La salida a bolsa del ETF de activos digitales en Hong Kong desata un bull run, y la base de datos temporal ayuda a la actualización tecnológica del intercambio.
El 15 de abril, el ETF de activos digitales de Hong Kong hizo su fuerte aparición, inyectando un impulso poderoso en el mercado de activos digitales y al mismo tiempo ofreciendo nuevas oportunidades de inversión a los inversores. Los activos digitales, como producto de inversión, están arrasando en todo el mundo con una fuerza imparable.
En el último mes, activos digitales como BTC y ETH han experimentado grandes fluctuaciones, anunciando el inicio de una nueva ola de mercado alcista para las criptomonedas. Esto no solo ha atraído la atención de una gran cantidad de inversores, sino que también ha planteado mayores desafíos técnicos para las plataformas de intercambio de criptomonedas.
El problema del almacenamiento y procesamiento de datos
El mercado de intercambio de criptomonedas es muy diferente del mercado financiero tradicional, con transacciones continuas 24/7 que generan más de 10 TB de datos de mercado diariamente y sigue creciendo. La cantidad de datos del mercado entre diferentes criptomonedas es extremadamente desigual, con los activos principales ocupando la mayor parte.
Además, los datos de profundidad del mercado de diferentes criptomonedas varían enormemente; algunos tienen solo unas pocas docenas de niveles, mientras que otros superan los mil. Lo más complicado es que la volatilidad de los precios de las criptomonedas es excepcionalmente rápida, con grandes oscilaciones en los precios, lo que exige un alto nivel de rendimiento del sistema. Cualquier ligera demora puede resultar en el fracaso de la transacción, causando grandes pérdidas a los inversores.
La ruptura de las bases de datos de series temporales
Frente a estos desafíos, las bases de datos de series temporales se han convertido en la solución ideal para el almacenamiento y procesamiento de datos en plataformas de negociación financiera y fondos de inversión cuantitativa. Las bases de datos de series temporales están diseñadas específicamente para manejar datos de series temporales, lo que permite un almacenamiento y consulta eficientes de grandes volúmenes de datos. Su ventaja radica en el procesamiento rápido de una gran cantidad de solicitudes de escritura y consulta de datos, satisfaciendo así la demanda de datos en tiempo real del mercado de criptomonedas.
Las bases de datos de series temporales pueden comprimir eficazmente los datos de series temporales, reduciendo los costos de almacenamiento. Además, pueden consultar datos históricos de manera eficiente y soportar varios análisis complejos de series temporales. Gracias a estas ventajas, las bases de datos de series temporales se han aplicado ampliamente en las finanzas tradicionales, como en corredores, bancos, fondos públicos y privados, proporcionando una base sólida para el funcionamiento seguro y estable de la plataforma.
En términos de escenarios de aplicación, las instituciones financieras pueden utilizar métodos de análisis técnico, utilizando gráficos y análisis de datos como principales herramientas para predecir las tendencias de cambio de precios en el mercado, ayudando así a los equipos a tomar decisiones de trading. Dado que el análisis técnico solo estudia los precios y no se preocupa por el tipo de activo, es aplicable a todos los mercados de trading. Una vez que se formó el mercado de trading de criptomonedas, el análisis técnico se convirtió en un componente importante del trading de criptomonedas.
A continuación se mostrará, junto con el código, cómo implementar 9 indicadores técnicos comunes a través de cálculos en tiempo real de alto rendimiento y cómo construir un panel de control de comercio de criptomonedas mediante combinaciones de técnicas de visualización. Con estos paneles de visualización, podemos identificar tendencias del mercado, observar fluctuaciones de precios y explorar la estructura del mercado, proporcionando una referencia y una visión más completas para la toma de decisiones.
Esta demostración utiliza una base de datos de series temporales para completar el cálculo en tiempo real de indicadores. Esta base de datos es una plataforma de análisis de cálculo en tiempo real basada en una base de datos de series temporales de alto rendimiento, que cuenta con características como ser ligera, todo en uno y tener un rendimiento de cálculo robusto; su capacidad de visualización escalable puede ayudar a los usuarios a construir fácilmente paneles interactivos.
