Pandas

من cryptofutures.trading
اذهب إلى التنقل اذهب إلى البحث
    1. Pandas: دليلك الشامل لتحليل البيانات في عالم العملات المشفرة والعقود المستقبلية

Pandas هي مكتبة برمجية قوية ومفتوحة المصدر بلغة Python، تُستخدم بشكل أساسي في تحليل ومعالجة البيانات. على الرغم من أنها ليست حصرية لعالم العملات المشفرة، إلا أنها أداة لا غنى عنها لكل من يعمل في هذا المجال، خاصةً في تحليل بيانات الأسعار، وحجم التداول، وبناء نماذج التداول. هذه المقالة موجهة للمبتدئين وتهدف إلى تزويدك بفهم شامل لـ Pandas وكيفية تطبيقها في سياق تداول العقود المستقبلية للعملات المشفرة.

ما هي Pandas ولماذا هي مهمة؟

في عالم تداول العملات المشفرة، أنت تتعامل باستمرار مع كميات هائلة من البيانات. بيانات الأسعار التاريخية، وبيانات حجم التداول، وبيانات دفتر الطلبات، وبيانات وسائل التواصل الاجتماعي – كل هذه البيانات يمكن أن توفر رؤى قيمة. لكن البيانات الخام غير مفيدة إلا إذا تمكنت من تنظيمها وتحليلها واستخلاص المعنى منها. هنا يأتي دور Pandas.

Pandas توفر هياكل بيانات سهلة الاستخدام وأدوات تحليلية قوية تجعل التعامل مع البيانات أكثر كفاءة. بدون Pandas، قد تجد نفسك تكتب الكثير من التعليمات البرمجية المعقدة للقيام بمهام بسيطة. Pandas تبسط هذه المهام وتتيح لك التركيز على الجانب التحليلي من عملك.

هياكل البيانات الأساسية في Pandas

Pandas تعتمد بشكل أساسي على هيكلين بيانات رئيسيين:

  • Series (السلسلة): هي عبارة عن مصفوفة أحادية البُعد تحمل بيانات من أي نوع (أعداد صحيحة، أرقام عشرية، سلاسل نصية، إلخ). يمكن اعتبارها عمودًا واحدًا في جدول بيانات.
  • DataFrame (إطار البيانات): هو هيكل بيانات ثنائي البُعد، يشبه الجدول أو ورقة العمل في برنامج Excel. يتكون من عدة Series، كل منها يمثل عمودًا. يعتبر DataFrame هو هيكل البيانات الأكثر استخدامًا في Pandas.

إنشاء Series و DataFrame

```python import pandas as pd

  1. إنشاء Series

data = [10, 20, 30, 40, 50] series = pd.Series(data) print(series)

  1. إنشاء DataFrame

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 

       'Age': [25, 30, 28],
       'City': ['New York', 'London', 'Paris']}

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

قراءة البيانات من ملفات

غالبًا ما ستحتاج إلى قراءة البيانات من ملفات خارجية. Pandas تدعم قراءة البيانات من مجموعة متنوعة من التنسيقات، بما في ذلك:

  • CSV (Comma Separated Values): ملفات نصية بسيطة تفصل بين القيم بفواصل.
  • Excel: ملفات جداول بيانات Excel.
  • SQL Databases: قواعد بيانات SQL.
  • JSON: ملفات بيانات JSON.

```python

  1. قراءة بيانات من ملف CSV

df = pd.read_csv('bitcoin_prices.csv') print(df.head()) # عرض أول 5 صفوف ```

العمليات الأساسية على DataFrame

بمجرد تحميل البيانات إلى DataFrame، يمكنك البدء في العمل عليها. إليك بعض العمليات الأساسية:

