K-Fold Cross Validation

1. 1. التحقق المتقاطع K-طي: دليل شامل للمتداولين في أسواق العملات المشفرة

التحقق المتقاطع K-طي (K-Fold Cross Validation) هو تقنية قوية وضرورية في مجال التعلم الآلي لتقييم أداء نماذج التنبؤ، بما في ذلك تلك المستخدمة في التداول الآلي لـ العملات المشفرة. يهدف هذا المقال إلى تقديم شرح مفصل لهذه التقنية، مع التركيز على أهميتها للمتداولين الذين يستخدمون أو يخططون لاستخدام نماذج التعلم الآلي في العقود المستقبلية للعملات المشفرة. سنغطي المبادئ الأساسية، الخطوات العملية، المزايا، العيوب، وكيفية تطبيقها بشكل فعال في سياق تداول العملات المشفرة.

1. 1. 1. ما هو التحقق المتقاطع K-طي؟

في جوهره، التحقق المتقاطع K-طي هو طريقة لتقييم مدى قدرة نموذج التعلم الآلي على التعميم (Generalization) على بيانات جديدة وغير مرئية. بدلاً من تقسيم البيانات مرة واحدة فقط إلى مجموعة تدريب (Training Set) ومجموعة اختبار (Test Set)، يقسم التحقق المتقاطع K-طي البيانات إلى K من المجموعات الفرعية (folds) ذات الحجم المتساوي تقريبًا.

ثم، يتم تدريب النموذج K مرات، وفي كل مرة، يتم استخدام K-1 من المجموعات الفرعية للتدريب، والمجموعة الفرعية المتبقية للتحقق من الصحة (Validation). يتم بعد ذلك حساب متوسط أداء النموذج عبر جميع عمليات التدريب والتحقق من الصحة K. هذا يعطي تقديرًا أكثر دقة وموثوقية لأداء النموذج مقارنةً بالتقسيم الواحد.

1. 1. 1. لماذا نستخدم التحقق المتقاطع K-طي في تداول العملات المشفرة؟

تداول العملات المشفرة مليء بالضوضاء والتقلبات. يمكن أن يؤدي استخدام مجموعة بيانات واحدة فقط للتدريب والاختبار إلى نتائج مضللة بسبب:

• **التحيز الزائد (Overfitting):** قد يتعلم النموذج بيانات التدريب بشكل جيد جدًا، ولكنه يفشل في التعميم على البيانات الجديدة. هذا شائع بشكل خاص في الأسواق المتقلبة مثل العملات المشفرة.
• **التحيز الناقص (Underfitting):** قد يكون النموذج بسيطًا جدًا بحيث لا يلتقط الأنماط الهامة في البيانات.
• **التمثيل غير الكافي للبيانات:** قد لا تمثل مجموعة بيانات واحدة بشكل كامل جميع السيناريوهات المحتملة في السوق.

التحقق المتقاطع K-طي يساعد في التخفيف من هذه المشاكل من خلال:

• **تقدير أكثر واقعية للأداء:** من خلال تدريب النموذج على مجموعات فرعية مختلفة من البيانات واختباره على مجموعات فرعية أخرى، نحصل على تقدير أكثر دقة لكيفية أدائه في الواقع.
• **الكشف عن التحيز الزائد والتحيز الناقص:** يمكن أن يساعدنا تحليل نتائج التحقق المتقاطع في تحديد ما إذا كان النموذج يعاني من التحيز الزائد أو التحيز الناقص.
• **تحسين اختيار النموذج:** يمكن استخدام التحقق المتقاطع K-طي لمقارنة أداء نماذج مختلفة واختيار أفضل نموذج لمهمة معينة.

