التداول العملي باستخدام الذكاء الاصطناعي مع Python وQuantconnect وAWS - تأليف Jiri Pik وErnest P Chan وJared Broad وPhilip Sun وVivek Singh (غلاف فني)

عن الكتاب "ملخص الكتاب: تم إعداد هذا الكتاب خصيصاً للطلاب والمتداولين والمحللين الكميين في القطاع المالي الراغبين في فهم استراتيجيات التداول الحديثة وتعزيزها باستخدام الذكاء الاصطناعي. يفترض الكتاب وجود معرفة أساسية بلغة Python 3.x والإلمام بمفاهيم التمويل والتداول. الأهداف: نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي: يقدم أهم خوارزميات الذكاء الاصطناعي وأفضل الممارسات في التداول المالي. تعلم بديهي: يستخدم أمثلة من العالم الحقيقي لشرح كيفية عمل الخوارزميات. تجربة سهلة: يوفر إعداداً مباشراً باستخدام QuantConnect.com لاختبار الخوارزميات دون الحاجة إلى بنية تحتية معقدة." يتجنب هذا الكتاب التفاصيل المعقدة لإعداد البنية التحتية وتدريب النماذج الضخمة، ويعتمد بدلاً من ذلك على نماذج مدربة مسبقاً من AWS Bedrock أو MLFinLab أو PredictNow.ai، مما يجعله متاحاً للقراء لتطبيق الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات التداول بفعالية.

ملخص الكتاب أتقن فن استراتيجيات التداول الخوارزمي المدعومة بالذكاء الاصطناعي من خلال أمثلة عملية، ورؤى متعمقة، وإرشادات خطوة بخطوة. يستعرض كتاب Hands-On AI Trading with Python, QuantConnect, and AWS التطبيقات الواقعية لتقنيات الذكاء الاصطناعي في التداول الخوارزمي. يقدم هذا الكتاب أمثلة عملية مع أكواد برمجية كاملة، مما يتيح للقراء فهم وتوسيع مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. وبخلاف الكتب الأخرى، يركز هذا الكتاب على تصميم استراتيجيات تداول فعلية بدلاً من مجرد إعداد البنية التحتية لاختبار الاستراتيجيات السابقة (backtesting). كما يعتمد الكتاب على QuantConnect، مما يوفر إمكانية الوصول إلى بيانات السوق الأساسية من Algoseek وغيرها. تتوفر الأمثلة في مستودع GitHub الخاص بالكتاب، وهي مكتوبة بلغة Python، وتتضمن تقارير أداء (tearsheets) أو دفاتر ملاحظات بحثية عبر Jupyter notebooks. يبدأ الكتاب بتقديم نظرة عامة على التداول المالي ومنصة QuantConnect، حيث يتم تنظيم المحتوى بناءً على تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة: تتضمن الأمثلة بناء المحافظ الاستثمارية باستخدام نماذج الانحدار، والتنبؤ بعوائد توزيعات الأرباح، والتحوط ضد تقلبات السوق باستخدام حزم تعلم الآلة مثل SKLearn وMLFinLab. كما يتناول الكتاب استخدام تحليل المكونات الرئيسية لتقليل ميزات النموذج، وتحديد أزواج التداول، وتنفيذ عمليات المراجحة الإحصائية باستخدام حزم مثل LightGBM. بالإضافة إلى ذلك، ستتعلم كيفية التنبؤ بأنظمة تقلب السوق وتخصيص الأموال بناءً على ذلك، والتنبؤ بالعوائد اليومية لأسهم التكنولوجيا باستخدام المصنفات. تنبأ بالأسعار المستقبلية لأزواج العملات الأجنبية (Forex) باستخدام آلات المتجهات الداعمة (Support Vector Machines) والمويجات (wavelets). وتوقع زخم أيام التداول أو مخاطر الارتداد باستخدام TensorFlow والشبكات العصبية التلافيفية الزمنية (temporal CNNs). كما يمكنك تطبيق النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لتحليل أبحاث الأسهم، بما في ذلك هندسة الأوامر وبناء تطبيقات RAG. بالإضافة إلى إجراء تحليل المشاعر على موجز الأخبار في الوقت الفعلي وتدريب نماذج التنبؤ بالسلاسل الزمنية لتحسين المحفظة الاستثمارية. وحقق تحوطاً أفضل باستخدام التعلم التعزيزي والذكاء الاصطناعي: من خلال تنفيذ نماذج التعلم التعزيزي لتحوط الخيارات والمشتقات باستخدام PyTorch. الذكاء الاصطناعي لإدارة المخاطر والتحسين: استخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي التصحيحية وتقنيات تحسين المحفظة المشروطة لإدارة المخاطر وتخصيص رأس المال.

يُعد هذا الكتاب مرجعاً أساسياً لخبراء صناديق التحوط، والمتداولين، ومديري الأصول، وطلاب التمويل، حيث تمت كتابته بواسطة نخبة من الخبراء في هذا المجال، ومن بينهم Jiri Pik وErnest Chan وPhilip Sun وVivek Singh وJared Broad. ادمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في استراتيجيتك القادمة للتداول الخوارزمي باستخدام Hands-On AI Trading with Python, QuantConnect, and AWS.

