DataFrames

1. 1. DataFrames: دليل شامل للمتداولين في العقود المستقبلية للعملات المشفرة

DataFrames هي هياكل بيانات قوية ومرنة تلعب دوراً حاسماً في تحليل بيانات السوق، وهي ضرورية لأي متداول جاد في العقود المستقبلية للعملات المشفرة. تسمح لك DataFrames بتنظيم البيانات في شكل جدولي، مما يسهل معالجتها وتحليلها واستخلاص رؤى قيمة منها. في هذه المقالة، سنستكشف DataFrames بالتفصيل، بدءاً من المفاهيم الأساسية وصولاً إلى التطبيقات المتقدمة في سياق تداول العملات المشفرة.

1. 1. 1. ما هي DataFrames؟

ببساطة، DataFrame هو جدول بيانات يتكون من صفوف وأعمدة. كل عمود في DataFrame يمثل متغيرًا، وكل صف يمثل ملاحظة أو نقطة بيانات. فكر في جدول بيانات Excel، ولكن مع قدرات معالجة وتحليل بيانات أكثر قوة. تعتبر DataFrames جزءًا أساسيًا من مكتبة Pandas في Python، وهي مكتبة شائعة الاستخدام في علوم البيانات والتحليل المالي.

1. 1. 1. لماذا تعتبر DataFrames مهمة للمتداولين؟

تعتبر DataFrames ضرورية للمتداولين في العقود المستقبلية للعملات المشفرة لعدة أسباب:

• **تنظيم البيانات:** تساعد في تنظيم كميات كبيرة من بيانات السوق، مثل أسعار الصرف، وحجم التداول، وبيانات دفتر الأوامر، والمؤشرات الفنية.
• **تحليل البيانات:** توفر أدوات قوية لتحليل البيانات، مثل التصفية، والفرز، والتجميع، والحسابات الإحصائية.
• **التصور:** تسهل إنشاء تصورات للبيانات، مثل الرسوم البيانية والمخططات، مما يساعد في تحديد الأنماط والاتجاهات.
• **النماذج الخوارزمية:** تعتبر أساسًا لبناء نماذج تداول خوارزمية التداول الخوارزمي، حيث يمكن استخدام البيانات في DataFrames لتدريب النماذج واتخاذ قرارات تداول تلقائية.
• **الاختبار الخلفي للاستراتيجيات:** تسمح بإجراء الاختبار الخلفي للاستراتيجيات التداولية، مما يساعد على تقييم أدائها قبل تطبيقها في التداول الحقيقي.

1. 1. 1. إنشاء DataFrames

هناك عدة طرق لإنشاء DataFrames في Pandas. إحدى الطرق الشائعة هي استخدام قاموس (dictionary) في Python:

```python import pandas as pd

data = {'الرمز': ['BTCUSDT', 'ETHUSDT', 'LTCUSDT'],

       'السعر': [27000, 1800, 80],
       'الحجم': [1000, 500, 200]}

df = pd.DataFrame(data) print(df) ```

سيؤدي هذا إلى إنشاء DataFrame يحتوي على ثلاثة أعمدة: "الرمز"، "السعر"، و"الحجم". يمكنك أيضًا إنشاء DataFrames من ملفات CSV، أو قواعد البيانات، أو مصادر بيانات أخرى.

1. 1. 1. استيراد البيانات إلى DataFrames

في سياق تداول العملات المشفرة، غالبًا ما تحتاج إلى استيراد البيانات من مصادر مختلفة، مثل:

• **واجهات برمجة التطبيقات (APIs) للبورصات:** توفر معظم بورصات العملات المشفرة واجهات برمجة تطبيقات تسمح لك باسترداد بيانات السوق التاريخية والحالية.
• **ملفات CSV:** قد تقوم بتنزيل بيانات السوق من مصادر مختلفة بتنسيق CSV.
• **قواعد البيانات:** قد تقوم بتخزين بيانات السوق في قاعدة بيانات.

على سبيل المثال، لاستيراد بيانات من ملف CSV:

```python df = pd.read_csv('data.csv') ```

1. 1. 1. استكشاف DataFrames

بمجرد إنشاء DataFrame، يمكنك استكشافه باستخدام عدة طرق:

• `df.head()`: يعرض أول خمسة صفوف من DataFrame.
• `df.tail()`: يعرض آخر خمسة صفوف من DataFrame.
• `df.info()`: يعرض معلومات حول DataFrame، مثل أنواع البيانات وعدد القيم غير الفارغة.
• `df.describe()`: يعرض إحصائيات وصفية للبيانات، مثل المتوسط والانحراف المعياري والحد الأدنى والحد الأقصى.
• `df.columns`: يعرض أسماء الأعمدة.
• `df.index`: يعرض فهرس الصفوف.

