طريقة الحواجز الثلاثة: شرح وسم الأحداث المالية

في التعلم الآلي المالي، يحتاج كل صف ميزات إلى نتيجة محددة يمكن للنموذج تعلّمها. لكن وسم كل ملاحظة بعائد بعد عدد ثابت من الأيام قد لا يصف ما يهم الباحث: هل تحرك السعر بما يكفي في أي اتجاه، وهل حدث ذلك بسرعة، وهل بلغ خسارة قبل أن يبلغ ربحاً؟ تعرّف طريقة الحواجز الثلاثة كل حدث بمسارين سعريين أفقيين وحد زمني.

يبدأ الحدث عند سعر مرجعي P₀. وقد يختار مرشح أحداث مثل CUSUM أوقات البداية عندما يتجاوز تغير السعر عتبة معينة. يحدد المرشح متى نبدأ القياس، لكنه لا يقرر الوسم النهائي. بعد تحديد البداية، تنشئ طريقة الحواجز عتبات النتيجة وتراقب الأسعار اللاحقة حتى أول لمس أو حتى انتهاء المهلة. يشرح الفصل الثالث من Advances in Financial Machine Learning أسلوب الوسم هذا، وتعرض وثائق mlfinpy حول وضع العلامات إعدادات الحواجز ووسم البيانات الوصفية.

قدّر التقلب المتوقع للحدث بالرمز σᵢ باستخدام معلومات كانت متاحة حتى لحظة البداية. بعد ذلك اختر مضاعف جني الربح mPT ومضاعف وقف الخسارة mSL. إذا كان σᵢ عائداً بسيطاً، تكون العتبتان في حالة الاتجاه الطويل:

• الحاجز العلوي: P₀ × (1 + mPT × σᵢ)
• الحاجز السفلي: P₀ × (1 − mSL × σᵢ)

هذه العتبات تتكيف مع التقلب بدلاً من فرض مسافة سعرية واحدة على كل حدث. إذا ارتفع التقلب المقدّر عند البداية، تتسع العتبات؛ وإذا انخفض، تضيق. تثبيت σᵢ وطرائق تقديره عند البداية يمنع إعادة ضبط العتبات بمعلومات من المسار الذي سيُستخدم لاحقاً لتحديد الوسم. وقد تستخدم دراسة عوائد لوغاريتمية بدلاً من العوائد البسيطة، وعندها ينبغي تطبيق التحويل الملائم باستمرار.

الحاجز الثالث عمودي: وقت نهائي محدد مسبقاً، أي أقصى مدة للاحتفاظ بالحدث. إذا لم يُلمس أي حاجز أفقي عند حلول هذا الموعد، ينتهي الحدث زمنياً. اختيار مدة أقصر أو أطول يغير السؤال الذي يجيب عنه الهدف، لذلك يجب أن يتبع أفقاً بحثياً معلناً لا أن يُضبط بعد الاطلاع على النتائج.

افترض أن P₀ يساوي 100 دولار وأن σᵢ يساوي 2% عند بداية الحدث. اختر mPT = 2 وmSL = 1.5. يصبح الحاجز العلوي 100 × (1 + 2 × 0.02) = 104 دولارات، والسفلي 100 × (1 − 1.5 × 0.02) = 97 دولاراً. يحين موعد الحاجز العمودي عند نهاية الشمعة المستقبلية الثالثة.

في المسار 100 → 104.50، يتجاوز السعر العتبة العليا في الشمعة المستقبلية الأولى، فيكون الوسم +1. وفي المسار 100 → 96.50، يهبط السعر دون 97 في الشمعة المستقبلية الأولى، فيكون الوسم −1. أما المسار 100 → 101 → 102 → 101.50 فلا يلمس أياً من الحاجزين الأفقيين حتى نهاية الشمعة الثالثة، حين يحين موعد الحاجز العمودي. وفق الاصطلاح المستخدم هنا يكون الوسم 0، مع أن العائد من 100 إلى 101.50 موجب بمقدار 1.5%.

هذه الأمثلة تفترض أن نقاط السعر المعروضة تتيح تحديد ترتيب اللمس. في البيانات الفعلية قد تتطلب دقة السعر وقاعدة التنفيذ تفاصيل إضافية، خصوصاً إذا تجاوزت الأسعار مستويات الحواجز بين نقاط الرصد.