1. 1. 1. خطوات التحقق المتقاطع K-طي

1. **تقسيم البيانات:** قسّم مجموعة البيانات الخاصة بك إلى K من المجموعات الفرعية ذات الحجم المتساوي تقريبًا. 2. **التدريب والتحقق من الصحة:** لكل مجموعة فرعية i من 1 إلى K:

   *   استخدم المجموعات الفرعية K-1 الأخرى للتدريب.
   *   استخدم المجموعة الفرعية i للتحقق من الصحة.
   *   قم بتقييم أداء النموذج على مجموعة التحقق من الصحة.

3. **حساب المتوسط:** احسب متوسط أداء النموذج عبر جميع عمليات التدريب والتحقق من الصحة K.

1. 1. 1. اختيار قيمة K

تعتمد قيمة K على حجم مجموعة البيانات الخاصة بك. بعض الإرشادات العامة هي:

• **K = 5 أو 10:** هي القيم الأكثر شيوعًا المستخدمة.
• **مجموعات البيانات الصغيرة:** استخدم K = 5 أو حتى أقل لمنع فقدان الكثير من البيانات في كل مجموعة فرعية.
• **مجموعات البيانات الكبيرة:** يمكنك استخدام K = 10 أو أكثر.

بشكل عام، كلما زادت قيمة K، كلما كان التقدير أكثر دقة، ولكن أيضًا أكثر تكلفة من حيث الحساب.

1. 1. 1. أنواع التحقق المتقاطع

هناك أنواع مختلفة من التحقق المتقاطع، بما في ذلك:

• **K-Fold Stratified Cross Validation:** هذا النوع مفيد بشكل خاص لمجموعات البيانات غير المتوازنة، حيث يتم التأكد من أن كل مجموعة فرعية تحتوي على نفس نسبة الفئات المستهدفة. هذا مهم بشكل خاص في تداول العملات المشفرة حيث قد تكون بعض الأحداث (مثل الارتفاعات المفاجئة) نادرة.
• **Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV):** هذا هو حالة خاصة من K-Fold Cross Validation حيث K يساوي عدد نقاط البيانات في مجموعة البيانات. يتم تدريب النموذج على جميع نقاط البيانات باستثناء واحدة، ثم يتم اختباره على نقطة البيانات المستبعدة. هذا مكلف حسابيًا ولكنه يمكن أن يكون مفيدًا لمجموعات البيانات الصغيرة جدًا.
• **Time Series Cross Validation:** هذا النوع مصمم خصيصًا للبيانات المتسلسلة زمنياً، مثل بيانات أسعار الأسهم أو العملات المشفرة. يتم تقسيم البيانات بترتيب زمني، بحيث يتم استخدام البيانات السابقة للتنبؤ بالبيانات المستقبلية. هذا مهم لأن ترتيب البيانات الزمنية يمكن أن يؤثر بشكل كبير على أداء النموذج. تحليل السلاسل الزمنية

1. 1. 1. تطبيق التحقق المتقاطع K-طي في تداول العملات المشفرة

لنفترض أنك تريد تطوير نموذج التعلم العميق للتنبؤ بأسعار البيتكوين باستخدام بيانات تاريخية. يمكنك استخدام التحقق المتقاطع K-طي لتقييم أداء النموذج الخاص بك:

1. **جمع البيانات:** اجمع بيانات تاريخية لأسعار البيتكوين، بما في ذلك أسعار الفتح والإغلاق والأعلى والأدنى والحجم. 2. **معالجة البيانات:** قم بتنظيف البيانات ومعالجتها، بما في ذلك التعامل مع القيم المفقودة وتسوية البيانات. 3. **تقسيم البيانات:** قسّم البيانات إلى K مجموعات فرعية. 4. **تدريب النموذج:** قم بتدريب نموذج التعلم العميق الخاص بك على K-1 من المجموعات الفرعية. 5. **التحقق من الصحة:** قم بتقييم أداء النموذج على المجموعة الفرعية المتبقية. 6. **كرر:** كرر الخطوتين 4 و 5 K مرات، مع استخدام مجموعة فرعية مختلفة للتحقق من الصحة في كل مرة. 7. **حساب المتوسط:** احسب متوسط أداء النموذج عبر جميع عمليات التدريب والتحقق من الصحة K.

