DDPG

🎁 احصل على ما يصل إلى 6800 USDT كمكافآت ترحيبية من BingX
تداول بدون مخاطر، واحصل على استرداد نقدي، وفعّل قسائم حصرية بمجرد التسجيل والتحقق من حسابك.
انضم إلى BingX اليوم وابدأ في المطالبة بمكافآتك من مركز المكافآت!

📡 حسّن تداولاتك من خلال إشارات مجانية للعملات الرقمية عبر بوت التليجرام @refobibobot — موثوق من قبل آلاف المتداولين حول العالم.

تمثيل مبسط لخوارزمية DDPG

DDPG: التدرج السياساتي الحتمي العميق - دليل شامل للمبتدئين

مقدمة

في عالم التعلم بالتعزيز، حيث تتعلم الآلات اتخاذ القرارات من خلال التجربة والخطأ، تبرز خوارزمية DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) كأداة قوية للتعامل مع المساحات المستمرة للإجراءات. هذا يجعلها ذات صلة بشكل خاص بتطبيقات مثل تداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة، حيث يمكن أن تكون الإجراءات (مثل حجم الصفقة) عبارة عن قيم مستمرة وليست مجرد خيارات منفصلة. تهدف هذه المقالة إلى تقديم شرح مفصل لـ DDPG للمبتدئين، مع التركيز على تطبيقاتها المحتملة في مجال التداول.

ما هو التعلم بالتعزيز؟

قبل الغوص في تفاصيل DDPG، من المهم فهم الأساسيات. التعلم بالتعزيز هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي حيث يتعلم وكيل (Agent) كيفية التصرف في بيئة ما من أجل تحقيق أقصى قدر من المكافأة التراكمية. يتفاعل الوكيل مع البيئة، ويتلقى ملاحظات على شكل مكافآت أو عقوبات، ويستخدم هذه الملاحظات لتحسين سياسته (Policy) – وهي الاستراتيجية التي تحدد الإجراء الذي يجب اتخاذه في أي حالة معينة.

لماذا نحتاج إلى DDPG؟

العديد من خوارزميات التعلم بالتعزيز التقليدية، مثل Q-Learning و SARSA، مصممة للعمل مع المساحات المنفصلة للإجراءات. هذا يعني أنها تتعامل بشكل جيد مع الحالات التي يكون فيها لدى الوكيل عدد محدود من الإجراءات للاختيار من بينها (على سبيل المثال، التحرك إلى الأعلى أو الأسفل أو اليسار أو اليمين). ومع ذلك، في العديد من التطبيقات الواقعية، تكون مساحة الإجراءات مستمرة. على سبيل المثال، عند التحكم في روبوت، يمكن أن يكون الإجراء هو زاوية مفصل الروبوت، وهي قيمة مستمرة. وبالمثل، في تداول العملات المشفرة، يمكن أن يكون الإجراء هو حجم الصفقة، وهو أيضًا قيمة مستمرة.

هنا يأتي دور DDPG. تم تصميم DDPG خصيصًا للتعامل مع المساحات المستمرة للإجراءات من خلال الجمع بين قوة الشبكات العصبية العميقة و التدرج السياساتي الحتمي.

مكونات DDPG

تعتمد DDPG على أربعة مكونات رئيسية:

شبكة الممثل (Actor Network): هذه الشبكة العصبية مسؤولة عن تعلم السياسة. تأخذ حالة البيئة كمدخلات وتنتج إجراءً حتميًا (Deterministic) – أي إجراء واحد محدد – كإخراج. بعبارة أخرى، تحدد الشبكة الممثل الإجراء الأفضل الذي يجب اتخاذه في كل حالة.

شبكة الناقد (Critic Network): هذه الشبكة العصبية مسؤولة عن تقييم جودة الإجراءات التي تتخذها شبكة الممثل. تأخذ حالة البيئة والإجراء كمدخلات وتنتج قيمة Q – وهي تقدير للمكافأة التراكمية المتوقعة إذا اتخذ الوكيل هذا الإجراء في هذه الحالة.

