Gradient Descent

1. 1. انحدار التدرج: دليل شامل للمبتدئين في عالم العقود المستقبلية للعملات المشفرة

انحدار التدرج (Gradient Descent) هو خوارزمية تحسين أساسية تستخدم على نطاق واسع في مجالات متعددة، بما في ذلك تعلم الآلة، والذكاء الاصطناعي، وبالطبع، في تطوير استراتيجيات التداول الكمي في أسواق العملات المشفرة و العقود المستقبلية. لفهم كيفية عمل هذه الخوارزمية، وكيف يمكن تطبيقها لتحسين أداء استراتيجيات التداول الخاصة بك، سنقوم بتفكيكها خطوة بخطوة في هذا المقال.

1. 1. 1. ما هو انحدار التدرج؟

ببساطة، انحدار التدرج هو طريقة لإيجاد الحد الأدنى لدالة ما. تخيل أنك تقف على قمة تل وتريد الوصول إلى الوادي في الأسفل. أحد الطرق للقيام بذلك هو أن تنظر حولك وتتحرك في الاتجاه الذي ينحدر فيه التل بأكبر قدر ممكن. تكرر هذه العملية حتى تصل إلى الوادي.

في سياق الرياضيات، الدالة التي نحاول تقليلها تمثل عادةً دالة التكلفة (Cost Function) أو دالة الخسارة (Loss Function). في عالم التداول، يمكن أن تمثل دالة الخسارة مقدار المال الذي تخسره استراتيجية تداول معينة. هدفنا هو تعديل معلمات الاستراتيجية (مثل فترات المتوسطات المتحركة، أو مستويات جني الأرباح، أو مستويات وقف الخسارة) لتقليل هذه الخسارة قدر الإمكان.

التدرج (Gradient) هو ببساطة متجه يشير إلى اتجاه الزيادة الأكبر للدالة. لذلك، لتحقيق الحد الأدنى، نتحرك في الاتجاه المعاكس للتدرج.

1. 1. 1. المفاهيم الأساسية

قبل الغوص في التفاصيل، دعنا نحدد بعض المفاهيم الأساسية:

• **المتغيرات (Variables):** هي المعلمات التي نحاول تحسينها. في التداول، يمكن أن تكون هذه المعلمات هي قيم المؤشرات الفنية، أو حجم الصفقة، أو غيرها من الإعدادات التي تؤثر على أداء الاستراتيجية.
• **دالة التكلفة (Cost Function):** هي الدالة التي نقيس بها أداء الاستراتيجية. قد تكون هذه الدالة هي متوسط الخسارة، أو نسبة السحب إلى الحد الأقصى (Drawdown)، أو أي مقياس آخر يعكس الربحية.
• **معدل التعلم (Learning Rate):** هو حجم الخطوة التي نتخذها في كل تكرار. إذا كان معدل التعلم كبيرًا جدًا، فقد نتجاوز الحد الأدنى ونتذبذب حوله. إذا كان معدل التعلم صغيرًا جدًا، فقد يستغرق الأمر وقتًا طويلاً للوصول إلى الحد الأدنى.
• **التكرار (Iteration):** هي عملية تحديث المتغيرات بناءً على التدرج ومعدل التعلم.

1. 1. 1. أنواع انحدار التدرج

هناك عدة أنواع مختلفة من انحدار التدرج، ولكل منها مزاياها وعيوبها:

• **انحدار التدرج الدفعي (Batch Gradient Descent):** في هذا النوع، نحسب التدرج باستخدام جميع نقاط البيانات في مجموعة التدريب. هذا يضمن أن التدرج دقيق، ولكنه يمكن أن يكون مكلفًا من الناحية الحسابية لمجموعات البيانات الكبيرة.
• **انحدار التدرج العشوائي (Stochastic Gradient Descent - SGD):** في هذا النوع، نحسب التدرج باستخدام نقطة بيانات واحدة عشوائية في كل تكرار. هذا أسرع بكثير من انحدار التدرج الدفعي، ولكنه يمكن أن يكون أكثر ضوضاءً وأقل دقة.
• **انحدار التدرج المصغر (Mini-Batch Gradient Descent):** هذا هو حل وسط بين انحدار التدرج الدفعي وانحدار التدرج العشوائي. نحسب التدرج باستخدام مجموعة صغيرة من نقاط البيانات (تسمى "دفعة") في كل تكرار. هذا يوفر توازنًا جيدًا بين الدقة والسرعة.

1. 1. 1. تطبيق انحدار التدرج على استراتيجيات تداول العقود المستقبلية

الآن، كيف يمكننا تطبيق انحدار التدرج لتحسين استراتيجيات تداول العقود المستقبلية؟ دعنا نفكر في مثال بسيط:

لنفترض أن لدينا استراتيجية تداول تعتمد على تقاطع متوسطين متحركين. المتغيرات التي نريد تحسينها هي فترات المتوسطين المتحركين (على سبيل المثال، 10 أيام و 50 يومًا). دالة التكلفة هي متوسط الخسارة التي نتكبدها عند تنفيذ هذه الاستراتيجية على بيانات تاريخية.

1. **تهيئة المتغيرات:** نبدأ بقيم عشوائية لفترات المتوسطين المتحركين. 2. **حساب التدرج:** نحسب التدرج لدالة الخسارة بالنسبة لفترات المتوسطين المتحركين. هذا يعني أننا نحدد كيف سيتغير متوسط الخسارة إذا قمنا بتغيير فترات المتوسطين المتحركين بشكل طفيف. 3. **تحديث المتغيرات:** نقوم بتحديث فترات المتوسطين المتحركين في الاتجاه المعاكس للتدرج، مع ضرب التدرج في معدل التعلم. 4. **التكرار:** نكرر الخطوات 2 و 3 حتى نصل إلى الحد الأدنى لدالة الخسارة، أو حتى نصل إلى عدد معين من التكرارات.

