L'ETF d'actif numérique ouvre l'ère institutionnelle, l'application d'analyse des données deviendra la clé de la concurrence institutionnelle
L'ETF d'actif numérique de Hong Kong a été officiellement lancé le 15 avril, injectant une forte dynamique au développement du marché des actifs numériques et offrant aux investisseurs de nouveaux canaux d'investissement. En tant que produit d'investissement, l'actif numérique déferle sur les marchés financiers mondiaux avec une force irrésistible.
Récemment, des actifs numériques majeurs tels que le Bitcoin et l'Ethereum ont connu d'importantes 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 imposé des exigences techniques plus élevées aux plateformes de trading de cryptomonnaies.
Les défis du stockage et du traitement des données
Le marché des échanges de cryptomonnaies est très différent des marchés financiers traditionnels. Les données de marché générées par des transactions continues 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 dépassent 10 To par jour et continuent d'augmenter. La quantité de données entre les différentes monnaies est également extrêmement déséquilibrée, les actifs de tête représentant la grande majorité de la quantité de données.
De plus, la profondeur des données de marché varie énormément selon les différentes devises ; certaines n'ont que quelques niveaux, tandis que d'autres en ont plus de mille. Plus problématique encore, la volatilité des actifs numériques est exceptionnellement rapide, avec des fluctuations de prix considérables, ce qui impose des exigences très élevées en matière de latence pour le système. Le moindre retard peut entraîner un échec de la transaction, causant d'énormes pertes pour les investisseurs.
Solution de base de données temporelle
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 quantitatif. Les bases de données temporelles sont spécialement conçues pour traiter des données de séries temporelles, permettant de stocker et de consulter efficacement d'énormes volumes de données. Leur avantage réside dans leur capacité à traiter rapidement un grand nombre d'écritures de données et de requêtes de consultation, répondant ainsi aux besoins de données en temps réel du marché des transactions de cryptomonnaies.
Les bases de données temporelles peuvent compresser efficacement les données de séries temporelles et réduire les coûts de stockage. De plus, elles permettent d'interroger efficacement 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 des institutions financières traditionnelles telles que les courtiers, les banques et les sociétés de fonds, fournissant une base solide pour le fonctionnement sûr et stable des plateformes.
Dans le domaine des cas d'application, les institutions financières peuvent utiliser des méthodes d'analyse technique pour prédire les tendances des variations de prix du marché grâce à des graphiques, des analyses de données, etc., 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, cette méthode est applicable à divers marchés de trading. Après la formation du marché de trading des cryptomonnaies, l'analyse technique est devenue un élément important du trading de cryptomonnaies.
Analyse des indicateurs techniques courants
Il existe plus de 100 indicateurs techniques sur le marché. Cet article présente quelques-uns des indicateurs techniques les plus couramment utilisés, y compris la moyenne mobile, les bougies japonaises, le RSI, le MACD et les bandes de Bollinger.
prix moyen mobile
La moyenne mobile, également appelée ligne de moyenne mobile, est une courbe générée en calculant le prix moyen sur une période donnée, généralement utilisée pour identifier les points de retournement de tendance, les niveaux de support et de résistance.
graphique en chandeliers
Les chandeliers sont l'un des indicateurs techniques les plus importants. Plusieurs graphiques de chandeliers connectés forment une ligne de tendance des prix. Le graphique en chandeliers peut refléter de manière intuitive les prix d'ouverture, de clôture, les prix les plus élevés et les plus bas sur une période donnée.
indice de force relative ( RSI )
L'RSI est un indicateur technique utilisé pour mesurer la vitesse et l'amplitude des variations de prix, dont le calcul est basé sur la variation moyenne des prix à la hausse et à la baisse sur une période donnée. Cet indicateur identifie bien les tendances de surachat et de survente sur le marché des transactions, et est l'un des indicateurs de oscillation les plus populaires.