شبكة الهدف للممثل (Target Actor Network): هذه نسخة طبق الأصل من شبكة الممثل، ولكن يتم تحديثها بشكل أبطأ باستخدام متوسط متحرك للأوزان من شبكة الممثل الرئيسية. يساعد هذا في استقرار عملية التدريب.

شبكة الهدف للناقد (Target Critic Network): هذه نسخة طبق الأصل من شبكة الناقد، ويتم تحديثها أيضًا بشكل أبطأ باستخدام متوسط متحرك للأوزان من شبكة الناقد الرئيسية. كما هو الحال مع شبكة الهدف للممثل، يساعد هذا في استقرار عملية التدريب.

كيف يعمل DDPG؟

تعمل DDPG من خلال عملية تكرارية تتضمن الخطوات التالية:

1. تفاعل الوكيل مع البيئة: يلاحظ الوكيل الحالة الحالية للبيئة ويستخدم شبكة الممثل لاختيار إجراء.

2. تنفيذ الإجراء وتلقي المكافأة: يقوم الوكيل بتنفيذ الإجراء في البيئة ويتلقى مكافأة بناءً على النتيجة.

3. تخزين التجربة: يتم تخزين التجربة (الحالة، الإجراء، المكافأة، الحالة التالية) في مخزن إعادة التشغيل.

4. أخذ عينة من المخزن: يتم أخذ عينة عشوائية من التجارب من مخزن إعادة التشغيل.

5. تدريب شبكة الناقد: يتم تدريب شبكة الناقد لتقدير قيم Q بدقة أكبر. يتم ذلك عن طريق تقليل الفرق بين قيم Q المتوقعة وقيم Q الفعلية (المكافأة الفورية بالإضافة إلى القيمة المقدرة للحالة التالية).

6. تدريب شبكة الممثل: يتم تدريب شبكة الممثل لإنتاج إجراءات تؤدي إلى قيم Q أعلى. يتم ذلك عن طريق استخدام التدرج السياساتي – أي تغيير أوزان شبكة الممثل في الاتجاه الذي يزيد من قيم Q.

7. تحديث شبكات الهدف: يتم تحديث أوزان شبكات الهدف للممثل والناقد باستخدام متوسط متحرك للأوزان من شبكات الممثل والناقد الرئيسية.

تطبيق DDPG في تداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة

يمكن استخدام DDPG لتطوير أنظمة تداول آلية للعقود المستقبلية للعملات المشكرية. في هذا السيناريو، تمثل حالة البيئة بيانات السوق المختلفة، مثل:

سعر الأصل: سعر العملة المشفرة الأساسية.
حجم التداول: حجم التداول اليومي.
المؤشرات الفنية: مثل المتوسطات المتحركة, مؤشر القوة النسبية (RSI), مؤشر الماكد (MACD), و خطوط بولينجر.
تحليل حجم التداول: مثل حجم التداول المتراكم (OBV).

يمثل الإجراء حجم الصفقة التي يجب اتخاذها (شراء أو بيع). تمثل المكافأة الربح أو الخسارة الناتجة عن الصفقة.

من خلال تدريب DDPG على بيانات تاريخية للسوق، يمكن للوكيل تعلم سياسة تداول تهدف إلى تحقيق أقصى قدر من الأرباح.

التحديات والاعتبارات

على الرغم من أن DDPG هي خوارزمية قوية، إلا أنها تأتي مع بعض التحديات والاعتبارات:

ضبط المعلمات الفائقة (Hyperparameter Tuning): يتطلب DDPG ضبطًا دقيقًا للمعلمات الفائقة، مثل معدل التعلم وحجم الدُفعة وعامل الخصم.

استقرار التدريب: يمكن أن يكون التدريب غير مستقر في بعض الأحيان، خاصةً في البيئات المعقدة. يمكن استخدام تقنيات مثل القص (Clipping) و التطبيع (Normalization) للمساعدة في استقرار التدريب.

الاعتماد على البيانات: يعتمد أداء DDPG بشكل كبير على جودة وكمية البيانات المستخدمة للتدريب.

