المؤشرات في الكود: مؤشرات SMA وEMA وRSI وATR ونطاقات بولينجر بصيغة متّجهة، مع التحقق منها مقابل منصة رسوم بيانية

ما الذي ستتعلمه

• كيف تنفّذ rolling وewm كلًّا من SMA وEMA وتنعيم وايلدر وATR ونطاقات بولينجر في بضعة أسطر لكل منها.
• أي المعاملات (adjust وalpha وddof) تغيّر الأرقام بصمت.
• لماذا يختلف مؤشر RSI أو EMA لديك عن منصة الرسوم البيانية في الشموع الأولى، وكيف تقارن بينهما بشكل صحيح.
• كيف تنظّم المؤشرات في صورة دوال نقية داخل src/indicators.py لإعادة استخدامها واختبارها.

الشرح

شرحت دورة «التحليل الفني المتعمّق» معنى هذه المؤشرات؛ أما الهدف هنا فهو كود صحيح وسريع وقابل للاختبار. تأخذ كل دالة سلسلة Series وتعيد سلسلة Series على الفهرس نفسه.

SMA (المتوسط المتحرك البسيط): def sma(s, n): return s.rolling(n).mean().

EMA (المتوسط المتحرك الأسي): def ema(s, n): return s.ewm(span=n, adjust=False).mean(). مع span=n يكون ثابت التنعيم α = 2 ÷ (n + 1)؛ فلـ n = 20 تكون α = 0.0952. يعطي adjust=False الصيغة التكرارية EMAt = α × Pt + (1 − α) × EMAt−1 التي تستخدمها المنصات؛ أما القيمة الافتراضية adjust=True فتوزّع الأوزان بشكل مختلف في بضع عشرات من الشموع الأولى. يبدأ pandas بأول سعر كقيمة ابتدائية؛ بينما تبدأ معظم المنصات بمتوسط SMA لأول n شمعة. وكلتا القيمتين الابتدائيتين يتلاشى أثرهما؛ فبعد نحو 3n شمعة تتقارب السلسلتان كثيرًا.

RSI (مؤشر القوة النسبية)، نسخة وايلدر:

delta = s.diff()

gain = delta.clip(lower=0); loss = -delta.clip(upper=0)

avg_gain = gain.ewm(alpha=1/n, adjust=False).mean()

avg_loss = loss.ewm(alpha=1/n, adjust=False).mean()

rsi = 100 - 100 / (1 + avg_gain / avg_loss)

تنعيم وايلدر متوسط أسي بقيمة α = 1 ÷ n، لا 2 ÷ (n + 1)؛ واستخدام span=14 هنا هو أشيع أخطاء RSI. وعندما يكون avg_loss صفرًا، يصبح RSI عن حق مساويًا لـ 100.

ATR (متوسط المدى الحقيقي): المدى الحقيقي هو الأكبر بين الأعلى − الأدنى، و|الأعلى − الإغلاق السابق|، و|الأدنى − الإغلاق السابق|:

pc = close.shift(1)

tr = pd.concat([high - low, (high - pc).abs(), (low - pc).abs()], axis=1).max(axis=1)

atr = tr.ewm(alpha=1/n, adjust=False).mean()

تعرض بعض المنصات بدلًا من ذلك ATR قائمًا على SMA؛ تحقّق من ذلك قبل المقارنة. يستخدم الدرس 8 مؤشر ATR لأوامر الوقف وتحديد الحجم.

نطاقات بولينجر: الأوسط = SMA(n)، والعلوي والسفلي = الأوسط ± k × الانحراف المعياري على الشموع n نفسها، وعادةً n = 20 وk = 2. الفخّ هنا هو ddof: إذ يقسم rolling(n).std() في pandas على n − 1 (العيّنة)، بينما تقسم المنصات عادةً على n (المجتمع الإحصائي). اكتب std(ddof=0) للمطابقة. قيمة العيّنة أكبر، بما يكفي لتحويل «ملامسة» النطاق إلى «عدم ملامسة».

