مقدمة

أحدث الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في التجارة من خلال توفير أدوات متقدمة لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة وإجراء التنبؤات. يوضح هذا المشروع كيفية بناء نموذج ذكاء اصطناعي بسيط للتداول باستخدام بيانات الأسعار التاريخية.

ابدء

ستساعدك هذه التعليمات في إعداد وتشغيل نموذج التداول القائم على الذكاء الاصطناعي على جهازك المحلي.

المتطلبات الأساسية

• بايثون 3.8 أو أعلى
• نقطة (مثبت حزمة بايثون)
• Jupyter Notebook (اختياري، للتطوير التفاعلي)

تثبيت

1. إنشاء بيئة افتراضية:

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows use `venv\Scripts\activate`

إعداد البيانات

1. الحصول على البيانات التاريخية:
   قم بتنزيل بيانات التداول التاريخية من مصدر موثوق (على سبيل المثال، Yahoo Finance، Alpha Vantage).

2. المعالجة المسبقة للبيانات:
   قم بتنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا لإزالة أي تناقضات. تتضمن خطوات المعالجة المسبقة النموذجية معالجة القيم المفقودة، وتطبيع البيانات، وهندسة الميزات.

مثال لبرنامج نصي للمعالجة المسبقة:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# Load data
data = pd.read_csv('historical_data.csv')

# Handle missing values
data = data.dropna()

# Normalize data
scaler = MinMaxScaler()
data[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']] = scaler.fit_transform(data[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']])

# Save preprocessed data
data.to_csv('preprocessed_data.csv', index=False)

البناء النموذجي

1. تحديد النموذج: اختر خوارزمية التعلم الآلي المناسبة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية. تشمل الاختيارات الشائعة شبكات LSTM (الذاكرة طويلة المدى) وGRU (وحدة متكررة مسورة).

مثال لتعريف النموذج:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(units=1))

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

تدريب النموذج

1. تقسيم البيانات: تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار.

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = data[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']].values
y = data['Close'].values

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

1. تدريب النموذج: ملاءمة النموذج لبيانات التدريب.

model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)

تقييم النموذج

1. تقييم الأداء: استخدم المقاييس المناسبة لتقييم أداء النموذج على بيانات الاختبار.

from sklearn.metrics import mean_squared_error

predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')

صنع التنبؤات

1. عمل التنبؤات: استخدم النموذج المدرب لعمل تنبؤات بشأن البيانات الجديدة.

new_data = pd.read_csv('new_data.csv')
new_data_scaled = scaler.transform(new_data)
predictions = model.predict(new_data_scaled)
print(predictions)

خاتمة

يوضح هذا المشروع كيفية بناء وتقييم نموذج الذكاء الاصطناعي للتداول. باتباع الخطوات الموضحة في هذا الملف التمهيدي، يمكنك إنشاء النموذج الخاص بك لتحليل بيانات التداول والتنبؤ بها.