Cross-validation
التحقق المتقاطع: دليل شامل للمبتدئين في سياق تداول العملات المشفرة والعقود الآجلة
مقدمة
في عالم تداول العملات المشفرة و العقود الآجلة المتسارع، يعتمد النجاح بشكل كبير على القدرة على التنبؤ بدقة بحركات الأسعار المستقبلية. يستخدم المتداولون باستمرار النماذج الإحصائية و خوارزميات التعلم الآلي لمحاولة اكتشاف الأنماط واستغلالها. لكن السؤال الحاسم هو: كيف يمكننا التأكد من أن النموذج الذي نبنيه سيكون فعالًا في التنبؤ بالبيانات الجديدة، وليس مجرد حفظ للبيانات التي تدرب عليها؟ هنا يأتي دور التحقق المتقاطع (Cross-validation).
التحقق المتقاطع هو تقنية حيوية في التعلم الآلي لتقييم أداء النموذج وتجنب مشكلة الإفراط في التخصيص (Overfitting). هذه المقالة مصممة للمبتدئين، وتهدف إلى شرح مفهوم التحقق المتقاطع بالتفصيل، مع التركيز على تطبيقاته في سياق تداول العملات المشفرة والعقود الآجلة. سنغطي الأنواع المختلفة للتحقق المتقاطع، وكيفية تنفيذها، وكيفية تفسير النتائج، وكيفية استخدامها لتحسين استراتيجيات التداول الخاصة بك.
لماذا نحتاج إلى التحقق المتقاطع؟
عند بناء نموذج تنبؤي، مثل نموذج للتنبؤ بأسعار البيتكوين، فإننا نقوم بتدريب النموذج على مجموعة من البيانات التاريخية. إذا كان النموذج معقدًا جدًا أو تم تدريبه لفترة طويلة جدًا، فقد يبدأ في "حفظ" البيانات التدريبية بدلاً من تعلم الأنماط العامة. هذا ما يسمى بالإفراط في التخصيص.
النموذج الذي يعاني من الإفراط في التخصيص سيكون أداؤه جيدًا جدًا على البيانات التدريبية، ولكنه سيكون أداؤه سيئًا على البيانات الجديدة وغير المرئية. تخيل أنك تقوم بتدريب نموذج على بيانات أسعار الإيثيريوم من عام 2021 فقط. قد يكون النموذج قادرًا على التنبؤ بأسعار عام 2021 بدقة كبيرة، ولكنه سيفشل في التنبؤ بأسعار عام 2022 أو 2023 بسبب التغيرات في ظروف السوق.
التحقق المتقاطع يساعدنا على اكتشاف الإفراط في التخصيص وتقييم أداء النموذج بشكل أكثر واقعية. إنه يوفر تقديرًا أفضل لكيفية أداء النموذج على البيانات الجديدة.
أنواع التحقق المتقاطع
هناك عدة أنواع مختلفة من التحقق المتقاطع، ولكل منها مزاياها وعيوبها. سنستعرض الأنواع الأكثر شيوعًا:
- التحقق المتقاطع k-fold (K-Fold Cross-Validation): هذا هو النوع الأكثر شيوعًا للتحقق المتقاطع. في هذه الطريقة، يتم تقسيم البيانات إلى *k* مجموعة فرعية متساوية الحجم (تسمى "طيّات"). يتم تدريب النموذج *k* مرة، في كل مرة تستخدم مجموعة فرعية مختلفة كمجموعة اختبار، وبقية المجموعات الفرعية كمجموعة تدريب. يتم حساب متوسط الأداء عبر جميع الـ *k* تكرارًا للحصول على تقدير لأداء النموذج. عادةً ما يتم استخدام قيم *k* مثل 5 أو 10.
مثال: إذا اخترنا k=5، فسيتم تقسيم البيانات إلى 5 مجموعات. في التكرار الأول، تستخدم المجموعة الأولى للاختبار، وتستخدم المجموعات 2-5 للتدريب. في التكرار الثاني، تستخدم المجموعة الثانية للاختبار، والمجموعات 1، 3، 4، 5 للتدريب، وهكذا.
- التحقق المتقاطع الطبقي (Stratified K-Fold Cross-Validation): هذا النوع من التحقق المتقاطع مفيد بشكل خاص عندما تكون لديك بيانات غير متوازنة، أي أن بعض الفئات ممثلة بشكل أقل من غيرها. يضمن التحقق المتقاطع الطبقي أن كل مجموعة فرعية تحتوي على نفس نسبة الفئات كما هو الحال في مجموعة البيانات الأصلية. هذا مهم بشكل خاص في تداول العملات المشفرة، حيث قد تكون بعض الأحداث (مثل الارتفاعات المفاجئة) نادرة.
- التحقق المتقاطع ترك-واحد-خارج (Leave-One-Out Cross-Validation - LOOCV): في هذه الطريقة، يتم استخدام كل نقطة بيانات واحدة كمجموعة اختبار، ويتم تدريب النموذج على بقية البيانات. هذا النهج مكلف حسابيًا، ولكنه يمكن أن يكون مفيدًا للبيانات الصغيرة جدًا.
- التحقق المتقاطع المتكرر (Repeated K-Fold Cross-Validation): هذا النوع هو ببساطة تكرار التحقق المتقاطع k-fold عدة مرات، مع تغيير عشوائي للتقسيم في كل مرة. يمكن أن يوفر هذا تقديرًا أكثر استقرارًا لأداء النموذج.
