el mercado de activos digitales recibe nuevas oportunidades
El ETF de activos digitales de Hong Kong se lanzó oficialmente recientemente, inyectando nueva energía al mercado de activos digitales y ofreciendo nuevas opciones de inversión a los inversores. Los activos digitales, como una nueva categoría de inversión, están desarrollándose rápidamente a nivel mundial.
En el último mes, activos digitales principales como BTC y ETH han experimentado una fuerte volatilidad, lo que sugiere que una nueva ronda de mercado alcista podría haber comenzado. Esto no solo ha atraído la atención de una gran cantidad de inversores, sino que también ha planteado mayores exigencias a las capacidades tecnológicas de las plataformas de intercambio.
Desafíos en el procesamiento de activos digitales
El mercado de intercambio de criptomonedas es muy diferente al mercado financiero tradicional. El comercio ininterrumpido las 24 horas genera más de 10 TB de datos de mercado diariamente, y sigue creciendo. La cantidad de datos entre diferentes criptomonedas es extremadamente desigual, con los activos principales ocupando la gran mayoría.
Además, hay una gran diferencia en la profundidad de los datos de mercado de diferentes monedas, que varía desde decenas hasta miles de niveles. Más problemático es que el precio de las criptomonedas fluctúa drásticamente, lo que exige un alto nivel de exigencia en cuanto a la latencia del sistema. Cualquier retraso mínimo puede resultar en el fracaso de una transacción, causando grandes pérdidas a los inversores.
Ventajas de la base de datos en serie
Frente a estos desafíos, las bases de datos de series temporales se han convertido en la solución ideal para plataformas de trading financiero y fondos de inversión cuantitativa para el almacenamiento y procesamiento de datos. Las bases de datos de series temporales están diseñadas específicamente para manejar datos de series temporales, lo que permite almacenar y consultar de manera eficiente grandes volúmenes de datos. Su ventaja radica en la capacidad de procesar rápidamente un gran número de solicitudes de escritura y consulta de datos, satisfaciendo así la demanda de datos en tiempo real del mercado de transacciones de activos digitales.
Las bases de datos de series temporales pueden comprimir de manera efectiva los datos de series temporales, reduciendo los costos de almacenamiento. Además, pueden consultar eficientemente los datos históricos y soportar varios análisis complejos de series temporales. Gracias a estas ventajas, las bases de datos de series temporales han sido ampliamente utilizadas por instituciones financieras tradicionales, 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, a través de gráficos, análisis de datos y otros medios, para predecir las tendencias de cambio de precios del mercado y ayudar en la toma de decisiones de trading. Dado que el análisis técnico solo estudia los precios y no se centra en el tipo de activo, es aplicable a todo tipo de mercados de trading. Después de la formación del mercado de trading de criptomonedas, el análisis técnico se convirtió en un elemento importante.
análisis de indicadores técnicos comunes
A continuación se presentarán 9 indicadores técnicos comunes y se explicará cómo implementar estos indicadores mediante cálculos en tiempo real, para finalmente combinarlos en un panel de control de comercio de activo digital. A través de estos paneles de control visuales, podemos identificar tendencias del mercado, observar fluctuaciones de precios y explorar la estructura del mercado, proporcionando una referencia más completa para la toma de decisiones.
Esta demostración utiliza una base de datos de series temporales para realizar cálculos en tiempo real de los indicadores. Esta base de datos es una plataforma de análisis en tiempo real basada en una base de datos de series temporales de alto rendimiento, que cuenta con características como ser ligera, integral y tener un fuerte rendimiento de cálculo. Su capacidad de visualización escalable puede ayudar a los usuarios a construir fácilmente tableros interactivos.
Actualmente, esta base de datos ya ha proporcionado servicios de cálculo de datos a más de cien instituciones en el campo de las finanzas tradicionales. En el ámbito de los activos digitales, también ha servido a varias instituciones como intercambios y creadores de mercado.
