El ETF de activo digital abre la era institucional, y la base de datos de series temporales se convierte en la clave del éxito de la plataforma de trading.
El ETF de activos digitales inicia la era institucional, y las aplicaciones de análisis de datos se convertirán en la clave de la competencia institucional.
El ETF de activo digital de Hong Kong se lanzó oficialmente el 15 de abril, inyectando un fuerte impulso al desarrollo del mercado de activo digital y proporcionando a los inversores nuevos canales de inversión. Como producto de inversión, el activo digital está arrasando en los mercados financieros globales con una fuerza imparable.
Recientemente, activos digitales de primera línea como Bitcoin y Ethereum han experimentado grandes fluctuaciones, anunciando el inicio de una nueva ronda de mercado alcista en las criptomonedas. Esto no solo ha atraído la atención de muchos inversores, sino que también ha planteado mayores exigencias tecnológicas a las plataformas de intercambio de criptomonedas.
Desafíos en el almacenamiento y procesamiento de datos
El mercado de intercambio de criptomonedas es muy diferente del mercado financiero tradicional. El volumen total de datos de mercado generado por el comercio ininterrumpido 7*24 horas al día supera los 10 TB y sigue creciendo. La cantidad de datos entre diferentes criptomonedas también es extremadamente desequilibrada, con los activos principales ocupando la mayor parte del volumen de datos.
Además, la profundidad de los datos del mercado de diferentes monedas varía enormemente; algunos tienen solo unas pocas decenas de niveles, mientras que otros superan los mil niveles. Lo más complicado es que la volatilidad de los precios de los activos digitales es excepcionalmente rápida, con grandes fluctuaciones en los precios, lo que plantea altas exigencias sobre la latencia del sistema. Cualquier retraso mínimo puede resultar en el fracaso de la transacción, causando grandes pérdidas a los inversores.
Solución de base 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 trading financiero y fondos de inversión cuantitativa. 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 activos digitales.
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 han sido ampliamente utilizadas por instituciones financieras tradicionales como corredores, bancos y compañías de fondos, 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 para predecir las tendencias de cambio de precios del mercado mediante gráficos, análisis de datos y otros medios, ayudando 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, este método es aplicable a diversos mercados de trading. Después de la formación del mercado de trading de criptomonedas, el análisis técnico se ha convertido en un elemento importante en el trading de criptomonedas.
Análisis de indicadores técnicos comunes
Hay más de 100 indicadores técnicos en el mercado. Este artículo selecciona e introduce algunos de los indicadores técnicos más comunes, incluidos el precio promedio móvil, las velas japonesas, RSI, MACD y las bandas de Bollinger.
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.
gráfico de velas
Las velas japonesas son uno de los indicadores técnicos más importantes, y varias velas conectadas entre sí forman la línea de tendencia de precios. El gráfico de velas japonesas puede reflejar de manera intuitiva el precio de apertura, el precio de cierre, el precio más alto y el precio más bajo durante un período de tiempo.
índice de fuerza relativa ( RSI )
RSI es un indicador técnico utilizado para medir la velocidad y la magnitud de los cambios de precios, cuyo cálculo se basa en el cambio promedio de los precios en un período de tiempo determinado. Este indicador puede identificar bien las tendencias de sobrecompra y sobreventa en el mercado de trading, y es uno de los indicadores oscilantes más populares.
indicador 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 de los precios de cierre, para evaluar el momento de compra y venta. Es un indicador de tendencia que tiene un buen efecto de aplicación en mercados volátiles.
Bandas de Bollinger
Las bandas de Bollinger muestran el rango de fluctuación y la tendencia del precio al trazar la línea media móvil ( y 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.
análisis de correlación de pares de negociación
Analizar la correlación de precios entre diferentes pares de negociación puede ayudar a los inversores a entender la tendencia general del mercado y la relación de interconexión entre los activos.
información de trading en tiempo real
La información de negociación en tiempo real, como el dato más básico, puede ayudar a juzgar la situación real de negociación en el par de negociación actual, como las emociones de los compradores y vendedores, la comparación de fuerzas entre largos y cortos, etc.
análisis del volumen de transacciones en tiempo real
El indicador de volumen de transacciones en tiempo real puede indicar la actividad del mercado de trading y el tamaño del capital, ayudando a comprender el sentimiento del mercado. Al analizar el volumen de transacciones en las direcciones de compra y venta, se puede captar mejor la dirección del mercado.
