توقع أسعار العملات المشفرة باستخدام التعلم الآلي

جدول المحتويات

1. المقدمة

شهد سوق العملات المشفرة نموًا غير مسبوق منذ عام 2017، حيث بلغت القيمة السوقية ذروتها بأكثر من 800 مليار دولار في يناير 2018. يتناول هذا البحث فرضية عدم كفاءة السوق من خلال تطبيق أحدث خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بأسعار العملات المشفرة وتوليد أرباح غير طبيعية من خلال استراتيجيات التداول الآلي.

2. المنهجية

2.1 جمع البيانات

حللت الدراسة البيانات اليومية لـ 1,681 عملة مشفرة من نوفمبر 2015 إلى أبريل 2018. شملت مجموعة البيانات تحركات الأسعار، وحجم التداول، ومقاييس القيمة السوقية عبر منصات تداول متعددة بما في ذلك Binance وUpbit وKraken.

2.2 نماذج التعلم الآلي

تم تقييم ثلاثة نماذج رئيسية:

• تنفيذان لشجرة قرار تعزيز التدرج (XGBoost، LightGBM)
• شبكات عصبية متكررة من نوع الذاكرة طويلة المدى قصيرة المدى (LSTM)

2.3 تنفيذ استراتيجية التداول

تم بناء محافظ استثمارية بناءً على تنبؤات النماذج، مع قياس الأداء من خلال عائد الاستثمار (ROI) مقارنة بمعايير قياسية بما في ذلك استراتيجيات الشراء والاحتفاظ.

3. التنفيذ التقني

3.1 الإطار الرياضي

يمكن صياغة مشكلة التنبؤ بالسعر كمسألة توقع للسلاسل الزمنية. لنفترض أن $P_t$ تمثل السعر في الوقت $t$، و$X_t$ تمثل متجهات الخصائص بما في ذلك الأسعار التاريخية، والحجم، والمؤشرات الفنية. يهدف نموذج التنبؤ إلى تعلم:

$P_{t+1} = f(X_t, X_{t-1}, ..., X_{t-n}) + \epsilon_t$

حيث تمثل $f$ نموذج التعلم الآلي و$\epsilon_t$ حد الخطأ.

3.2 تفاصيل الخوارزمية

يقوم تعزيز التدرج ببناء مجموعة من نماذج التنبؤ الضعيفة، عادة أشجار القرار، بطريقة مرحلية. تقوم الخوارزمية بتقليل دالة الخسارة $L$ عن طريق إضافة أشجار تتنبأ ببقايا الأشجار السابقة:

$F_m(x) = F_{m-1}(x) + \gamma_m h_m(x)$

حيث $h_m(x)$ هو المتعلم الأساسي و$\gamma_m$ هو حجم الخطوة.

4. النتائج التجريبية

أظهر البحث أن استراتيجيات التداول المدعومة بالتعلم الآلي تفوقت باستمرار على المعايير القياسية. تشمل النتائج الرئيسية:

• جميع النماذج الثلاثة ولدت عوائد غير طبيعية إيجابية
• أظهرت خوارزميات تعزيز التدرج أداءً متفوقًا في معظم السيناريوهات
• استطاعت شبكات LSTM التقاط التبعيات الزمنية المعقدة لكنها تطلبت موارد حاسوبية أكبر
• توقعت الآليات الخوارزمية البسيطة تطور السوق على المدى القصير بشكل فعال

5. تنفيذ الكود

فيما يلي تنفيذ مبسط لنهج تعزيز التدرج باستخدام Python:

import xgboost as xgb
import pandas as pd
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# دالة هندسة الخصائص
def create_features(df):
    df['price_lag1'] = df['price'].shift(1)
    df['volume_lag1'] = df['volume'].shift(1)
    df['price_rolling_mean'] = df['price'].rolling(window=7).mean()
    return df.dropna()

# تدريب النموذج والتنبؤ
model = xgb.XGBRegressor(
    n_estimators=100,
    max_depth=6,
    learning_rate=0.1
)

# بافتراض أن X_train, y_train هي الخصائص والأهداف المعدة
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

6. التطبيقات المستقبلية

يفتح نجاح التعلم الآلي في التنبؤ بالعملات المشفرة عدة اتجاهات مستقبلية:

• دمج مصادر البيانات البديلة (مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي، مقاييس سلسلة الكتل)
• تطوير نماذج هجينة تجمع بين التحليل الأساسي والتحليل الفني
• تطبيق بنيات المحولات (Transformer) لتحسين نمذجة التسلسل
• أنظمة التداول الفوري مع أطر إدارة المخاطر
• تحسين محافظ الأصول المختلطة التي تشمل الأصول التقليدية والعملات المشفرة

7. المراجع

1. ElBahrawy, A., et al. (2017). Evolutionary dynamics of the cryptocurrency market. Royal Society Open Science.
2. Chen, T., & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. KDD '16.
3. Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation.
4. Brown, T. B., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NeurIPS.
5. Fama, E. F. (1970). Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work. The Journal of Finance.