كيف يمكن استخدام الشبكات العصبية للتنبؤ بحركات العملات المشفرة على المدى القصير

مقدمة

تُعرف سوق العملات المشفرة بتقلباتها العالية، مما يجعل التنبؤ بحركاتها على المدى القصير تحديًا كبيرًا. ولكن مع تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبحت الشبكات العصبية أدوات قوية لتحليل البيانات الكبيرة والتنبؤ بحركات السوق من خلال التعرف على الأنماط المخفية. في هذا المقال، سنشرح كيفية استخدام الشبكات العصبية للتنبؤ بتغيرات أسعار العملات المشفرة، مع أمثلة عملية لتوضيح ذلك.

ما هي الشبكات العصبية؟

الشبكات العصبية هي خوارزميات تعلم آلي مستوحاة من طريقة عمل الدماغ البشري. تُعدّ فعّالة للغاية في تحليل البيانات التاريخية والتنبؤ بالأسعار عن طريق التعرف على الأنماط الدقيقة التي يصعب اكتشافها بالطرق التقليدية.

أهم أنواع الشبكات العصبية المستخدمة في التنبؤ المالي:

1. Perceptrons متعددة الطبقات (MLP): تُستخدم للأنماط البسيطة.
2. الشبكات العصبية المتكررة (RNN): مثالية لتحليل السلاسل الزمنية.
3. الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM): نسخة متقدمة من RNN تُحلل الأنماط طويلة وقصيرة الأجل.
4. الشبكات العصبية التلافيفية (CNN): على الرغم من أنها طُوّرت لتحليل الصور، يمكن استخدامها مع البيانات المالية.

الخطوة الأولى: جمع البيانات وتحضيرها

تُعد جودة البيانات مفتاح النجاح. من بين مصادر البيانات المهمة:

• البيانات التاريخية للأسعار (OHLC): أسعار الافتتاح، والحد الأعلى، والحد الأدنى، والإغلاق.
• حجم التداول: مؤشر على سيولة السوق والاهتمام به.
• الأخبار والأحداث: عوامل تؤثر على معنويات السوق.
• المؤشرات الفنية: مثل RSI، MACD، وEMA.
• تحليل المشاعر: عبر وسائل التواصل الاجتماعي مثل تويتر وريديت.

مثال:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# Load cryptocurrency price data
data = pd.read_csv('crypto_data.csv')

# Select close prices for analysis
close_prices = data['Close'].values.reshape(-1, 1)

# Normalize the data
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_prices = scaler.fit_transform(close_prices)

# Split data into training and testing sets
train_size = int(len(scaled_prices) * 0.8)
train_data, test_data = scaled_prices[0:train_size], scaled_prices[train_size:]

الخطوة الثانية: بناء الشبكة العصبية

تُعتبر شبكات LSTM مثالية لتحليل السلاسل الزمنية مثل أسعار العملات المشفرة.

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Dropout

# Create the model
model = Sequential()

# Add the first LSTM layer
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(train_data.shape[1], 1)))
model.add(Dropout(0.2))

# Add another LSTM layer
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))

# Add the output layer
model.add(Dense(units=1))

# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# Train the model
model.fit(train_data, train_data, epochs=10, batch_size=32)

الخطوة الثالثة: اختبار النموذج

بعد التدريب، يجب تقييم دقة النموذج باستخدام بيانات الاختبار.

# Make predictions on the test data
predictions = model.predict(test_data)

# Inverse the scaling to get original prices
predicted_prices = scaler.inverse_transform(predictions)
actual_prices = scaler.inverse_transform(test_data)

الخطوة الرابعة: تقييم الأداء

تشمل المقاييس الشائعة لتقييم النموذج:

1. متوسط الخطأ المطلق (MAE): متوسط الفروقات المطلقة بين القيم الحقيقية والمتوقعة.
2. متوسط الخطأ التربيعي (MSE): يُعاقب على الأخطاء الكبيرة بشكل أكبر.
3. R² Score: يقيس مدى تفسير النموذج للتغيرات في البيانات.

from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score

# Evaluate the model
mae = mean_absolute_error(actual_prices, predicted_prices)
mse = mean_squared_error(actual_prices, predicted_prices)
r2 = r2_score(actual_prices, predicted_prices)

print(f'MAE: {mae}')
print(f'MSE: {mse}')
print(f'R²: {r2}')

الخطوة الخامسة: التحسين

لتحقيق نتائج أفضل:

1. إضافة المزيد من البيانات التاريخية وتحليل المشاعر.
2. تعديل المعلمات مثل عدد الطبقات والخلايا العصبية.
3. استخدام تقنيات التجميع لتجميع التنبؤات من نماذج مختلفة.

التطبيقات العملية

يمكن دمج الشبكات العصبية في روبوتات تداول آلية لتنفيذ أوامر بناءً على التنبؤات السوقية. ومع ذلك، من الضروري تحديث النماذج بانتظام لمواكبة التغيرات السريعة في السوق.

الخاتمة

توفّر الشبكات العصبية إمكانات هائلة للتنبؤ بأسعار العملات المشفرة، لكنها تعتمد على بيانات عالية الجودة ونماذج مخصصة. باستخدام النهج الصحيح، يمكن تحويل تقلبات السوق إلى ميزة تنافسية.