Цифровой актив ETF открывает эпоху институциональных инвестиций, а приложения для анализа данных станут ключевым фактором конкурентоспособности среди учреждений
Гонконгский цифровой актив ETF официально вышел на рынок 15 апреля, что дало сильный импульс развитию рынка цифровых активов и предоставило инвесторам новые инвестиционные возможности. В качестве инвестиционного продукта цифровые активы стремительно завоевывают мировой финансовый рынок.
В последнее время основные цифровые активы, такие как Биткойн и Эфириум, пережили значительные колебания, что ознаменовало начало нового бычьего рынка криптовалют. Это не только привлекло внимание множества инвесторов, но и повысило требования к технологиям платформ для торговли цифровыми валютами.
Проблемы, с которыми сталкиваются хранение и обработка данных
Рынок торговли цифровыми валютами значительно отличается от традиционного финансового рынка. Объем данных, генерируемых в ходе непрерывных торгов 24/7, превышает 10 ТБ в день и продолжает расти. Объем данных между различными криптовалютами также крайне несбалансирован, и основные активы занимают подавляющую часть объема данных.
Кроме того, глубина рыночных данных по различным валютам значительно различается: у одних всего несколько уровней, а у других их более тысячи. Более того, колебания цен на цифровые активы происходят аномально быстро, и диапазон ценовых изменений огромен, что предъявляет высокие требования к задержкам в системе. Любая небольшая задержка может привести к сбою в сделке и нанести огромный ущерб инвесторам.
Решение для временных рядов баз данных
Столкнувшись с этими вызовами, временные базы данных стали идеальным решением для платформ финансовой торговли и количественных инвестиционных фондов для хранения и обработки данных. Временные базы данных специально разработаны для обработки временных рядов данных и могут эффективно хранить и запрашивать огромные объемы данных. Их преимущество заключается в способности быстро обрабатывать большое количество запросов на запись и запросы, удовлетворяя требованиям реальных данных на рынке цифровых валют.
Системы временных рядов могут эффективно сжимать данные временных рядов, снижая затраты на хранение. Кроме того, они могут эффективно запрашивать исторические данные и поддерживать различные сложные анализы временных рядов. Благодаря этим преимуществам системы временных рядов широко используются традиционными финансовыми учреждениями, такими как брокеры, банки, инвестиционные компании и т. д., обеспечивая надежную основу для безопасной и стабильной работы платформы.
В области применения финансовые учреждения могут использовать методы технического анализа для прогнозирования тенденций изменения рыночных цен с помощью графиков, анализа данных и других средств, что помогает командам принимать торговые решения. Поскольку технический анализ изучает только цены и не обращает внимания на типы активов, этот метод подходит для различных торговых рынков. После формирования торгового рынка криптовалют технический анализ стал важным элементом торговли криптовалютами.
Анализ часто используемых технических индикаторов
На рынке существует более 100 различных технических индикаторов. В этой статье представлены некоторые из наиболее часто используемых технических индикаторов, включая скользящую среднюю цену, свечные графики, RSI, MACD и полосы Боллинджера.
скользящая средняя цена
Скользящая средняя цена, также известная как линия скользящего среднего, представляет собой кривую, получаемую путем вычисления средней цены за определенный период времени. Обычно используется для определения точек разворота тренда, уровней поддержки и сопротивления.
свечной график
Свечи являются одним из самых важных технических индикаторов, несколько свечных графиков соединяются вместе, формируя линию ценового тренда. Свечной график может наглядно отразить открытие, закрытие, максимальные и минимальные цены за определенный период времени.
Индекс относительной силы ( RSI )
RSI является техническим индикатором, используемым для измерения скорости и амплитуды изменений цен, его расчет основан на среднем изменении цен за определенный период времени, когда цена растет и падает. Этот индикатор хорошо идентифицирует тенденции перекупленности и перепроданности на торговом рынке и является одним из самых популярных осцилляторов.
индикатор MACD
MACD — это технический индикатор, который использует конвергенцию и дивергенцию между краткосрочной и долгосрочной экспоненциальной скользящей средней цены закрытия для оценки моментов покупки и продажи. Это индикатор трендов, который хорошо применяется в условиях бокового рынка.
Полосы Боллинджера
Полосы Боллинджера отображают диапазон колебаний и тенденций цен, рисуя среднюю линию ( скользящей средней ) и две стандартные отклонения сверху и снизу на графике цен. Они часто используются для анализа волатильности рынка, подтверждения направления тренда и выявления сигналов на покупку и продажу.
Анализ корреляции торговых пар
Анализ ценовой корреляции между различными торговыми парами может помочь инвесторам понять общие тенденции на рынке и взаимосвязь между активами.