يمكنك استخدام مقاييس مختلفة لتقييم أداء النموذج، مثل:

• **متوسط الخطأ التربيعي (Mean Squared Error - MSE):** يقيس متوسط مربع الفرق بين القيم المتوقعة والقيم الفعلية.
• **جذر متوسط الخطأ التربيعي (Root Mean Squared Error - RMSE):** هو الجذر التربيعي لـ MSE، ويوفر مقياسًا أكثر قابلية للتفسير.
• **متوسط القيمة المطلقة للخطأ (Mean Absolute Error - MAE):** يقيس متوسط القيمة المطلقة للفرق بين القيم المتوقعة والقيم الفعلية.
• **R-squared:** يقيس نسبة التباين في البيانات التي يتم تفسيرها بواسطة النموذج.

1. 1. 1. أدوات ومكتبات برمجية

هناك العديد من الأدوات والمكتبات البرمجية التي يمكن أن تساعدك في تطبيق التحقق المتقاطع K-طي، بما في ذلك:

• **Scikit-learn:** مكتبة Python شائعة للتعلم الآلي توفر وظائف للتحقق المتقاطع K-طي.
• **TensorFlow:** إطار عمل Python مفتوح المصدر للتعلم الآلي، يمكن استخدامه أيضًا لتطبيق التحقق المتقاطع K-طي.
• **Keras:** واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى للتعلم الآلي، تعمل فوق TensorFlow أو Theano أو CNTK.

1. 1. 1. الاعتبارات المتقدمة

• **ضبط المعلمات الفائقة (Hyperparameter Tuning):** يمكن استخدام التحقق المتقاطع K-طي لضبط المعلمات الفائقة للنموذج الخاص بك. يتضمن ذلك تجربة قيم مختلفة للمعلمات الفائقة وتقييم أداء النموذج باستخدام التحقق المتقاطع K-طي.
• **التعامل مع البيانات غير المتوازنة:** إذا كانت بياناتك غير متوازنة، فاستخدم K-Fold Stratified Cross Validation لضمان تمثيل عادل لجميع الفئات.
• **تجنب تسرب البيانات (Data Leakage):** تأكد من عدم وجود تسرب للبيانات بين مجموعات التدريب والتحقق من الصحة. يمكن أن يحدث تسرب البيانات إذا كنت تستخدم معلومات من مجموعة التحقق من الصحة لتدريب النموذج.

1. 1. 1. استراتيجيات تداول ذات صلة

• المتوسطات المتحركة
• مؤشر القوة النسبية (RSI)
• MACD
• بولينجر باند
• نماذج الشموع اليابانية
• تحليل حجم التداول
• الارتداد إلى المتوسط
• التحليل الفني
• التحليل الأساسي
• إدارة المخاطر
• تداول الخوارزمي
• تداول المدى
• تداول الاتجاه
• تداول الاختراق
• تداول الأخبار
• تداول العقد الآجلة
• تداول الخيارات

1. 1. 1. خلاصة

التحقق المتقاطع K-طي هو تقنية أساسية لتقييم أداء نماذج التعلم الآلي في تداول العملات المشفرة. من خلال تقسيم البيانات إلى K من المجموعات الفرعية وتدريب النموذج على مجموعات فرعية مختلفة، يمكنك الحصول على تقدير أكثر دقة وموثوقية لأداء النموذج الخاص بك. يساعد هذا في تجنب التحيز الزائد والتحيز الناقص، وتحسين اختيار النموذج، وفي النهاية، اتخاذ قرارات تداول أكثر استنارة. من خلال فهم المبادئ الأساسية والخطوات العملية والاعتبارات المتقدمة للتحقق المتقاطع K-طي، يمكنك تحسين استراتيجيات التداول الخاصة بك وزيادة فرص نجاحك في أسواق العملات المشفرة المتقلبة.

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!