Le lancement de l'ETF d'actifs numériques à Hong Kong déclenche un bull run, la base de données temporelle soutient la mise à niveau technologique de la plateforme d'échange.
Le 15 avril, le ETF d'actifs numériques de Hong Kong fait son apparition avec force, injectant une dynamique puissante sur le marché des actifs numériques tout en offrant de nouvelles opportunités d'investissement aux investisseurs. Les actifs numériques, en tant que produit d'investissement, envahissent le monde à une vitesse irrésistible.
Au cours du mois dernier, des actifs numériques majeurs tels que BTC et ETH ont connu d'énormes fluctuations, annonçant le début d'un nouveau marché haussier pour les cryptomonnaies. Cela a non seulement attiré l'attention d'un grand nombre d'investisseurs, mais a également posé de nouveaux défis techniques aux plateformes d'échange de cryptomonnaies.
Problèmes de stockage et de traitement des données
Le marché des échanges de cryptomonnaies est très différent des marchés financiers traditionnels, avec un trading ininterrompu 24/7 générant plus de 10 To de données de marché chaque jour, et ce volume continue d'augmenter. La quantité de données de marché entre différentes monnaies est extrêmement déséquilibrée, les actifs majeurs représentant la grande majorité.
De plus, les données de profondeur des carnets de commandes pour différentes devises varient considérablement, certaines n'ayant que quelques dizaines de niveaux, tandis que d'autres en ont plus de mille. Plus problématique encore, la volatilité des prix des cryptomonnaies est extrêmement rapide, avec des fluctuations de prix considérables, ce qui impose des exigences très élevées en matière de latence du système. Le moindre retard peut entraîner des échecs de transaction, causant de grandes pertes aux investisseurs.
La rupture des bases de données temporelles
Face à ces défis, les bases de données temporelles sont devenues la solution idéale pour les plateformes de trading financier et les fonds d'investissement quantitatif en matière de stockage et de traitement des données. Les bases de données temporelles sont spécialement conçues pour traiter des données de séries temporelles, capables de stocker et de consulter efficacement d'énormes volumes de données. Leur avantage réside dans la rapidité de traitement d'un grand nombre d'écritures de données et de requêtes, répondant aux besoins de données en temps réel du marché des cryptomonnaies.
Les bases de données orientées séries temporelles peuvent compresser efficacement les données de séries temporelles, réduisant ainsi les coûts de stockage. De plus, elles permettent de consulter efficacement les données historiques et soutiennent diverses analyses complexes de séries temporelles. Grâce à ces avantages, les bases de données orientées séries temporelles sont largement utilisées par les institutions financières traditionnelles telles que les courtiers, les banques, et les fonds publics/privés, offrant une base solide pour le fonctionnement sûr et stable des plateformes.
Dans le cadre des applications, les institutions financières peuvent utiliser des méthodes d'analyse technique, en se basant principalement sur des graphiques et des analyses de données pour prévoir les tendances des variations de prix du marché, aidant ainsi les équipes à prendre des décisions de trading. Étant donné que l'analyse technique ne s'intéresse qu'aux prix et non aux types d'actifs, elle est applicable à tous les marchés de trading. Après la formation du marché de la cryptomonnaie, l'analyse technique est devenue un élément important du trading de cryptomonnaies.
Ci-dessous, nous allons montrer comment, à l'aide de calculs en temps réel à haute performance, réaliser 9 indicateurs techniques courants et construire un tableau de bord de trading de cryptomonnaies à l'aide de techniques de visualisation. Grâce à ces tableaux de bord visuels, nous pouvons identifier les tendances du marché, observer les fluctuations des prix et explorer la structure du marché, fournissant ainsi des références et des insights plus complets pour la prise de décision.
Cette démonstration utilise une base de données temporelle pour effectuer le calcul en temps réel des indicateurs. Cette base de données est une plateforme d'analyse de calcul en temps réel basée sur une base de données temporelle haute performance, caractérisée par sa légèreté, son approche tout-en-un et ses performances de calcul robustes. Sa capacité de visualisation extensible permet aux utilisateurs de construire facilement des tableaux de bord interactifs.