информация о торговле в реальном времени
Актуальная информация о сделках является базовыми данными, которые могут помочь в оценке текущей ситуации с торгами по торговой паре, такие как эмоции сторон покупки и продажи, а также соотношение сил быков и медведей.
Анализ объема сделок в реальном времени
Индикатор объема сделок в реальном времени может показать активность торгового рынка и масштаб капитала, помогая понять рыночные настроения. Анализируя объем сделок в направлении покупок и продаж, можно лучше уловить рыночные тенденции.
Практическое применение временных баз данных
Временные базы данных демонстрируют мощные возможности в обработке больших объемов данных, сложных расчетах показателей, запросах с несколькими таблицами и анализе данных в реальном времени:
Может выполнять запросы и агрегатные вычисления миллиардов строк данных за миллисекунды
Миллионы данных анализируются на соответствие за секунды
Завершение многотабличных связей данных на уровне миллионов за субсекунды
Мгновенное выполнение сложного финансового факторного вычисления
Обработка миллиардов высокочастотных данных с понижением частоты за минуту
Эффективная поддержка хранения и сжатия многослойных рыночных данных
Реальное время для составления K-линий и вычисления факторов
Быстрое завершение оценки крупных финансовых деривативов
Эффективное выполнение сложных вычислений, таких как распределенный регрессионный анализ
Эти возможности предоставляют пользователям возможность получать реальное представление о данных, быстро выявлять закономерности и поддерживать принятие решений. Временные ряды баз данных стали важной частью новой генерации инфраструктуры данных и, безусловно, будут определять будущее развития технологий анализа данных.
Заключение
С получением одобрения регулирующих органов на ETF, цифровые активы неизбежно входят в "институциональную эпоху". Временные базы данных благодаря своей высокой пропускной способности, эффективным запросам и хорошей масштабируемости могут полностью зафиксировать каждую сделку, событие и решение, создавая данные о полном жизненном цикле цифровых активов.
Глубокий анализ исторических данных позволяет трейдерам лучше понимать рыночные тренды, прогнозировать будущее направление и разрабатывать самые актуальные торговые стратегии. Временная база данных предоставляет мощную поддержку данных для инвестиций, торговли и управления цифровыми активами, что станет ключевым инструментом для учреждений для получения конкурентного преимущества на этом новом рынке.
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» .
18 Лайков
Награда
18
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
FancyResearchLab
· 08-14 23:05
Снова пришла умная яма для неудачников.
Посмотреть ОригиналОтветить0
FreeRider
· 08-14 17:40
Бычий рынок открылся, вперед-вперед-вперед!
Посмотреть ОригиналОтветить0
OldLeekMaster
· 08-14 17:40
Блокчейн неудачник один. Четыре года в начале, два года в совершенстве. Научился оставаться спокойным среди взлетов и падений.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SelfMadeRuggee
· 08-14 17:36
Бычий рынок пришел, как будто понимает?
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-9ad11037
· 08-14 17:32
Бычий рынок идет!
Посмотреть ОригиналОтветить0
SleepyArbCat
· 08-14 17:29
嗯 Кит демпинг предупреждение Следите за рынком, пока не уснете, работая
цифровой актив ETF открывает эпоху институциональных инвестиций, временная база данных становится ключом к успеху на торговой платформе
Цифровой актив ETF открывает эпоху институциональных инвестиций, а приложения для анализа данных станут ключевым фактором конкурентоспособности среди учреждений
Гонконгский цифровой актив ETF официально вышел на рынок 15 апреля, что дало сильный импульс развитию рынка цифровых активов и предоставило инвесторам новые инвестиционные возможности. В качестве инвестиционного продукта цифровые активы стремительно завоевывают мировой финансовый рынок.
В последнее время основные цифровые активы, такие как Биткойн и Эфириум, пережили значительные колебания, что ознаменовало начало нового бычьего рынка криптовалют. Это не только привлекло внимание множества инвесторов, но и повысило требования к технологиям платформ для торговли цифровыми валютами.
Проблемы, с которыми сталкиваются хранение и обработка данных
Рынок торговли цифровыми валютами значительно отличается от традиционного финансового рынка. Объем данных, генерируемых в ходе непрерывных торгов 24/7, превышает 10 ТБ в день и продолжает расти. Объем данных между различными криптовалютами также крайне несбалансирован, и основные активы занимают подавляющую часть объема данных.
Кроме того, глубина рыночных данных по различным валютам значительно различается: у одних всего несколько уровней, а у других их более тысячи. Более того, колебания цен на цифровые активы происходят аномально быстро, и диапазон ценовых изменений огромен, что предъявляет высокие требования к задержкам в системе. Любая небольшая задержка может привести к сбою в сделке и нанести огромный ущерб инвесторам.
