شرح تقني لاستراتيجية تقاطع المتوسط المتحرك البسيط (SMA)، موجه لعلماء البيانات والمهندسين.

استراتيجية تقاطع المتوسط المتحرك البسيط (SMA)

تُعد استراتيجية تقاطع المتوسط المتحرك البسيط خوارزمية أساسية لتتبع الاتجاه، وتُستخدم في تحليل السلاسل الزمنية المالية. هدفها الأساسي هو تحديد التحولات المحتملة في اتجاهات السوق من خلال مقارنة اتجاه قصير الأجل (سريع) مع اتجاه طويل الأجل (بطيء). إنها مثال كلاسيكي لنموذج يتميز بالبساطة وسهولة التفسير على حساب الدقة التنبؤية، مما يجعلها معيارًا أساسيًا ممتازًا للمقارنة مع استراتيجيات أكثر تعقيدًا.


1. المتوسط المتحرك البسيط (Simple Moving Average - SMA)

في جوهره، المتوسط المتحرك البسيط هو مرشح تمرير منخفض (low-pass filter) يُطبق على بيانات السلاسل الزمنية. يهدف إلى تهدئة التقلبات السعرية قصيرة الأجل (الضوضاء) لتقديم تمثيل أوضح وأكثر استقرارًا للاتجاه الأساسي.

بوجود سلسلة زمنية من الأسعار \(p = (p_1, p_2, ..., p_T)\)، فإن المتوسط المتحرك البسيط على مدى فترة (أو نافذة) محددة n هو المتوسط الحسابي غير المرجح للأسعار السابقة لعدد n من الفترات.

الصيغة الرياضية:

يُحسب المتوسط المتحرك البسيط عند الزمن t لنافذة بحجم n كالتالي:

\[ \text{SMA}_t^{(n)} = \frac{p_t + p_{t-1} + \dots + p_{t-n+1}}{n} = \frac{1}{n} \sum_{i=0}^{n-1} p_{t-i} \]

من منظور التنفيذ البرمجي، هذه العملية هي التفاف (convolution) مع نواة موحدة، أو ببساطة، عملية متوسط نافذة متنقلة (rolling-window mean). باستخدام مكتبة pandas في لغة بايثون، يمكن تنفيذ ذلك بكفاءة كالتالي:

بافتراض أن ‘prices’ هي سلسلة pandas لأسعار الإغلاق

sma_n = prices.rolling(window=n).mean()

2. آلية التقاطع (The Crossover Mechanism)

تعمل الاستراتيجية بناءً على التفاعل بين متوسطين متحركين بسيطين يتم حسابهما باستخدام حجمي نافذة مختلفين:

تتولد إشارات التداول عند النقاط التي يتقاطع فيها هذان الخطان للمتوسط المتحرك — أي “التقاطعات”.

التقاطع الصعودي (“التقاطع الذهبي” - Golden Cross)
التقاطع الهبوطي (“تقاطع الموت” - Death Cross)

3. صياغة منطق الإشارة بشكل رسمي

من وجهة نظر علم البيانات، لا يقتصر توليد الإشارة على مقارنة قيم المتوسطات المتحركة في نقطة زمنية واحدة، بل يتعلق باكتشاف تغير الحالة — أي لحظة التقاطع نفسها.

لنفترض أن \(S_t = \text{SMA}_t^{(\text{short\_window})}\) و \(L_t = \text{SMA}_t^{(\text{long\_window})}\).

يتم إطلاق إشارة شراء (BUY) عند الزمن t إذا تحققت الشروط التالية:

\[ S_{t-1} \le L_{t-1} \quad \text{AND} \quad S_t > L_t \]

يتم إطلاق إشارة بيع (SELL) عند الزمن t إذا تحققت الشروط التالية:

\[ S_{t-1} \ge L_{t-1} \quad \text{AND} \quad S_t < L_t \]

يضمن هذا المنطق أن الإشارة تُولَّد مرة واحدة فقط عند نقطة التقاطع، بدلاً من أن تستمر طالما بقي أحد المتوسطين فوق الآخر.


4. نقاط القوة والضعف للممارسين التقنيين

نقاط القوة:
  1. البساطة الحسابية: الخوارزمية سهلة التنفيذ وتتطلب موارد حسابية منخفضة، مما يجعلها مناسبة للاختبار على البيانات التاريخية (Backtesting) لمجموعات بيانات ضخمة أو للتطبيقات التي تعمل في الزمن الفعلي.
  2. تقليل الضوضاء: تقوم بتصفية الضوضاء عالية التردد بفعالية، مما يمنع التداول المفرط بناءً على تحركات أسعار طفيفة وغير مهمة.
  3. تأكيد الاتجاه: توفر قاعدة واضحة وموضوعية لتحديد وتأكيد اتجاه الترندات المستدامة.
نقاط الضعف:
  1. مؤشر متأخر (Lagging Indicator): هذا هو عيبها الأكبر. نظرًا لأن المتوسطات المتحركة تعتمد على بيانات تاريخية، فإن حدث التقاطع سيحدث دائمًا، بحكم تعريفه، بعد أن يكون الاتجاه قد بدأ بالفعل. ينتج عن هذا الدخول في الصفقات متأخرًا وتفويت قمة أو قاع حركة السعر بدقة.
  2. أداء ضعيف في الأسواق العرضية (المتذبذبة): في الأسواق التي تتحرك بشكل جانبي أو غير المتجهة (choppy markets)، سيتقاطع المتوسطان بشكل متكرر. هذا يولد سلسلة من إشارات البيع والشراء الخاطئة، وهي ظاهرة تُعرف باسم “التذبذب الحاد” أو “whipsawing”، والتي يمكن أن تؤدي بسرعة إلى تراكم الصفقات الخاسرة.
  3. الاعتماد على المعاملات (Parameter Dependency): أداء الاستراتيجية حساس للغاية لاختيار معاملي short_window و long_window. تتطلب هذه المعاملات غالبًا تحسينًا (optimization) لأصل مالي وإطار زمني معين، والزوج الذي يعمل بشكل جيد لأصل ما قد يكون أداؤه ضعيفًا لآخر. لا يوجد زوج “أفضل” من أحجام النوافذ بشكل عالمي.

خاتمة

تعتبر استراتيجية تقاطع المتوسط المتحرك البسيط لبنة أساسية في التداول الخوارزمي. بالنسبة لعلماء البيانات والمهندسين، فهي بمثابة معيار ممتاز لمقارنة الأداء. في حين أن بساطتها جذابة، إلا أن تأخرها المتأصل وضعفها أمام التذبذبات الحادة يعني أنها نادرًا ما تُستخدم كاستراتيجية مستقلة في الأنظمة المتطورة. بدلاً من ذلك، غالبًا ما يتم دمجها مع مؤشرات أخرى (مثل مؤشرات الزخم مثل RSI، أو مقاييس التقلب مثل ATR) لتصفية إشاراتها وتحسين متانتها عبر ظروف السوق المختلفة.