Adaptive Lorentzian Classification [Quantum Algo]
مصنِّف بالتعلّم الآلي يقارن البصمة السداسية السمات للشمعة الحالية بآلاف الشموع السابقة، ويترك الأكثر تشابهًا منها تصوّت مع درجة ثقة، ويقيس التشابه بمسافة Lorentzian كي لا تستحوذ القيم الشاذة الناتجة عن الأخبار على مجموعة الجيران — مشتق باستقلالية، ومتزامن زمنيًا، ودون استيراد أي مكتبات.
الإجابة المختصرة
Adaptive Lorentzian Classification — ويظهر على الشارت باسم Quantum ML Engine — مصنِّف مجاني ومفتوح المصدر بالتعلّم الآلي على TradingView، يتنبأ باتجاه السعر على أفق قابل للضبط باستخدام بحث تقريبي عن أقرب الجيران (Approximate Nearest Neighbours) عبر متجهات السمات التاريخية. وبدلًا من مذبذب واحد، يقارن بصمة الشمعة الحالية — حتى ست سمات مُطبَّعة — بآلاف الشموع السابقة، ويجد أكثر ظروف السوق تشابهًا، ويترك نتائجها تصوّت على ما هو مرجّح بعد ذلك. ويقيس التشابه افتراضيًا بمسافة Lorentzian، log(1 + |Δ|)، التي تضغط القيم الشاذة حول بيانات CPI واجتماعات FOMC والبجعات السوداء كي لا تهيمن شمعة متطرفة واحدة على اختيار الجيران. تطبيق مكتفٍ ذاتيًا بالكامل دون استيراد أي مكتبة.
ألوان الشموع المصنّفة، وتسميات التنبؤ مع درجة الثقة، وتقدير النواة (Kernel)، ووقف ATR متحرك اختياري، ولوحة تحكم تعرض K التكيفي والأنظمة.
تدريب متزامن زمنيًا مع تسميات للمنطقة المحايدة، وسمات مرجّحة، وأربعة مقاييس، وبوابة ثقة، وK تكيفي.
تقييم عند إغلاق الشمعة؛ ولا تدخل عيّنات التدريب إلا بعد تحقق نتائجها — دون استباق للمستقبل.
مسافة Lorentzian ولماذا
تُربّع المسافة الإقليدية الفروق بين السمات، فتهيمن قراءة متطرفة واحدة على مجموعة الجيران. أما مسافة Lorentzian فتنمو مع لوغاريتم الفرق — فتُضغط الفجوات الكبيرة، على نحو يشبه انحناء الزمكان بفعل الكتلة — فيعكس الجيران المختارون البصمة كاملة لا المكوّن الأكثر تطرفًا. وكان jdehorty رائد فكرة تطبيقها على تصنيف kNN في الشارتات، بناءً على دراسات kNN التي أجراها capissimo؛ ويعيد هذا السكربت اشتقاق النهج باستقلالية ويوسّعه.
ما يرسمه
ألوان الشموع
بحسب التصنيف المباشر.
تسميات التنبؤ
مع قيمة التصويت ودرجة الثقة من 0 إلى 100%.
وقف ATR المتحرك الاختياري
المستوى حين يكون وضع الخروج هذا مفعّلًا.
تقدير انحدار النواة (Kernel Regression)
حين يكون مرشّح Nadaraya-Watson مفعّلًا.
لوحة التحكم
الإشارة المباشرة، والثقة، وK التكيفي الحالي، ونظام التقلب والاتجاه، وانحياز النواة، ونسبة نجاح معايرة موجودة فقط كتغذية راجعة لأغراض الضبط.
تُظهر لقطة الشاشة لـBCH/USDT بإطار 2H في هذه الصفحة التصنيف مع تسميات الثقة ولوحة التحكم؛ وتُظهر لقطة الإعدادات تبويب Inputs.
ما المختلف في هذا التطبيق
مجموعة تدريب متزامنة زمنيًا.
تقرن كل عيّنة متجه السمات عند شمعة ما بالنتيجة المتحققة خلال الشموع H التالية؛ ولا تدخل العيّنة إلا بعد تحقق نتيجتها — دون استباق للمستقبل.
