La fuerte aparición de los ETF de activos digitales en Hong Kong ha inyectado un fuerte impulso en el desarrollo del mercado de activos digitales, al tiempo que ofrece nuevas oportunidades de inversión a los inversores. Como producto de inversión, los activos digitales están barriendo el mundo de manera imparable.
En el último mes, activos digitales de referencia como BTC y ETH han experimentado grandes fluctuaciones, anunciando el inicio de un nuevo ciclo alcista. Esto no solo ha atraído la atención de numerosos inversores, sino que también ha planteado mayores desafíos técnicos para las plataformas de intercambio.
El problema del almacenamiento y procesamiento de datos
El mercado de negociación de criptomonedas es muy diferente del mercado financiero tradicional, con operaciones ininterrumpidas 24 horas al día, 7 días a la semana, generando un volumen diario de datos de mercado que supera los 10 TB, y que sigue creciendo. Además, la cantidad de datos de mercado entre diferentes monedas es extremadamente desigual, con la cantidad de datos de los activos más importantes que representa la gran mayoría.
Además, hay una gran diferencia en la profundidad de los datos del libro de órdenes de diferentes criptomonedas; algunas solo tienen unas pocas docenas de niveles, mientras que otras superan los mil. Lo más complicado es que las fluctuaciones en los precios de las criptomonedas son excepcionalmente rápidas, con grandes oscilaciones en los precios, lo que plantea requisitos extremadamente altos para la latencia del sistema. Cualquier retraso, por pequeño que sea, puede causar fallos en las transacciones y provocar grandes pérdidas a los inversores.
La ruptura de la base de datos de series temporales
Ante 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 negociación financiera y fondos de inversión cuantitativa. Las bases de datos de series temporales están diseñadas específicamente para manejar datos de series temporales y pueden almacenar y consultar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Su ventaja radica en la capacidad de procesar rápidamente una gran cantidad de escrituras de datos y solicitudes de consulta, satisfaciendo la demanda de datos en tiempo real del mercado de criptomonedas.
Las bases de datos de series temporales pueden comprimir eficazmente los datos de series temporales, reduciendo los costos de almacenamiento. Además, pueden consultar de manera eficiente los datos históricos y soportar diversos análisis complejos de series temporales. Gracias a estas ventajas, las bases de datos de series temporales se han utilizado ampliamente en instituciones y organizaciones de finanzas tradicionales, como corredores de bolsa, bancos y fondos públicos/privados, proporcionando una base sólida para el funcionamiento seguro y estable de las plataformas.
En cuanto a los escenarios de aplicación, las instituciones financieras pueden utilizar métodos de análisis técnico, a través de gráficos y análisis de datos como principales herramientas para predecir las tendencias de cambio de precios del mercado, ayudando al equipo a tomar decisiones de negociación. Dado que el análisis técnico solo estudia los precios y no se preocupa por el tipo de activo, este método es aplicable a todos los mercados de negociación. Después de que se formó el mercado de negociación de criptomonedas, el análisis técnico se convirtió en un componente importante del comercio de criptomonedas.
A continuación, se mostrará cómo implementar 9 indicadores técnicos comunes mediante cálculos en tiempo real de alto rendimiento, y cómo combinarlos a través de técnicas de visualización para construir un panel de control de trading de criptomonedas. A través de estos paneles de visualización, podemos identificar tendencias del mercado, observar fluctuaciones de precios y explorar la estructura del mercado, proporcionando así una referencia y una visión más completa para la toma de decisiones.
La demostración se realiza utilizando una base de datos de series temporales para el cálculo en tiempo real de los indicadores. Esta base de datos es una plataforma de análisis en tiempo real basada en una base de datos de series temporales de alto rendimiento, que tiene características como ser ligera, de una sola parada y con un rendimiento de cálculo poderoso. Su capacidad de visualización escalable permite a los usuarios construir fácilmente un panel interactivo.
Actualmente, esta base de datos ya ha proporcionado servicios de cálculo de datos a más de cien instituciones en el ámbito de las finanzas tradicionales. En el ámbito de los activos digitales, también ha atendido a varias instituciones como intercambios y creadores de mercado.
8 indicadores técnicos comunes
Según datos públicos, actualmente hay más de 100 tipos de indicadores técnicos en el mercado. Seleccionaremos 9 de los indicadores técnicos más utilizados, incluidos el promedio móvil, las velas, el oscilador de momento, las bandas de Bollinger, entre otros.
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 en la tendencia, niveles de soporte y niveles de resistencia. La base de datos ofrece más de 1500 funciones de cálculo comúnmente utilizadas en el ámbito de las transacciones financieras, aquí utilizamos la serie de funciones tm integradas, a través del siguiente código se puede calcular rápidamente el indicador de precio promedio móvil.
Gráfico de velas
Las velas K son uno de los indicadores técnicos más importantes. Al conectar múltiples gráficos de velas K, se forma la línea de tendencia de precios. Podemos implementar el cálculo en tiempo real de las velas K a través de código.