Actuellement, cette base de données a fourni des services de calcul de données à plus de cent institutions dans le domaine de la finance traditionnelle, y compris plusieurs sociétés de valeurs mobilières, de fonds et de banques bien connues. Dans le domaine des actifs numériques, elle a également servi plusieurs institutions telles que des bourses et des teneurs de marché.
8 indicateurs techniques courants
Selon les données publiques, il existe actuellement plus de 100 indicateurs techniques sur le marché. Nous sélectionnerons les 9 indicateurs techniques les plus couramment utilisés, y compris la moyenne mobile, les bougies japonaises, l'oscillation de momentum et les bandes de Bollinger.
Prix moyen mobile (Moving Average, MA)
La moyenne mobile, également appelée ligne de moyenne mobile, est une courbe générée en calculant le prix moyen sur une période de temps donnée, généralement utilisée pour identifier les points de retournement de tendance, les niveaux de support et de résistance. Une base de données fournit plus de 1500 fonctions de calcul couramment utilisées dans le domaine des transactions financières, ici en utilisant les fonctions intégrées de la série tm, il est possible de calculer rapidement l'indicateur de prix moyen mobile.
Graphique en chandeliers
Le graphique en chandeliers est l'un des indicateurs techniques les plus importants, plusieurs graphiques en chandeliers connectés forment une ligne de tendance des prix. Nous pouvons réaliser le calcul en temps réel des chandeliers à l'aide de codes pertinents.
Indice de Force Relative (Relative Strength Index, RSI)
L'indice de force relative est un indicateur technique qui mesure la vitesse et l'amplitude des variations de prix, calculé sur la base des variations moyennes des prix à la hausse et à la baisse sur une période donnée. Cet indicateur permet de bien identifier les tendances de surachat et de survente sur le marché des transactions, et c'est l'un des indicateurs de tendance les plus populaires.
Ligne de Moyenne Mobile Convergente-Divergente (MACD)
Le MACD est un indicateur technique qui utilise la convergence et la divergence entre la moyenne mobile exponentielle à court terme et la moyenne mobile exponentielle à long terme basées sur les prix de clôture, afin d'évaluer les moments d'achat et de vente. C'est un indicateur de tendance qui fonctionne bien dans des conditions de marché latérales.
Bandes de Bollinger (Bollinger Bands)
L'indicateur des bandes de Bollinger montre la plage de variation des prix et la tendance en traçant la ligne médiane (moyenne mobile) ainsi que deux lignes d'écart type en haut et en bas sur le graphique des prix. Il est couramment utilisé pour analyser la volatilité du marché, confirmer la direction de la tendance et identifier les signaux d'achat et de vente.
Corrélation entre les paires de trading
Peut tracer la corrélation entre différents paires de trading.
Tableau de trading en temps réel
Les informations de trading en temps réel, en tant qu'informations de base, peuvent nous aider à juger de la situation réelle des transactions dans le paire de trading actuelle, telles que les émotions des acheteurs et des vendeurs, ainsi que la comparaison des forces entre les positions longues et courtes.
Montant des transactions en temps réel (direction d'achat et de vente)
L'indicateur du volume des transactions en temps réel peut expliquer l'activité du marché des transactions ainsi que l'échelle des fonds, nous aidant à comprendre le sentiment du marché.
résumé
Avec l'approbation des régulateurs pour les ETF, les actifs numériques entreront inévitablement dans l'"époque des institutions". Les bases de données temporelles, grâce à leur haut débit, leurs requêtes efficaces et leur bonne évolutivité, enregistrent chaque transaction, événement et décision, construisant ainsi un cycle de vie complet des actifs numériques.
L'analyse des données historiques peut aider les traders à analyser facilement les données du marché, à cerner les tendances, à prédire les évolutions futures et à développer des stratégies de trading les plus opportunes, fournissant un soutien de données solide pour l'investissement, le trading et la gestion des actifs numériques.
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LeekCutter
· 08-11 21:18
Encore une mise à niveau, on croit vraiment que les mineurs sont des pigeons ?
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OnchainGossiper
· 08-11 10:39
Le bull run est enfin arrivé.
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ForkTongue
· 08-10 02:27
bull run c'est un bull ah Hong Kong cette vague est forte
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RadioShackKnight
· 08-10 02:26
Encore une hausse ! On fait comme ça, To the moon.