تسمية المنطقة المحايدة وفق ATR.
تُسمّى الحركات الأصغر من مضاعف معيّن لـATR بـNEUTRAL، فلا تُعلّم الضوضاء العرضية درسًا اتجاهيًا خاطئًا أبدًا.
ست سمات مُهندسة بأوزان أهمية
RSI وWaveTrend وCCI وADX وMFI وFisher Transform، كل منها مُطبَّع إلى 0–1، ولكل منها وزنه الخاص.
أربعة مقاييس للمسافة
Lorentzian وManhattan وEuclidean ومقياس هجين 50/50.
تصويت مرجّح بالمسافة مع درجة ثقة
الجيران الأقرب صوتهم أعلى (1 / (1 + distance))؛ وتحجب بوابة الحد الأدنى للثقة الإشارات منخفضة القناعة.
K التكيفي
يتقلّص عدد الجيران بنسبة تصل إلى 40% حين يكون ترتيب التقلب مرتفعًا، ويتّسع في الأنظمة الهادئة.
نافذة تدريب منزلقة
دائمًا آخر N شمعة.
أفق قابل للضبط
(1–20 شمعة)، وثلاثة أوضاع للخروج (أفق ثابت، وميل النواة، ووقف ATR متحرك)، ومرشّح توافق EMA على الإطار الزمني الأعلى.
كيف يعمل
في كل شمعة، تُحسب ست سمات وتُطبَّع.
يُقارن المتجه بالعيّنات في النافذة المنزلقة، مع حد أدنى للتباعد الزمني (4 شموع افتراضيًا) كي يأتي الجيران من فترات مختلفة.
تحافظ عتبة مسافة رتيبة على مجموعة مستقرة من أقرب الجيران التقريبيين؛ وحين تتجاوز المجموعة K، تُعاد العتبة إلى مسافة المئين 75 لكي تحلّ العيّنات الأقرب محل غيرها.
يصوّت الجيران شراءً / بيعًا / حيادًا، مرجّحين بالقرب؛ فيكون المجموع المرجّح هو التنبؤ، ودرجة الاتفاق هي الثقة.
تمر الإشارة الخام عبر مرشّحات اختيارية — نظام التقلب، ونظام الاتجاه، وADX، وEMA/SMA، واتجاه الإطار الزمني الأعلى، ونواة Nadaraya-Watson التربيعية النسبية مع وضع تقاطع Gaussian.
لا تظهر نقاط الدخول إلا حين تتفق إشارة التعلّم الآلي وبوابة الثقة وكل مرشّح مفعّل — عند إغلاق الشمعة.
الإعدادات
| المجموعة | المُدخل | ما تفعله | من أين تبدأ |
|---|---|---|---|
| عام | المصدر، ونافذة التدريب، وأفق التنبؤ، وعرض المنطقة المحايدة | تعريف المسألة | close؛ 2000؛ 4 شموع؛ 0.5 ATR |
| ML Engine | K، وK التكيفي، والتباعد الزمني، ومقياس المسافة، وترجيح المسافة، والحد الأدنى للثقة | المصنِّف | 8؛ مفعّل؛ 4؛ Lorentzian؛ مفعّل؛ 60% |
| Feature Engineering | النوع والمعاملات والوزن لست خانات | البصمة | RSI 14, WT 10/11, CCI 20, ADX 20, MFI 14, Fisher 9؛ الأوزان 1.0 |
| Filters | التقلب، والنظام، وADX، وEMA/SMA، والإطار الزمني الأعلى | البوابات | التقلب مفعّل؛ HTF مفعّل لتداول السوينغ |
| Kernel | فترة الرجوع، والترجيح النسبي، ومستوى الانحدار، والتأخر، والتنعيم | Nadaraya-Watson | 8 / 8 / 25 / 2 |
| Exits | ثابت أو ديناميكي، ووقف ATR المتحرك ومضاعِفه | كيف تُغلق المراكز | أفق ثابت؛ الوقف المتحرك معطّل |
| Display | ألوان الشموع، وتسميات التنبؤ، ولوحة التحكم، وضغط الألوان | المظهر | — |
التنبيهات
شروط الدخول شراءً وبيعًا، تُقيَّم عند إغلاق الشمعة، وتخضع لبوابة الثقة ولكل مرشّح مفعّل؛ أنشئها من قائمة تنبيهات المؤشر.