Índice de Fuerza Relativa
El índice de fuerza relativa es un indicador técnico utilizado para medir la velocidad y la magnitud de los cambios de precio, cuyo cálculo se basa en el cambio promedio de los precios al alza y a la baja durante un período de tiempo determinado. Este indicador puede identificar bien las tendencias de sobrecompra y sobreventa en el mercado de trading, siendo uno de los osciladores más populares.
Media móvil suavizada
El MACD es un indicador técnico que utiliza la convergencia y divergencia entre la media móvil exponencial a corto plazo y la media móvil exponencial a largo plazo de los precios de cierre para evaluar los momentos de compra y venta. Es un indicador de tendencia que tiene un buen efecto de aplicación en mercados laterales.
Banda de Bollinger
El indicador de bandas de Bollinger muestra el rango de fluctuación y la tendencia de los precios al trazar una media móvil en el medio ( y dos líneas de desviación estándar arriba y abajo 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.
Correlación entre pares de trading
Podemos trazar la correlación entre diferentes pares de negociación a través de código.
Tabla de comercio en tiempo real
La información de transacciones en tiempo real, como la información básica, puede ayudarnos a juzgar la situación real de las transacciones en el par comercial actual, como las emociones de las partes compradoras y vendedoras, y la comparación de fuerzas entre los toros y los osos. Podemos construir una tabla de transacciones en tiempo real basada en el par comercial.
Volumen de transacciones en tiempo real ( Dirección de compra/venta )
El indicador de volumen de transacciones en tiempo real puede indicar la actividad del mercado de negociación y el tamaño del capital, ayudándonos a comprender el sentimiento del mercado.
resumen
Con la aprobación del ETF, los activos digitales sin duda entrarán en la "era institucional". Las bases de datos temporales, gracias a su alta capacidad de procesamiento, consultas eficientes y buena escalabilidad, registrarán cada transacción, cada evento, cada decisión, construyendo así un ciclo de vida completo para los activos digitales.
El análisis de datos históricos puede ayudar a los traders a analizar fácilmente los datos del mercado, comprender las tendencias del mercado, predecir la dirección futura y desarrollar estrategias de trading más efectivas, proporcionando un sólido apoyo a los datos para la inversión, trading y gestión de activos digitales.
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BlockchainTalker
· hace3h
en realidad... hk sabe qué pasa con el juego de etf, para ser honesto
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AirdropSweaterFan
· hace3h
Ah, esto es sin duda un signo de un gran alcista.
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GhostWalletSleuth
· hace3h
bull run tan fuerte, el intercambio no se caiga, ¿verdad?
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OnlyOnMainnet
· hace3h
72 horas de negociación, ¿la tasa de precisión es un poco baja?
Las bases de datos de series temporales lideran una nueva era en el comercio de activos digitales, desbloqueando oportunidades para el ETF.
Resumen
La fuerte aparición de los ETF de activos digitales en Hong Kong ha inyectado un fuerte impulso en el desarrollo del mercado de activos digitales, al tiempo que ofrece nuevas oportunidades de inversión a los inversores. Como producto de inversión, los activos digitales están barriendo el mundo de manera imparable.
En el último mes, activos digitales de referencia como BTC y ETH han experimentado grandes fluctuaciones, anunciando el inicio de un nuevo ciclo alcista. Esto no solo ha atraído la atención de numerosos inversores, sino que también ha planteado mayores desafíos técnicos para las plataformas de intercambio.
El problema del almacenamiento y procesamiento de datos
El mercado de negociación de criptomonedas es muy diferente del mercado financiero tradicional, con operaciones ininterrumpidas 24 horas al día, 7 días a la semana, generando un volumen diario de datos de mercado que supera los 10 TB, y que sigue creciendo. Además, la cantidad de datos de mercado entre diferentes monedas es extremadamente desigual, con la cantidad de datos de los activos más importantes que representa la gran mayoría.
Además, hay una gran diferencia en la profundidad de los datos del libro de órdenes de diferentes criptomonedas; algunas solo tienen unas pocas docenas de niveles, mientras que otras superan los mil. Lo más complicado es que las fluctuaciones en los precios de las criptomonedas son excepcionalmente rápidas, con grandes oscilaciones en los precios, lo que plantea requisitos extremadamente altos para la latencia del sistema. Cualquier retraso, por pequeño que sea, puede causar fallos en las transacciones y provocar grandes pérdidas a los inversores.
La ruptura de la base de datos de series temporales
Ante 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 negociación financiera y fondos de inversión cuantitativa. Las bases de datos de series temporales están diseñadas específicamente para manejar datos de series temporales y pueden almacenar y consultar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Su ventaja radica en la capacidad de procesar rápidamente una gran cantidad de escrituras de datos y solicitudes de consulta, satisfaciendo la demanda de datos en tiempo real del mercado de criptomonedas.