8 indicadores técnicos comunes
En el mercado hay más de 100 tipos de indicadores técnicos. Seleccionaremos los 9 indicadores técnicos más comunes, incluidos el precio medio móvil, las velas, el oscilador de momentum, las bandas de Bollinger, entre otros.
precio promedio móvil
El precio promedio móvil, también conocido como 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 de tendencias, niveles de soporte y niveles de resistencia. Utilizando funciones integradas, se puede calcular rápidamente el indicador de precio promedio móvil.
Gráfico de velas
Las velas K son uno de los indicadores técnicos más importantes. Varias gráficas de velas K conectadas forman una línea de tendencia de precios. Podemos implementar el cálculo en tiempo real de las velas K a través del código.
índice de fuerza relativa
El índice de fuerza relativa se utiliza para medir la velocidad y la magnitud de los cambios de precio, calculado en función de los cambios promedio en el precio durante un período de tiempo determinado. Este indicador puede identificar tendencias de sobrecompra y sobreventa en el mercado de trading, y es uno de los indicadores oscilantes más populares.
Media móvil suavizada
El MACD utiliza la convergencia y divergencia entre la media móvil exponencial a corto plazo y la media móvil exponencial a largo plazo de los precios de cierre para juzgar los momentos de compra y venta. Es un indicador de tendencia que tiene un buen efecto en mercados volátiles.
Banda de Bollinger
El indicador de bandas de Bollinger muestra el rango de fluctuación y la tendencia de los precios al trazar la media móvil de la línea central ( y las dos líneas de desviación estándar superior e inferior en el gráfico de precios. Se utiliza comúnmente para analizar la volatilidad del mercado, confirmar la dirección de la tendencia e identificar señales de compra y venta.
![activo digital ETF en Hong Kong aprobado para iniciar la era institucional, el análisis y la aplicación de bases de datos abrirán rápidamente la brecha de competencia entre instituciones])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-03d9d4dc10009d739f865559212d04cb.webp(
)# Correlación entre pares de negociación
A través del cálculo de la correlación de precios entre diferentes pares de negociación, se puede analizar el grado de asociación entre diferentes activos digitales.
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)# Tabla de negociación en tiempo real
La información de transacciones en tiempo real, como el dato más básico, puede ayudar a juzgar la situación actual de las transacciones en el par de negociación, como las emociones de los compradores y vendedores, la comparación de fuerzas largas y cortas, etc.
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)# volumen de transacciones en tiempo real
El indicador de volumen de transacciones en tiempo real explica la actividad del mercado de negociación y el tamaño de los fondos, lo que ayuda a entender el sentimiento del mercado.
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) ventajas de rendimiento de la base de datos de series temporales
Las bases de datos en serie se destacan en el procesamiento de grandes volúmenes de datos, el cálculo de indicadores complejos, las consultas de múltiples tablas, el análisis de datos en tiempo real, la valoración de productos financieros derivados, el cálculo distribuido y el cálculo de alta concurrencia:
Puede realizar consultas y cálculos de agregación de 2.7 mil millones de filas de datos en milisegundos.
Calcular la correlación de 200 millones de datos en segundos.
Completar casi 100 millones de asociaciones de múltiples tablas en subsegundos
Cálculo de factores financieros complejos en milisegundos
Procesamiento de reducción de frecuencia de 6.5 mil millones de datos de alta frecuencia en 30 segundos
Soporte para el almacenamiento eficiente de datos de mercado en múltiples niveles, con una relación de compresión de 10:1
Se pueden calcular en tiempo real las velas y factores del mercado completo
Valoración de 1 millón de contratos de divisas completada en segundos
Completar regresión lineal distribuida de 1,000 millones de datos en segundos
Estas capacidades otorgan a los usuarios la capacidad de obtener información en tiempo real de los datos, descubrir patrones rápidamente y apoyar la toma de decisiones, lo que convierte a las bases de datos de series temporales en un componente importante de la nueva generación de infraestructuras de datos.
conclusión
Con la aprobación de los reguladores para los ETF, los activos digitales están entrando en la "era institucional". Las bases de datos de series temporales, gracias a su alta capacidad de rendimiento, pueden registrar de manera integral el ciclo de vida de los activos digitales. A través del análisis de datos históricos, ayudan a los traders a comprender las tendencias del mercado, prever direcciones futuras y desarrollar estrategias de trading eficientes, proporcionando un sólido apoyo de datos para la inversión, el trading y la gestión de activos digitales.
