Рынок цифровых активов встречает новые возможности
Гонконгский ETF на цифровые активы недавно официально вышел на рынок, что привнесло новую динамику в рынок цифровых активов и предоставило инвесторам новые варианты для инвестиций. Цифровые активы как новый инвестиционный инструмент быстро развиваются по всему миру.
За последний месяц такие основные цифровые активы, как BTC и ETH, испытали резкие колебания, что может указывать на начало нового бычьего рынка. Это не только привлекло внимание множества инвесторов, но и предъявило более высокие требования к техническим возможностям торговых платформ.
Проблемы, с которыми сталкивается обработка данных
Рынок цифровых валют значительно отличается от традиционного финансового рынка. Круглосуточная непрерывная торговля генерирует более 10 ТБ рыночных данных ежедневно и продолжает расти. Объем данных между различными валютами крайне несбалансирован, ведущие активы занимают подавляющую часть.
Кроме того, глубина данных о рыночных котировках для различных валютных пар значительно различается, от десятков до тысяч уровней. Более того, цены на цифровые активы сильно колеблются, и требования к задержке системы очень высоки. Любая незначительная задержка может привести к неудаче сделки и вызвать огромные потери для инвесторов.
Преимущества временных баз данных
Столкнувшись с этими вызовами, временные базы данных стали идеальным решением для финансовых торговых платформ и количественных инвестиционных фондов для хранения и обработки данных. Временные базы данных специально разработаны для обработки временных рядов данных, что позволяет эффективно хранить и запрашивать огромные объемы данных. Их преимущество заключается в быстрой обработке большого объема операций записи и запросов, что удовлетворяет потребности в实时数据 на рынке цифровых активов.
Временные базы данных могут эффективно сжимать временные ряды данных, снижая затраты на хранение. Кроме того, они могут эффективно запрашивать исторические данные и поддерживать различные сложные анализы временных рядов. Благодаря этим преимуществам, временные базы данных широко используются традиционными финансовыми учреждениями, обеспечивая надежную основу для безопасной и стабильной работы платформы.
В области применения финансовые учреждения могут использовать методы технического анализа, чтобы прогнозировать тенденции изменения рыночных цен с помощью графиков, анализа данных и других средств, что помогает в принятии торговых решений. Поскольку технический анализ изучает только цены и не обращает внимания на тип активов, он подходит для всех типов торговых рынков. После формирования торгового рынка криптовалюты технический анализ стал важным элементом.
Анализ часто используемых технических индикаторов
Ниже будут представлены 9 распространенных технических индикаторов и описано, как реализовать их через实时计算, а затем объединить их в仪表盘 для торговли цифровыми активами. С помощью этих可视化仪表досок мы можем выявлять рыночные тренды, наблюдать за колебаниями цен и исследовать рыночную структуру, предоставляя более полную информацию для принятия решений.
В этой демонстрации используется база данных временных рядов для выполнения расчетов показателей в реальном времени. Эта база данных представляет собой платформу для анализа в реальном времени на основе высокопроизводительной базы данных временных рядов, обладающую такими характеристиками, как легкость, универсальность и высокая вычислительная производительность. Ее расширяемые визуальные возможности помогают пользователям удобно создавать интерактивные панели управления.
В настоящее время эта база данных предоставляет услуги по расчету данных более чем ста учреждениям в традиционном финансовом секторе. В сфере цифровых активов она также обслуживает несколько учреждений, таких как биржи и маркет-мейкеры.
8 распространенных технических индикаторов
На рынке имеется более 100 различных технических индикаторов. Мы выберем 9 самых популярных технических индикаторов, включая скользящую среднюю, свечные графики, импульсный осциллятор и полосы Боллинджера.
Скользящая средняя цена
Скользящая средняя цена, также известная как линия скользящего среднего, представляет собой кривую, созданную путем вычисления средней цены за определенный период времени, обычно используется для определения точек разворота тренда, уровней поддержки и сопротивления. С помощью встроенных функций можно быстро рассчитать индикатор скользящей средней цены.
Криптографическая диаграмма
Свечи (K线) являются одним из самых важных технических индикаторов, несколько свечных графиков соединяются вместе, формируя линию ценового движения. Мы можем реализовать实时计算 свечей с помощью кода.
Индекс относительной силы
Индекс относительной силы используется для измерения скорости и амплитуды изменения цен, основанный на среднем изменении цен за определенный период времени, когда цены растут и падают. Этот индикатор может выявлять тенденции перекупленности и перепроданности на торговом рынке и является одним из самых популярных осцилляторов.