التعميم (Generalization): قد لا يكون الوكيل قادرًا على التعميم بشكل جيد على ظروف السوق الجديدة التي لم يتدرب عليها. يمكن استخدام تقنيات مثل التعزيز المنهجي (Curriculum Learning) للمساعدة في تحسين التعميم.

استراتيجيات تداول إضافية للتحسين

لتحسين أداء DDPG في تداول العملات المشفرة، يمكن دمجها مع استراتيجيات تداول أخرى:

إدارة المخاطر: تنفيذ استراتيجيات إدارة المخاطر، مثل أوامر وقف الخسارة (Stop-Loss Orders) و أوامر جني الأرباح (Take-Profit Orders).
التنويع: تنويع المحفظة عبر أصول مختلفة لتقليل المخاطر.
التحليل الأساسي: دمج التحليل الأساسي (مثل أخبار السوق والبيانات الاقتصادية) في عملية اتخاذ القرار.
التحليل الفني المتقدم: استخدام مؤشرات فنية متقدمة مثل نماذج الشموع اليابانية و تصحيحات فيبوناتشي.
التحليل الموجي: استخدام نظرية إليوت الموجية لتحديد الاتجاهات المحتملة في السوق.
تحليل المشاعر: تحليل مشاعر السوق من خلال وسائل التواصل الاجتماعي والأخبار.
استراتيجيات التحوط: استخدام استراتيجيات التحوط لتقليل المخاطر.
التداول الخوارزمي: دمج DDPG مع خوارزميات تداول أخرى.
التعلم الموحد (Federated Learning): تدريب النموذج على بيانات متعددة المصادر دون مشاركة البيانات مباشرة.
التعلم الانتقالي (Transfer Learning): استخدام نموذج مدرب مسبقًا على سوق آخر كنقطة انطلاق.
الشبكات التوليدية المتنافسة (GANs): استخدام GANs لتوليد بيانات سوق اصطناعية لتدريب DDPG.
التعلم القائم على المحاكاة (Simulation-Based Learning): تدريب DDPG في بيئة محاكاة قبل نشره في السوق الحقيقي.
التحسين التطوري (Evolutionary Optimization): استخدام خوارزميات التحسين التطوري لضبط المعلمات الفائقة لـ DDPG.
التعلم متعدد المهام (Multi-Task Learning): تدريب الوكيل على مهام متعددة في وقت واحد، مثل التنبؤ بالأسعار وإدارة المخاطر.

الخلاصة

DDPG هي خوارزمية قوية للتعلم بالتعزيز يمكن استخدامها لتطوير أنظمة تداول آلية متطورة للعقود المستقبلية للعملات المشفرة. على الرغم من وجود بعض التحديات، إلا أن الإمكانات هائلة. من خلال فهم المبادئ الأساسية لـ DDPG وتطبيقها بعناية، يمكن للمتداولين الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي لتحسين استراتيجياتهم وتحقيق أرباح أكبر.

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!

🚀 احصل على خصم 10٪ على رسوم التداول في عقود Binance الآجلة

ابدأ رحلتك في تداول العقود الآجلة للعملات الرقمية على Binance — منصة التداول الأكثر موثوقية في العالم.

✅ خصم دائم بنسبة 10٪ على رسوم التداول
✅ رافعة مالية تصل إلى 125x في الأسواق الرائدة للعقود الآجلة
✅ سيولة عالية وتنفيذ سريع ودعم للتداول عبر الهاتف

استفد من الأدوات المتقدمة وميزات إدارة المخاطر — Binance هي منصتك للتداول الاحترافي.

ابدأ التداول الآن

📈 Premium Crypto Signals – 100% Free

🚀 Get trading signals from high-ticket private channels of experienced traders — absolutely free.

✅ No fees, no subscriptions, no spam — just register via our BingX partner link.

🔓 No KYC required unless you deposit over 50,000 USDT.

💡 Why is it free? Because when you earn, we earn. You become our referral — your profit is our motivation.

🎯 Winrate: 70.59% — real results from real trades.

We’re not selling signals — we’re helping you win.

Join @refobibobot on Telegram