Цифровий актив ETF відкриває епоху інститутів, застосування аналізу даних стане ключовим у конкуренції між установами
Гонконгський ETF цифрових активів офіційно вийшов на ринок 15 квітня, надаючи потужний імпульс розвитку ринку цифрових активів і забезпечуючи інвесторам нові інвестиційні канали. Як інвестиційний продукт, цифрові активи невпинно завойовують світові фінансові ринки.
Нещодавно основні цифрові активи, такі як біткойн та ефір, зазнали значних коливань, оголошуючи про початок нового етапу бичачого ринку криптовалют. Це не лише привернуло увагу великої кількості інвесторів, але й висунуло вищі вимоги до технологій платформ для торгівлі цифровими валютами.
Виклики, пов'язані з зберіганням та обробкою даних
Ринок торгівлі цифровими валютами суттєво відрізняється від традиційного фінансового ринку. Дані про ринкові тенденції, які генеруються безперервною торгівлею 7*24 години на добу, щодня перевищують 10 ТБ і продовжують зростати. Обсяги даних між різними монетами також надзвичайно нерівномірні, а головні активи займають більшу частину обсягу даних.
Крім того, глибина даних ринкових котирувань різних валютних пар має величезні відмінності: деякі мають лише десять злотих, а деякі перевищують тисячу. Ще більш складною є ситуація з тим, що коливання цін на цифрові активи є надзвичайно швидкими, а амплітуда цінових коливань є величезною, що ставить дуже високі вимоги до затримки системи. Будь-яка незначна затримка може призвести до зриву угоди, завдаючи інвесторам величезних втрат.
Рішення для часових баз даних
Стикаючись із цими викликами, часові бази даних стали ідеальним рішенням для платформ фінансових торгів і кількісних інвестиційних фондів для зберігання та обробки даних. Часові бази даних спеціально розроблені для обробки даних часових рядів, здатні ефективно зберігати та запитувати величезні обсяги даних. Їхня перевага полягає в можливості швидко обробляти велику кількість запитів на запис та запит даних, задовольняючи потреби ринку торгівлі цифровими активами в реальному часі.
Системи часових баз даних можуть ефективно стискати дані часових рядів, знижуючи витрати на зберігання. Крім того, вони можуть ефективно запитувати історичні дані, підтримуючи різноманітні складні аналізи часових рядів. Завдяки цим перевагам системи часових баз даних були широко використані традиційними фінансовими установами, такими як брокерські компанії, банки, компанії з управління фондами тощо, що забезпечує надійну основу для безпечної та стабільної роботи платформи.
У контексті застосування фінансові установи можуть використовувати методи технічного аналізу, щоб прогнозувати зміни тенденцій ринкових цін за допомогою графіків, аналізу даних та інших засобів, допомагаючи команді приймати торгові рішення. Оскільки технічний аналіз вивчає лише ціну, не звертаючи уваги на тип активу, цей метод підходить для різних торгових ринків. Після утворення торгового ринку криптовалют технічний аналіз став важливим етапом у торгівлі криптовалютами.
Аналіз загальновживаних технічних індикаторів
На ринку існує більше 100 технічних індикаторів. У цій статті представлені кілька найпоширеніших технічних індикаторів, включаючи ковзну середню ціну, свічкові графіки, RSI, MACD, смуги Боллінгера тощо.
ковзаюча середня ціна
Середня ціна ковзання, також відома як ковзаюча середня лінія, є кривою, що генерується шляхом обчислення середньої ціни за певний період часу, зазвичай використовується для визначення точок розвороту тренду, рівнів підтримки та опору.
свічковий графік
Свічкова діаграма є одним з найважливіших технічних індикаторів, кілька свічкових діаграм, з'єднаних разом, формують лінію цінового руху. Свічкова діаграма може наочно відображати ціну відкриття, ціну закриття, найвищу та найнижчу ціну за певний період.