1. 1. 1. التحديات والاعتبارات

تطبيق انحدار التدرج على التداول ليس دائمًا بهذه البساطة. هناك العديد من التحديات والاعتبارات التي يجب أخذها في الاعتبار:

• **البيانات التاريخية:** يعتمد انحدار التدرج على البيانات التاريخية لتقدير التدرج. إذا كانت البيانات التاريخية غير ممثلة للظروف المستقبلية، فقد لا تكون النتائج دقيقة. هذا ما يعرف بـ الإفراط في التخصيص (Overfitting).
• **الضوضاء:** أسواق العملات المشفرة صاخبة للغاية، مما يعني أن هناك الكثير من التقلبات العشوائية. يمكن أن تجعل هذه الضوضاء من الصعب تقدير التدرج بدقة.
• **الحدود المحلية (Local Minima):** قد تحتوي دالة الخسارة على العديد من الحدود المحلية، والتي هي نقاط تبدو وكأنها الحد الأدنى، ولكنها ليست الحد الأدنى العالمي. يمكن أن تعلق خوارزمية انحدار التدرج في أحد هذه الحدود المحلية، مما يمنعها من إيجاد الحل الأمثل.
• **اختيار معدل التعلم:** اختيار معدل التعلم المناسب أمر بالغ الأهمية. إذا كان معدل التعلم كبيرًا جدًا، فقد نتجاوز الحد الأدنى ونتذبذب حوله. إذا كان معدل التعلم صغيرًا جدًا، فقد يستغرق الأمر وقتًا طويلاً للوصول إلى الحد الأدنى.

1. 1. 1. تقنيات متقدمة

هناك العديد من التقنيات المتقدمة التي يمكن استخدامها لتحسين أداء انحدار التدرج:

• **الزخم (Momentum):** يضيف الزخم "ذاكرة" للخوارزمية، مما يساعدها على تجاوز الحدود المحلية والحركة بشكل أسرع نحو الحد الأدنى.
• **التكيف مع معدل التعلم (Adaptive Learning Rate):** تقوم هذه التقنيات بتعديل معدل التعلم تلقائيًا بناءً على التدرج. تشمل الأمثلة الشائعة Adam و RMSprop.
• **الانتظام (Regularization):** يساعد الانتظام على منع الإفراط في التخصيص عن طريق إضافة عقوبة إلى دالة الخسارة للمتغيرات الكبيرة.

1. 1. 1. أمثلة على الاستخدام في التداول

• **تحسين معلمات المؤشرات الفنية:** يمكن استخدام انحدار التدرج لتحسين فترات المتوسطات المتحركة، أو مؤشر القوة النسبية (RSI)، أو مؤشر الماكد (MACD).
• **تحسين قواعد إدارة المخاطر:** يمكن استخدام انحدار التدرج لتحسين مستويات جني الأرباح، أو مستويات وقف الخسارة، أو حجم الصفقة.
• **تطوير استراتيجيات تداول آلية:** يمكن استخدام انحدار التدرج لتدريب نماذج تعلم الآلة التي تتنبأ بحركات الأسعار وتنفذ الصفقات تلقائيًا.

1. 1. 1. أدوات ومكتبات برمجية

هناك العديد من الأدوات والمكتبات البرمجية المتاحة التي يمكن استخدامها لتنفيذ انحدار التدرج:

• **Python:** لغة برمجة شائعة في مجال تعلم الآلة والتداول الكمي.
• **TensorFlow و PyTorch:** مكتبات تعلم آلة قوية توفر أدوات لتنفيذ انحدار التدرج.
• **NumPy و Pandas:** مكتبات Python للعمل مع البيانات.
• **Backtrader و Zipline:** أطر عمل Python لاختبار استراتيجيات التداول.

1. 1. 1. روابط لموارد إضافية

• التحليل الفني
• التحليل الأساسي
• إدارة المخاطر
• الرافعة المالية
• العقود الآجلة
• الخيارات
• التحوط
• التنويع
• مؤشر القوة النسبية (RSI)
• مؤشر الماكد (MACD)
• المتوسطات المتحركة
• شريط بولينجر
• نماذج الشموع اليابانية
• نظرية الموجات الإلية
• تحليل حجم التداول
• مؤشر التداول الحجمي (OBV)
• مؤشر تدفق الأموال (MFI)
• مؤشر الاتجاه المتوسط الحقيقي (ADX)
• استراتيجية الاختراق
• استراتيجية الارتداد
• استراتيجية التداول المتأرجح
• التعلم المعزز
• الشبكات العصبية
• الخوارزميات الجينية
• تحسين المحفظة
• محاكاة مونت كارلو
• البيانات التاريخية للعملات المشفرة
• التحليل الكمي
• التداول الخوارزمي
• الذكاء الاصطناعي في التداول

1. 1. 1. الخلاصة

انحدار التدرج هو خوارزمية قوية يمكن استخدامها لتحسين أداء استراتيجيات تداول العقود المستقبلية. من خلال فهم المفاهيم الأساسية والتحديات والتقنيات المتقدمة، يمكنك الاستفادة من هذه الخوارزمية لزيادة أرباحك وتقليل خسائرك. تذكر أن التطبيق الناجح يتطلب بيانات تاريخية جيدة، واختيارًا دقيقًا لمعدل التعلم، وفهمًا عميقًا لخصائص السوق.

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!