GARCH

1. 1. نماذج GARCH: دليل شامل للمتداولين في العقود الآجلة للعملات المشفرة

تعتبر نماذج GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) أدوات قوية في التمويل الكمي، وتكتسب أهمية متزايدة في تحليل وتقييم المخاطر في أسواق العملات المشفرة المتقلبة. هذه النماذج مصممة خصيصًا للتعامل مع ظاهرة تكتل التقلبات، حيث تميل فترات التقلبات العالية والمنخفضة إلى التجمع معًا. في هذا المقال، سنستعرض نماذج GARCH بشكل مفصل، مع التركيز على تطبيقاتها العملية في تداول العقود الآجلة للعملات المشفرة.

1. 1. 1. 1. مقدمة إلى التقلبات وتكتلها

في الأسواق المالية، التقلبات هي مقياس لمدى تغير سعر الأصل المالي على مدى فترة زمنية محددة. تقلبات أعلى تعني تقلبات أسعار أكبر، وبالتالي مخاطر أعلى. تتميز أسواق العملات المشفرة بتقلباتها الشديدة، مما يجعل فهم وإدارة المخاطر أمرًا بالغ الأهمية.

ظاهرة تكتل التقلبات (Volatility Clustering) تعني أن التقلبات ليست موزعة بشكل عشوائي بمرور الوقت. بدلاً من ذلك، تميل فترات التقلبات العالية إلى أن تتبعها فترات أخرى من التقلبات العالية، والعكس صحيح. هذه الظاهرة تحدد بشكل كبير سلوك أسعار العملات المشفرة، وتجعل النماذج الإحصائية التقليدية غير كافية لتقدير المخاطر بدقة. على سبيل المثال، بعد حدث كبير مثل قرار تنظيمي أو اختراق أمني، غالبًا ما نشهد زيادة حادة في التقلبات.

1. 1. 1. 2. الأنماذج التقليدية وحدودها

النماذج الإحصائية التقليدية، مثل الانحدار الخطي، تفترض أن الأخطاء (الفرق بين القيم المتوقعة والقيم الفعلية) موزعة بشكل مستقل ومتطابقة التوزيع (IID). هذا الافتراض لا يتحقق في أسواق العملات المشفرة بسبب تكتل التقلبات. النماذج التي لا تأخذ في الاعتبار تكتل التقلبات غالبًا ما تقلل من تقدير المخاطر، مما قد يؤدي إلى قرارات تداول خاطئة.

نماذج السلاسل الزمنية مثل ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) يمكنها التقاط بعض الأنماط في البيانات، لكنها لا تعالج بشكل مباشر مشكلة التقلبات المتغيرة بمرور الوقت.

1. 1. 1. 3. نموذج ARCH: الخطوة الأولى نحو معالجة التقلبات

قدم عالم الاقتصاد روبرت إنجل نموذج ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) في عام 1982. يعالج نموذج ARCH تكتل التقلبات من خلال افتراض أن تباين الأخطاء (التقلبات) يعتمد على الأخطاء السابقة.

الصيغة الأساسية لنموذج ARCH(p) هي:

σ_t² = α₀ + α₁ε_t-1² + α₂ε_t-2² + … + α_pε_t-p²

حيث:

• σ_t² هو التباين المشروط في الوقت t.
• α₀ هو ثابت.
• α₁, α₂, …, α_p هي معلمات تحدد مدى تأثير الأخطاء السابقة على التباين الحالي.
• ε_t-1, ε_t-2, …, ε_t-p هي الأخطاء (البواقي) من النموذج في الفترات السابقة.

بمعنى آخر، يعتمد التباين الحالي على مربع الأخطاء السابقة. إذا كان هناك خطأ كبير في الفترة السابقة (قيمة موجبة أو سالبة)، فمن المرجح أن يكون هناك تباين أكبر في الفترة الحالية.

1. 1. 1. 4. نموذج GARCH: تعزيز نموذج ARCH

في عام 1986، قام تيم بولرز بتطوير نموذج GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)، وهو امتداد لنموذج ARCH. يضيف نموذج GARCH مصطلحًا يمثل التباين المشروط السابق، مما يسمح له بالتقاط استمرارية التقلبات بشكل أكثر فعالية.

الصيغة الأساسية لنموذج GARCH(p, q) هي:

σ_t² = α₀ + α₁ε_t-1² + α₂ε_t-2² + … + α_pε_t-p² + β₁σ_t-1² + β₂σ_t-2² + … + β_qσ_t-q²

حيث:

• σ_t² هو التباين المشروط في الوقت t.
• α₀ هو ثابت.
• α₁, α₂, …, α_p هي معلمات تحدد تأثير الأخطاء السابقة على التباين الحالي.
• β₁, β₂, …, β_q هي معلمات تحدد تأثير التباين المشروط السابق على التباين الحالي.
• ε_t-1, ε_t-2, …, ε_t-p هي الأخطاء (البواقي) من النموذج في الفترات السابقة.
• σ_t-1², σ_t-2², …, σ_t-q² هي التباينات المشروطة السابقة.