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notSatoshi1971
· 07-26 22:13
La nueva oportunidad en la industria ha llegado.
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ProposalDetective
· 07-26 02:56
Es el momento adecuado para que las instituciones sumen.
El lanzamiento del ETF de activo digital: la base de datos temporal ayuda a nuevas oportunidades de negociación financiera.
el mercado de activos digitales recibe nuevas oportunidades
El ETF de activos digitales de Hong Kong se lanzó oficialmente recientemente, inyectando nueva energía al mercado de activos digitales y ofreciendo nuevas opciones de inversión a los inversores. Los activos digitales, como una nueva categoría de inversión, están desarrollándose rápidamente a nivel mundial.
En el último mes, activos digitales principales como BTC y ETH han experimentado una fuerte volatilidad, lo que sugiere que una nueva ronda de mercado alcista podría haber comenzado. Esto no solo ha atraído la atención de una gran cantidad de inversores, sino que también ha planteado mayores exigencias a las capacidades tecnológicas de las plataformas de intercambio.
Desafíos en el procesamiento de activos digitales
El mercado de intercambio de criptomonedas es muy diferente al mercado financiero tradicional. El comercio ininterrumpido las 24 horas genera más de 10 TB de datos de mercado diariamente, y sigue creciendo. La cantidad de datos entre diferentes criptomonedas es extremadamente desigual, con los activos principales ocupando la gran mayoría.
Además, hay una gran diferencia en la profundidad de los datos de mercado de diferentes monedas, que varía desde decenas hasta miles de niveles. Más problemático es que el precio de las criptomonedas fluctúa drásticamente, lo que exige un alto nivel de exigencia en cuanto a la latencia del sistema. Cualquier retraso mínimo puede resultar en el fracaso de una transacción, causando grandes pérdidas a los inversores.
Ventajas de la base de datos en serie
Frente a estos desafíos, las bases de datos de series temporales se han convertido en la solución ideal para plataformas de trading financiero y fondos de inversión cuantitativa para el almacenamiento y procesamiento de datos. Las bases de datos de series temporales están diseñadas específicamente para manejar datos de series temporales, lo que permite almacenar y consultar de manera eficiente grandes volúmenes de datos. Su ventaja radica en la capacidad de procesar rápidamente un gran número de solicitudes de escritura y consulta de datos, satisfaciendo así la demanda de datos en tiempo real del mercado de transacciones de activos digitales.
Las bases de datos de series temporales pueden comprimir de manera efectiva los datos de series temporales, reduciendo los costos de almacenamiento. Además, pueden consultar eficientemente los datos históricos y soportar varios análisis complejos de series temporales. Gracias a estas ventajas, las bases de datos de series temporales han sido ampliamente utilizadas por instituciones financieras tradicionales, 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, a través de gráficos, análisis de datos y otros medios, para predecir las tendencias de cambio de precios del mercado y ayudar en la toma de decisiones de trading. Dado que el análisis técnico solo estudia los precios y no se centra en el tipo de activo, es aplicable a todo tipo de mercados de trading. Después de la formación del mercado de trading de criptomonedas, el análisis técnico se convirtió en un elemento importante.
análisis de indicadores técnicos comunes
A continuación se presentarán 9 indicadores técnicos comunes y se explicará cómo implementar estos indicadores mediante cálculos en tiempo real, para finalmente combinarlos en un panel de control de comercio de activo digital. A través de estos paneles de control visuales, podemos identificar tendencias del mercado, observar fluctuaciones de precios y explorar la estructura del mercado, proporcionando una referencia más completa para la toma de decisiones.