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OfflineNewbie
· 08-10 02:21
Le bull run n'a pas encore atteint son apogée, attendez que j'ajoute un peu de carburant.
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FastLeaver
· 08-10 02:14
Encore s'envoler vers le ciel, hein
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LonelyAnchorman
· 08-10 02:12
Les pigeons qui s'opposent à la bull run doivent encore perdre beaucoup d'argent.
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SmartMoneyWallet
· 08-10 02:03
Avec ce volume de trading, qui voulez-vous tromper ?
Le lancement de l'ETF d'actifs numériques à Hong Kong déclenche un bull run, la base de données temporelle soutient la mise à niveau technologique de la plateforme d'échange.
Aperçu
Le 15 avril, le ETF d'actifs numériques de Hong Kong fait son apparition avec force, injectant une dynamique puissante sur le marché des actifs numériques tout en offrant de nouvelles opportunités d'investissement aux investisseurs. Les actifs numériques, en tant que produit d'investissement, envahissent le monde à une vitesse irrésistible.
Au cours du mois dernier, des actifs numériques majeurs tels que BTC et ETH ont connu d'énormes fluctuations, annonçant le début d'un nouveau marché haussier pour les cryptomonnaies. Cela a non seulement attiré l'attention d'un grand nombre d'investisseurs, mais a également posé de nouveaux défis techniques aux plateformes d'échange de cryptomonnaies.
Problèmes de stockage et de traitement des données
Le marché des échanges de cryptomonnaies est très différent des marchés financiers traditionnels, avec un trading ininterrompu 24/7 générant plus de 10 To de données de marché chaque jour, et ce volume continue d'augmenter. La quantité de données de marché entre différentes monnaies est extrêmement déséquilibrée, les actifs majeurs représentant la grande majorité.
De plus, les données de profondeur des carnets de commandes pour différentes devises varient considérablement, certaines n'ayant que quelques dizaines de niveaux, tandis que d'autres en ont plus de mille. Plus problématique encore, la volatilité des prix des cryptomonnaies est extrêmement rapide, avec des fluctuations de prix considérables, ce qui impose des exigences très élevées en matière de latence du système. Le moindre retard peut entraîner des échecs de transaction, causant de grandes pertes aux investisseurs.
La rupture des bases de données temporelles
Face à ces défis, les bases de données temporelles sont devenues la solution idéale pour les plateformes de trading financier et les fonds d'investissement quantitatif en matière de stockage et de traitement des données. Les bases de données temporelles sont spécialement conçues pour traiter des données de séries temporelles, capables de stocker et de consulter efficacement d'énormes volumes de données. Leur avantage réside dans la rapidité de traitement d'un grand nombre d'écritures de données et de requêtes, répondant aux besoins de données en temps réel du marché des cryptomonnaies.
Les bases de données orientées séries temporelles peuvent compresser efficacement les données de séries temporelles, réduisant ainsi les coûts de stockage. De plus, elles permettent de consulter efficacement les données historiques et soutiennent diverses analyses complexes de séries temporelles. Grâce à ces avantages, les bases de données orientées séries temporelles sont largement utilisées par les institutions financières traditionnelles telles que les courtiers, les banques, et les fonds publics/privés, offrant une base solide pour le fonctionnement sûr et stable des plateformes.
Dans le cadre des applications, les institutions financières peuvent utiliser des méthodes d'analyse technique, en se basant principalement sur des graphiques et des analyses de données pour prévoir les tendances des variations de prix du marché, aidant ainsi les équipes à prendre des décisions de trading. Étant donné que l'analyse technique ne s'intéresse qu'aux prix et non aux types d'actifs, elle est applicable à tous les marchés de trading. Après la formation du marché de la cryptomonnaie, l'analyse technique est devenue un élément important du trading de cryptomonnaies.
Ci-dessous, nous allons montrer comment, à l'aide de calculs en temps réel à haute performance, réaliser 9 indicateurs techniques courants et construire un tableau de bord de trading de cryptomonnaies à l'aide de techniques de visualisation. Grâce à ces tableaux de bord visuels, nous pouvons identifier les tendances du marché, observer les fluctuations des prix et explorer la structure du marché, fournissant ainsi des références et des insights plus complets pour la prise de décision.