1. 1. 1. معالجة DataFrames

توفر Pandas مجموعة واسعة من الأدوات لمعالجة DataFrames:

• **التصفية:** يمكنك تصفية DataFrame لتحديد الصفوف التي تستوفي شروطًا معينة. على سبيل المثال، لتصفية DataFrame للحصول على الصفوف حيث يكون السعر أكبر من 20000:

   ```python
   filtered_df = df[df['السعر'] > 20000]
   ```

• **الفرز:** يمكنك فرز DataFrame حسب عمود واحد أو أكثر. على سبيل المثال، لفرز DataFrame حسب عمود "السعر" بترتيب تصاعدي:

   ```python
   sorted_df = df.sort_values(by='السعر')
   ```

• **إضافة أعمدة جديدة:** يمكنك إضافة أعمدة جديدة إلى DataFrame بناءً على البيانات الموجودة. على سبيل المثال، لإضافة عمود جديد يحسب النسبة المئوية للتغير في السعر:

   ```python
   df['التغير_النسبي'] = (df['السعر'] - df['السعر'].shift(1)) / df['السعر'].shift(1)
   ```

• **حذف الأعمدة:** يمكنك حذف أعمدة من DataFrame. على سبيل المثال، لحذف عمود "الحجم":

   ```python
   df = df.drop('الحجم', axis=1)
   ```

• **التجميع:** يمكنك تجميع البيانات في DataFrame بناءً على عمود واحد أو أكثر. على سبيل المثال، لتجميع البيانات حسب "الرمز" وحساب متوسط السعر لكل رمز:

   ```python
   grouped_df = df.groupby('الرمز')['السعر'].mean()
   ```

1. 1. 1. استخدام DataFrames في التحليل الفني

DataFrames هي أداة أساسية لتطبيق التحليل الفني على بيانات السوق. يمكنك استخدام DataFrames لحساب المؤشرات الفنية الشائعة، مثل:

• **المتوسطات المتحركة (Moving Averages):** يمكنك حساب المتوسطات المتحركة البسيطة (SMA) والأسية (EMA) باستخدام وظائف Pandas.
• **مؤشر القوة النسبية (RSI):** يمكنك حساب RSI باستخدام وظائف مخصصة أو مكتبات أخرى.
• **مؤشر الماكد (MACD):** يمكنك حساب MACD باستخدام وظائف مخصصة أو مكتبات أخرى.
• **بولينجر باندز (Bollinger Bands):** يمكنك حساب بولينجر باندز باستخدام وظائف Pandas.
• **مستويات فيبوناتشي (Fibonacci Levels):** يمكنك حساب مستويات فيبوناتشي باستخدام وظائف مخصصة.
• **أنماط الشموع اليابانية (Candlestick Patterns):** يمكن تحليل أنماط الشموع اليابانية باستخدام البيانات الموجودة في DataFrame.

1. 1. 1. استخدام DataFrames في تحليل حجم التداول

تحليل حجم التداول هو جانب مهم آخر من جوانب تداول العملات المشفرة. يمكنك استخدام DataFrames لتحليل حجم التداول وتحديد:

• **نقاط الدعم والمقاومة:** يمكن تحديد نقاط الدعم والمقاومة من خلال تحليل حجم التداول عند مستويات أسعار معينة.
• **اختراقات الأسعار:** يمكن تحديد اختراقات الأسعار من خلال تحليل حجم التداول المصاحب لحركة السعر.
• **التقارب والتباعد (Convergence and Divergence):** يمكن تحديد التقارب والتباعد بين السعر وحجم التداول، مما قد يشير إلى انعكاسات محتملة في الاتجاه.
• **حجم أوامر البيع والشراء (Order Book Volume):** يمكن تحليل حجم أوامر البيع والشراء في دفتر الأوامر لتحديد مستويات العرض والطلب.
• **تحليل سيولة السوق (Market Liquidity Analysis):** يمكن استخدام حجم التداول لتقييم سيولة السوق وتحديد فرص التداول.

1. 1. 1. تطبيقات متقدمة لـ DataFrames في تداول العملات المشفرة

• **بناء نماذج التنبؤ بالأسعار:** يمكنك استخدام DataFrames لتدريب نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بأسعار العملات المشفرة.
• **تحسين استراتيجيات التداول:** يمكنك استخدام DataFrames لتحليل أداء استراتيجيات التداول الخاصة بك وتحديد مجالات التحسين.
• **إدارة المخاطر:** يمكنك استخدام DataFrames لتقييم المخاطر المرتبطة بمراكز التداول الخاصة بك.
• **تطوير الروبوتات التداولية (Trading Bots):** يمكن استخدام DataFrames كجزء من روبوت تداول آلي الروبوتات التداولية.
• **تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):** يمكن دمج بيانات المشاعر من مصادر مثل وسائل التواصل الاجتماعي مع بيانات السوق في DataFrames لتحسين قرارات التداول.

1. 1. 1. استراتيجيات تداول ذات صلة

• التداول المتأرجح
• التداول اليومي
• التداول قصير الأجل
• التداول طويل الأجل
• المراجحة
• تداول الاختراق
• تداول الانعكاس
• تداول الأخبار
• تداول النطاق
• تداول الاتجاه
• استراتيجية مارتينجال
• استراتيجية فيبوناتشي
• استراتيجية مؤشر القوة النسبية
• استراتيجية بولينجر باندز
• استراتيجية الماكد

1. 1. 1. التحليل الفني ذي الصلة

• خطوط الاتجاه
• مستويات الدعم والمقاومة
• الشموع اليابانية
• الأنماط الرسومية
• مؤشرات التذبذب
• مؤشرات الاتجاه

1. 1. 1. تحليل حجم التداول ذي الصلة

• حجم التداول
• حجم أوامر البيع والشراء
• عمق السوق
• السيولة
• تحليل دفتر الأوامر

باختصار، DataFrames هي أداة أساسية لأي متداول جاد في العقود المستقبلية للعملات المشفرة. من خلال إتقان DataFrames، يمكنك تنظيم بيانات السوق وتحليلها واستخلاص رؤى قيمة منها، مما يساعدك على اتخاذ قرارات تداول أكثر استنارة وتحسين أدائك في السوق. الاستثمار في تعلم DataFrames هو استثمار في نجاحك كمستثمر في عالم العملات المشفرة المتطور باستمرار.

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!