Le marché des actifs numériques accueille de nouvelles opportunités
L'ETF d'actifs numériques de Hong Kong a été officiellement lancé récemment, injectant une nouvelle dynamique sur le marché des actifs numériques et offrant aux investisseurs de nouvelles options d'investissement. Les actifs numériques, en tant que nouvelle catégorie d'investissement, se développent rapidement à l'échelle mondiale.
Au cours du mois dernier, des actifs numériques majeurs tels que BTC et ETH ont connu des fluctuations importantes, indiquant qu'un nouveau cycle haussier pourrait déjà avoir commencé. Cela a non seulement attiré l'attention d'un grand nombre d'investisseurs, mais a également accru les exigences en matière de capacités techniques des plateformes de trading.
défis de traitement des actifs numériques
Le marché des échanges de cryptomonnaies est très différent des marchés financiers traditionnels. Le trading ininterrompu 24h/24 génère plus de 10 To de données de marché chaque jour, et cela continue de croître. La quantité de données entre les différentes monnaies est extrêmement déséquilibrée, les actifs principaux représentant la grande majorité.
De plus, la profondeur des données de marché pour différentes monnaies varie énormément, allant de plusieurs niveaux à des milliers. Ce qui est encore plus délicat, c'est que les fluctuations des prix des actifs numériques sont très volatiles, ce qui impose des exigences de latence élevées au système. Le moindre retard peut entraîner un échec de la transaction, causant de lourdes pertes pour les investisseurs.
Avantages des bases de données temporelles
Face à ces défis, les bases de données temporelles sont devenues la solution idéale pour le stockage et le traitement des données sur les plateformes de trading financier et les fonds d'investissement quantitatifs. Les bases de données temporelles sont conçues pour traiter les données de séries chronologiques, permettant de stocker et de consulter efficacement d'énormes volumes de données. Leur avantage réside dans leur capacité à traiter rapidement de nombreuses écritures de données et requêtes de consultation, satisfaisant ainsi les besoins en données en temps réel du marché des actifs numériques.
Les bases de données temporelles peuvent compresser efficacement les données de séries temporelles, réduisant ainsi les coûts de stockage. De plus, elles permettent des requêtes efficaces sur les données historiques et prennent en charge diverses analyses complexes de séries temporelles. Grâce à ces avantages, les bases de données temporelles sont largement utilisées par les institutions financières traditionnelles, fournissant une base solide pour le fonctionnement sûr et stable de la plateforme.
Dans le domaine des scénarios d'application, les institutions financières peuvent utiliser des méthodes d'analyse technique, à travers des graphiques, des analyses de données, et d'autres moyens pour prédire les tendances de variation des prix du marché, afin d'assister les décisions de trading. Étant donné que l'analyse technique ne concerne que les prix et ne s'intéresse pas au type d'actif, elle est adaptée à tous les types de marchés de trading. Après la formation du marché de trading des cryptomonnaies, l'analyse technique est devenue un élément important.
analyse des indicateurs techniques courants
Nous allons introduire 9 indicateurs techniques courants et expliquer comment ces indicateurs peuvent être réalisés par des calculs en temps réel, pour enfin les combiner en un tableau de bord de trading d'actifs numériques. Grâce à ces tableaux de bord visuels, nous pouvons identifier les tendances du marché, observer les fluctuations des prix, explorer la structure du marché et fournir des références plus complètes pour la prise de décision.
