التداول بالذكاء الاصطناعي باستخدام Claude Code: مشروع مفتوح المصدر لاختيار الأسهم الأمريكية
هل تخيلت يومًا أن تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل آلاف الأسهم الأمريكية، ثم تحصل على قائمة مختصرة بأبرز الفرص المحتملة قبل بداية أسبوع التداول؟ هذه هي الفكرة التي يحاول مشروع Claude Code Stock Picker تطبيقها عمليًا، من خلال الجمع بين أدوات الذكاء الاصطناعي وبيانات الأسواق المالية ومجموعة من الوكلاء المتخصصين في تحليل الأسهم.
المشروع من تطوير بدر العقيلي، وقد بدأ بوصفه تجربة شخصية لتطوير نظام يساعد على البحث عن فرص التداول في السوق الأمريكي. وبدلًا من الاكتفاء بطرح سؤال على روبوت محادثة حول أفضل الأسهم للشراء، يعتمد المشروع على سير عمل منظم يمر بمراحل متعددة من جمع البيانات، وتصنيف الأسهم، وتحليل المؤشرات، ثم تقييم النتائج ومقارنتها بأداء اختيار عشوائي.
واللافت أن المشروع متاح بصورة مفتوحة المصدر على GitHub، مما يتيح للمطورين والمهتمين بالتداول الاطلاع على طريقة بنائه وفهم آلية عمله وتعديل مكوناته وفق احتياجاتهم.
في هذا المقال، نستعرض مشروع Claude Code Stock Picker، وكيف يستخدم الذكاء الاصطناعي في تحليل الأسهم الأمريكية، وما النتائج المنشورة عنه، وما الذي ينبغي معرفته قبل تجربته.
ما هو مشروع Claude Code Stock Picker؟
يُعد Claude Code Stock Picker نظامًا مفتوح المصدر لاختيار الأسهم الأمريكية باستخدام Claude Code، وهي أداة موجهة للعمل البرمجي تعتمد على نماذج Claude.
تقوم الفكرة على تشغيل مجموعة من وكلاء الذكاء الاصطناعي، بحيث يتولى كل وكيل مهمة محددة ضمن عملية تحليل متكاملة. فبدلًا من الاعتماد على نموذج واحد لإصدار رأي عام حول السوق، يعمل النظام على تحليل عوامل متعددة، ثم يجمع نتائجها ضمن تقييم رقمي يساعد على ترتيب الأسهم المرشحة.
بحسب المستودع الرسمي، يتضمن المشروع عشرة وكلاء متخصصين، ويحلل آلاف الأسهم الأمريكية أسبوعيًا، قبل تقديم قائمة تضم ما يصل إلى خمسة أسهم مرشحة. ويُشغّل المستخدم العملية الأساسية عبر الأمر /us-picks داخل Claude Code.
وتكمن الفكرة الأساسية في تحويل استخدام الذكاء الاصطناعي من مجرد الحصول على اقتراحات عامة إلى نظام بحث يمكن فحص قواعده وبياناته ومخرجاته.
يمكن الاطلاع على المشروع ومراجعة ملفاته من خلال الرابط التالي:
كيف يعمل Claude Code في تحليل الأسهم الأمريكية؟
لا يكتفي المشروع بمراجعة عدد محدود من الشركات التي يختارها المستخدم يدويًا، بل يبدأ بمسح واسع للسوق، ثم يطبّق مجموعة من الشروط لاستبعاد الأسهم التي لا تتوافق مع معاييره.
ويمكن تلخيص آلية العمل في المراحل التالية.
1. تحليل السوق والظروف الاقتصادية
تبدأ العملية بجمع صورة عامة عن حالة السوق، مع استخدام وكلاء يهتمون بالعوامل الاقتصادية ومعنويات السوق وأداء القطاعات المختلفة.
وتساعد هذه المرحلة على وضع الأسهم ضمن سياق أوسع؛ لأن حركة السهم لا تتأثر دائمًا بأخباره الخاصة فقط، بل قد ترتبط أيضًا بالتوجه العام للسوق أو بالتطورات التي تؤثر في قطاعه.
2. تصفية آلاف الأسهم
بعد ذلك، يستخدم النظام طبقة من الشروط الأولية لتقليل عدد الأسهم التي تحتاج إلى تحليل أكثر تفصيلًا.
تتضمن المعايير المنشورة في المشروع حدودًا للقيمة السوقية وسعر السهم والسيولة وحالة بعض المؤشرات الفنية، بالإضافة إلى استبعاد بعض الأنشطة التجارية وفق قائمة خاصة، واستخدام ضوابط متعلقة ببيع المطلعين على أسهم شركاتهم.
يساعد هذا النهج على عدم التعامل مع جميع الأسهم باعتبارها فرصًا متساوية، بل التركيز على الأسهم التي تتجاوز مجموعة من الشروط المحددة مسبقًا.
3. تحليل الأخبار والأحداث المؤثرة
تُعد الأحداث المحفزة من العناصر الأساسية في نظام التقييم. فقد تتغير حركة سهم عند إعلان النتائج المالية، أو صدور تحديث مهم من الشركة، أو حدوث استحواذ، أو إعلان قرار مؤثر في نشاطها.
ولهذا يخصص المشروع جزءًا كبيرًا من نقاط التقييم لتحليل المحفزات، مع مراعاة أهميتها وتوقيتها ومدى وجود ما يؤكدها.
وتساعد هذه الخطوة على ربط حركة الأسعار بالأحداث التي قد تؤثر في اهتمام المتداولين بالشركة، بدلًا من الاعتماد على الرسوم البيانية وحدها.