Esta demostración utiliza una base de datos de series temporales para realizar cálculos en tiempo real de los indicadores. Esta base de datos es una plataforma de análisis en tiempo real basada en una base de datos de series temporales de alto rendimiento, que cuenta con características como ser ligera, integral y tener un fuerte rendimiento de cálculo. Su capacidad de visualización escalable puede ayudar a los usuarios a construir fácilmente tableros interactivos.
Actualmente, esta base de datos ya ha proporcionado servicios de cálculo de datos a más de cien instituciones en el campo de las finanzas tradicionales. En el ámbito de los activos digitales, también ha servido a varias instituciones como intercambios y creadores de mercado.
8 indicadores técnicos comunes
En el mercado hay más de 100 tipos de indicadores técnicos. Seleccionaremos los 9 indicadores técnicos más comunes, incluidos el precio medio móvil, las velas, el oscilador de momentum, las bandas de Bollinger, entre otros.
precio promedio móvil
El precio promedio móvil, también conocido como 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 de tendencias, niveles de soporte y niveles de resistencia. Utilizando funciones integradas, se puede calcular rápidamente el indicador de precio promedio móvil.
Gráfico de velas
Las velas K son uno de los indicadores técnicos más importantes. Varias gráficas de velas K conectadas forman una línea de tendencia de precios. Podemos implementar el cálculo en tiempo real de las velas K a través del código.
índice de fuerza relativa
El índice de fuerza relativa se utiliza para medir la velocidad y la magnitud de los cambios de precio, calculado en función de los cambios promedio en el precio durante un período de tiempo determinado. Este indicador puede identificar tendencias de sobrecompra y sobreventa en el mercado de trading, y es uno de los indicadores oscilantes más populares.
Media móvil suavizada
El MACD utiliza la convergencia y divergencia entre la media móvil exponencial a corto plazo y la media móvil exponencial a largo plazo de los precios de cierre para juzgar los momentos de compra y venta. Es un indicador de tendencia que tiene un buen efecto en mercados volátiles.
Banda de Bollinger
El indicador de bandas de Bollinger muestra el rango de fluctuación y la tendencia de los precios al trazar la media móvil de la línea central ( y las dos líneas de desviación estándar superior e inferior en el gráfico de precios. Se utiliza comúnmente para analizar la volatilidad del mercado, confirmar la dirección de la tendencia e identificar señales de compra y venta.
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)# Correlación entre pares de negociación
A través del cálculo de la correlación de precios entre diferentes pares de negociación, se puede analizar el grado de asociación entre diferentes activos digitales.
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)# Tabla de negociación en tiempo real
La información de transacciones en tiempo real, como el dato más básico, puede ayudar a juzgar la situación actual de las transacciones en el par de negociación, como las emociones de los compradores y vendedores, la comparación de fuerzas largas y cortas, etc.
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)# volumen de transacciones en tiempo real
El indicador de volumen de transacciones en tiempo real explica la actividad del mercado de negociación y el tamaño de los fondos, lo que ayuda a entender el sentimiento del mercado.
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) ventajas de rendimiento de la base de datos de series temporales
Las bases de datos en serie se destacan en el procesamiento de grandes volúmenes de datos, el cálculo de indicadores complejos, las consultas de múltiples tablas, el análisis de datos en tiempo real, la valoración de productos financieros derivados, el cálculo distribuido y el cálculo de alta concurrencia:
Estas capacidades otorgan a los usuarios la capacidad de obtener información en tiempo real de los datos, descubrir patrones rápidamente y apoyar la toma de decisiones, lo que convierte a las bases de datos de series temporales en un componente importante de la nueva generación de infraestructuras de datos.
conclusión
Con la aprobación de los reguladores para los ETF, los activos digitales están entrando en la "era institucional". Las bases de datos de series temporales, gracias a su alta capacidad de rendimiento, pueden registrar de manera integral el ciclo de vida de los activos digitales. A través del análisis de datos históricos, ayudan a los traders a comprender las tendencias del mercado, prever direcciones futuras y desarrollar estrategias de trading eficientes, proporcionando un sólido apoyo de datos para la inversión, el trading y la gestión de activos digitales.