Video
التداول بالذكاء الصناعي - Trading using AI
About this episode
جلسة تمهيدية تناقش بناء أنظمة تداول آلي باستخدام الذكاء الاصطناعي، من القواعد الميكانيكية والمؤشرات الفنية مثل RSI إلى نماذج التعلم الخاضع للإشراف والتعلم المعزز. يشرح د. ماجد عبيدو كيف تتحول بيانات الأسعار والمؤشرات إلى ميزات ومدخلات، وكيف يمكن أن تنتج النماذج توقعات رقمية أو قرارات شراء وبيع واحتفاظ. ويعرض باسل مرسي تصورًا لوكيل تعلم معزز يتعامل مع اختيار المحافظ، وإدارة المخاطر، والاختبار التاريخي الواقعي. كما يوضح محمد أنور دور الشبكات العصبية وذاكرة LSTM في التعامل مع السلاسل الزمنية. تتناول الجلسة أيضًا حدود البيانات المتاحة للسوق المصري، ومخاطر الإفراط في التعلّم، وأهمية تحديد أفق التداول واختبار النماذج قبل التنفيذ الحقيقي.
Episode notes
• الفرق بين التداول اليدوي، التداول الميكانيكي، والتداول الآلي
• استخدام المؤشرات الفنية مثل RSI لصياغة قواعد شراء وبيع قابلة للأتمتة
• بيانات الأسعار التاريخية وOHLCV والمؤشرات الفنية بوصفها ميزات للنماذج
• التنبؤ الرقمي مقابل التصنيف: صعود أو هبوط أو حركة عرضية
• استخدام السلاسل الزمنية وLSTM لإدخال السياق والذاكرة في قرارات التداول
• تصميم وكيل تعلم معزز: الحالة، الفعل، المكافأة، وإدارة الحساب والمخاطر
• اختيار المحافظ وتداول الأزواج والتحوط بين الأسهم المتحركة بصورة مترابطة
• الاختبار التاريخي والتداول الورقي وأثر الرسوم والانزلاق وإدارة المخاطر
• تحديات الحصول على بيانات وأساليب تنفيذ للتداول في البورصة المصرية
• استقصاء للمهتمين: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfRTmW_vrBggNf8WFsl-QXR5eE15wh-YWirXHaYFf-SAvj3UA/viewform
• د. ماجد عبيدو: https://x.com/mabidou
• م. باسل مرسي: https://x.com/baselshdeed18
• د. محمد أنور: https://x.com/anwarmpc