Скользящая средняя
MACD использует агрегирование и расхождение между краткосрочной и долгосрочной экспоненциальной скользящей средней цен закрытия для оценки времени покупки и продажи. Это индикатор тренда, который хорошо показывает результаты в колеблющихся рынках.
Полосы Боллинджера
Индикатор полосы Боллинджера показывает диапазон и тенденцию цен, рисуя среднюю линию ( скользящей средней ) и две линии стандартного отклонения выше и ниже на графике цен. Он часто используется для анализа волатильности рынка, подтверждения направления тренда и выявления сигналов на покупку и продажу.
Корреляция между торговыми парами
Анализируя корреляцию цен между различными торговыми парами, можно оценить степень взаимосвязи между различными цифровыми активами.
Реальный торговый стол
Информация о торговле в реальном времени, как базовые данные, может помочь оценить текущую торговую ситуацию по торговой паре, такую как настроение покупателей и продавцов, сопоставление сил быков и медведей и т.д.
Реальный объем сделок
Индикатор объемов сделок в реальном времени показывает активность торгового рынка и масштаб资金, что помогает понять рыночные настроения.
Преимущества производительности временных баз данных
Системы временных рядов отлично справляются с обработкой больших объемов данных, сложными расчетами показателей, запросами с множественными таблицами, анализом в реальном времени, оценкой финансовых деривативов, распределенными вычислениями и высококонкурентными вычислениями.
Может выполнять запросы и агрегатные вычисления 2,7 миллиарда строк данных за миллисекунды
Завершение вычисления парной корреляции 200 миллионов записей за секунды
Завершение многопрофильных связей близко к 1 миллиарду записей за субсекунды
Милисекундное вычисление сложных финансовых факторов
Обработка 6,5 миллиардов высокочастотных данных с понижением частоты за 30 секунд
Поддержка эффективного хранения многократных рыночных данных с коэффициентом сжатия до 10:1
Можно в реальном времени рассчитывать K-линии и факторы всего рынка
Завершение оценки 1 миллиона валютных контрактов за секунды
Завершение распределенной линейной регрессии на 1 миллиард данных за секунды
Эти возможности предоставляют пользователям возможность в реальном времени анализировать данные, быстро выявлять закономерности и поддерживать принятие решений, что делает временные базы данных важной частью нового поколения инфраструктуры данных.
Заключение
С получением одобрения регуляторов на ETF, цифровые активы входят в "институциональную эпоху". Временные базы данных, благодаря высокой производительности, могут полностью фиксировать жизненный цикл цифровых активов. Анализируя исторические данные, трейдеры могут получить представление о рыночных трендах, предсказать будущее направление и разработать эффективные торговые стратегии, предоставляя мощную поддержку данным для инвестиций, торговли и управления цифровыми активами.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
上市 цифровой актив ETF Временные базы данных способствуют новым возможностям финансовой торговли
Рынок цифровых активов встречает новые возможности
Гонконгский ETF на цифровые активы недавно официально вышел на рынок, что привнесло новую динамику в рынок цифровых активов и предоставило инвесторам новые варианты для инвестиций. Цифровые активы как новый инвестиционный инструмент быстро развиваются по всему миру.
За последний месяц такие основные цифровые активы, как BTC и ETH, испытали резкие колебания, что может указывать на начало нового бычьего рынка. Это не только привлекло внимание множества инвесторов, но и предъявило более высокие требования к техническим возможностям торговых платформ.
Проблемы, с которыми сталкивается обработка данных
Рынок цифровых валют значительно отличается от традиционного финансового рынка. Круглосуточная непрерывная торговля генерирует более 10 ТБ рыночных данных ежедневно и продолжает расти. Объем данных между различными валютами крайне несбалансирован, ведущие активы занимают подавляющую часть.
Кроме того, глубина данных о рыночных котировках для различных валютных пар значительно различается, от десятков до тысяч уровней. Более того, цены на цифровые активы сильно колеблются, и требования к задержке системы очень высоки. Любая незначительная задержка может привести к неудаче сделки и вызвать огромные потери для инвесторов.
Преимущества временных баз данных
Столкнувшись с этими вызовами, временные базы данных стали идеальным решением для финансовых торговых платформ и количественных инвестиционных фондов для хранения и обработки данных. Временные базы данных специально разработаны для обработки временных рядов данных, что позволяет эффективно хранить и запрашивать огромные объемы данных. Их преимущество заключается в быстрой обработке большого объема операций записи и запросов, что удовлетворяет потребности в实时数据 на рынке цифровых активов.
Временные базы данных могут эффективно сжимать временные ряды данных, снижая затраты на хранение. Кроме того, они могут эффективно запрашивать исторические данные и поддерживать различные сложные анализы временных рядов. Благодаря этим преимуществам, временные базы данных широко используются традиционными финансовыми учреждениями, обеспечивая надежную основу для безопасной и стабильной работы платформы.
