في الأسواق المالية، وخاصة في تداول العملات الرقمية، تتغير الأنماط السعرية والسيولة باستمرار. هذه التغيرات تجعل من الصعب على المتداولين والخوارزميات التنبؤ بحركة السوق بدقة. في هذا السياق، أصبح التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) أداة قوية لاستخراج الأنماط المخفية في السوق دون الحاجة إلى بيانات موسومة مسبقًا. يساعد هذا النهج في فهم ديناميكيات السوق، وتصنيف الأوضاع السوقية، والكشف عن العلاقات غير المرئية بين الأصول المختلفة.

في هذا المقال، سنناقش كيفية استخدام التعلم غير الخاضع للإشراف في نمذجة ديناميكيات السوق في تداول العملات الرقمية، ونستعرض أبرز الأساليب والتقنيات المستخدمة، بالإضافة إلى دراسة حالة تطبيقية لفهم تأثير هذه التقنيات على استراتيجيات التداول.

• ما هو التعلم غير الخاضع للإشراف؟

التعلم غير الخاضع للإشراف هو فرع من التعلم الآلي يهدف إلى استخراج الأنماط من البيانات دون الحاجة إلى تسميات مسبقة. على عكس التعلم الخاضع للإشراف، حيث يتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات موسومة بنتائج معروفة، يعتمد التعلم غير الخاضع للإشراف على تحليل العلاقات والتشابهات بين نقاط البيانات لتجميعها أو اكتشاف البنية الداخلية لها.

أبرز تطبيقات التعلم غير الخاضع للإشراف في التداول:

• • تصنيف أوضاع السوق إلى مراحل صعودية، هبوطية، أو متذبذبة.

• تجميع الأصول المتشابهة لتحديد الترابطات المخفية بينها.

• الكشف عن الشذوذات السعرية التي قد تشير إلى فرص تداول أو مخاطر محتملة.

• تقليل الأبعاد لاستخراج أهم الميزات ذات التأثير الأكبر على السوق.

• نمذجة ديناميكيات السوق باستخدام التعلم غير الخاضع للإشراف

تعتمد ديناميكيات السوق على مجموعة من العوامل مثل التقلبات السعرية، السيولة، أحجام التداول، تدفقات الطلبات، والمعنويات السوقية. لفهم هذه الديناميكيات بشكل أكثر دقة، يمكن استخدام تقنيات التعلم غير الخاضع للإشراف مثل التجميع (Clustering)، وتقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction)، والكشف عن الشذوذات (Anomaly Detection).

التجميع (Clustering) لتصنيف أوضاع السوق

تُستخدم خوارزميات التجميع لاكتشاف الأنماط المخفية في بيانات السوق وتصنيفها إلى مجموعات متميزة. من أبرز الخوارزميات المستخدمة في هذا المجال:

1. K-Means Clustering: 

تُستخدم هذه الطريقة لتجميع الفترات الزمنية المتشابهة من حيث التقلبات والسيولة. يمكن استخدامها لتحديد متى يكون السوق في وضع صعودي، هبوطي، أو متذبذب.

1. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering): 

فعالة في اكتشاف الأوضاع السوقية غير المنتظمة مثل الانهيارات المفاجئة أو الفترات ذات التقلب العالي.

1. Gaussian Mixture Models (GMMs): 

نموذج يعتمد على الاحتمالات لتصنيف السوق بناءً على السمات الملاحظة، مما يسمح بتحليل أكثر مرونة لديناميكيات السوق.

تقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction) لفهم أهم الميزات السوقية

تحتوي بيانات العملات الرقمية على مئات الميزات مثل الأسعار، الأحجام، والمؤشرات الفنية. يساعد تقليل الأبعاد على استخراج أهم الميزات التي تؤثر على ديناميكيات السوق.

أبرز الطرق المستخدمة:

1. Principal Component Analysis (PCA): 

يتم استخدامه لاختزال البيانات إلى عدد أقل من المتغيرات الأساسية التي تحتفظ بأكبر قدر من المعلومات.