Actualmente, esta base de datos ha proporcionado servicios de cálculo de datos a más de cien instituciones en el sector financiero tradicional, incluyendo varias conocidas bolsas de valores, fondos y bancos. En el campo de los activos digitales, también ha servido a varias instituciones como intercambios y creadores de mercado.
8 indicadores técnicos comunes
Según datos públicos, actualmente hay más de 100 indicadores técnicos en el mercado. Seleccionaremos los 9 indicadores técnicos más comunes, que incluyen el precio medio móvil, las velas, el oscilador de momentum, las bandas de Bollinger, entre otros.
Precio medio móvil (Moving Average, MA)
El precio promedio móvil, también conocido como la línea de promedio móvil, es una curva generada al calcular el precio promedio durante un período de tiempo determinado, y se utiliza comúnmente para identificar puntos de inflexión en las tendencias, niveles de soporte y resistencia. Una base de datos proporciona más de 1500 funciones de cálculo comúnmente utilizadas en el ámbito de las transacciones financieras; aquí se utilizan las funciones de la serie tm incorporadas, que permiten calcular rápidamente el indicador del precio promedio móvil.
Gráfico de velas
Las velas K son uno de los indicadores técnicos más importantes; múltiples gráficos de velas K conectados entre sí forman una línea de tendencia de precios. Podemos realizar el cálculo en tiempo real de las velas K a través de códigos relacionados.
Índice de Fuerza Relativa (Relative Strength Index, RSI)
El índice de fuerza relativa es un indicador técnico que mide la velocidad y la magnitud de los cambios de precios, y su cálculo se basa en el cambio promedio de los precios en un período de tiempo determinado, tanto en alzas como en bajas. Este indicador puede identificar muy bien las tendencias de sobrecompra y sobreventa en los mercados de trading, y es uno de los indicadores de oscilación más populares.
Media Móvil de Convergencia/Divergencia (MACD)
El MACD es un indicador técnico que utiliza la convergencia y divergencia entre la media móvil exponencial de corto plazo y la media móvil exponencial de largo plazo a partir de los precios de cierre, para juzgar los momentos de compra y venta. Es un tipo de indicador de tendencia que tiene un buen efecto de aplicación en mercados en rango.
Bandas de Bollinger (Bollinger Bands)
El indicador de Bandas de Bollinger muestra el rango de fluctuación de precios y la tendencia al trazar una línea media (media móvil) en el gráfico de precios, así como dos líneas de desviación estándar por encima y por debajo. Se utiliza comúnmente para analizar la volatilidad del mercado, confirmar la dirección de la tendencia e identificar señales de compra y venta.
Correlación entre pares de comercio
Se pueden trazar las correlaciones entre diferentes pares de negociación.
Tabla de comercio en tiempo real
La información de trading en tiempo real, como la información básica, nos ayuda a juzgar la situación actual de trading en el par de divisas, como el sentimiento de los compradores y vendedores, la comparación de fuerzas entre los alcistas y bajistas, etc.
Volumen de transacciones en tiempo real (dirección de compra/venta)
El indicador de volumen de transacciones en tiempo real puede explicar la actividad del mercado de trading y el tamaño de los fondos, ayudándonos a entender el sentimiento del mercado.
resumen
Con la aprobación de los reguladores para el ETF, los activos digitales sin duda entrarán en la "era institucional". Las bases de datos de series temporales, gracias a su alto rendimiento, consultas eficientes y buena escalabilidad, registran cada transacción, evento y decisión, construyendo un ciclo de vida completo de los activos digitales.
El análisis de datos históricos puede ayudar a los traders a analizar fácilmente los datos del mercado, identificar tendencias, predecir direcciones futuras y desarrollar estrategias de trading más efectivas, proporcionando un sólido apoyo de datos para la inversión, el comercio y la gestión de activos digitales.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
15 me gusta
Recompensa
15
8
Republicar
Compartir
Comentar
0/400
LeekCutter
· 08-11 21:18
¿Otra actualización? ¿De verdad piensan que los mineros son tontos?
Ver originalesResponder0
OnchainGossiper
· 08-11 10:39
El bull run finalmente está por llegar.
Ver originalesResponder0
ForkTongue
· 08-10 02:27
bull run es alcista, Hong Kong esta ola es feroz
Ver originalesResponder0
RadioShackKnight
· 08-10 02:26
¡subir de nuevo! Así que vamos, To the moon.