Aplicaciones prácticas de bases de datos de series de tiempo
Las bases de datos de series temporales muestran una gran capacidad en el procesamiento de grandes volúmenes de datos, el cálculo de indicadores complejos, las consultas de múltiples tablas y el análisis de datos en tiempo real.
Puede realizar consultas y cálculos de agregación de miles de millones de líneas de datos en milisegundos.
Análisis de correlación de cientos de millones de datos completado en segundos
Completar la asociación de múltiples tablas de decenas de millones de datos en subsegundos.
Implementación de cálculos de factores financieros complejos a nivel de milisegundos
Procesamiento de reducción de frecuencia de miles de millones de datos de alta frecuencia en minutos.
Soporte eficiente para el almacenamiento y compresión de datos de mercado en múltiples niveles.
Realizar la síntesis de K-line y el cálculo de factores en tiempo real
Completar rápidamente la valoración de derivados financieros a gran escala
Ejecución eficiente de análisis de regresión distribuida y otros cálculos complejos
Estas capacidades otorgan a los usuarios la habilidad de obtener información en tiempo real, descubrir patrones rápidamente y asistir en la toma de decisiones. Las bases de datos de series temporales se han convertido en una parte importante de la nueva generación de infraestructuras de datos, y sin duda guiarán el futuro desarrollo de la tecnología de análisis de datos.
Conclusión
Con la aprobación de los reguladores para el ETF, la entrada de activo digital en la "era institucional" se ha vuelto inevitable. Las bases de datos de series temporales, gracias a su alta capacidad de procesamiento, consultas eficientes y buena escalabilidad, pueden registrar completamente cada transacción, evento y decisión, construyendo así los datos del ciclo de vida completo del activo digital.
A través de un análisis profundo de los datos históricos, los traders pueden obtener mejores perspectivas sobre las tendencias del mercado, predecir direcciones futuras y desarrollar las estrategias de trading más oportunas. Las bases de datos de series temporales proporcionan un sólido soporte de datos para la inversión, el trading y la gestión de activos digitales, y se convertirán en una herramienta clave para que las instituciones obtengan una ventaja competitiva en este mercado emergente.
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FancyResearchLab
· 08-14 23:05
Otra trampa inteligente para cultivar tontos ha llegado.
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FreeRider
· 08-14 17:40
¡El bull run ha comenzado, a atacar!
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OldLeekMaster
· 08-14 17:40
Cadena de bloques viejo tonto una pieza Cuatro años de inicio dos años de dominio Aprendiendo a estar tranquilo en medio de altibajos
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SelfMadeRuggee
· 08-14 17:36
¿Ha llegado el bull run? ¿Qué tal si entiendes?
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GateUser-9ad11037
· 08-14 17:32
El gran bull run está por llegar
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SleepyArbCat
· 08-14 17:29
Uh, alerta de dumping de ballena, vigilando el mercado hasta quedarme dormido en el trabajo.
El ETF de activo digital abre la era institucional, y la base de datos de series temporales se convierte en la clave del éxito de la plataforma de trading.
El ETF de activos digitales inicia la era institucional, y las aplicaciones de análisis de datos se convertirán en la clave de la competencia institucional.
El ETF de activo digital de Hong Kong se lanzó oficialmente el 15 de abril, inyectando un fuerte impulso al desarrollo del mercado de activo digital y proporcionando a los inversores nuevos canales de inversión. Como producto de inversión, el activo digital está arrasando en los mercados financieros globales con una fuerza imparable.
Recientemente, activos digitales de primera línea como Bitcoin y Ethereum han experimentado grandes fluctuaciones, anunciando el inicio de una nueva ronda de mercado alcista en las criptomonedas. Esto no solo ha atraído la atención de muchos inversores, sino que también ha planteado mayores exigencias tecnológicas a las plataformas de intercambio de criptomonedas.
Desafíos en el almacenamiento y procesamiento de datos
El mercado de intercambio de criptomonedas es muy diferente del mercado financiero tradicional. El volumen total de datos de mercado generado por el comercio ininterrumpido 7*24 horas al día supera los 10 TB y sigue creciendo. La cantidad de datos entre diferentes criptomonedas también es extremadamente desequilibrada, con los activos principales ocupando la mayor parte del volumen de datos.