Cette démonstration utilise une base de données temporelle pour 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, dotée de caractéristiques telles que légèreté, solution tout-en-un et performances de calcul puissantes. 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 secteur financier traditionnel. 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
Il existe plus de 100 indicateurs techniques sur le marché. Nous allons sélectionner 9 des indicateurs techniques les plus couramment utilisés, y compris la moyenne mobile, les chandeliers, le momentum, les bandes de Bollinger, etc.
prix moyen mobile
La prix moyen mobile, également connu sous le nom de ligne de moyenne mobile, est une courbe générée en calculant le prix moyen sur une certaine période. Elle est généralement utilisée pour identifier les points de retournement de tendance, les niveaux de support et les niveaux de résistance. En utilisant des fonctions intégrées, il est possible de calculer rapidement l'indicateur de prix moyen mobile.
graphique en chandeliers
Les chandeliers japonais sont l'un des indicateurs techniques les plus importants. Plusieurs graphiques de chandeliers connectés forment une ligne de tendance des prix. Nous pouvons réaliser le calcul en temps réel des chandeliers japonais à travers le code.
Indice de force relative
L'indice de force relative est utilisé pour mesurer la vitesse et l'ampleur des variations de prix, basé sur le calcul de la variation moyenne des prix à la hausse et à la baisse sur une certaine période. Cet indicateur peut identifier les tendances de surachat et de survente sur le marché des transactions, et est l'un des indicateurs de momentum les plus populaires.
moyenne mobile lissée
Le MACD utilise la convergence et la divergence entre la moyenne mobile exponentielle à court terme et la moyenne mobile exponentielle à long terme des prix de clôture pour évaluer les moments d'achat et de vente. C'est un indicateur de tendance qui a de très bons résultats dans les marchés en oscillation.
Bandes de Bollinger
L'indicateur des bandes de Bollinger affiche la plage de fluctuations et la tendance des prix en traçant la moyenne mobile de la ligne médiane ( et les deux lignes d'écart type supérieures et inférieures sur le graphique des prix ). Il est couramment utilisé pour analyser la volatilité du marché, confirmer la direction de la tendance et identifier des signaux d'achat et de vente.
Corrélation entre les paires de trading
En analysant la corrélation des prix entre différents paires de trading, on peut évaluer le degré d'association entre différents actifs numériques.
Tableau de trading en temps réel
Les informations de transaction en temps réel, en tant que données fondamentales, peuvent aider à évaluer la situation réelle des transactions dans la paire de trading actuelle, telles que les émotions des acheteurs et des vendeurs, la comparaison des forces d'achat et de vente, etc.
Volume des transactions en temps réel
L'indicateur du volume des transactions en temps réel décrit l'activité du marché des échanges ainsi que la taille des fonds, ce qui aide à comprendre le sentiment du marché.
avantages de performance des bases de données temporelles
Les bases de données temporelles excellent dans le traitement de grandes quantités de données, le calcul d'indicateurs complexes, les requêtes multi-tables, l'analyse de données en temps réel, l'évaluation des produits dérivés financiers, le calcul distribué et le calcul à haute concurrence.
Peut effectuer des requêtes et des calculs d'agrégation sur 2,7 milliards de lignes de données en millisecondes.
Calcul de la corrélation paire à 2 millions de données en moins d'une seconde
Achèvement de près de 100 millions d'associations de tables en moins d'une seconde
Calcul des facteurs financiers complexes en millisecondes
Traitement de réduction de fréquence de 6,5 milliards de données haute fréquence en 30 secondes.
Support de stockage efficace des données de marché multi-niveaux, avec un taux de compression atteignant 10:1
Peut calculer en temps réel les bougies et les facteurs du marché entier
Réalisation de l'évaluation de 1 million de contrats de change en une seconde
Régression linéaire distribuée de 1 milliard de données en quelques secondes
Ces capacités donnent aux utilisateurs la possibilité d'obtenir des informations en temps réel sur les données, de découvrir rapidement des modèles et d'assister à la prise de décision, faisant de la base de données temporelle un élément clé de la nouvelle génération d'infrastructures de données.
Conclusion
Avec l'approbation des régulateurs pour les ETF, les actifs numériques entrent dans l'"ère institutionnelle". Les bases de données temporelles, grâce à leur avantage en termes de performance, peuvent enregistrer de manière exhaustive le cycle de vie des actifs numériques. L'analyse des données historiques aide les traders à comprendre les tendances du marché, à prédire les évolutions futures et à développer des stratégies de trading efficaces, fournissant un soutien solide en matière de données pour l'investissement, le trading et la gestion des actifs numériques.