طريقة الاستخدام
ابدأ بالإعدادات الافتراضية على شارت 1H–4H ودع نافذة التدريب تمتلئ.
ارفع الحد الأدنى للثقة للحصول على إشارات أقل وأكثر انتقائية؛ وارفع التباعد الزمني على الأطر الزمنية الأدنى لتنويع الجيران.
أعد ضبط السمات والمقياس لكل سوق — فالعملات الرقمية والفوركس والمؤشرات والأسهم تتصرف بشكل مختلف.
اقرأ نسبة نجاح المعايرة كتغذية راجعة للضبط فقط. فهي ليست اختبارًا تاريخيًا، ولا تتضمن أي تكاليف، وليست ادعاءً بالأداء.
استخدمه كطبقة توافق ضمن خطة متكاملة مع إدارة المخاطر الخاصة بك، ولا تستخدمه أبدًا كنظام مستقل.
ثلاث طرق لتداوله
الاتفاق عالي الثقة.
تصنيف شراء بثقة 75%+ مع اجتياز مرشّح HTF، عند العودة إلى كتلة طلب — يؤكد تصويت التعلّم الآلي الدخول الهيكلي؛ ووقف الخسارة تحت الكتلة.
التراجع عند الخلاف.
الهيكل يقول شراء، والمصنِّف يقول بيع بثقة عالية — قلّل الحجم أو انتظر؛ فنادرًا ما يطول الخلاف بينهما.
الخروج بميل النواة.
في صفقة الاتجاه، يحوّل خروج ميل النواة الديناميكي المصنِّفَ إلى قرار متحرك بدلًا من أفق ثابت.
الإعدادات الموصى بها حسب السوق
العملات الرقمية، 1H–4H:
Lorentzian، K 8، ثقة 60%، تباعد 4، مرشّح التقلب مفعّل.
الفوركس، 15m–1H:
غالبًا ما يختار مقياس Manhattan أو المقياس الهجين جيرانًا أفضل على البيانات الأكثر سلاسة؛ تباعد 6؛ وزن MFI بقيمة 0.5 (حجم التيك).
المؤشرات والأسهم، من 1H إلى اليومي:
Lorentzian، K 10، مرشّح HTF مفعّل، أفق 5.
كيف يُقارن
مقارنةً بـLorentzian Classification الأصلي: المفهوم نفسه، مشتق باستقلالية، مع تدريب متزامن زمنيًا، وتسميات للمنطقة المحايدة، وسمات مرجّحة، وأربعة مقاييس، وبوابة ثقة، وK تكيفي، ونافذة منزلقة، وثلاثة أوضاع للخروج، ومرشّح HTF. ومقارنةً بـNeural Confluence Engine: ذاك مركّب بأوزان ثابتة من ثمانية عوامل؛ أما هذا فيتعلّم من تاريخ الشارت نفسه عبر التشابه. ومقارنةً بـZeno: تأتي إشارات Zeno من الهيكل المؤسسي؛ بينما المصنِّف تصويت توافق مجاني على الشمعة نفسها.
القيود
يتعلّم المصنِّف من النافذة الأخيرة فقط؛ وتُضعف تغيّرات النظام جودة الجيران إلى أن تمتلئ النافذة من جديد. وكأي منطق يعمل عند إغلاق الشمعة، قد تتغير الشمعة الجارية حتى تُغلق. وإحصائية المعايرة تغذية راجعة لا أداء. والسمات الست المُطبَّعة إلى 0–1 لا ترى الأخبار.
الاعتمادات
مصدر إلهام المفهوم: jdehorty (Machine Learning: Lorentzian Classification) وcapissimo (تطبيقات kNN) — كل التقدير لكليهما على البحث التأسيسي. هذا السكربت تطبيق أصلي ومستقل من Quantum Algo مع التوسعات المذكورة أعلاه، ومنشور كمصدر مفتوح؛ ولم يُعَد استخدام أي شيفرة.
