سؤال ممتاز وفي صميم الموضوع! دعنا نفصل الإجابة إلى جزأين:

### الجزء الأول: هل يمكنه التنبؤ بإغلاق اليوم التالي والذي بعده؟

**نعم، بالتأكيد.** هذا ما يُعرف بـ **"التنبؤ متعدد الخطوات" (Multi-step Forecasting)**. لكن الطريقة التي يتم بها ذلك تختلف، وهناك ثلاث استراتيجيات رئيسية:

**1. الاستراتيجية التكرارية (Iterative Strategy):**
- **كيف تعمل:** تقوم بتدريب النموذج ليتنبأ باليوم التالي فقط (خطوة واحدة).
- للتنبؤ باليوم الذي يليه، تأخذ التنبؤ الأول وتضيفه إلى بيانات الإدخال، ثم تطلب من النموذج التنبؤ مرة أخرى. وهكذا.
- **الميزة:** بسيطة وسهلة التنفيذ.
- **العيب الرئيسي:** **تراكم الخطأ (Error Accumulation)**. كل تنبؤ جديد يعتمد على تنبؤ سابق غير دقيق، مما يجعل التوقعات للمستقبل البعيد غير موثوقة على الإطلاق.

**2. الاستراتيجية المباشرة (Direct Strategy):**
- **كيف تعمل:** تقوم ببناء نموذج منفصل لكل خطوة مستقبلية.
  - نموذج 1: يتنبأ باليوم التالي (t+1).
  - نموذج 2: يتنبأ باليوم الذي يليه (t+2).
  - وهكذا.
- **الميزة:** لا يوجد تراكم للخطأ، لأن كل تنبؤ مستقل.
- **العيب:** مكلفة حسابيًا وتحتاج إلى تدريب نماذج متعددة.

**3. استراتيجية النموذج متعدد المخرجات (Multi-Output Strategy):**
- **كيف تعمل:** تقوم بتعديل طبقة الإخراج (Output Layer) في نموذج LSTM لإنتاج متجه (vector) من القيم بدلاً من قيمة واحدة.
- مثلاً، إذا أردت التنبؤ باليومين التاليين، سيكون مخرج النموذج `[prediction_day1, prediction_day2]`.
- **الميزة:** فعالة جدًا، حيث يتعلم النموذج علاقة مشتركة بين الخطوات المستقبلية المختلفة في عملية تدريب واحدة. **وهي الطريقة الأكثر شيوعًا وفعالية.**

**الخلاصة:** نعم، يمكنك استخدامه للتنبؤ بأكثر من يوم، والطريقة الأفضل هي بناء نموذج واحد بمخرجات متعددة.

---

### الجزء الثاني: هل له استخدامات أفضل؟

هنا تكمن القوة الحقيقية. التنبؤ بسعر الإغلاق الدقيق هو أمر صعب للغاية بسبب تقلبات السوق الشديدة. لكن يمكن استخدام LSTM في مهام قد تكون **أكثر فائدة وعملية** للمتداول أو المحلل:

**1. التنبؤ باتجاه السعر (Classification):**
- بدلاً من التنبؤ بأن السعر سيكون "$50,523"، يمكنك تدريب النموذج على التنبؤ بما إذا كان السعر **سيرتفع (Up)**، **سينخفض (Down)**، أو **سيبقى ثابتًا (Sideways)**.
- هذه مشكلة تصنيف (Classification)، وغالبًا ما تكون أسهل وأكثر موثوقية من التنبؤ بقيمة دقيقة. إشارة "شراء" أو "بيع" قد تكون أكثر فائدة من رقم محدد.

**2. التنبؤ بالتقلبات (Volatility Forecasting):**
- يمكنك استخدام LSTM للتنبؤ بمدى تقلب السوق في الفترة القادمة (مثلاً، التنبؤ بالانحراف المعياري للسعر).
- هذا أمر حيوي لإدارة المخاطر. معرفة أن السوق سيكون شديد التقلب أهم أحيانًا من معرفة اتجاهه.

**3. التنبؤ بالحدود (Predicting Highs and Lows):**
- يمكنك بناء نموذج يتنبأ بأعلى سعر (High) وأدنى سعر (Low) لليوم التالي. هذا يعطيك نطاقًا متوقعًا للحركة، وهو مفيد جدًا لتحديد نقاط الدخول والخروج.

**4. كشف الحالات الشاذة (Anomaly Detection):**
- يمكن تدريب النموذج على "السلوك الطبيعي" للسعر. إذا انحرف السعر الفعلي بشكل كبير عن تنبؤ النموذج، يمكن اعتبار ذلك "حالة شاذة" (مثل بداية انهيار مفاجئ أو صعود حاد)، مما يعطيك إنذارًا مبكرًا.

**5. استخدام بيانات متعددة (Multivariate Forecasting):**
- الاستخدام **الأقوى** هو عدم الاعتماد على السعر فقط. يمكنك إدخال بيانات أخرى للنموذج:
  - **حجم التداول (Volume):** حجم التداول الكبير يؤكد قوة الاتجاه.
  - **مؤشرات فنية:** مثل مؤشر القوة النسبية (RSI) أو الماكد (MACD).
  - **بيانات من خارج السوق:** مثل تحليل مشاعر التغريدات على تويتر (Sentiment Analysis) أو عناوين الأخبار المتعلقة بالعملات الرقمية.

**الخلاصة النهائية:**

بينما يمكن لنموذج LSTM التنبؤ بالسعر لعدة أيام قادمة، فإن قوته الحقيقية تظهر عند استخدامه في مهام أكثر عملية مثل **التنبؤ باتجاه الحركة** أو **التنبؤ بالتقلبات**، وخصوصًا عند **دمج مصادر بيانات متعددة** (Multivariate) وليس فقط سعر الإغلاق التاريخي.