تنفيذ التحقق المتقاطع في تداول العملات المشفرة
لنأخذ مثالاً على كيفية استخدام التحقق المتقاطع k-fold لتقييم نموذج للتنبؤ بأسعار الريبل (XRP).
1. جمع البيانات: نجمع بيانات أسعار XRP التاريخية، بما في ذلك أسعار الفتح والإغلاق والأعلى والأدنى والحجم.
2. إعداد البيانات: نقوم بمعالجة البيانات وتنظيفها، وإزالة أي قيم مفقودة أو غير صحيحة. قد نقوم أيضًا بتطبيق بعض هندسة الميزات (Feature Engineering) لإنشاء متغيرات جديدة قد تكون مفيدة للتنبؤ.
3. اختيار النموذج: نختار نموذجًا للتعلم الآلي، مثل شبكة عصبية (Neural Network) أو آلة متجه الدعم (Support Vector Machine).
4. تقسيم البيانات: نقسم البيانات إلى *k* مجموعات فرعية متساوية الحجم.
5. التدريب والتقييم: نقوم بتدريب النموذج *k* مرة، في كل مرة نستخدم مجموعة فرعية مختلفة كمجموعة اختبار، وبقية المجموعات الفرعية كمجموعة تدريب. نستخدم مقياس أداء مناسب، مثل متوسط الخطأ التربيعي (Mean Squared Error) أو الدقة (Accuracy)، لتقييم أداء النموذج في كل تكرار.
6. حساب المتوسط: نحسب متوسط الأداء عبر جميع الـ *k* تكرارًا للحصول على تقدير لأداء النموذج.
تفسير النتائج واستخدامها لتحسين النموذج
بعد إجراء التحقق المتقاطع، نحصل على تقدير لأداء النموذج. إذا كان الأداء جيدًا على كل من مجموعة التدريب ومجموعة الاختبار، فهذا يشير إلى أن النموذج قد تعلم الأنماط العامة في البيانات وأنه قادر على التعميم على البيانات الجديدة.
إذا كان الأداء جيدًا على مجموعة التدريب ولكنه سيئ على مجموعة الاختبار، فهذا يشير إلى أن النموذج يعاني من الإفراط في التخصيص. في هذه الحالة، يمكننا اتخاذ بعض الإجراءات لتحسين النموذج:
- تبسيط النموذج: يمكننا تقليل عدد المعلمات في النموذج أو استخدام نموذج أبسط.
- زيادة البيانات: يمكننا جمع المزيد من البيانات التدريبية.
- التنظيم (Regularization): يمكننا استخدام تقنيات التنظيم، مثل L1 regularization أو L2 regularization، لمنع النموذج من أن يصبح معقدًا جدًا.
- اختيار الميزات: يمكننا اختيار مجموعة فرعية من الميزات الأكثر أهمية وإزالة الميزات غير ذات الصلة.
التحقق المتقاطع في سياق استراتيجيات التداول
يمكن استخدام التحقق المتقاطع لتقييم أداء استراتيجيات التداول المختلفة. على سبيل المثال، يمكننا استخدام التحقق المتقاطع لتقييم استراتيجية تعتمد على المتوسطات المتحركة (Moving Averages) أو مؤشر القوة النسبية (Relative Strength Index - RSI). يمكننا أيضًا استخدام التحقق المتقاطع لتقييم استراتيجيات تداول أكثر تعقيدًا تعتمد على التعلم المعزز (Reinforcement Learning) أو الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks - RNNs).
أدوات ومكتبات التحقق المتقاطع
هناك العديد من الأدوات والمكتبات المتاحة لتنفيذ التحقق المتقاطع في Python. بعض المكتبات الأكثر شيوعًا تشمل:
- Scikit-learn: تحتوي هذه المكتبة على مجموعة واسعة من الأدوات للتعلم الآلي، بما في ذلك وظائف للتحقق المتقاطع.
- Keras: هذه مكتبة عالية المستوى للشبكات العصبية، وتوفر أيضًا دعمًا للتحقق المتقاطع.
- TensorFlow: هذه مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي، وتوفر أيضًا دعمًا للتحقق المتقاطع.
خاتمة
التحقق المتقاطع هو تقنية أساسية في التعلم الآلي لتقييم أداء النموذج وتجنب الإفراط في التخصيص. في سياق تداول العملات المشفرة والعقود الآجلة، يمكن أن يساعدنا التحقق المتقاطع في بناء استراتيجيات تداول أكثر ربحية وموثوقية. من خلال فهم الأنواع المختلفة للتحقق المتقاطع وكيفية تنفيذها وتفسير النتائج، يمكن للمتداولين اتخاذ قرارات أكثر استنارة وتحسين أداء استراتيجياتهم.
روابط ذات صلة
- التعلم الآلي
- العملات المشفرة
- العقود الآجلة
- الإفراط في التخصيص
- التحيز والتباين
- النماذج الإحصائية
- هندسة الميزات
- شبكة عصبية
- آلة متجه الدعم
- متوسط الخطأ التربيعي
- الدقة
- L1 regularization
- L2 regularization
- المتوسطات المتحركة
- مؤشر القوة النسبية
- التعلم المعزز
- الشبكات العصبية المتكررة
- تحليل الحجم
- التحليل الفني
- نموذج بولينجر
- مؤشر الماكد
- مؤشر ستوكاستيك
- إدارة المخاطر
- تنويع المحفظة
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!