خطوة بخطوة: إضافته إلى شارت TradingView
افتح صفحة السكربت على TradingView (الرابط أعلاه) وانقر على Add to favorites ثم Use on chart — أو افتح Indicators على أي شارت، وابحث عن "Adaptive Lorentzian Classification Quantum Algo" وأضفه. مجاني على جميع خطط TradingView.
افتح إعدادات المؤشر واضبط المدخلات لسوقك وإطارك الزمني وفق الجدول أعلاه؛ والقيم الافتراضية مضبوطة للعملات الرقمية على شارتات من 1H إلى 4H.
في تبويب Style، طابق الألوان مع سمة شارتك؛ أما موضع لوحة التحكم وحجم النص ففي Inputs.
لضبط التنبيهات، انقر بزر الفأرة الأيمن على الشارت → Add alert، واختر المؤشر كشرط ثم حدّد الحدث؛ واضبط "Once per bar close" لكي تتوافق التنبيهات مع منطق الشمعة المغلقة.
احفظ التخطيط، وأضف إليه أدوات Quantum Algo المجانية الأخرى — فقد صُممت لتعمل معًا.
لقراءة الشيفرة أو إعادة استخدامها، انقر على Source code في صفحة السكربت؛ وإعادة النشر تخضع لقواعد TradingView الداخلية.
داخل الشيفرة، للمطوّرين
Pine Script، مفتوح المصدر. يستحق القراءة إن أردت تعديله: كل اكتشاف وإشارة مشروطان بـbarstate.isconfirmed؛ والحالة محفوظة في مصفوفات محدودة السعة من كائنات الرسم مع دوال صريحة للإنشاء والتحديث والإنهاء؛ وحيث تُحفظ الإحصاءات، تُستخدم مصفوفات «الداخل أولًا يخرج أولًا» مع تقليص (shrinkage) وحدّ Wilson محسوب ضمنيًا؛ واستدعاءات alertcondition مسمّاة كي تتلقى webhooks حمولة متسقة. وتغطي دروس Pine Script في الأكاديمية ودليل الاختبار التاريخي على TradingView تحويل الاستراتيجيات.
استخدامه مع المؤشرات المجانية الأخرى
تتكامل الأدوات المجانية على شارت واحد: Engine Smart Money Concepts للانحياز وConfluence Score؛ وOrder Blocks with Volume وFair Value Gaps + Inversion وInstitutional Key Levels للمنطقة؛ وLiquidity Sweeps وSessionscope وLiquidation Magnet للسيولة والمحفّز؛ وOTE + Silver Bullet للدخول المقيّد بالتوقيت؛ وInstitutional Volume Profile وPressure Oscillator لمعرفة ما إذا كان الحجم متوافقًا.
عائلة الاتجاه والتقلب — Adaptive Trend Sentinel وSuperTrend Engine وGolden Cross Engine وAnchored VWAP Engine وTrendline Architect وKeltner Rings وVolatility Storm Tracker — للنظام والاتجاه والمساحة المتاحة؛ وعائلة الزخم والإحصاء — MACD Matrix وMulti-Oscillator Divergence Scanner وEvent Probability Engine وMarket Bottom Finder وNeural Confluence Engine وAdaptive Lorentzian Classification وDirectional Strength Index — للزخم والاحتمالية والقوة. يسرد مركز المؤشرات المجانية كل الأدوات؛ ودليل SMC هو المنهجية وراء هذا الدمج.
أخطاء شائعة مع هذا المؤشر
- الثقة بالشمعة الجارية — كل حدث ينتظر الإغلاق.
- تداول كل علامة — تمنحك الأداة الزخم والسياق؛ أما الدخول فيحتاج إلى مستوى هيكلي ووقف خسارة خلفه.
- الأطوال الافتراضية على الإطار الزمني الخاطئ — اضبط المدخلات كما يوضح جدول الإعدادات.
- قراءة الإحصاءات كوعود — فهي تصف تاريخ هذا الشارت، مع تقليصها نحو الحياد عن قصد.
- تكديس عشرة سكربتات عشوائية — الأدوات المجانية تتكامل لأنها بُنيت لذلك.