الفرق الرئيسي بين GARCH و ARCH هو إضافة مصطلحات التباين المشروط السابق (β_i). هذا يسمح لنموذج GARCH بالتقاط "الذاكرة" طويلة الأجل للتقلبات.

1. 1. 1. 5. أنواع نماذج GARCH

هناك العديد من أنواع نماذج GARCH، بما في ذلك:

• **GARCH(1,1):** أكثر أنواع GARCH استخدامًا، وغالبًا ما يوفر أداءً جيدًا في العديد من التطبيقات.
• **EGARCH (Exponential GARCH):** يعالج مشكلة تأثير القيم المتطرفة بشكل أفضل من GARCH التقليدي. يسمح هذا النموذج بتأثير غير متماثل للصدمات الإيجابية والسلبية على التقلبات (تأثير الرافعة المالية).
• **TGARCH (Threshold GARCH):** يشبه EGARCH، ولكنه يستخدم نموذجًا مختلفًا لالتقاط تأثير الرافعة المالية.
• **IGARCH (Integrated GARCH):** يفترض أن التقلبات مستمرة، مما يعني أن تأثير الصدمات على التقلبات لا يختفي بمرور الوقت.
• **FIGARCH (Fractionally Integrated GARCH):** امتداد لـ IGARCH يسمح بذاكرة طويلة المدى للتقلبات.

1. 1. 1. 6. تطبيق نماذج GARCH في تداول العقود الآجلة للعملات المشفرة

يمكن استخدام نماذج GARCH في العديد من تطبيقات تداول العقود الآجلة للعملات المشفرة، بما في ذلك:

• **تقييم المخاطر:** توفر نماذج GARCH تقديرات أكثر دقة للتقلبات المتوقعة، مما يساعد المتداولين على تقييم المخاطر بشكل أفضل.
• **تحسين إدارة المحافظ:** يمكن استخدام تقديرات التقلبات من نماذج GARCH لتحسين تخصيص الأصول في المحافظ الاستثمارية. يمكن للمتداولين تعديل حجم مراكزهم بناءً على التقلبات المتوقعة لكل أصل.
• **تسعير الخيارات:** تعتمد نماذج تسعير الخيارات، مثل نموذج بلاك سكولز، على التقلبات كمدخل رئيسي. يمكن استخدام نماذج GARCH لتوفير تقديرات أكثر دقة للتقلبات المستخدمة في تسعير الخيارات.
• **التداول الخوارزمي:** يمكن دمج نماذج GARCH في استراتيجيات التداول الخوارزمي. على سبيل المثال، يمكن للمتداولين استخدام نماذج GARCH لتحديد نقاط الدخول والخروج بناءً على التقلبات المتوقعة.
• **تحليل حجم التداول:** استخدام نماذج GARCH بالتزامن مع تحليل حجم التداول يمكن أن يوفر رؤى إضافية حول سلوك السوق.

1. 1. 1. 7. خطوات بناء نموذج GARCH

1. **جمع البيانات:** جمع بيانات أسعار العقود الآجلة للعملة المشفرة التي ترغب في تحليلها. 2. **حساب العوائد:** حساب العوائد اللوغاريتمية اليومية (أو أي فترة زمنية أخرى) من بيانات الأسعار. 3. **اختيار النموذج:** اختيار نوع نموذج GARCH المناسب لبياناتك. غالبًا ما يكون GARCH(1,1) نقطة انطلاق جيدة. 4. **تقدير المعلمات:** استخدام تقنيات التقدير الإحصائي، مثل الاحتمالية القصوى (Maximum Likelihood Estimation)، لتقدير معلمات النموذج. 5. **اختبار النموذج:** تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس إحصائية مختلفة، مثل RMSE (Root Mean Squared Error) و MAE (Mean Absolute Error). 6. **التحقق من صحة النموذج:** التحقق من صحة النموذج باستخدام بيانات جديدة لم يتم استخدامها في التقدير.

1. 1. 1. 8. الأدوات والبرمجيات

تتوفر العديد من الأدوات والبرمجيات التي يمكن استخدامها لبناء نماذج GARCH، بما في ذلك:

• **R:** لغة برمجة إحصائية قوية ومجانية. هناك العديد من الحزم المتاحة في R لتطبيق نماذج GARCH، مثل `rugarch`.
• **Python:** لغة برمجة متعددة الأغراض تستخدم على نطاق واسع في التمويل الكمي. هناك العديد من المكتبات المتاحة في Python لتطبيق نماذج GARCH، مثل `arch`.
• **EViews:** برنامج إحصائي تجاري يستخدم على نطاق واسع في الاقتصاد والتمويل.
• **MATLAB:** بيئة حسابية تجارية تستخدم على نطاق واسع في الهندسة والعلوم.