4. مراقبة التدفقات والبيانات الفنية
يستخدم المشروع أيضًا مجموعة من العوامل الإضافية، تشمل تحليل تدفقات عقود الخيارات، ومقارنة حجم التداول بمتوسطاته السابقة، وقياس زخم السعر والسيولة والمخاطر المرتبطة بحركة السهم.
ثم تُجمع هذه العناصر ضمن نموذج تقييم تصل درجته إلى 100 نقطة، وفق أوزان محددة لكل عامل.
ومن المهم الإشارة إلى أن ارتفاع درجة التقييم لا يعني أن السهم سيرتفع حتمًا؛ بل يعبر عن مدى توافقه مع المعايير التي صُمم النظام لاستخدامها.
5. اختيار الأسهم وإصدار التقرير
بعد انتهاء مراحل التحليل، يعرض النظام قائمة بالأسهم التي تجاوزت الحد المطلوب من النقاط، على ألا يزيد العدد على خمسة أسهم في التشغيل الأسبوعي.
وإذا لم يصل أي سهم إلى المستوى المحدد، يستطيع النظام تجاوز الأسبوع دون تقديم اختيارات جديدة. وهذه النقطة مهمة؛ لأنها تعني أن النظام ليس مضطرًا إلى إصدار توصيات في كل مرة مهما كانت ظروف السوق.
ويعرض تقرير الاختيار معلومات عن السهم وأسباب ترشيحه ودرجة تقييمه وبعض مؤشرات المخاطر والسياق العام للسوق، مما يساعد المستخدم على مراجعة النتائج بدلًا من استلام أسماء الأسهم فقط.
نتائج المشروع: 189 صفقة ومتوسط عائد 1.2%
من أبرز الجوانب التي لفتت الانتباه إلى المشروع نشر سجل لصفقات حقيقية نفذها المطور على الأسهم التي رشحها النظام.
وفقًا لبيانات المستودع المنشورة، شمل السجل 189 صفقة مغلقة عبر 134 سهمًا مختلفًا، خلال الفترة من 24 مارس إلى 8 أكتوبر 2026.
وتضمنت النتائج المعلنة الأرقام التالية:
- عدد الصفقات المغلقة: 189 صفقة.
- الصفقات الرابحة: 152 صفقة، أي نحو 80.4%.
- متوسط العائد لكل صفقة: نحو 1.2% بعد عمولات الشراء والبيع.
- متوسط الصفقة الرابحة: نحو 3.9%.
- متوسط الصفقة الخاسرة: نحو 10.3% خسارة.
- معامل الربحية: 1.6 وفق سجل النتائج المنشور.
وتوضح هذه الأرقام جانبًا من تجربة المطور الفعلية في استخدام اختيارات النظام. لكنها تحتاج إلى قراءة متأنية، لأن سجل الصفقات يعكس طريقة دخول المطور إلى الصفقات وخروجه منها، وليس بالضرورة أداء كل سهم من بداية الأسبوع إلى نهايته.
كما أن نسبة الصفقات الرابحة المرتفعة لا تعني أن المخاطر منخفضة؛ فمتوسط الخسارة في الصفقة الخاسرة كان أكبر من متوسط الربح في الصفقة الرابحة. ولذلك تظل إدارة المخاطر وحجم المركز وتوقيت الخروج من الصفقة عوامل مهمة للغاية.
هل ينفذ المشروع عمليات الشراء والبيع تلقائيًا؟
على الرغم من استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الأسهم وترتيبها، فإن المشروع لا ينفذ الصفقات تلقائيًا ولا يتصل بحساب الوساطة لتنفيذ أوامر البيع والشراء.
وظيفته الأساسية هي تحليل البيانات وإعداد قائمة بالأسهم المحتملة، مع تقديم معلومات تساعد المستخدم على تقييمها. أما قرار الشراء أو البيع وتحديد حجم الصفقة وتوقيت الدخول والخروج، فيبقى مسؤولية المستخدم.
وهذا فرق مهم بين أداة لاختيار الأسهم وبين منصة تداول آلي متصلة مباشرة بالوسيط المالي.
كذلك يحتاج تشغيل المشروع إلى بيئة مناسبة تشمل Claude Code وPython ومصدر بيانات مالي يدعم متطلبات النظام، مثل Polygon.io. وقد تكون هناك تكاليف اشتراك إضافية للحصول على البيانات أو الميزات الاختيارية؛ لذلك ينبغي مراجعة المتطلبات والأسعار الحالية قبل بدء الاستخدام.
ما الذي تحتاج إليه لتجربة المشروع؟
إذا كنت مطورًا وترغب في استكشاف طريقة بناء نظام مشابه، فإن مستودع GitHub يوفر الملفات والتعليمات الأساسية التي تحتاج إليها للبدء.
وفق تعليمات المشروع، تشمل المتطلبات الأساسية نظام macOS أو Linux، وتثبيت Claude Code وPython 3، وإعداد الوصول إلى بيانات الأسهم من Polygon.io.
بعد ذلك، يمكن استنساخ المستودع إلى مجلد مستقل، وتجهيز الاعتماديات ومفاتيح الوصول إلى البيانات، ثم نقل ملفات الأوامر والوكلاء والبرامج النصية المطلوبة إلى إعداد Claude الخاص بك.
يُستخدم الأمر /us-picks لتشغيل دورة الاختيار الأسبوعية، بينما يُستخدم /us-picks update لتقييم نتائج الأسبوع السابق وفق المعايير الموجودة في المشروع.
من المهم قراءة ملف README والوثائق التفصيلية قبل التشغيل؛ إذ يحتوي المستودع على ملاحظات حول إصدارات النظام، وهيكل الملفات، ومصادر البيانات، والتكاليف، وطريقة تسجيل النتائج.
تعليقات
إرسال تعليق