Ver originalesResponder0
OfflineNewbie
· 08-10 02:21
El bull run aún no ha alcanzado su clímax, déjame añadir un poco más.
Ver originalesResponder0
FastLeaver
· 08-10 02:14
Otra vez subir al cielo.
Ver originalesResponder0
LonelyAnchorman
· 08-10 02:12
Los tontos que van en contra del bull run deben estar perdiendo mucho, ¿verdad?
Ver originalesResponder0
SmartMoneyWallet
· 08-10 02:03
Con este volumen de comercio, ¿a quién quieren engañar?
La salida a bolsa del ETF de activos digitales en Hong Kong desata un bull run, y la base de datos temporal ayuda a la actualización tecnológica del intercambio.
Resumen
El 15 de abril, el ETF de activos digitales de Hong Kong hizo su fuerte aparición, inyectando un impulso poderoso en el mercado de activos digitales y al mismo tiempo ofreciendo nuevas oportunidades de inversión a los inversores. Los activos digitales, como producto de inversión, están arrasando en todo el mundo con una fuerza imparable.
En el último mes, activos digitales como BTC y ETH han experimentado grandes fluctuaciones, anunciando el inicio de una nueva ola de mercado alcista para las criptomonedas. Esto no solo ha atraído la atención de una gran cantidad de inversores, sino que también ha planteado mayores desafíos técnicos para las plataformas de intercambio de criptomonedas.
El problema del almacenamiento y procesamiento de datos
El mercado de intercambio de criptomonedas es muy diferente del mercado financiero tradicional, con transacciones continuas 24/7 que generan más de 10 TB de datos de mercado diariamente y sigue creciendo. La cantidad de datos del mercado entre diferentes criptomonedas es extremadamente desigual, con los activos principales ocupando la mayor parte.
Además, los datos de profundidad del mercado de diferentes criptomonedas varían enormemente; algunos tienen solo unas pocas docenas de niveles, mientras que otros superan los mil. Lo más complicado es que la volatilidad de los precios de las criptomonedas es excepcionalmente rápida, con grandes oscilaciones en los precios, lo que exige un alto nivel de rendimiento del sistema. Cualquier ligera demora puede resultar en el fracaso de la transacción, causando grandes pérdidas a los inversores.
La ruptura de las bases de datos de series temporales
Frente a estos desafíos, las bases de datos de series temporales se han convertido en la solución ideal para el almacenamiento y procesamiento de datos en plataformas de negociación financiera y fondos de inversión cuantitativa. Las bases de datos de series temporales están diseñadas específicamente para manejar datos de series temporales, lo que permite un almacenamiento y consulta eficientes de grandes volúmenes de datos. Su ventaja radica en el procesamiento rápido de una gran cantidad de solicitudes de escritura y consulta de datos, satisfaciendo así la demanda de datos en tiempo real del mercado de criptomonedas.
Las bases de datos de series temporales pueden comprimir eficazmente los datos de series temporales, reduciendo los costos de almacenamiento. Además, pueden consultar datos históricos de manera eficiente y soportar varios análisis complejos de series temporales. Gracias a estas ventajas, las bases de datos de series temporales se han aplicado ampliamente en las finanzas tradicionales, como en corredores, bancos, fondos públicos y privados, proporcionando una base sólida para el funcionamiento seguro y estable de la plataforma.
En términos de escenarios de aplicación, las instituciones financieras pueden utilizar métodos de análisis técnico, utilizando gráficos y análisis de datos como principales herramientas para predecir las tendencias de cambio de precios en el mercado, ayudando así a los equipos a tomar decisiones de trading. Dado que el análisis técnico solo estudia los precios y no se preocupa por el tipo de activo, es aplicable a todos los mercados de trading. Una vez que se formó el mercado de trading de criptomonedas, el análisis técnico se convirtió en un componente importante del trading de criptomonedas.
A continuación se mostrará, junto con el código, cómo implementar 9 indicadores técnicos comunes a través de cálculos en tiempo real de alto rendimiento y cómo construir un panel de control de comercio de criptomonedas mediante combinaciones de técnicas de visualización. Con estos paneles de visualización, podemos identificar tendencias del mercado, observar fluctuaciones de precios y explorar la estructura del mercado, proporcionando una referencia y una visión más completas para la toma de decisiones.