Решение для временных рядов баз данных
Столкнувшись с этими вызовами, временные базы данных стали идеальным решением для платформ финансовой торговли и количественных инвестиционных фондов для хранения и обработки данных. Временные базы данных специально разработаны для обработки временных рядов данных и могут эффективно хранить и запрашивать огромные объемы данных. Их преимущество заключается в способности быстро обрабатывать большое количество запросов на запись и запросы, удовлетворяя требованиям реальных данных на рынке цифровых валют.
Системы временных рядов могут эффективно сжимать данные временных рядов, снижая затраты на хранение. Кроме того, они могут эффективно запрашивать исторические данные и поддерживать различные сложные анализы временных рядов. Благодаря этим преимуществам системы временных рядов широко используются традиционными финансовыми учреждениями, такими как брокеры, банки, инвестиционные компании и т. д., обеспечивая надежную основу для безопасной и стабильной работы платформы.
В области применения финансовые учреждения могут использовать методы технического анализа для прогнозирования тенденций изменения рыночных цен с помощью графиков, анализа данных и других средств, что помогает командам принимать торговые решения. Поскольку технический анализ изучает только цены и не обращает внимания на типы активов, этот метод подходит для различных торговых рынков. После формирования торгового рынка криптовалют технический анализ стал важным элементом торговли криптовалютами.
Анализ часто используемых технических индикаторов
На рынке существует более 100 различных технических индикаторов. В этой статье представлены некоторые из наиболее часто используемых технических индикаторов, включая скользящую среднюю цену, свечные графики, RSI, MACD и полосы Боллинджера.
скользящая средняя цена
Скользящая средняя цена, также известная как линия скользящего среднего, представляет собой кривую, получаемую путем вычисления средней цены за определенный период времени. Обычно используется для определения точек разворота тренда, уровней поддержки и сопротивления.
свечной график
Свечи являются одним из самых важных технических индикаторов, несколько свечных графиков соединяются вместе, формируя линию ценового тренда. Свечной график может наглядно отразить открытие, закрытие, максимальные и минимальные цены за определенный период времени.
Индекс относительной силы ( RSI )
RSI является техническим индикатором, используемым для измерения скорости и амплитуды изменений цен, его расчет основан на среднем изменении цен за определенный период времени, когда цена растет и падает. Этот индикатор хорошо идентифицирует тенденции перекупленности и перепроданности на торговом рынке и является одним из самых популярных осцилляторов.
индикатор MACD
MACD — это технический индикатор, который использует конвергенцию и дивергенцию между краткосрочной и долгосрочной экспоненциальной скользящей средней цены закрытия для оценки моментов покупки и продажи. Это индикатор трендов, который хорошо применяется в условиях бокового рынка.
Полосы Боллинджера
Полосы Боллинджера отображают диапазон колебаний и тенденций цен, рисуя среднюю линию ( скользящей средней ) и две стандартные отклонения сверху и снизу на графике цен. Они часто используются для анализа волатильности рынка, подтверждения направления тренда и выявления сигналов на покупку и продажу.
Анализ корреляции торговых пар
Анализ ценовой корреляции между различными торговыми парами может помочь инвесторам понять общие тенденции на рынке и взаимосвязь между активами.
информация о торговле в реальном времени
Актуальная информация о сделках является базовыми данными, которые могут помочь в оценке текущей ситуации с торгами по торговой паре, такие как эмоции сторон покупки и продажи, а также соотношение сил быков и медведей.
Анализ объема сделок в реальном времени
Индикатор объема сделок в реальном времени может показать активность торгового рынка и масштаб капитала, помогая понять рыночные настроения. Анализируя объем сделок в направлении покупок и продаж, можно лучше уловить рыночные тенденции.
Практическое применение временных баз данных
Временные базы данных демонстрируют мощные возможности в обработке больших объемов данных, сложных расчетах показателей, запросах с несколькими таблицами и анализе данных в реальном времени:
Эти возможности предоставляют пользователям возможность получать реальное представление о данных, быстро выявлять закономерности и поддерживать принятие решений. Временные ряды баз данных стали важной частью новой генерации инфраструктуры данных и, безусловно, будут определять будущее развития технологий анализа данных.
Заключение
С получением одобрения регулирующих органов на ETF, цифровые активы неизбежно входят в "институциональную эпоху". Временные базы данных благодаря своей высокой пропускной способности, эффективным запросам и хорошей масштабируемости могут полностью зафиксировать каждую сделку, событие и решение, создавая данные о полном жизненном цикле цифровых активов.
Глубокий анализ исторических данных позволяет трейдерам лучше понимать рыночные тренды, прогнозировать будущее направление и разрабатывать самые актуальные торговые стратегии. Временная база данных предоставляет мощную поддержку данных для инвестиций, торговли и управления цифровыми активами, что станет ключевым инструментом для учреждений для получения конкурентного преимущества на этом новом рынке.