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notSatoshi1971
· 07-26 22:13
De nouvelles opportunités dans l'industrie sont arrivées.
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ProposalDetective
· 07-26 02:56
Il est temps pour les institutions de monter à bord.
Lancement d'ETF d'actif numérique : la base de données temporelle soutient de nouvelles opportunités de trading financier
Le marché des actifs numériques accueille de nouvelles opportunités
L'ETF d'actifs numériques de Hong Kong a été officiellement lancé récemment, injectant une nouvelle dynamique sur le marché des actifs numériques et offrant aux investisseurs de nouvelles options d'investissement. Les actifs numériques, en tant que nouvelle catégorie d'investissement, se développent rapidement à l'échelle mondiale.
Au cours du mois dernier, des actifs numériques majeurs tels que BTC et ETH ont connu des fluctuations importantes, indiquant qu'un nouveau cycle haussier pourrait déjà avoir commencé. Cela a non seulement attiré l'attention d'un grand nombre d'investisseurs, mais a également accru les exigences en matière de capacités techniques des plateformes de trading.
défis de traitement des actifs numériques
Le marché des échanges de cryptomonnaies est très différent des marchés financiers traditionnels. Le trading ininterrompu 24h/24 génère plus de 10 To de données de marché chaque jour, et cela continue de croître. La quantité de données entre les différentes monnaies est extrêmement déséquilibrée, les actifs principaux représentant la grande majorité.
De plus, la profondeur des données de marché pour différentes monnaies varie énormément, allant de plusieurs niveaux à des milliers. Ce qui est encore plus délicat, c'est que les fluctuations des prix des actifs numériques sont très volatiles, ce qui impose des exigences de latence élevées au système. Le moindre retard peut entraîner un échec de la transaction, causant de lourdes pertes pour les investisseurs.
Avantages des bases de données temporelles
Face à ces défis, les bases de données temporelles sont devenues la solution idéale pour le stockage et le traitement des données sur les plateformes de trading financier et les fonds d'investissement quantitatifs. Les bases de données temporelles sont conçues pour traiter les données de séries chronologiques, permettant de stocker et de consulter efficacement d'énormes volumes de données. Leur avantage réside dans leur capacité à traiter rapidement de nombreuses écritures de données et requêtes de consultation, satisfaisant ainsi les besoins en données en temps réel du marché des actifs numériques.
Les bases de données temporelles peuvent compresser efficacement les données de séries temporelles, réduisant ainsi les coûts de stockage. De plus, elles permettent des requêtes efficaces sur les données historiques et prennent en charge diverses analyses complexes de séries temporelles. Grâce à ces avantages, les bases de données temporelles sont largement utilisées par les institutions financières traditionnelles, fournissant une base solide pour le fonctionnement sûr et stable de la plateforme.
Dans le domaine des scénarios d'application, les institutions financières peuvent utiliser des méthodes d'analyse technique, à travers des graphiques, des analyses de données, et d'autres moyens pour prédire les tendances de variation des prix du marché, afin d'assister les décisions de trading. Étant donné que l'analyse technique ne concerne que les prix et ne s'intéresse pas au type d'actif, elle est adaptée à tous les types de marchés de trading. Après la formation du marché de trading des cryptomonnaies, l'analyse technique est devenue un élément important.
analyse des indicateurs techniques courants
Nous allons introduire 9 indicateurs techniques courants et expliquer comment ces indicateurs peuvent être réalisés par des calculs en temps réel, pour enfin les combiner en un tableau de bord de trading d'actifs numériques. Grâce à ces tableaux de bord visuels, nous pouvons identifier les tendances du marché, observer les fluctuations des prix, explorer la structure du marché et fournir des références plus complètes pour la prise de décision.