1. 1. 1. 9. التحذيرات والمخاطر

• **افتراضات النموذج:** تعتمد نماذج GARCH على افتراضات معينة حول البيانات. من المهم التحقق من صحة هذه الافتراضات قبل استخدام النموذج.
• **حساسية المعلمات:** يمكن أن يكون أداء نماذج GARCH حساسًا لقيم المعلمات المقدرة. من المهم إجراء اختبارات حساسية لتقييم مدى تأثير التغيرات الصغيرة في المعلمات على النتائج.
• **البيانات غير الثابتة:** إذا كانت البيانات غير ثابتة، فقد تحتاج إلى تحويلها قبل تطبيق نماذج GARCH.
• **ظروف السوق المتغيرة:** قد لا يكون أداء نماذج GARCH جيدًا في ظروف السوق المتغيرة. من المهم إعادة تقدير النموذج بشكل دوري وتحديثه بناءً على البيانات الجديدة.

1. 1. 1. 10. استراتيجيات تداول متقدمة

• **تداول التقلبات:** استخدام نماذج GARCH لتقدير التقلبات المتوقعة والتداول بناءً على هذه التقديرات.
• **التحوط الديناميكي:** تعديل استراتيجيات التحوط بناءً على التقلبات المتوقعة من نماذج GARCH.
• **تداول الزخم (Momentum Trading):** دمج تقديرات التقلبات من نماذج GARCH مع استراتيجيات تداول الزخم.
• **تداول الانعكاس (Mean Reversion Trading):** استخدام نماذج GARCH لتحديد الأصول التي قد تكون مبالغ فيها أو مقومة بأقل من قيمتها.
• **استراتيجيات المراجحة الإحصائية (Statistical Arbitrage):** استغلال الاختلافات في الأسعار بين الأصول باستخدام نماذج GARCH.
• **تداول النطاق (Range Trading):** تحديد نطاقات الأسعار المتوقعة باستخدام نماذج GARCH والتداول داخل هذه النطاقات.
• **تداول الاختراقات (Breakout Trading):** تحديد نقاط الاختراق المحتملة باستخدام نماذج GARCH والتداول في اتجاه الاختراق.
• **استراتيجيات إدارة المخاطر (Risk Management):** استخدام نماذج GARCH لتقدير المخاطر وتحديد حجم المراكز المناسبة.
• **استراتيجيات تداول الاتجاه (Trend Following):** تحديد الاتجاهات طويلة الأجل باستخدام نماذج GARCH والتداول في اتجاه الاتجاه.
• **استراتيجيات تداول الأخبار (News Trading):** تقييم تأثير الأخبار على التقلبات باستخدام نماذج GARCH والتداول بناءً على هذه التقييمات.
• **استراتيجيات تداول الأنماط (Pattern Trading):** تحديد الأنماط السعرية المتكررة باستخدام نماذج GARCH والتداول بناءً على هذه الأنماط.
• **استراتيجيات تداول الفروق السعرية (Spread Trading):** استغلال الاختلافات في الأسعار بين الأصول المرتبطة باستخدام نماذج GARCH.
• **استراتيجيات تداول الأفق (Horizon Trading):** تحديد الأفق الزمني الأمثل للتداول باستخدام نماذج GARCH.
• **استراتيجيات التداول الموسمي (Seasonal Trading):** استغلال الأنماط الموسمية في الأسعار باستخدام نماذج GARCH.
• **استراتيجيات التداول القائم على الأحداث (Event-Driven Trading):** التداول بناءً على الأحداث المتوقعة باستخدام نماذج GARCH لتقييم تأثيرها على التقلبات.

التحليل الفني و التحليل الأساسي يمكن أن يكملا نماذج GARCH، مما يوفر رؤى إضافية حول سلوك السوق. تحليل حجم التداول هو أداة قوية أخرى يمكن استخدامها جنبًا إلى جنب مع نماذج GARCH. فهم نظرية المحفظة الحديثة و تسعير الأصول الرأسمالية (CAPM) يمكن أن يساعد في تطبيق نتائج نماذج GARCH في إدارة المحافظ. بالإضافة إلى ذلك، يجب على المتداولين أن يكونوا على دراية بمفاهيم مثل القيمة المعرضة للخطر (VaR) و الضغط التاريخي (Historical Simulation) لتقييم المخاطر بشكل فعال. التحليل الكمي بشكل عام هو مجال أساسي لفهم وتطبيق نماذج GARCH.

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!