F1-Score

1. 1. مقياس F1: دليل شامل للمتداولين في العقود المستقبلية للعملات المشفرة

مقدمة

في عالم تداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة، يعتمد النجاح على اتخاذ قرارات مستنيرة وسريعة. هذه القرارات غالبًا ما تستند إلى نماذج تنبؤية أو استراتيجيات تداول آلية. لتقييم أداء هذه النماذج والاستراتيجيات، نحتاج إلى مقاييس أداء قوية. أحد هذه المقاييس، والذي يكتسب شعبية متزايدة، هو مقياس F1-Score. تُعد F1-Score أداة قوية لتقييم دقة النموذج، خاصة في الحالات التي تكون فيها البيانات غير متوازنة، وهو أمر شائع في أسواق العملات المشفرة.

تهدف هذه المقالة إلى تقديم شرح مفصل لمقياس F1-Score للمتداولين المبتدئين في العقود المستقبلية للعملات المشفرة، مع التركيز على أهميته وكيفية حسابه وتفسيره، بالإضافة إلى كيفية استخدامه لتحسين استراتيجيات التداول. سنتناول أيضًا العلاقة بين F1-Score ومقاييس الأداء الأخرى، مثل الدقة و الاسترجاع.

لماذا نحتاج إلى مقاييس أداء؟

قبل الغوص في تفاصيل F1-Score، من المهم فهم لماذا نحتاج إلى مقاييس أداء على الإطلاق. في سياق تداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة، يمكن استخدام النماذج التنبؤية أو الاستراتيجيات الآلية لـ:

• **تحديد نقاط الدخول والخروج:** التنبؤ باتجاهات الأسعار لتحديد أفضل الأوقات لشراء أو بيع العقود.
• **إدارة المخاطر:** تقييم احتمالية الخسارة وتحديد حجم المركز المناسب.
• **تحسين تخصيص رأس المال:** توزيع رأس المال بين الأصول المختلفة بناءً على توقعات الأداء.

لكي تكون هذه النماذج والاستراتيجيات فعالة، يجب أن نكون قادرين على تقييم أدائها بشكل موضوعي. مقاييس الأداء توفر لنا هذه القدرة. بدون مقاييس أداء، سيكون من الصعب تحديد ما إذا كانت استراتيجية تداول معينة مربحة حقًا، أو إذا كان النموذج التنبؤي دقيقًا بما يكفي للاعتماد عليه.

المفاهيم الأساسية: الدقة والاسترجاع

لفهم F1-Score، يجب أولاً فهم مفهومي الدقة و الاسترجاع. هذان المقياسان يقومان بتقييم جوانب مختلفة من أداء النموذج.

• **الدقة (Precision):** تقيس الدقة نسبة التنبؤات الإيجابية الصحيحة إلى جميع التنبؤات الإيجابية. بمعنى آخر، من بين جميع التنبؤات التي قال النموذج أنها إيجابية (على سبيل المثال، أن سعر البيتكوين سيرتفع)، ما هي النسبة التي كانت صحيحة بالفعل؟

   صيغة الدقة: الدقة = (النتائج الإيجابية الحقيقية) / (النتائج الإيجابية الحقيقية + النتائج الإيجابية الخاطئة)

• **الاسترجاع (Recall):** يقيس الاسترجاع نسبة النتائج الإيجابية الحقيقية التي تمكن النموذج من تحديدها بشكل صحيح. بمعنى آخر، من بين جميع الحالات الإيجابية الفعلية (على سبيل المثال، جميع الأوقات التي ارتفع فيها سعر البيتكوين)، ما هي النسبة التي تمكن النموذج من التنبؤ بها بشكل صحيح؟

   صيغة الاسترجاع: الاسترجاع = (النتائج الإيجابية الحقيقية) / (النتائج الإيجابية الحقيقية + النتائج السلبية الخاطئة)

