デジタル資産ETFが機関時代を開く。データ分析アプリケーションが機関の競争の鍵となる。

香港デジタル資産ETFは4月15日に正式に上場し、デジタル資産市場の発展に強力な推進力を注入し、投資家に新しい投資チャネルを提供しました。投資商品として、デジタル資産は止められない勢いで世界の金融市場を席巻しています。

最近、主流のデジタル資産であるビットコインやイーサリアムは大きな変動を経験し、暗号通貨の新たなブルマーケットの開始を告げています。これは多くの投資家の関心を引くだけでなく、デジタル通貨取引プラットフォームに対しても技術的な要求を高めています。

! 香港でのデジタル資産ETFの承認は、機関の時代を開き、データベースの分析と適用により、機関間の競争ギャップが急速に拡大します

データの保存と処理が直面する課題

デジタル通貨取引市場は従来の金融市場とは大きく異なります。7*24時間の継続的な取引により、毎日生成される市場データの総量は10TBを超え、さらに増加し続けています。異なる通貨間のデータ量も極端に不均衡で、主要な資産が大部分のデータ量を占めています。

さらに、異なる通貨の注文板の市場データの深さには大きな差があり、数十のレベルしかないものもあれば、千以上のレベルを超えるものもあります。さらに厄介なのは、暗号通貨の市場は異常に急速に変動し、価格の上昇と下降の幅が非常に大きいため、システムの遅延に対して非常に高い要求が求められます。わずかな遅延でも取引の失敗を引き起こし、投資家に大きな損失をもたらす可能性があります。

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時系列データベースソリューション

これらの課題に直面して、時系列データベースは金融取引プラットフォームや量的投資ファンドによるデータの保存と処理の理想的な解決策となりました。時系列データベースは、時間系列データを処理するように設計されており、大量のデータを効率的に保存および照会できます。その利点は、大量のデータの書き込みと照会要求を迅速に処理できることにあり、デジタル資産取引市場のリアルタイムデータのニーズを満たしています。

時系列データベースは時間系列データを効果的に圧縮し、ストレージコストを削減します。また、歴史データを効率的にクエリし、さまざまな複雑な時間系列分析をサポートできます。これらの利点のおかげで、時系列データベースは証券会社、銀行、ファンド会社などの伝統的な金融機関によって広く使用されており、プラットフォームの安全で安定した運用に強固な基盤を提供しています。

アプリケーションシーンにおいて、金融機関は技術分析手法を使用し、チャートやデータ分析などの手段を通じて市場価格の変動トレンドを予測し、チームの取引決定を支援することができます。技術分析は価格のみを研究し、資産の種類には関心を持たないため、この手法はさまざまな取引市場に適用できます。暗号通貨が取引市場を形成した後、技術分析は暗号通貨取引における重要な要素となりました。

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よく使われるテクニカル指標分析

市場には100種類以上のテクニカル指標があります。本記事では、移動平均価格、K線、RSI、MACD、ボリンジャーバンドなど、最も一般的なテクニカル指標をいくつか紹介します。

移動平均価格

スライディング平均価格は移動平均線とも呼ばれ、特定の期間内の平均価格を計算して生成される曲線であり、通常はトレンドの転換点、サポートレベル、抵抗レベルを特定するために使用されます。

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###ローソク足チャート

K線は最も重要なテクニカル指標の一つであり、多くのK線チャートがつながることで価格動向線が形成されます。K線チャートは、一定期間内の始値、終値、高値、安値を直感的に反映することができます。

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###相対力指数(RSI)

RSIは価格変動の速度と幅を測るためのテクニカル指標であり、その計算は一定期間内の価格上昇と下降の平均変化に基づいています。この指標は取引市場の過剰買いと過剰売りのトレンドをうまく識別できるため、最も人気のあるオシレーターの一つです。

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MACDインジケーター

MACDは、終値の短期指数移動平均線と長期指数移動平均線の間の集合と分離の状況を利用して、買い、売りのタイミングを判断する技術指標であり、トレンド系指標の一種で、レンジ相場に対して非常に良い適用効果を持っています。

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ボリンジャーバンド

ボリンジャーバンドは、価格チャート上に中間線(の移動平均線)と上下2本の標準偏差線を描画することで、価格の変動範囲とトレンドを表示します。これは、市場の変動性を分析し、トレンドの方向を確認し、売買シグナルを特定するのに一般的に使用されます。

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###取引ペア相関分析

異なる取引ペア間の価格相関を分析することで、投資家は市場全体のトレンドと資産間の連動関係を理解するのに役立ちます。

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リアルタイム取引情報

リアルタイムの取引情報は最も基本的なデータとして、現在の取引ペアにおける実際の取引状況、例えば売買双方の感情や、買いと売りの力の比較などを判断するのに役立ちます。

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リアルタイム取引高分析

リアルタイム取引額指標は、取引市場の活発さや資金規模を示し、市場の感情を理解するのに役立ちます。売買方向の取引額を分析することで、市場の動向をよりよく把握できます。

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時系列データベースの実戦応用

時系列データベースは、大量データ処理、複雑な指標計算、複数テーブルの関連クエリ、リアルタイムデータ分析などの面で強力な能力を示しています。

• ミリ秒単位で数十億行のデータのクエリと集計計算を完了できます
• 秒単位で数億のデータの関連性分析を完了する
• ア秒単位で千万単位のデータの多テーブル関連を完了
• ミリ秒単位で複雑な金融ファクター計算を実現
• 分秒単位で数十億の高頻度データのダウンサンプリング処理を完了
• 効率的に複数の市場データの保存と圧縮をサポート
• リアルタイムでK線合成とファクター計算を行う
• 大規模な金融デリバティブの評価を迅速に完了する
• 分散回帰分析などの複雑な計算を効率的に実行

これらの能力は、ユーザーにリアルタイムでデータを洞察し、迅速に規則を発見し、意思決定を支援する能力を提供します。時系列データベースは、新しい世代のデータ基盤の重要な構成要素となり、データ分析技術の未来の発展を導くことになるでしょう。

まとめ

ETFが規制当局の承認を受けるにつれて、デジタル資産は「機関時代」に突入することが必然となりました。時系列データベースはその高スループット、高効率なクエリ、優れたスケーラビリティを活かして、すべての取引、イベント、意思決定を完全に記録し、デジタル資産の全ライフサイクルデータを構築します。

歴史データの深い分析を通じて、トレーダーは市場のトレンドをより良く洞察し、将来の動向を予測し、最もタイムリーな取引戦略を開発できます。時系列データベースはデジタル資産の投資、取引、管理に強力なデータサポートを提供し、この新興市場で競争優位を獲得するための機関の重要なツールとなるでしょう。