Індекс відносної сили (RSI )
RSI є технічним індикатором, що використовується для вимірювання швидкості та амплітуди зміни цін, його обчислення базується на середньому зміні цін за певний період часу, коли ціни зростають і знижуються. Цей індикатор добре ідентифікує тенденції перепроданості та перекупленості на торгових ринках і є одним з найпопулярніших осциляторів.
MACD індикатор
MACD є технічним індикатором, який використовує агрегацію та розділення між короткостроковою експоненційною ковзною середньою ціною закриття та довгостроковою експоненційною ковзною середньою ціною закриття для оцінки моментів купівлі та продажу. Це індикатор тенденцій, який має дуже хороший ефект у умовах коливного ринку.
індикатор Боллінджера
Смуга Боллінджера показує коливання цін та тенденції, малюючи середню лінію ( ковзного середнього ) та верхню і нижню лінії стандартного відхилення на графіку цін. Її зазвичай використовують для аналізу волатильності ринку, підтвердження напрямку тренду та виявлення сигналів на купівлю/продаж.
Аналіз кореляції торгових пар
Аналізуючи цінову кореляцію між різними торговими парами, можна допомогти інвесторам зрозуміти загальні тенденції ринку та зв'язки між активами.
інформація про торгівлю в реальному часі
Актуальна інформація про торги, як найосновніші дані, може допомогти оцінити реальну ситуацію торгів у поточній торговій парі, такі як емоції покупців і продавців, порівняння сил між бичачими та ведмежими сторонами тощо.
Аналіз обсягу торгів у реальному часі
Індикатор обсягу торгів у реальному часі може показати активність торгового ринку та обсяги капіталу, допомагаючи зрозуміти ринкові настрої. Аналізуючи обсяги торгів у напрямках купівлі та продажу, можна краще зрозуміти ринкові тенденції.
Практичне застосування часового бази даних
Системи часових рядів демонструють потужні можливості в обробці великих обсягів даних, складних обчисленнях показників, запитах з об'єднанням декількох таблиць та аналізі даних в реальному часі:
Можна виконувати запити та агрегаційні обчислення на десятки мільярдів рядків даних за мілісекунди
Секундне завершення аналізу кореляції мільярдів даних
Завершення багатотабличних зв'язків з даними на рівні десятків мільйонів за час менше секунди
Міллісекундне виконання складних фінансових факторів розрахунку
Обробка десятків мільярдів високочастотних даних з частотою в хвилину
Ефективна підтримка зберігання та стиснення даних ринкових котирувань у кількох діапазонах
В реальному часі здійснювати синтез свічок та обчислення факторів
Швидке завершення оцінки великих фінансових деривативів
Ефективне виконання складних обчислень, таких як розподілений регресійний аналіз
Ці можливості надають користувачам можливість отримувати миттєві інсайти з даних, швидко виявляти закономірності та підтримувати прийняття рішень. Часові бази даних стали важливою складовою нової генерації інфраструктури даних і, безсумнівно, будуть вести майбутній розвиток технологій аналізу даних.
Висновок
З отриманням дозволу регуляторних органів на ETF, вхід цифрових активів у "інститутний етап" став неминучим. Часові бази даних завдяки своїй високій пропускній спроможності, ефективним запитам та хорошій масштабованості можуть повністю зафіксувати кожну угоду, подію та рішення, створюючи дані про весь життєвий цикл цифрових активів.
Шляхом глибокого аналізу історичних даних трейдери можуть краще зрозуміти ринкові тенденції, передбачити майбутні напрямки та розробити найактуальніші торгові стратегії. Часові бази даних забезпечують потужну підтримку даних для інвестицій, торгівлі та управління цифровими активами, що стане ключовим інструментом для установ у цій новій ринковій ніші для отримання конкурентних переваг.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
18 лайків
Нагородити
18
6
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
FancyResearchLab
· 1год тому
Ще одна розумна яма для невдах прийшла
Переглянути оригіналвідповісти на0
FreeRider
· 6год тому
булран відкрився, вперед!