В области применения финансовые учреждения могут использовать методы технического анализа, чтобы прогнозировать тенденции изменения рыночных цен с помощью графиков, анализа данных и других средств, что помогает в принятии торговых решений. Поскольку технический анализ изучает только цены и не обращает внимания на тип активов, он подходит для всех типов торговых рынков. После формирования торгового рынка криптовалюты технический анализ стал важным элементом.
Анализ часто используемых технических индикаторов
Ниже будут представлены 9 распространенных технических индикаторов и описано, как реализовать их через实时计算, а затем объединить их в仪表盘 для торговли цифровыми активами. С помощью этих可视化仪表досок мы можем выявлять рыночные тренды, наблюдать за колебаниями цен и исследовать рыночную структуру, предоставляя более полную информацию для принятия решений.
В этой демонстрации используется база данных временных рядов для выполнения расчетов показателей в реальном времени. Эта база данных представляет собой платформу для анализа в реальном времени на основе высокопроизводительной базы данных временных рядов, обладающую такими характеристиками, как легкость, универсальность и высокая вычислительная производительность. Ее расширяемые визуальные возможности помогают пользователям удобно создавать интерактивные панели управления.
В настоящее время эта база данных предоставляет услуги по расчету данных более чем ста учреждениям в традиционном финансовом секторе. В сфере цифровых активов она также обслуживает несколько учреждений, таких как биржи и маркет-мейкеры.
8 распространенных технических индикаторов
На рынке имеется более 100 различных технических индикаторов. Мы выберем 9 самых популярных технических индикаторов, включая скользящую среднюю, свечные графики, импульсный осциллятор и полосы Боллинджера.
Скользящая средняя цена
Скользящая средняя цена, также известная как линия скользящего среднего, представляет собой кривую, созданную путем вычисления средней цены за определенный период времени, обычно используется для определения точек разворота тренда, уровней поддержки и сопротивления. С помощью встроенных функций можно быстро рассчитать индикатор скользящей средней цены.
Криптографическая диаграмма
Свечи (K线) являются одним из самых важных технических индикаторов, несколько свечных графиков соединяются вместе, формируя линию ценового движения. Мы можем реализовать实时计算 свечей с помощью кода.
Индекс относительной силы
Индекс относительной силы используется для измерения скорости и амплитуды изменения цен, основанный на среднем изменении цен за определенный период времени, когда цены растут и падают. Этот индикатор может выявлять тенденции перекупленности и перепроданности на торговом рынке и является одним из самых популярных осцилляторов.
Скользящая средняя
MACD использует агрегирование и расхождение между краткосрочной и долгосрочной экспоненциальной скользящей средней цен закрытия для оценки времени покупки и продажи. Это индикатор тренда, который хорошо показывает результаты в колеблющихся рынках.
Полосы Боллинджера
Индикатор полосы Боллинджера показывает диапазон и тенденцию цен, рисуя среднюю линию ( скользящей средней ) и две линии стандартного отклонения выше и ниже на графике цен. Он часто используется для анализа волатильности рынка, подтверждения направления тренда и выявления сигналов на покупку и продажу.
Корреляция между торговыми парами
Анализируя корреляцию цен между различными торговыми парами, можно оценить степень взаимосвязи между различными цифровыми активами.
Реальный торговый стол
Информация о торговле в реальном времени, как базовые данные, может помочь оценить текущую торговую ситуацию по торговой паре, такую как настроение покупателей и продавцов, сопоставление сил быков и медведей и т.д.
Реальный объем сделок
Индикатор объемов сделок в реальном времени показывает активность торгового рынка и масштаб资金, что помогает понять рыночные настроения.
Преимущества производительности временных баз данных
Системы временных рядов отлично справляются с обработкой больших объемов данных, сложными расчетами показателей, запросами с множественными таблицами, анализом в реальном времени, оценкой финансовых деривативов, распределенными вычислениями и высококонкурентными вычислениями.
Эти возможности предоставляют пользователям возможность в реальном времени анализировать данные, быстро выявлять закономерности и поддерживать принятие решений, что делает временные базы данных важной частью нового поколения инфраструктуры данных.
Заключение
С получением одобрения регуляторов на ETF, цифровые активы входят в "институциональную эпоху". Временные базы данных, благодаря высокой производительности, могут полностью фиксировать жизненный цикл цифровых активов. Анализируя исторические данные, трейдеры могут получить представление о рыночных трендах, предсказать будущее направление и разработать эффективные торговые стратегии, предоставляя мощную поддержку данным для инвестиций, торговли и управления цифровыми активами.