Cette démonstration utilise une base de données temporelle pour effectuer le calcul en temps réel des indicateurs. Cette base de données est une plateforme d'analyse de calcul en temps réel basée sur une base de données temporelle haute performance, caractérisée par sa légèreté, son approche tout-en-un et ses performances de calcul robustes. Sa capacité de visualisation extensible permet aux utilisateurs de construire facilement des tableaux de bord interactifs.
Actuellement, cette base de données a fourni des services de calcul de données à plus de cent institutions dans le domaine de la finance traditionnelle, y compris plusieurs sociétés de valeurs mobilières, de fonds et de banques bien connues. Dans le domaine des actifs numériques, elle a également servi plusieurs institutions telles que des bourses et des teneurs de marché.
8 indicateurs techniques courants
Selon les données publiques, il existe actuellement plus de 100 indicateurs techniques sur le marché. Nous sélectionnerons les 9 indicateurs techniques les plus couramment utilisés, y compris la moyenne mobile, les bougies japonaises, l'oscillation de momentum et les bandes de Bollinger.
Prix moyen mobile (Moving Average, MA)
La moyenne mobile, également appelée ligne de moyenne mobile, est une courbe générée en calculant le prix moyen sur une période de temps donnée, généralement utilisée pour identifier les points de retournement de tendance, les niveaux de support et de résistance. Une base de données fournit plus de 1500 fonctions de calcul couramment utilisées dans le domaine des transactions financières, ici en utilisant les fonctions intégrées de la série tm, il est possible de calculer rapidement l'indicateur de prix moyen mobile.
Graphique en chandeliers
Le graphique en chandeliers est l'un des indicateurs techniques les plus importants, plusieurs graphiques en chandeliers connectés forment une ligne de tendance des prix. Nous pouvons réaliser le calcul en temps réel des chandeliers à l'aide de codes pertinents.
Indice de Force Relative (Relative Strength Index, RSI)
L'indice de force relative est un indicateur technique qui mesure la vitesse et l'amplitude des variations de prix, calculé sur la base des variations moyennes des prix à la hausse et à la baisse sur une période donnée. Cet indicateur permet de bien identifier les tendances de surachat et de survente sur le marché des transactions, et c'est l'un des indicateurs de tendance les plus populaires.
Ligne de Moyenne Mobile Convergente-Divergente (MACD)
Le MACD est un indicateur technique qui utilise la convergence et la divergence entre la moyenne mobile exponentielle à court terme et la moyenne mobile exponentielle à long terme basées sur les prix de clôture, afin d'évaluer les moments d'achat et de vente. C'est un indicateur de tendance qui fonctionne bien dans des conditions de marché latérales.
Bandes de Bollinger (Bollinger Bands)
L'indicateur des bandes de Bollinger montre la plage de variation des prix et la tendance en traçant la ligne médiane (moyenne mobile) ainsi que deux lignes d'écart type en haut et en bas sur le graphique des prix. Il est couramment utilisé pour analyser la volatilité du marché, confirmer la direction de la tendance et identifier les signaux d'achat et de vente.
Corrélation entre les paires de trading
Peut tracer la corrélation entre différents paires de trading.
Tableau de trading en temps réel
Les informations de trading en temps réel, en tant qu'informations de base, peuvent nous aider à juger de la situation réelle des transactions dans le paire de trading actuelle, telles que les émotions des acheteurs et des vendeurs, ainsi que la comparaison des forces entre les positions longues et courtes.
Montant des transactions en temps réel (direction d'achat et de vente)
L'indicateur du volume des transactions en temps réel peut expliquer l'activité du marché des transactions ainsi que l'échelle des fonds, nous aidant à comprendre le sentiment du marché.
résumé
Avec l'approbation des régulateurs pour les ETF, les actifs numériques entreront inévitablement dans l'"époque des institutions". Les bases de données temporelles, grâce à leur haut débit, leurs requêtes efficaces et leur bonne évolutivité, enregistrent chaque transaction, événement et décision, construisant ainsi un cycle de vie complet des actifs numériques.
L'analyse des données historiques peut aider les traders à analyser facilement les données du marché, à cerner les tendances, à prédire les évolutions futures et à développer des stratégies de trading les plus opportunes, fournissant un soutien de données solide pour l'investissement, le trading et la gestion des actifs numériques.