Esta demostración utiliza una base de datos de series temporales para completar el cálculo en tiempo real de indicadores. Esta base de datos es una plataforma de análisis de cálculo en tiempo real basada en una base de datos de series temporales de alto rendimiento, que cuenta con características como ser ligera, todo en uno y tener un rendimiento de cálculo robusto; su capacidad de visualización escalable puede ayudar a los usuarios a construir fácilmente paneles interactivos.
Actualmente, esta base de datos ha proporcionado servicios de cálculo de datos a más de cien instituciones en el sector financiero tradicional, incluyendo varias conocidas bolsas de valores, fondos y bancos. En el campo de los activos digitales, también ha servido a varias instituciones como intercambios y creadores de mercado.
8 indicadores técnicos comunes
Según datos públicos, actualmente hay más de 100 indicadores técnicos en el mercado. Seleccionaremos los 9 indicadores técnicos más comunes, que incluyen el precio medio móvil, las velas, el oscilador de momentum, las bandas de Bollinger, entre otros.
Precio medio móvil (Moving Average, MA)
El precio promedio móvil, también conocido como la línea de promedio móvil, es una curva generada al calcular el precio promedio durante un período de tiempo determinado, y se utiliza comúnmente para identificar puntos de inflexión en las tendencias, niveles de soporte y resistencia. Una base de datos proporciona más de 1500 funciones de cálculo comúnmente utilizadas en el ámbito de las transacciones financieras; aquí se utilizan las funciones de la serie tm incorporadas, que permiten calcular rápidamente el indicador del precio promedio móvil.
Gráfico de velas
Las velas K son uno de los indicadores técnicos más importantes; múltiples gráficos de velas K conectados entre sí forman una línea de tendencia de precios. Podemos realizar el cálculo en tiempo real de las velas K a través de códigos relacionados.
Índice de Fuerza Relativa (Relative Strength Index, RSI)
El índice de fuerza relativa es un indicador técnico que mide la velocidad y la magnitud de los cambios de precios, y su cálculo se basa en el cambio promedio de los precios en un período de tiempo determinado, tanto en alzas como en bajas. Este indicador puede identificar muy bien las tendencias de sobrecompra y sobreventa en los mercados de trading, y es uno de los indicadores de oscilación más populares.
Media Móvil de Convergencia/Divergencia (MACD)
El MACD es un indicador técnico que utiliza la convergencia y divergencia entre la media móvil exponencial de corto plazo y la media móvil exponencial de largo plazo a partir de los precios de cierre, para juzgar los momentos de compra y venta. Es un tipo de indicador de tendencia que tiene un buen efecto de aplicación en mercados en rango.
Bandas de Bollinger (Bollinger Bands)
El indicador de Bandas de Bollinger muestra el rango de fluctuación de precios y la tendencia al trazar una línea media (media móvil) en el gráfico de precios, así como dos líneas de desviación estándar por encima y por debajo. Se utiliza comúnmente para analizar la volatilidad del mercado, confirmar la dirección de la tendencia e identificar señales de compra y venta.
Correlación entre pares de comercio
Se pueden trazar las correlaciones entre diferentes pares de negociación.
Tabla de comercio en tiempo real
La información de trading en tiempo real, como la información básica, nos ayuda a juzgar la situación actual de trading en el par de divisas, como el sentimiento de los compradores y vendedores, la comparación de fuerzas entre los alcistas y bajistas, etc.
Volumen de transacciones en tiempo real (dirección de compra/venta)
El indicador de volumen de transacciones en tiempo real puede explicar la actividad del mercado de trading y el tamaño de los fondos, ayudándonos a entender el sentimiento del mercado.
resumen
Con la aprobación de los reguladores para el ETF, los activos digitales sin duda entrarán en la "era institucional". Las bases de datos de series temporales, gracias a su alto rendimiento, consultas eficientes y buena escalabilidad, registran cada transacción, evento y decisión, construyendo un ciclo de vida completo de los activos digitales.
El análisis de datos históricos puede ayudar a los traders a analizar fácilmente los datos del mercado, identificar tendencias, predecir direcciones futuras y desarrollar estrategias de trading más efectivas, proporcionando un sólido apoyo de datos para la inversión, el comercio y la gestión de activos digitales.