  • اختيار الأعمدة: يمكنك اختيار أعمدة معينة من DataFrame باستخدام اسم العمود.
   ```python
   # اختيار عمود "Close"
   close_prices = df['Close']
   print(close_prices)
   ```
  • تصفية الصفوف: يمكنك تصفية الصفوف بناءً على شروط معينة.
   ```python
   # تصفية الصفوف حيث يكون حجم التداول أكبر من 1000
   filtered_df = df[df['Volume'] > 1000]
   print(filtered_df)
   ```
  • إضافة أعمدة جديدة: يمكنك إضافة أعمدة جديدة إلى DataFrame بناءً على العمليات الحسابية أو المنطقية.
   ```python
   # إضافة عمود جديد يمثل المتوسط المتحرك البسيط لمدة 7 أيام
   df['SMA_7'] = df['Close'].rolling(window=7).mean()
   print(df.head())
   ```
  • التعامل مع القيم المفقودة: غالبًا ما تحتوي البيانات الحقيقية على قيم مفقودة. Pandas توفر أدوات للتعامل مع هذه القيم، مثل حذف الصفوف التي تحتوي على قيم مفقودة أو استبدالها بقيم أخرى.
   ```python
   # حذف الصفوف التي تحتوي على قيم مفقودة
   df = df.dropna()

   # استبدال القيم المفقودة بالمتوسط
   df = df.fillna(df.mean())
   ```
  • التجميع (Grouping): تتيح لك Pandas تجميع البيانات بناءً على قيم معينة وحساب الإحصائيات لكل مجموعة.
   ```python
   # تجميع البيانات حسب اليوم وحساب متوسط السعر لكل يوم
   daily_average = df.groupby(df['Date'].dt.date)['Close'].mean()
   print(daily_average)
   ```

تطبيقات Pandas في تداول العملات المشفرة والعقود المستقبلية

Pandas هي أداة قوية يمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من تطبيقات تداول العملات المشفرة:

أمثلة عملية

لنأخذ مثالاً بسيطًا لكيفية استخدام Pandas لحساب المتوسط المتحرك البسيط لمدة 20 يومًا لسعر إغلاق Bitcoin:

```python import pandas as pd

  1. قراءة بيانات Bitcoin من ملف CSV

df = pd.read_csv('bitcoin_prices.csv', index_col='Date', parse_dates=True)

  1. حساب المتوسط المتحرك البسيط لمدة 20 يومًا

df['SMA_20'] = df['Close'].rolling(window=20).mean()

  1. عرض DataFrame مع المتوسط المتحرك البسيط

print(df.head(30)) ```

هذا المثال يوضح كيف يمكن استخدام Pandas لحساب مؤشر فني بسيط. يمكنك توسيع هذا المثال ليشمل المزيد من المؤشرات والتحليلات.

نصائح متقدمة

  • استخدام `loc` و `iloc`: `loc` يستخدم للوصول إلى البيانات باستخدام تسميات الفهرس والأعمدة، بينما `iloc` يستخدم للوصول إلى البيانات باستخدام مواضع الفهرس والأعمدة.
  • استخدام `apply`: `apply` يسمح لك بتطبيق دالة على كل صف أو عمود في DataFrame.
  • استخدام `pivot_table`: `pivot_table` يسمح لك بإعادة تشكيل البيانات وتحويلها إلى تنسيق جدول محوري.
  • 'دمج البيانات (Merging): يمكنك دمج DataFrames متعددة معًا بناءً على أعمدة مشتركة.
  • 'التعامل مع البيانات الزمنية (Time Series Data): Pandas توفر أدوات قوية للتعامل مع البيانات الزمنية، مثل إعادة أخذ العينات ([Resampling](https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/timeseries.html#resampling)) والتحليل الزمني.

موارد إضافية

الخلاصة

Pandas هي أداة أساسية لأي شخص يعمل في تحليل البيانات، وخاصة في مجال العملات المشفرة والعقود المستقبلية. من خلال فهم هياكل البيانات الأساسية والعمليات التي توفرها Pandas، يمكنك تنظيم وتحليل البيانات بكفاءة واستخلاص رؤى قيمة يمكن أن تساعدك في اتخاذ قرارات تداول أفضل. ابدأ بالأساسيات، وتدرب على استخدام Pandas مع البيانات الحقيقية، وستجد أنها أداة لا غنى عنها في صندوق أدواتك.

تحليل البيانات التعلم الآلي Python التحليل الفني حجم التداول إدارة المخاطر Backtesting الارتباط التقلب Sharpe Ratio المتوسط المتحرك البسيط المتوسط المتحرك الأسي RSI MACD حجم التداول المتصاعد مستويات الدعم والمقاومة النماذج الإحصائية التحليل الأساسي التحليل الكمي التحليل الزمني


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!

مجلوبة من «https://cryptofutures.trading/ar/index.php?title=Pandas&oldid=1991»