indicateur MACD
Le MACD est un indicateur technique qui utilise l'agrégation et la séparation entre la moyenne mobile exponentielle à court terme et la moyenne mobile exponentielle à long terme des prix de clôture pour évaluer les opportunités d'achat et de vente. C'est un indicateur de tendance qui a un bon effet d'application sur les marchés en consolidation.
bandes de Bollinger
Les bandes de Bollinger montrent la plage et la tendance des fluctuations de prix en traçant la moyenne mobile de la ligne médiane ( ainsi que deux lignes d'écart-type, l'une en haut et l'autre en bas, sur le graphique des prix. Elles sont couramment utilisées pour analyser la volatilité du marché, confirmer la direction de la tendance et identifier les signaux d'achat et de vente.
![ETF d'actif numérique approuvé à Hong Kong, l'analyse et l'application des bases de données ouvriront rapidement l'écart de concurrence entre les institutions])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-03d9d4dc10009d739f865559212d04cb.webp(
) analyse de la corrélation des paires de trading
L'analyse de la corrélation des prix entre différents paires de trading peut aider les investisseurs à comprendre les tendances globales du marché et les relations de liaison entre les actifs.
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) informations de trading en temps réel
Les informations de trading 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, ainsi que la comparaison de la force des positions longues et courtes.
![ETF d'actif numérique approuvé à Hong Kong, ouvrant l'ère institutionnelle, l'analyse et l'application des bases de données vont rapidement creuser l'écart de compétition entre les institutions]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-af8ad25cd53468e3a6f0ddc46a33de6a.webp(
) analyse du volume des transactions en temps réel
L'indicateur du volume des transactions en temps réel peut indiquer l'activité du marché de la négociation ainsi que l'échelle des fonds, aidant à comprendre le sentiment du marché. En analysant le volume des transactions dans les directions d'achat et de vente, on peut mieux saisir les tendances du marché.
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Applications pratiques des bases de données temporelles
Les bases de données temporelles montrent de fortes capacités dans le traitement de données massives, le calcul d'indicateurs complexes, les requêtes d'association de plusieurs tables et l'analyse de données en temps réel.
Peut effectuer des requêtes et des calculs d'agrégation sur des milliards de lignes de données en millisecondes.
Analyse de la corrélation de milliards de données en quelques secondes
Achèvement de l'association de multiples tables de données de niveau dix millions en une sous-seconde
Réalisation de calculs de facteurs financiers complexes en millisecondes
Traitement de réduction de fréquence de milliards de données haute fréquence en quelques minutes
Prise en charge efficace du stockage et de la compression de plusieurs niveaux de données de marché
Synthèse des chandeliers K en temps réel et calcul des facteurs
Réaliser rapidement l'évaluation de produits dérivés financiers à grande échelle
Exécution efficace d'analyses de régression distribuées et d'autres calculs complexes
Ces capacités permettent aux utilisateurs d'avoir des aperçus en temps réel des données, de découvrir rapidement des modèles et d'assister à la prise de décision. Les bases de données temporelles sont devenues une composante essentielle de la nouvelle génération d'infrastructures de données, et elles vont certainement orienter le développement futur des technologies d'analyse de données.
Conclusion
Avec l'approbation des régulateurs pour les ETF, il est devenu inévitable que les actifs numériques entrent dans l'"ère institutionnelle". Les bases de données temporelles, grâce à leur haut débit, leurs requêtes efficaces et leur bonne évolutivité, peuvent enregistrer intégralement chaque transaction, événement et décision, construisant ainsi les données sur le cycle de vie complet des actifs numériques.
Grâce à une analyse approfondie des données historiques, les traders peuvent mieux comprendre les tendances du marché, prévoir les directions futures et développer des stratégies de trading les plus opportunes. Les bases de données temporelles fournissent un soutien puissant en matière de données pour l'investissement, le trading et la gestion des actifs numériques, devenant ainsi un outil clé pour les institutions afin d'obtenir un avantage concurrentiel sur ce marché émergent.
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FancyResearchLab
· 08-14 23:05
Encore un piège intelligent pour élever des pigeons.