مثال توضيحي

لنفترض أننا قمنا بتطوير نموذج للتنبؤ بصعود سعر البيتكوين. بعد اختبار النموذج على مجموعة بيانات تاريخية، حصلنا على النتائج التالية:

• النتائج الإيجابية الحقيقية (True Positives): 50 (توقع النموذج ارتفاع السعر وارتفع السعر بالفعل).
• النتائج الإيجابية الخاطئة (False Positives): 10 (توقع النموذج ارتفاع السعر، لكن السعر انخفض).
• النتائج السلبية الخاطئة (False Negatives): 20 (لم يتوقع النموذج ارتفاع السعر، لكن السعر ارتفع بالفعل).

باستخدام هذه الأرقام، يمكننا حساب الدقة والاسترجاع:

• الدقة = 50 / (50 + 10) = 0.833 (83.3%)
• الاسترجاع = 50 / (50 + 20) = 0.714 (71.4%)

في هذا المثال، لدينا دقة عالية (83.3%)، مما يعني أن معظم التنبؤات الإيجابية التي قدمها النموذج كانت صحيحة. ومع ذلك، لدينا استرجاع أقل (71.4%)، مما يعني أن النموذج فاته بعض الحالات الإيجابية الفعلية.

ما هو مقياس F1-Score؟

مقياس F1-Score هو المتوسط التوافقي للدقة والاسترجاع. يتم حسابه باستخدام الصيغة التالية:

F1-Score = 2 * (الدقة * الاسترجاع) / (الدقة + الاسترجاع)

في مثالنا السابق، يمكننا حساب F1-Score على النحو التالي:

F1-Score = 2 * (0.833 * 0.714) / (0.833 + 0.714) = 0.768 (76.8%)

لماذا نستخدم F1-Score؟

F1-Score مفيد بشكل خاص في الحالات التي تكون فيها البيانات غير متوازنة. في سياق تداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة، قد تكون البيانات غير متوازنة إذا كان هناك عدد أقل بكثير من الحالات التي يرتفع فيها السعر مقارنة بالحالات التي ينخفض فيها السعر. في مثل هذه الحالات، قد تعطي الدقة والاسترجاع بمفردهما صورة مضللة عن أداء النموذج.

• **الدقة العالية مع استرجاع منخفض:** قد يشير إلى أن النموذج جيد في التنبؤ بالحالات الإيجابية بشكل صحيح، ولكنه يفتقد العديد من الحالات الإيجابية الفعلية.
• **الاسترجاع العالي مع دقة منخفضة:** قد يشير إلى أن النموذج جيد في تحديد جميع الحالات الإيجابية الفعلية، ولكنه يقدم العديد من التنبؤات الإيجابية الخاطئة.

F1-Score يجمع بين الدقة والاسترجاع في مقياس واحد، مما يوفر تقييمًا أكثر توازناً لأداء النموذج.

تفسير F1-Score

• F1-Score = 1: هذا هو أعلى قيمة ممكنة، مما يشير إلى أن النموذج لديه دقة واسترجاع مثاليين.
• F1-Score = 0: هذا هو أدنى قيمة ممكنة، مما يشير إلى أن النموذج ليس لديه دقة أو استرجاع.
• قيم F1-Score بين 0 و 1: تشير القيم الأقرب إلى 1 إلى أداء أفضل للنموذج.

F1-Score في سياق استراتيجيات التداول

يمكن استخدام F1-Score لتقييم أداء مجموعة متنوعة من استراتيجيات التداول في سوق العقود المستقبلية للعملات المشفرة. على سبيل المثال:

• **استراتيجيات الاختراق (Breakout Strategies):** تقييم مدى دقة النموذج في التنبؤ باختراقات الأسعار.
• **استراتيجيات المتوسطات المتحركة (Moving Average Strategies):** تقييم قدرة النموذج على تحديد نقاط التقاطع بين المتوسطات المتحركة التي تشير إلى فرص تداول.
• **استراتيجيات مؤشر القوة النسبية (RSI Strategies):** تقييم دقة النموذج في تحديد مناطق ذروة الشراء والبيع باستخدام مؤشر القوة النسبية.
• **استراتيجيات بولينجر باند (Bollinger Band Strategies):** تقييم قدرة النموذج على التنبؤ بحركات الأسعار بناءً على نطاقات بولينجر.
• **استراتيجيات حجم التداول (Volume Strategies):** تقييم العلاقة بين حجم التداول وحركات الأسعار.

