Thread: 
Subscribeالشبكات العصبية باتت هي الصيحة الأحدث في عالم الفوركس , وهي عبارة عن مصطلح مأخوذ من مجتمع الذكاء الاصطناعي . من الناحية التقنية , فان الشبكات العصبية هي احدى طرق تحليل البيانات التي تتكون من عدد كبير من وحدات المعالجة والتي تكون مترابطة معا من خلال الاحتمالات المرجحة . بشكل أكثر بساطة , فان الشبكات العصبية هي نموذج مشابه بشكل كبير لطريقة عمل وتعلم المخ البشري . علي مدار عدة عقود وحتى الان , فان العاملين في مجال الذكاء الاصطناعي قاموا باستخدام نماذج الشبكات العصبية في صناعة أجهزة الحاسب والتي " تفكر " و" تتعلم " اعتمادا علي نتائج أفعالهم .
خلافا لبنية البيانات التقليدية , فان الشبكات العصبية تستوعب مصادر متعددة للبيانات فيما تقوم بإخراج نتيجة واحدة . فطالما توجد طريقة لقياس البيانات توجد علي الجانب الأخر إمكانية إضافتها إلي العوامل التي تؤخذ في الاعتبار عند القيام بالتنبؤ . هذه الفكرة تستخدم في برامج التنبؤ بسوق الفوركس . وذلك لان الشبكات يمكن تدريبها كي تتمكن من تفسير البيانات واستخلاص النتائج منها .
قبل ان يتم استخدام أيا منها في القيام بتنبؤات في سوق الفوركس فان الشبكات العصبية يجب ان يتم " تدريبها " لتمييز وضبط النماذج التي تظهر بين المدخلات والمخرجات . التدريب والاختبار قد يستهلك بعض الوقت ولكنه هو ما يعطي الشبكات العصبية القدرة علي التنبؤ بالنتائج المستقبلية استنادا إلي البيانات التاريخية . الفكرة الأساسية هو انه عندما يتم تقديم أمثلة من أزواج العملات والمدخلات والمخرجات إلى هذه الشبكات فأنها تستطيع ان تتعرف علي التابعيات ثم تقوم بتطبيقها عندما تقدم إليها البيانات الجديدة . من هنا فان الشبكة يمكنها ان تقارن مدى قرب مخرجاتها الخاصة مع النتائج الصحيحة حتى تقوم بتصحيح تنبؤاتها لاحقا من خلال العودة وضبط أوزان التابعيات المتغيرة إلي ان تصل إلي النتيجة الصحيحة .
هذا الأمر يتطلب ان يتم تزويد الشبكة بمجوعتين من البيانات المنفصلة – مجموعة التدريب والاختبار . احد نقاط قوة الشبكات العصبية هو أنها يمكنها مواصلة التعلم بمقارنة تنبؤاتها الخاصة مع البيانات التي تزود بها بشكل مستمر . الشبكات العصبية أيضا تعد رائعة في المزج بين البيانات الفنية والأساسية وبالتالي يمكنها ان تصل إلي أفضل السيناريوهات الممكنة . القدرات العالية المتوفرة لها ستمكنها من تحديد النماذج التي ربما لم تؤخذ في الاعتبار من قبل ثم تقوم بتطبيق هذه النماذج واستخدمها في صناعة التنبؤات الأمر الذي قد يفضي في النهاية إلي نتائج دقيقة بشكل لا يمكن تخيله .
لسوء الحظ فان نقطة القوة المذكورة يمكنها أيضا ان تعتبر نقطة ضعف أثناء استخدام الشبكات العصبية في التنبؤ أثناء التداول . في نهاية المطاف , فان درجة جودة المخرج ستتوقف علي جودة البيانات المتصلة به والتي تم تغذية الشبكة العصبية بكميات هائلة منها . الشبكات العصبية تعد جيدة جدا في استخلاص النماذج من أنواع متعددة ومتنوعة من المعلومات – حتى في حال عدم وجود نموذج أو علاقة . من نقاط القوة الرئيسية الأخرى في الشبكات العصبية - هو أنها لديها القدرة علي تطبيق الذكاء الاصطناعي دون أية عواطف . فالكمبيوتر في نهاية الأمر ليس لديه أي نوع من الأنا – أيضا يمكن ان تكون عامل ضعف عند التعامل مع الأسواق المتقلبة . فعندما يتم تقديم عامل غير متعارف عليه فان الشبكة العصبية الاصطناعية لن تكون لديها القدرة علي تقييم الوزن العاطفي لهذا العامل .
في الوقت الحالي توجد العشرات من منصات تداول الفوركس في السوق والتي تستخدم نظرية وتكنولوجيا الشبكات العصبية كي تقوم بتعليم الشبكة نظام التداول الذي تستخدمه وبالتالي تساعدك في القيام بالتنبؤات وتوليد إشارات البيع والشراء استنادا إليها . الشيء الهام الذي يجب أخذه في الاعتبار هنا هو ان القاعدة الأساسية في تجارة الفوركس يتم تطبيقها في بناء الشبكة العصبية وهو انه يتعين عليك دائما ان تعلم نفسك حتى تكون علي دراية بما تفعله . سواء كنت تتعامل مع التحليل الأساسي أو الفني أو الشبكات العصبية أو مشاعرك الخاصة فان الشيء الأكثر أهمية لضمان النجاح في تجارة الفوركس يبقي هو ان تتعلم دائما بقدر ما تستطيع.