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FreeRider
· 08-14 17:40
bull run est lancé, en avant !
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OldLeekMaster
· 08-14 17:40
Blockchain vieux pigeon une pièce quatre ans de départ deux ans d'expertise apprendre à rester calme dans les hauts et les bas.
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SelfMadeRuggee
· 08-14 17:36
Le bull run est là, c'est incroyable, non ?
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GateUser-9ad11037
· 08-14 17:32
Le grand bull run arrive.
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SleepyArbCat
· 08-14 17:29
Hmm Alerte de dumping de baleine Je surveille le marché même en étant fatigué.
L'ETF d'actif numérique ouvre l'ère institutionnelle, les bases de données temporelles deviennent la clé du succès des plateformes de trading.
L'ETF d'actif numérique ouvre l'ère institutionnelle, l'application d'analyse des données deviendra la clé de la concurrence institutionnelle
L'ETF d'actif numérique de Hong Kong a été officiellement lancé le 15 avril, injectant une forte dynamique au développement du marché des actifs numériques et offrant aux investisseurs de nouveaux canaux d'investissement. En tant que produit d'investissement, l'actif numérique déferle sur les marchés financiers mondiaux avec une force irrésistible.
Récemment, des actifs numériques majeurs tels que le Bitcoin et l'Ethereum ont connu d'importantes 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 imposé des exigences techniques plus élevées aux plateformes de trading de cryptomonnaies.
Les défis du stockage et du traitement des données
Le marché des échanges de cryptomonnaies est très différent des marchés financiers traditionnels. Les données de marché générées par des transactions continues 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 dépassent 10 To par jour et continuent d'augmenter. La quantité de données entre les différentes monnaies est également extrêmement déséquilibrée, les actifs de tête représentant la grande majorité de la quantité de données.
De plus, la profondeur des données de marché varie énormément selon les différentes devises ; certaines n'ont que quelques niveaux, tandis que d'autres en ont plus de mille. Plus problématique encore, la volatilité des actifs numériques est exceptionnellement rapide, avec des fluctuations de prix considérables, ce qui impose des exigences très élevées en matière de latence pour le système. Le moindre retard peut entraîner un échec de la transaction, causant d'énormes pertes pour les investisseurs.
Solution de base de données temporelle
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 quantitatif. Les bases de données temporelles sont spécialement conçues pour traiter des données de séries temporelles, permettant de stocker et de consulter efficacement d'énormes volumes de données. Leur avantage réside dans leur capacité à traiter rapidement un grand nombre d'écritures de données et de requêtes de consultation, répondant ainsi aux besoins de données en temps réel du marché des transactions de cryptomonnaies.
Les bases de données temporelles peuvent compresser efficacement les données de séries temporelles et réduire les coûts de stockage. De plus, elles permettent d'interroger efficacement 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 des institutions financières traditionnelles telles que les courtiers, les banques et les sociétés de fonds, fournissant une base solide pour le fonctionnement sûr et stable des plateformes.
Dans le domaine des cas d'application, les institutions financières peuvent utiliser des méthodes d'analyse technique pour prédire les tendances des variations de prix du marché grâce à des graphiques, des analyses de données, etc., 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, cette méthode est applicable à divers marchés de trading. Après la formation du marché de trading des cryptomonnaies, l'analyse technique est devenue un élément important du trading de cryptomonnaies.