Переглянути оригіналвідповісти на0
OldLeekMaster
· 6год тому
Блокчейн невдахи одна особа Чотири роки початок два роки майстерність У зануренні навчилася спокою
Переглянути оригіналвідповісти на0
SelfMadeRuggee
· 6год тому
булран прийшов, дивно розумієш?
Переглянути оригіналвідповісти на0
GateUser-9ad11037
· 7год тому
Великий булран наближається
Переглянути оригіналвідповісти на0
SleepyArbCat
· 7год тому
Ну, попередження про демпінг кита. Слідкуйте за ринком, поки не заснете, працюючи.
цифровий актив ETF відкриває епоху установ, часові бази даних стають ключем до успіху торгової платформи
Цифровий актив ETF відкриває епоху інститутів, застосування аналізу даних стане ключовим у конкуренції між установами
Гонконгський ETF цифрових активів офіційно вийшов на ринок 15 квітня, надаючи потужний імпульс розвитку ринку цифрових активів і забезпечуючи інвесторам нові інвестиційні канали. Як інвестиційний продукт, цифрові активи невпинно завойовують світові фінансові ринки.
Нещодавно основні цифрові активи, такі як біткойн та ефір, зазнали значних коливань, оголошуючи про початок нового етапу бичачого ринку криптовалют. Це не лише привернуло увагу великої кількості інвесторів, але й висунуло вищі вимоги до технологій платформ для торгівлі цифровими валютами.
Виклики, пов'язані з зберіганням та обробкою даних
Ринок торгівлі цифровими валютами суттєво відрізняється від традиційного фінансового ринку. Дані про ринкові тенденції, які генеруються безперервною торгівлею 7*24 години на добу, щодня перевищують 10 ТБ і продовжують зростати. Обсяги даних між різними монетами також надзвичайно нерівномірні, а головні активи займають більшу частину обсягу даних.
Крім того, глибина даних ринкових котирувань різних валютних пар має величезні відмінності: деякі мають лише десять злотих, а деякі перевищують тисячу. Ще більш складною є ситуація з тим, що коливання цін на цифрові активи є надзвичайно швидкими, а амплітуда цінових коливань є величезною, що ставить дуже високі вимоги до затримки системи. Будь-яка незначна затримка може призвести до зриву угоди, завдаючи інвесторам величезних втрат.
Рішення для часових баз даних
Стикаючись із цими викликами, часові бази даних стали ідеальним рішенням для платформ фінансових торгів і кількісних інвестиційних фондів для зберігання та обробки даних. Часові бази даних спеціально розроблені для обробки даних часових рядів, здатні ефективно зберігати та запитувати величезні обсяги даних. Їхня перевага полягає в можливості швидко обробляти велику кількість запитів на запис та запит даних, задовольняючи потреби ринку торгівлі цифровими активами в реальному часі.
Системи часових баз даних можуть ефективно стискати дані часових рядів, знижуючи витрати на зберігання. Крім того, вони можуть ефективно запитувати історичні дані, підтримуючи різноманітні складні аналізи часових рядів. Завдяки цим перевагам системи часових баз даних були широко використані традиційними фінансовими установами, такими як брокерські компанії, банки, компанії з управління фондами тощо, що забезпечує надійну основу для безпечної та стабільної роботи платформи.
У контексті застосування фінансові установи можуть використовувати методи технічного аналізу, щоб прогнозувати зміни тенденцій ринкових цін за допомогою графіків, аналізу даних та інших засобів, допомагаючи команді приймати торгові рішення. Оскільки технічний аналіз вивчає лише ціну, не звертаючи уваги на тип активу, цей метод підходить для різних торгових ринків. Після утворення торгового ринку криптовалют технічний аналіз став важливим етапом у торгівлі криптовалютами.