تريد الإشارة، لا الهيكل فحسب؟
يقرأ Zeno هيكل الأموال الذكية عبر الأطر الزمنية ويحدد الدخول ووقف الخسارة وTP1 وTP2 على شارتك — مع سجل من 160 إشارة مغلقة، 120 رابحة و40 خاسرة عند المستويات المعلنة. وينفّذه QuantumBot على Bybit وBinance وOKX وBitget وKraken.
مصطلحات هذا المؤشر
الأسئلة الشائعة
هل يعيد Adaptive Lorentzian Classification الرسم؟
تُقيَّم الإشارات عند إغلاق الشمعة؛ وقد تتغير الشمعة الجارية حتى تُغلق، كما هو الحال مع أي منطق يعمل عند الإغلاق. ولا تدخل عيّنات التدريب إلا بعد تحقق نتائجها، فلا يوجد استباق للمستقبل.
ما هي مسافة Lorentzian؟
log(1 + |Δ|) لكل سمة — مسافة تضغط الفروق الكبيرة كي لا تهيمن الشموع الشاذة حول الأحداث الإخبارية على اختيار الجيران.
ماذا تعني نسبة الثقة المئوية؟
درجة الاتفاق بين الأصوات المرجّحة لأقرب الجيران؛ وتحجب بوابة الحد الأدنى للثقة الإشارات التي تقل عن عتبتك.
هل نسبة نجاح المعايرة اختبار تاريخي؟
لا. فهي تتحقق مما إذا كان السعر قد تحرك في الاتجاه المتوقع خلال الأفق بعد كل إشارة، دون تكاليف أو إدارة مخاطر — تغذية راجعة لضبط السمات، وليست أبدًا ادعاءً بالأداء.
أي مقياس مسافة يجب أن أستخدم؟
Lorentzian افتراضيًا؛ وManhattan أو المقياس الهجين على السلاسل الأكثر سلاسة؛ وEuclidean حين تريد أن تكون للقيم الشاذة أهمية. وتغيير المقياس هو أقوى أداة ضبط لكل فئة أصول.
ما علاقته بـZeno؟
يُظهر Zeno إشارات هيكلية مع وقف الخسارة والأهداف؛ أما المصنِّف فتصويت توافق مجاني على الشمعة نفسها — الاتفاق يضيف قناعة، والخلاف سبب للانتظار.
ما هو مؤشر Lorentzian Classification؟
مصنِّف بأقرب الجيران يقيس التشابه بين الشموع بمسافة Lorentzian؛ وهذا هو التطبيق المستقل من Quantum Algo مع تدريب متزامن زمنيًا، وتسميات محايدة، وسمات مرجّحة، وبوابة ثقة.
هل يستخدم استباق المستقبل (lookahead)؟
لا. فعيّنة التدريب لا تدخل إلا بعد تحقق نتيجتها خلال الأفق، وتُطلب قيم الإطار الزمني الأعلى دون استباق للمستقبل.
ما السمات التي يجب أن أرجّحها؟
ابدأ بقيمة 1.0 للسمات الست؛ واخفض MFI على الرموز ذات حجم التيك؛ وارفع ADX للأسواق التي تتبع الاتجاه. الأوزان أدوات ضبط، لا صندوق أسود.
كم شمعة يحتاج؟
يجب أن تمتلئ نافذة التدريب (2000 افتراضيًا)؛ وعلى شارت جديد، انتظر تحميلها قبل قراءة الثقة.
هل هو مؤشر شراء/بيع بالذكاء الاصطناعي؟
إنه مصنِّف kNN شفاف تظهر فيه كل المدخلات — بلا نموذج مخفي — وقد صُمم كطبقة توافق، لا كنظام مستقل.
لماذا تعرض لوحة التحكم نسبة نجاح؟
إحصائية معايرة لأغراض الضبط: هل تحرك السعر في الاتجاه المتوقع خلال الأفق؟ دون تكاليف ودون إدارة مخاطر — وليست أبدًا ادعاءً بالأداء.
عائلة الزخم والإحصاء
الزخم والاحتمالية والقوة — القراءات التي تقع تحت طبقة الأموال الذكية وبجانب أدوات الاتجاه.
أضف Adaptive Lorentzian Classification إلى شارتك
نقرة واحدة على TradingView، مجاني على جميع الخطط، وشيفرة يمكنك قراءتها. لا شيء يُعاد رسمه.