تحسين F1-Score

إذا كان F1-Score الخاص بنموذجك منخفضًا، فهناك عدة طرق لتحسينه:

• **ضبط معلمات النموذج:** يمكن أن يساعد تغيير معلمات النموذج في تحسين الدقة والاسترجاع.
• **جمع المزيد من البيانات:** يمكن أن يساعد توفير المزيد من البيانات للنموذج في تعلم الأنماط بشكل أفضل.
• **معالجة البيانات غير المتوازنة:** يمكن استخدام تقنيات مثل زيادة العينات (Oversampling) أو تقليل العينات (Undersampling) لمعالجة البيانات غير المتوازنة.
• **استخدام خوارزميات مختلفة:** قد تكون بعض الخوارزميات أكثر ملاءمة لمجموعات بيانات معينة من غيرها.
• **هندسة الميزات (Feature Engineering):** إضافة ميزات جديدة ذات صلة يمكن أن تحسن أداء النموذج.

العلاقة بين F1-Score ومقاييس الأداء الأخرى

F1-Score ليس المقياس الوحيد الذي يجب استخدامه لتقييم أداء النموذج. من المهم أيضًا مراعاة مقاييس الأداء الأخرى، مثل:

• **المصفوفة الارتباكية (Confusion Matrix):** توفر نظرة عامة تفصيلية على أداء النموذج، بما في ذلك عدد النتائج الإيجابية الحقيقية والخاطئة والسلبية الحقيقية والخاطئة.
• **منحنى ROC (Receiver Operating Characteristic Curve):** يوضح العلاقة بين معدل النتائج الإيجابية الحقيقية ومعدل النتائج الإيجابية الخاطئة.
• **AUC (Area Under the Curve):** يقيس المساحة تحت منحنى ROC، ويوفر مقياسًا شاملاً لأداء النموذج.
• **الدقة (Accuracy):** نسبة التنبؤات الصحيحة إلى جميع التنبؤات.

الخلاصة

F1-Score هو مقياس أداء قيم للمتداولين في العقود المستقبلية للعملات المشفرة. يوفر تقييمًا متوازنًا لدقة النموذج وقدرته على تحديد الحالات الإيجابية الفعلية. من خلال فهم كيفية حساب F1-Score وتفسيره، يمكنك اتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن استراتيجيات التداول الخاصة بك وتحسين أدائها. تذكر أن F1-Score هو مجرد أحد المقاييس التي يجب استخدامها لتقييم أداء النموذج، ومن المهم أيضًا مراعاة مقاييس الأداء الأخرى للحصول على صورة كاملة.

روابط ذات صلة

• العقود المستقبلية للعملات المشفرة
• التحليل الفني
• تحليل حجم التداول
• إدارة المخاطر
• البيتكوين
• الإيثيريوم
• استراتيجيات الاختراق
• استراتيجيات المتوسطات المتحركة
• استراتيجيات مؤشر القوة النسبية
• استراتيجيات بولينجر باند
• استراتيجيات حجم التداول
• التعلم الآلي في التداول
• البيانات غير المتوازنة
• المصفوفة الارتباكية
• منحنى ROC
• AUC
• الدقة
• الاسترجاع
• هندسة الميزات
• زيادة العينات
• تقليل العينات
• التحليل الأساسي
• التداول الخوارزمي
• التحليل الكمي

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!