج المؤشرات الفنية:** يمكن استخدام طبقات الالتفاف لدمج معلومات من مؤشرات فنية متعددة، مثل مؤشر MACD و مؤشر RSI و المتوسطات المتحركة، للحصول على إشارة تداول أكثر دقة.

1. 1. 1. أنواع مختلفة من طبقات الالتفاف

• **الالتفاف ثنائي الأبعاد (2D Convolution):** يستخدم لمعالجة البيانات ذات البعدين، مثل الصور.
• **الالتفاف أحادي الأبعاد (1D Convolution):** يستخدم لمعالجة البيانات ذات البعد الواحد، مثل السلاسل الزمنية. هذا النوع هو الأكثر شيوعًا في تحليل العقود الآجلة.
• **الالتفاف المنفصل (Separable Convolution):** يقوم بتطبيق مرشحين منفصلين، أحدهما على الأبعاد الأفقية والآخر على الأبعاد الرأسية. يقلل من عدد المعلمات ويحسن الكفاءة الحسابية.
• **الالتفاف العميق (Depthwise Separable Convolution):** نوع أكثر تقدمًا من الالتفاف المنفصل يستخدم على نطاق واسع في نماذج MobileNet.

1. 1. 1. الخلاصة

طبقات الالتفاف هي أداة قوية يمكن استخدامها لتحليل بيانات العقود الآجلة للعملات المشفرة واستخلاص رؤى قيمة. فهم المبادئ الأساسية لطبقات الالتفاف وكيفية تطبيقها على بيانات الأسواق الرقمية يمكن أن يساعد المتداولين والمحللين على اتخاذ قرارات تداول أكثر استنارة. مع تطور مجال التعلم العميق، من المرجح أن تصبح طبقات الالتفاف جزءًا لا يتجزأ من أدوات تحليل الأسواق المالية.

• • استراتيجيات ذات صلة:**

• التداول الخوارزمي
• التعلم المعزز في التداول
• تحليل المشاعر في التداول
• التداول عالي التردد
• التداول المتأرجح
• تداول الاختراق
• تداول النطاق
• استراتيجيات إدارة المخاطر
• التحليل الأساسي
• التحليل الفني المتقدم
• تداول الأنماط
• تداول الاتجاه
• تداول العكس
• التداول اليومي
• التحليل الإحصائي في التداول

• • تحليل حجم التداول:**

• مؤشر حجم التداول على المدى المتوسط (OBV)
• مؤشر تدفق الأموال (MFI)
• حجم التداول المتراكم

• • التحليل الفني:**

• مؤشر القوة النسبية (RSI)
• التقارب والتباعد المتوسط المتحرك (MACD)
• المتوسطات المتحركة
• خطوط فيبوناتشي
• مستويات الدعم والمقاومة
• الشموع اليابانية

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!