Las bases de datos de series temporales pueden comprimir eficazmente los datos de series temporales, reduciendo los costos de almacenamiento. Además, pueden consultar de manera eficiente los datos históricos y soportar diversos análisis complejos de series temporales. Gracias a estas ventajas, las bases de datos de series temporales se han utilizado ampliamente en instituciones y organizaciones de finanzas tradicionales, como corredores de bolsa, bancos y fondos públicos/privados, proporcionando una base sólida para el funcionamiento seguro y estable de las plataformas.
En cuanto a los escenarios de aplicación, las instituciones financieras pueden utilizar métodos de análisis técnico, a través de gráficos y análisis de datos como principales herramientas para predecir las tendencias de cambio de precios del mercado, ayudando al equipo a tomar decisiones de negociación. Dado que el análisis técnico solo estudia los precios y no se preocupa por el tipo de activo, este método es aplicable a todos los mercados de negociación. Después de que se formó el mercado de negociación de criptomonedas, el análisis técnico se convirtió en un componente importante del comercio de criptomonedas.
A continuación, se mostrará cómo implementar 9 indicadores técnicos comunes mediante cálculos en tiempo real de alto rendimiento, y cómo combinarlos a través de técnicas de visualización para construir un panel de control de trading de criptomonedas. A través de estos paneles de visualización, podemos identificar tendencias del mercado, observar fluctuaciones de precios y explorar la estructura del mercado, proporcionando así una referencia y una visión más completa para la toma de decisiones.
La demostración se realiza utilizando una base de datos de series temporales para el cálculo en tiempo real de los indicadores. Esta base de datos es una plataforma de análisis en tiempo real basada en una base de datos de series temporales de alto rendimiento, que tiene características como ser ligera, de una sola parada y con un rendimiento de cálculo poderoso. Su capacidad de visualización escalable permite a los usuarios construir fácilmente un panel interactivo.
Actualmente, esta base de datos ya ha proporcionado servicios de cálculo de datos a más de cien instituciones en el ámbito de las finanzas tradicionales. En el ámbito de los activos digitales, también ha atendido a varias instituciones como intercambios y creadores de mercado.
8 indicadores técnicos comunes
Según datos públicos, actualmente hay más de 100 tipos de indicadores técnicos en el mercado. Seleccionaremos 9 de los indicadores técnicos más utilizados, incluidos el promedio móvil, las velas, el oscilador de momento, las bandas de Bollinger, entre otros.
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 en la tendencia, niveles de soporte y niveles de resistencia. La base de datos ofrece más de 1500 funciones de cálculo comúnmente utilizadas en el ámbito de las transacciones financieras, aquí utilizamos la serie de funciones tm integradas, a través del siguiente código se puede calcular rápidamente el indicador de precio promedio móvil.
Gráfico de velas
Las velas K son uno de los indicadores técnicos más importantes. Al conectar múltiples gráficos de velas K, se forma la línea de tendencia de precios. Podemos implementar el cálculo en tiempo real de las velas K a través de código.
Índice de Fuerza Relativa
El índice de fuerza relativa es un indicador técnico utilizado para medir la velocidad y la magnitud de los cambios de precio, cuyo cálculo se basa en el cambio promedio de los precios al alza y a la baja durante un período de tiempo determinado. Este indicador puede identificar bien las tendencias de sobrecompra y sobreventa en el mercado de trading, siendo uno de los osciladores más populares.
Media móvil suavizada
El MACD es un indicador técnico que utiliza la convergencia y divergencia entre la media móvil exponencial a corto plazo y la media móvil exponencial a largo plazo de los precios de cierre para evaluar los momentos de compra y venta. Es un indicador de tendencia que tiene un buen efecto de aplicación en mercados laterales.
Banda de Bollinger
El indicador de bandas de Bollinger muestra el rango de fluctuación y la tendencia de los precios al trazar una media móvil en el medio ( y dos líneas de desviación estándar arriba y abajo 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.
Correlación entre pares de trading
Podemos trazar la correlación entre diferentes pares de negociación a través de código.
Tabla de comercio en tiempo real
La información de transacciones en tiempo real, como la información básica, puede ayudarnos a juzgar la situación real de las transacciones en el par comercial actual, como las emociones de las partes compradoras y vendedoras, y la comparación de fuerzas entre los toros y los osos. Podemos construir una tabla de transacciones en tiempo real basada en el par comercial.
Volumen de transacciones en tiempo real ( Dirección de compra/venta )
El indicador de volumen de transacciones en tiempo real puede indicar la actividad del mercado de negociación y el tamaño del capital, ayudándonos a comprender el sentimiento del mercado.
resumen
Con la aprobación del ETF, los activos digitales sin duda entrarán en la "era institucional". Las bases de datos temporales, gracias a su alta capacidad de procesamiento, consultas eficientes y buena escalabilidad, registrarán cada transacción, cada evento, cada decisión, construyendo así un ciclo de vida completo para los activos digitales.
El análisis de datos históricos puede ayudar a los traders a analizar fácilmente los datos del mercado, comprender las tendencias del mercado, predecir la dirección futura y desarrollar estrategias de trading más efectivas, proporcionando un sólido apoyo a los datos para la inversión, trading y gestión de activos digitales.