Аналіз загальновживаних технічних індикаторів
На ринку існує більше 100 технічних індикаторів. У цій статті представлені кілька найпоширеніших технічних індикаторів, включаючи ковзну середню ціну, свічкові графіки, RSI, MACD, смуги Боллінгера тощо.
ковзаюча середня ціна
Середня ціна ковзання, також відома як ковзаюча середня лінія, є кривою, що генерується шляхом обчислення середньої ціни за певний період часу, зазвичай використовується для визначення точок розвороту тренду, рівнів підтримки та опору.
свічковий графік
Свічкова діаграма є одним з найважливіших технічних індикаторів, кілька свічкових діаграм, з'єднаних разом, формують лінію цінового руху. Свічкова діаграма може наочно відображати ціну відкриття, ціну закриття, найвищу та найнижчу ціну за певний період.
Індекс відносної сили (RSI )
RSI є технічним індикатором, що використовується для вимірювання швидкості та амплітуди зміни цін, його обчислення базується на середньому зміні цін за певний період часу, коли ціни зростають і знижуються. Цей індикатор добре ідентифікує тенденції перепроданості та перекупленості на торгових ринках і є одним з найпопулярніших осциляторів.
MACD індикатор
MACD є технічним індикатором, який використовує агрегацію та розділення між короткостроковою експоненційною ковзною середньою ціною закриття та довгостроковою експоненційною ковзною середньою ціною закриття для оцінки моментів купівлі та продажу. Це індикатор тенденцій, який має дуже хороший ефект у умовах коливного ринку.
індикатор Боллінджера
Смуга Боллінджера показує коливання цін та тенденції, малюючи середню лінію ( ковзного середнього ) та верхню і нижню лінії стандартного відхилення на графіку цін. Її зазвичай використовують для аналізу волатильності ринку, підтвердження напрямку тренду та виявлення сигналів на купівлю/продаж.
Аналіз кореляції торгових пар
Аналізуючи цінову кореляцію між різними торговими парами, можна допомогти інвесторам зрозуміти загальні тенденції ринку та зв'язки між активами.
інформація про торгівлю в реальному часі
Актуальна інформація про торги, як найосновніші дані, може допомогти оцінити реальну ситуацію торгів у поточній торговій парі, такі як емоції покупців і продавців, порівняння сил між бичачими та ведмежими сторонами тощо.
Аналіз обсягу торгів у реальному часі
Індикатор обсягу торгів у реальному часі може показати активність торгового ринку та обсяги капіталу, допомагаючи зрозуміти ринкові настрої. Аналізуючи обсяги торгів у напрямках купівлі та продажу, можна краще зрозуміти ринкові тенденції.
Практичне застосування часового бази даних
Системи часових рядів демонструють потужні можливості в обробці великих обсягів даних, складних обчисленнях показників, запитах з об'єднанням декількох таблиць та аналізі даних в реальному часі:
Ці можливості надають користувачам можливість отримувати миттєві інсайти з даних, швидко виявляти закономірності та підтримувати прийняття рішень. Часові бази даних стали важливою складовою нової генерації інфраструктури даних і, безсумнівно, будуть вести майбутній розвиток технологій аналізу даних.
Висновок
З отриманням дозволу регуляторних органів на ETF, вхід цифрових активів у "інститутний етап" став неминучим. Часові бази даних завдяки своїй високій пропускній спроможності, ефективним запитам та хорошій масштабованості можуть повністю зафіксувати кожну угоду, подію та рішення, створюючи дані про весь життєвий цикл цифрових активів.
Шляхом глибокого аналізу історичних даних трейдери можуть краще зрозуміти ринкові тенденції, передбачити майбутні напрямки та розробити найактуальніші торгові стратегії. Часові бази даних забезпечують потужну підтримку даних для інвестицій, торгівлі та управління цифровими активами, що стане ключовим інструментом для установ у цій новій ринковій ніші для отримання конкурентних переваг.