هناك أكثر من اصطلاح شائع للحدث الذي يصل إلى الحاجز العمودي أولاً. هنا نستخدم قاعدة واضحة: إذا لم يُلمس حاجز الربح أو الخسارة قبل الموعد النهائي، تكون الفئة 0، بصرف النظر عن إشارة عائد الإغلاق عند الموعد. تعرض وثائق mlfinpy الحاجز العمودي بوصفه حد مدة، وتوضح الشيفرة في تنفيذ labeling.py تصنيف الحاجز العلوي بـ1 والسفلي بـ−1 والعمودي بـ0.

قد تختار تطبيقات أخرى استخدام إشارة العائد عند الموعد العمودي: +1 إذا انتهى السعر أعلى من سعر البداية و−1 إذا انتهى أدنى منه، وربما 0 إذا لم يتغير. هذا يجيب عن سؤال مختلف؛ فهو يميز اتجاه العائد النهائي لا مجرد غياب لمس الحاجزين الأفقيين. لا تخلط بين الاصطلاحين عند مقارنة نتائج مكتبتين أو مجموعة بيانات، وسجّل قاعدة الوسم ضمن تعريف الهدف.

يمكن للوسم الاتجاهي الأساسي أن يصف نتيجة السعر كـ +1 عند لمس حاجز الربح، أو −1 عند لمس حاجز الخسارة، أو 0 عند انتهاء المهلة وفق اصطلاحنا. ويمكن استخدام نموذج أولي لاتخاذ قرار الجانب، مثل اختيار شراء أو بيع؛ ثم يقيّم نموذج ثانوي ما إذا كان ينبغي أخذ ذلك الرهان أو تمريره. في هذا النهج المعروف باسم meta-labeling، تعني الفئة الثنائية عادةً 1 لقبول إشارة النموذج الأساسي و0 لرفضها. لذلك فهي ليست هي نفسها التسمية الاتجاهية الثلاثية.

يفصل التنفيذ بين اختيار الجانب وبين تقييم النتيجة: قد يكون الجانب قد حُدد مسبقاً، ثم تُحسب النتيجة بعد ضرب العائد في ذلك الجانب. لا تجعل النموذج الثانوي يتنبأ باتجاه جديد إذا كان الهدف منه فقط تقرير أخذ الإشارة أو تركها. كما ينبغي أن يعكس تعريف القبول ما إذا كانت الأرباح والخسائر الإجمالية أو الصافية بعد التكاليف هي المقصودة.

عند بداية الحدث، يجب أن تكون σᵢ والمضاعفات وميزات X معروفة فعلاً أو محسوبة من البيانات المتاحة حتى تلك اللحظة. الأسعار اللاحقة تحدد أول حاجز تم لمسه، وبذلك تكوّن y. إدخال العائد المستقبلي أو وقت انتهاء الحدث أو أي معلومة لم تظهر بعد في X يسرّب الإجابة إلى النموذج.

غالباً ما تتداخل أحداث متقاربة: قد يبدأ حدث جديد قبل أن ينتهي السابق، فتستخدم وسومها جزءاً من مسار السعر نفسه. لذلك يحتاج التحقق إلى مراعاة فترات النتائج الفعلية، لا تقسيم صفوف الأحداث عشوائياً. احذف عينات التدريب التي تتداخل فتراتها مع نتائج الاختبار باستخدام purging، ووثّق أي حاجز زمني إضافي عند الحاجة. راجع شرح purged cross-validation وembargo في السلاسل الزمنية المالية لتفاصيل التعامل مع تداخل الوسوم.

قد تلمس أعلى سعر وأدنى سعر داخل الشمعة نفسها حاجزي الربح والخسارة. إذا كانت البيانات يومية أو مجمعة في شموع OHLC، لا تكشف القيم وحدها أي الحاجزين لُمِس أولاً. استخدم بيانات أدق إن توفرت، أو اختر قاعدة محافظة وثابتة للحالات الملتبسة وأعلنها قبل تقييم النتائج. كذلك، قد تفوّت قاعدة تعتمد على أسعار الإغلاق عبوراً حدث داخل الشمعة ثم انعكس قبل الإغلاق.

إذا كان الوسم يفترض نتيجة قابلة للتداول، فضع في الحسبان الرسوم وفارق العرض والطلب والانزلاق السعري وتأثير السوق، إضافة إلى التمويل أو تكلفة الاقتراض حيث تنطبق. قد يغيّر احتساب صافي العائد ما إذا كانت الإشارة تستحق القبول في meta-labeling. طريقة الحواجز طريقة لإنشاء أهداف تدريب، وليست بحد ذاتها استراتيجية تداول أو دليلاً على الربحية.