Además, la profundidad de los datos del mercado de diferentes monedas varía enormemente; algunos tienen solo unas pocas decenas de niveles, mientras que otros superan los mil niveles. Lo más complicado es que la volatilidad de los precios de los activos digitales es excepcionalmente rápida, con grandes fluctuaciones en los precios, lo que plantea altas exigencias sobre la latencia del sistema. Cualquier retraso mínimo puede resultar en el fracaso de la transacción, causando grandes pérdidas a los inversores.
Solución de base 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 trading financiero y fondos de inversión cuantitativa. 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 activos digitales.
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 han sido ampliamente utilizadas por instituciones financieras tradicionales como corredores, bancos y compañías de fondos, 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 para predecir las tendencias de cambio de precios del mercado mediante gráficos, análisis de datos y otros medios, ayudando 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, este método es aplicable a diversos mercados de trading. Después de la formación del mercado de trading de criptomonedas, el análisis técnico se ha convertido en un elemento importante en el trading de criptomonedas.
Análisis de indicadores técnicos comunes
Hay más de 100 indicadores técnicos en el mercado. Este artículo selecciona e introduce algunos de los indicadores técnicos más comunes, incluidos el precio promedio móvil, las velas japonesas, RSI, MACD y las bandas de Bollinger.
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.
gráfico de velas
Las velas japonesas son uno de los indicadores técnicos más importantes, y varias velas conectadas entre sí forman la línea de tendencia de precios. El gráfico de velas japonesas puede reflejar de manera intuitiva el precio de apertura, el precio de cierre, el precio más alto y el precio más bajo durante un período de tiempo.
índice de fuerza relativa ( RSI )
RSI es un indicador técnico utilizado para medir la velocidad y la magnitud de los cambios de precios, cuyo cálculo se basa en el cambio promedio de los precios en un período de tiempo determinado. Este indicador puede identificar bien las tendencias de sobrecompra y sobreventa en el mercado de trading, y es uno de los indicadores oscilantes más populares.
indicador 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 de los precios de cierre, para evaluar el momento de compra y venta. Es un indicador de tendencia que tiene un buen efecto de aplicación en mercados volátiles.
Bandas de Bollinger
Las bandas de Bollinger muestran el rango de fluctuación y la tendencia del precio al trazar la línea media móvil ( y 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.
análisis de correlación de pares de negociación
Analizar la correlación de precios entre diferentes pares de negociación puede ayudar a los inversores a entender la tendencia general del mercado y la relación de interconexión entre los activos.
información de trading en tiempo real
La información de negociación en tiempo real, como el dato más básico, puede ayudar a juzgar la situación real de negociación en el par de negociación actual, como las emociones de los compradores y vendedores, la comparación de fuerzas entre largos y cortos, etc.
análisis del volumen de transacciones en tiempo real
El indicador de volumen de transacciones en tiempo real puede indicar la actividad del mercado de trading y el tamaño del capital, ayudando a comprender el sentimiento del mercado. Al analizar el volumen de transacciones en las direcciones de compra y venta, se puede captar mejor la dirección del mercado.
Aplicaciones prácticas de bases de datos de series de tiempo
Las bases de datos de series temporales muestran una gran capacidad en el procesamiento de grandes volúmenes de datos, el cálculo de indicadores complejos, las consultas de múltiples tablas y el análisis de datos en tiempo real.
Estas capacidades otorgan a los usuarios la habilidad de obtener información en tiempo real, descubrir patrones rápidamente y asistir en la toma de decisiones. Las bases de datos de series temporales se han convertido en una parte importante de la nueva generación de infraestructuras de datos, y sin duda guiarán el futuro desarrollo de la tecnología de análisis de datos.
Conclusión
Con la aprobación de los reguladores para el ETF, la entrada de activo digital en la "era institucional" se ha vuelto inevitable. Las bases de datos de series temporales, gracias a su alta capacidad de procesamiento, consultas eficientes y buena escalabilidad, pueden registrar completamente cada transacción, evento y decisión, construyendo así los datos del ciclo de vida completo del activo digital.
A través de un análisis profundo de los datos históricos, los traders pueden obtener mejores perspectivas sobre las tendencias del mercado, predecir direcciones futuras y desarrollar las estrategias de trading más oportunas. Las bases de datos de series temporales proporcionan un sólido soporte de datos para la inversión, el trading y la gestión de activos digitales, y se convertirán en una herramienta clave para que las instituciones obtengan una ventaja competitiva en este mercado emergente.