من الغلاف الخلفي

إشادات بكتاب HANDS-ON AI TRADING: "يُعد هذا الكتاب مرجعاً لا غنى عنه للمتداولين الخوارزميين والطلاب، حيث يركز على تصميم استراتيجيات التداول باستخدام QuantConnect(TM). ومن خلال استعراض أمثلة بلغة Python(TM) ونماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة المتقدمة، يقدم الكتاب عرضاً واضحاً ومبسطاً يجعله مثالياً لكل مهتم بالتمويل الكمي." --PETTER N. KOLM، بروفيسور في معهد Courant للعلوم الرياضية بجامعة New York؛ الحائز على جائزة "Quant of the Year" لعام 2021: "يقدم هذا الدليل الموجز مقدمة مبسطة مع أمثلة عملية ورؤى الخبراء لتحليل وتقييم الصفقات من قبل متداولين متمرسين. ستجعل الأكواد البرمجية الأمثلة المعقدة أو المربكة واضحة وسهلة. إنه بمثابة نقطة انطلاق ممتازة لتطوير استراتيجياتك الخاصة." --MICHAEL ROBBINS، مؤلف كتاب Quantitative Asset Management: "هذا هو الكتاب الذي تمنيت لو امتلكته عند بدايتي، فقد كان سيوفر عليّ سنوات من العمل!" يقدم هذا الكتاب رؤى نادرة ودروساً تطبيقية، مما يتيح للجيل القادم من المتخصصين في التحليل الكمي الاستفادة من الخبرات العميقة والأسس الراسخة التي وضعها الرواد. -- JACQUES JOUBERT، باحث ومطور في التحليل الكمي، والشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Hudson and Thames Quantitative Research. "يربط الكتاب بين الجانب النظري والجانب العملي في الصناعة، مع توفير الأكواد البرمجية والمخرجات ومنصة لتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي في بيئة تداول حقيقية. وبفضل أسلوبه التعليمي المباشر والمبسط، يعد هذا الكتاب خياراً مثالياً للمبتدئين في مجالات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي في التمويل الكمي." -- DIMITRI BIANCO، رئيس قسم أبحاث ومخاطر التحليل الكمي في شركة Agora Data, Inc. "بصفتي متداولاً مبتدئاً، كنت أبحث دائماً عن طرق لتطبيق الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات التداول الواقعية. لقد نجح هذا الكتاب بشكل ممتاز في شرح مفاهيم التداول وربطها بمفاهيم الذكاء الاصطناعي لبناء استراتيجيات تداول. إنه كتاب لا غنى عنه إذا كنت ترغب في استخدام الذكاء الاصطناعي لبناء الثروة". -- راجنيش سينغ، مدير Amazon SageMaker "يعد هذا الكتاب مورداً ممتازاً لتعلم تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي للتداول الكمي." تساعد الإرشادات العملية للمؤلفين في ابتكار الاستراتيجيات، وبناء المحافظ الاستثمارية، وإدارة المخاطر بدعم من QuantConnect(TM).

"يقدم هذا الدليل الشامل جسراً متقناً بين تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقات التداول العملية، مما يمنح المتخصصين في القطاع المالي رؤى قيمة لتطوير استراتيجيات تداول قوية وقائمة على البيانات." -- JASON JIE SHENG LIM، حاصل على شهادة CFA وFRM، وعالم بيانات مخاطر

"هذا الدليل الشامل يربط ببراعة بين تقنية الذكاء الاصطناعي وتطبيقات التداول العملية، مما يوفر للمتخصصين في المجال المالي رؤى قيمة لتطوير استراتيجيات تداول قوية تعتمد على البيانات." -- CHRIS BARTLETT، الرئيس التنفيذي لشركة Algoseek.com

عن المؤلف JIRI PIK: المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة RocketEdge.com. يتخصص Jiri Pik، وهو مهندس برمجيات وخبير في الحوسبة السحابية، في تصميم أنظمة التداول عالية الأداء. ويمتلك عقوداً من الخبرة في التقنيات المالية، حيث عمل مع بعض المؤسسات المالية الرائدة في العالم، بما في ذلك Goldman Sachs و JPMorgan Chase. أما ERNEST P. CHAN، فهو رائد في تطبيق تعلم الآلة في التداول الكمي، وقد أسس Predictnow.ai و QTS Capital Management، وهو مؤلف كتب مثل Quantitative Trading و Machine Trading. جارد برود: المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة QuantConnect (TM)، حيث ساهم جارد برود في تمكين أكثر من 300,000 من المتداولين الخوارزميين حول العالم من خلال منصة تُبسّط تصميم الاستراتيجيات، والاختبار العكسي، والنشر المباشر. فيليب صن: الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس لشركة Adaptive Investment Solutions, LLC، ومدير صناديق كمية متمرس، يركز فيليب صن وفريقه على بناء منصة متطورة لإدارة المخاطر مدعومة بالذكاء الاصطناعي لمستشاري الثروات والمستثمرين المؤسسيين. VIVEK SINGH: بصفته قائداً للمنتجات في Amazon Web Services (AWS)، يقود Vivek Singh عمليات تطوير النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يساهم في جلب أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى مجال التداول.