Analyse des indicateurs techniques courants
Il existe plus de 100 indicateurs techniques sur le marché. Cet article présente quelques-uns des indicateurs techniques les plus couramment utilisés, y compris la moyenne mobile, les bougies japonaises, le RSI, le MACD et les bandes de Bollinger.
prix moyen mobile
La moyenne mobile, également appelée ligne de moyenne mobile, est une courbe générée en calculant le prix moyen sur une période donnée, généralement utilisée pour identifier les points de retournement de tendance, les niveaux de support et de résistance.
graphique en chandeliers
Les chandeliers sont l'un des indicateurs techniques les plus importants. Plusieurs graphiques de chandeliers connectés forment une ligne de tendance des prix. Le graphique en chandeliers peut refléter de manière intuitive les prix d'ouverture, de clôture, les prix les plus élevés et les plus bas sur une période donnée.
indice de force relative ( RSI )
L'RSI est un indicateur technique utilisé pour mesurer la vitesse et l'amplitude des variations de prix, dont le calcul est basé sur la variation moyenne des prix à la hausse et à la baisse sur une période donnée. Cet indicateur identifie bien les tendances de surachat et de survente sur le marché des transactions, et est l'un des indicateurs de oscillation les plus populaires.
indicateur MACD
Le MACD est un indicateur technique qui utilise l'agrégation et la séparation entre la moyenne mobile exponentielle à court terme et la moyenne mobile exponentielle à long terme des prix de clôture pour évaluer les opportunités d'achat et de vente. C'est un indicateur de tendance qui a un bon effet d'application sur les marchés en consolidation.
bandes de Bollinger
Les bandes de Bollinger montrent la plage et la tendance des fluctuations de prix en traçant la moyenne mobile de la ligne médiane ( ainsi que deux lignes d'écart-type, l'une en haut et l'autre en bas, sur le graphique des prix. Elles sont couramment utilisées pour analyser la volatilité du marché, confirmer la direction de la tendance et identifier les signaux d'achat et de vente.
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) analyse de la corrélation des paires de trading
L'analyse de la corrélation des prix entre différents paires de trading peut aider les investisseurs à comprendre les tendances globales du marché et les relations de liaison entre les actifs.
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) informations de trading en temps réel
Les informations de trading 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, ainsi que la comparaison de la force des positions longues et courtes.
![ETF d'actif numérique approuvé à Hong Kong, ouvrant l'ère institutionnelle, l'analyse et l'application des bases de données vont rapidement creuser l'écart de compétition entre les institutions]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-af8ad25cd53468e3a6f0ddc46a33de6a.webp(
) analyse du volume des transactions en temps réel
L'indicateur du volume des transactions en temps réel peut indiquer l'activité du marché de la négociation ainsi que l'échelle des fonds, aidant à comprendre le sentiment du marché. En analysant le volume des transactions dans les directions d'achat et de vente, on peut mieux saisir les tendances du marché.
![ETF d'actif numérique approuvé à Hong Kong, l'analyse et l'application des bases de données ouvriront rapidement un écart de concurrence entre les institutions]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cd18c737e45944b22923c6cc8b13a265.webp(
Applications pratiques des bases de données temporelles
Les bases de données temporelles montrent de fortes capacités dans le traitement de données massives, le calcul d'indicateurs complexes, les requêtes d'association de plusieurs tables et l'analyse de données en temps réel.
Ces capacités permettent aux utilisateurs d'avoir des aperçus en temps réel des données, de découvrir rapidement des modèles et d'assister à la prise de décision. Les bases de données temporelles sont devenues une composante essentielle de la nouvelle génération d'infrastructures de données, et elles vont certainement orienter le développement futur des technologies d'analyse de données.
Conclusion
Avec l'approbation des régulateurs pour les ETF, il est devenu inévitable que les actifs numériques entrent dans l'"ère institutionnelle". Les bases de données temporelles, grâce à leur haut débit, leurs requêtes efficaces et leur bonne évolutivité, peuvent enregistrer intégralement chaque transaction, événement et décision, construisant ainsi les données sur le cycle de vie complet des actifs numériques.
Grâce à une analyse approfondie des données historiques, les traders peuvent mieux comprendre les tendances du marché, prévoir les directions futures et développer des stratégies de trading les plus opportunes. Les bases de données temporelles fournissent un soutien puissant en matière de données pour l'investissement, le trading et la gestion des actifs numériques, devenant ainsi un outil clé pour les institutions afin d'obtenir un avantage concurrentiel sur ce marché émergent.