التحقق مقابل منصة. استخدم السلسلة المعدّلة نفسها التي تستخدمها المنصة، واحسب مؤشرك، وقارن آخر 100 قيمة، لأن فروق القيم الابتدائية تتلاشى. استخدم np.allclose مع هامش تسامح صغير. وتنشأ الفروق المستمرة من خمسة مصادر معتادة: البيانات المعدّلة مقابل غير المعدّلة، أو القيمة الابتدائية، أو span مقابل alpha، أو ddof، أو سعر مدخل مختلف. أصلح عدم التطابق أو وثّقه؛ ولا «تضبط» أي معامل أبدًا حتى تتفق الأرقام.

مثال محلول

مثال افتراضي: عشرة أسعار إغلاق يومية باليورو: 20.00، 20.50، 21.00، 20.80، 21.40، 21.00، 21.60، 22.00، 21.80، 22.40.

SMA(5) على الشمعة الأخيرة: (21.00 + 21.60 + 22.00 + 21.80 + 22.40) ÷ 5 = 108.80 ÷ 5 = €21.76.

بولينجر(5، 2) على الشمعة الأخيرة. الانحرافات عن 21.76: −0.76، −0.16، 0.24، 0.04، 0.64؛ ومجموع مربعاتها 1.0720. تباين المجتمع = 1.0720 ÷ 5 = 0.2144، والانحراف المعياري 0.4630، والعلوي = 21.76 + 2 × 0.4630 = €22.69، والسفلي €20.83. صيغة العيّنة: 1.0720 ÷ 4 = 0.2680، والانحراف المعياري 0.5177، والعلوي €22.80، والسفلي €20.72.

EMA(5) مع α = 2 ÷ 6 = 0.3333 وadjust=False: EMA1 = 20.00 (القيمة الابتدائية)، EMA2 = 0.3333 × 20.50 + 0.6667 × 20.00 = 20.1667، EMA3 = 0.3333 × 21.00 + 0.6667 × 20.1667 = 20.4444، وهكذا حتى 21.8310 على الشمعة الأخيرة.

المدى الحقيقي لشمعة أعلاها €21.20 وأدناها €20.60 وإغلاقها السابق €20.80: max(0.60, |21.20 − 20.80| = 0.40, |20.60 − 20.80| = 0.20) = €0.60.

خطأ شائع

نشاط تطبيقي

على الورق، باستخدام RSI وايلدر لثلاث فترات لأغراض التوضيح فقط (الاستخدام الفعلي 14): أسعار الإغلاق 50.00، 50.50، 51.00، 50.80. (أ) اذكر المكاسب والخسائر لكل شمعة. (ب) يبدأ ewm(alpha=1/3, adjust=False) في pandas بالمشاهدة الأولى كقيمة ابتدائية؛ احسب avg_gain وavg_loss على الشمعة الأخيرة ثم RSI. (ج) اشرح في جملة واحدة لماذا قد تُظهر منصةٌ تبدأ بالمتوسط البسيط لأول ثلاثة تغيرات قيمةً مختلفة هنا، وما الذي ستفعله قبل أن تستنتج أن كودك خاطئ.

أهم النقاط

• SMA هو rolling(n).mean()؛ وEMA هو ewm(span=n, adjust=False)؛ وتنعيم وايلدر لمؤشري RSI وATR هو ewm(alpha=1/n, adjust=False).
• تستخدم نطاقات بولينجر في معظم المنصات الانحراف المعياري للمجتمع: مرّر ddof=0.
• تتلاشى فروق القيم الابتدائية؛ قارن آخر 100 شمعة مع هامش تسامح، وابحث عن الأسباب الخمسة المعتادة لعدم التطابق قبل تغيير الكود.
• احتفظ بالمؤشرات في صورة دوال نقية موثّقة كي يمكن كتابة اختبارات وحدة لها وإعادة استخدامها في كل اختبار رجعي.

الخطوة التالية

يجمع الدرس 7 القطع في اختبار رجعي متّجه: الإشارات والمراكز والإزاحة التي تمنع انحياز الاستباق وتكاليف المعاملات ومنحنى رأس المال.