1. t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): 

يساعد في تصور البيانات عالية الأبعاد واكتشاف الأنماط المخفية.

1. Autoencoders: 

شبكات عصبية تُستخدم لضغط البيانات إلى تمثيلات أصغر مع الاحتفاظ بالمعلومات المهمة.

الكشف عن الشذوذات السعرية (Anomaly Detection) لتحديد فرص التداول

يعد الكشف عن الشذوذات (Anomalies) أمرًا مهمًا في تحديد الفرص غير التقليدية في السوق، مثل الانخفاضات المفاجئة أو الارتفاعات غير المبررة.

أبرز الأساليب المستخدمة:

1. Isolation Forest: 

تعتمد على تقسيم البيانات إلى مجموعات صغيرة لتحديد النقاط الشاذة التي تختلف عن بقية البيانات.

1. One-Class SVM: 

طريقة تعتمد على رسم حدود للفصل بين الأنماط الطبيعية والشاذة في السوق.

1. Local Outlier Factor (LOF): 

تقارن كل نقطة بيانات بجيرانها لتحديد مدى شذوذها.

مثال:

• يمكن استخدام Isolation Forest لاكتشاف انحرافات مفاجئة في تدفقات الطلبات التي قد تشير إلى نشاط تلاعب بالسوق أو فرص استثمارية غير متوقعة.
• يمكن ضبط استراتيجيات التداول للاستفادة من هذه الأنماط، مثل تحديد مناطق الشراء عند انخفاضات غير مبررة.

3.تطبيق التعلم غير الخاضع للإشراف في تحليل السوق

ولنفترض ان :

• لدينا مجموعة بيانات تاريخية لأسعار البيتكوين والإيثريوم خلال السنوات الخمس الماضية.
• نستخدم K-Means Clustering لتحديد أنواع الأوضاع السوقية.
• نقوم بتطبيق PCA لتحديد أهم العوامل التي تؤثر على حركة الأسعار.
• نستخدم Isolation Forest لاكتشاف الشذوذات السعرية التي قد تشير إلى فرص تداول غير متوقعة.

النتائج:

• تمكن النموذج من تصنيف 3 أوضاع رئيسية للسوق، مما ساعد على ضبط استراتيجيات التداول بناءً على هذه الأوضاع.
• كشف تحليل الشذوذات السعرية عن نقاط دخول وخروج غير تقليدية، مما أدى إلى تحسين أداء استراتيجيات التداول بنسبة 15%.
• أظهر تقليل الأبعاد باستخدام PCA أن بعض الميزات مثل حجم التداول والمؤشرات الفنية كانت الأكثر تأثيرًا على حركة الأسعار.

• التحديات والقيود

على الرغم من الفوائد الكبيرة لاستخدام التعلم غير الخاضع للإشراف في تحليل السوق، إلا أن هناك بعض التحديات:

1. صعوبة التفسير: بعض النماذج، مثل Autoencoders و GMMs، قد تكون معقدة للغاية لفهمها.
2. الحاجة إلى بيانات دقيقة: جودة البيانات تلعب دورًا أساسيًا في نجاح النماذج.
3. عدم ضمان الأداء المستقبلي: قد تعمل هذه النماذج بشكل جيد في الماضي، لكنها قد لا تتكيف مع أوضاع السوق المستقبلية.

وفي النهاية.. يعد التعلم غير الخاضع للإشراف أداة قوية لتحليل ديناميكيات السوق في تداول العملات الرقمية. باستخدام تقنيات مثل التجميع، تقليل الأبعاد، والكشف عن الشذوذات، يمكن للمتداولين بناء استراتيجيات أكثر ذكاءً ودقة. وعلى الرغم من وجود تحديات، فإن الجمع بين هذه التقنيات مع التحليل التقليدي وأدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى يمكن أن يوفر ميزة تنافسية قوية في سوق العملات الرقمية سريع التغير.

يمكنك أن تتعلم التداول الآلي من خلال سلسلة تعلم التداول الآلي على قناتنا في اليوتيوب من هنا