Cette démonstration utilise une base de données temporelle pour 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, dotée de caractéristiques telles que légèreté, solution tout-en-un et performances de calcul puissantes. 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 secteur financier traditionnel. 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
Il existe plus de 100 indicateurs techniques sur le marché. Nous allons sélectionner 9 des indicateurs techniques les plus couramment utilisés, y compris la moyenne mobile, les chandeliers, le momentum, les bandes de Bollinger, etc.
prix moyen mobile
La prix moyen mobile, également connu sous le nom de ligne de moyenne mobile, est une courbe générée en calculant le prix moyen sur une certaine période. Elle est généralement utilisée pour identifier les points de retournement de tendance, les niveaux de support et les niveaux de résistance. En utilisant des fonctions intégrées, il est possible de calculer rapidement l'indicateur de prix moyen mobile.
graphique en chandeliers
Les chandeliers japonais sont l'un des indicateurs techniques les plus importants. Plusieurs graphiques de chandeliers connectés forment une ligne de tendance des prix. Nous pouvons réaliser le calcul en temps réel des chandeliers japonais à travers le code.
Indice de force relative
L'indice de force relative est utilisé pour mesurer la vitesse et l'ampleur des variations de prix, basé sur le calcul de la variation moyenne des prix à la hausse et à la baisse sur une certaine période. Cet indicateur peut identifier les tendances de surachat et de survente sur le marché des transactions, et est l'un des indicateurs de momentum les plus populaires.
moyenne mobile lissée
Le MACD utilise la convergence et la divergence entre la moyenne mobile exponentielle à court terme et la moyenne mobile exponentielle à long terme des prix de clôture pour évaluer les moments d'achat et de vente. C'est un indicateur de tendance qui a de très bons résultats dans les marchés en oscillation.
Bandes de Bollinger
L'indicateur des bandes de Bollinger affiche la plage de fluctuations et la tendance des prix en traçant la moyenne mobile de la ligne médiane ( et les deux lignes d'écart type supérieures et inférieures sur le graphique des prix ). Il est couramment utilisé pour analyser la volatilité du marché, confirmer la direction de la tendance et identifier des signaux d'achat et de vente.
Corrélation entre les paires de trading
En analysant la corrélation des prix entre différents paires de trading, on peut évaluer le degré d'association entre différents actifs numériques.
Tableau de trading en temps réel
Les informations de transaction en temps réel, en tant que données fondamentales, peuvent aider à évaluer la situation réelle des transactions dans la paire de trading actuelle, telles que les émotions des acheteurs et des vendeurs, la comparaison des forces d'achat et de vente, etc.
Volume des transactions en temps réel
L'indicateur du volume des transactions en temps réel décrit l'activité du marché des échanges ainsi que la taille des fonds, ce qui aide à comprendre le sentiment du marché.
avantages de performance des bases de données temporelles
Les bases de données temporelles excellent dans le traitement de grandes quantités de données, le calcul d'indicateurs complexes, les requêtes multi-tables, l'analyse de données en temps réel, l'évaluation des produits dérivés financiers, le calcul distribué et le calcul à haute concurrence.
Ces capacités donnent aux utilisateurs la possibilité d'obtenir des informations en temps réel sur les données, de découvrir rapidement des modèles et d'assister à la prise de décision, faisant de la base de données temporelle un élément clé de la nouvelle génération d'infrastructures de données.
Conclusion
Avec l'approbation des régulateurs pour les ETF, les actifs numériques entrent dans l'"ère institutionnelle". Les bases de données temporelles, grâce à leur avantage en termes de performance, peuvent enregistrer de manière exhaustive le cycle de vie des actifs numériques. L'analyse des données historiques aide les traders à comprendre les tendances du marché, à prédire les évolutions futures et à développer des stratégies de trading efficaces, fournissant un soutien solide en matière de données pour l'investissement, le trading et la gestion des actifs numériques.