ما هو R Squared؟

الإجابة المباشرة

يُعد R Squared (R²) مقياسًا إحصائيًا يصف مدى قرب البيانات من نموذج مختار، وغالبًا ما يكون علاقة خطية. وهو مقياس “ملاءمة”: يلخص مقدار التباين في متغير الهدف الذي يفسره نموذجك، وذلك وفق الطريقة المحددة التي عرّفت بها المدخلات وقمت فيها بملاءمة النموذج.

في أبحاث الفوركس، قد يحسب الناس R² لتقييم ما إذا كانت العلاقة الخطية المقترحة بين كميتين تبدو متتبعة للحركات التاريخية. لا يشير R² نفسه إلى اتجاه السعر المستقبلي، ولا يتحكم في تكاليف التداول، ولا يمكنه ضمان بقاء العلاقة مستقرة.

التعريف ونموذج بسيط

في نموذج خطي أساسي، تربط متغيرًا تابعًا (غالبًا ما يُكتب y) بمتغير واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة (غالبًا ما يُكتب x). في الانحدار الخطي لميزة واحدة، يأخذ النموذج شكلًا مثل:

• y ≈ a + b·x

يقيس R² جزء التباين الكلي في y الذي يفسره النموذج المُلائم. وبشكل مفاهيمي:

• إذا كان نموذجك يشرح قدرًا قليلًا من تباين y، فإن R² يكون منخفضًا.
• إذا كان نموذجك يشرح معظم تباين y، فإن R² يكون مرتفعًا.

تتمثل إحدى القيود الأساسية في أن R² لا يكون ذا معنى إلا مقارنةً بإعداد النمذجة الدقيق: أي المتغيرات التي استخدمتها، وما إذا كنت استخدمت المستويات أم العوائد، وكيف تعاملت مع القيم المفقودة، وما إذا كنت ملّمت على كل البيانات المتاحة أم استخدمت تقسيم تدريب/تحقق.

كيف يمكن استخدامه في الفوركس (وماذا يجب الانتباه له)

من الاستخدامات الشائعة في الفوركس مقارنة مدى ارتباط التغيرات التاريخية في كمية ما بالتغيرات في كمية أخرى بقوة، وذلك تحت افتراض خطي، عبر حساب R² لهذه العلاقة.

مثال مع افتراضات واضحة (بدون أسعار مباشرة):

• افترض أنك تختار سلسلة y وسلسلة x تكونان متوافقتين زمنيًا.
• افترض أنك تلائم انحدارًا خطيًا y ≈ a + b·x باستخدام الملاحظات التاريخية.
• افترض أنك تحسب R² من الخط المُلائم.

تفسير النتيجة:

• يعني R² المرتفع داخل العينة أن الخط المُلائم يتتبع قيم y المختارة بشكل أفضل على البيانات المستخدمة في الملاءمة.
• يعني R² المنخفض أن العلاقة أضعف ضمن هذا الشكل الخطي.

قيود المواد وأنماط الفشل:

1. الإفراط في الملاءمة للضوضاء التاريخية: قد تبدو العلاقة قوية في فترة ما ثم تنهار لاحقًا.
2. تغيرات النظام: قد تتغير سلوكيات السوق، مما يبدل العلاقة الأساسية.
3. تكاليف مختلفة وآثار تنفيذ: حتى إذا كان y “مُفسرًا” بواسطة x تاريخيًا، فإن نتائج التداول الفعلية تعتمد على فروق الأسعار والانزلاق وزمن الوصول.
4. عدم الثبات: قد تتغير الخصائص الإحصائية مع مرور الوقت، مما يجعل “التباين المُفسر” غير مستقر.
5. اعتماد شكل النموذج: يعكس R² ملاءمة عائلة النموذج المحددة (مثل الخطي). قد يختلف الملاءمة إذا استخدمت صيغة دالية مختلفة.

بسبب هذه المشكلات، فإن R² التاريخي وحده ليس ضمانًا موثوقًا لفائدة مستقبلية.

القيود والمخاطر، إضافةً إلى كيفية التحقق

R² هو إحصاء وصفي. لا يؤكد السببية، ولا يتحقق من أن العلاقة ستعمم، ولا يترجم مباشرةً إلى أداء التداول.

قائمة تحقق يمكنك تطبيقها بشكل مستقل:

• استخدم التقييم خارج العينة: احسب R² على بيانات لم تُستخدم في الملاءمة.
• اختبر الحساسية للمدخلات: أعد حساب R² عند تغيير المعالجة المسبقة (مثل العوائد مقابل المستويات) وخيارات المحاذاة.
• تحقق من الاستقرار عبر نوافذ زمنية مختلفة: قارن R² عبر مقاطع تاريخية مختلفة لمعرفة ما إذا كان يستمر.
• فكر فيما إذا كانت افتراضات الخطية تناسب السؤال: إذا كانت العلاقة غير خطية بوضوح، فقد يؤدي R² الخطي إلى تضليل.

السؤال التالي الذي يمكنك استكشافه: عند حساب R² لمتغيرات الفوركس الخاصة بك، ما هي تعريفات x وy بالضبط، وقاعدة محاذاة الوقت، وطريقة التقييم لديك (داخل العينة مقابل خارج العينة)؟ غالبًا ما تحدد هذه الاختيارات ما الذي يقيسه R² فعليًا.