L'arrivée en force des ETF d'actifs numériques à Hong Kong insuffle une dynamique puissante au développement du marché des actifs numériques, tout en offrant aux investisseurs de nouvelles opportunités d'investissement. En tant que produit d'investissement, les actifs numériques font irruption dans le monde de manière irrésistible.
Au cours du mois dernier, des actifs numériques majeurs tels que BTC et ETH ont connu de fortes fluctuations, annonçant le début d'un nouveau marché haussier. Cela a non seulement attiré l'attention d'un grand nombre d'investisseurs, mais a également posé de nouveaux défis techniques aux plateformes de trading.
Problèmes de stockage et de traitement des données
Le marché des échanges de cryptomonnaies est très différent du marché financier traditionnel, avec des transactions ininterrompues 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, générant chaque jour un volume total de données de marché dépassant 10 To, et cela continue de croître. Le volume des données de marché entre différentes cryptomonnaies est également extrêmement déséquilibré, les données des actifs principaux représentant la grande majorité.
De plus, la profondeur des données de marché des différentes devises varie énormément, certaines n'ayant que quelques niveaux, tandis que d'autres en ont plus de mille. Plus délicat encore, la volatilité des prix des cryptomonnaies est extrêmement rapide, avec des fluctuations de prix considérables, ce qui impose des exigences très élevées en matière de latence du système. Le moindre retard peut entraîner un échec de la transaction, causant d'énormes pertes aux investisseurs.
La rupture des bases de données temporelles
Face à ces défis, les bases de données temporelles sont devenues une solution idéale pour les plateformes de trading financier et les fonds d'investissement quantitatif en matière de stockage et de traitement des données. Les bases de données temporelles sont spécialement conçues pour traiter des données de séries temporelles, permettant un stockage et une interrogation efficaces de données massives. Leur avantage réside dans leur capacité à traiter rapidement un grand nombre de requêtes d'écriture et d'interrogation de données, répondant ainsi aux besoins de données en temps réel du marché des cryptomonnaies.
Les bases de données temporelles peuvent compresser efficacement les données de séries temporelles, réduisant ainsi les coûts de stockage. De plus, elles permettent d'interroger efficacement les données historiques et de prendre en charge diverses analyses complexes des séries temporelles. Grâce à ces avantages, les bases de données temporelles ont déjà été largement adoptées par des entreprises et organisations du secteur financier traditionnel telles que les courtiers, les banques, les fonds publics/privés, fournissant une base solide pour le fonctionnement sûr et stable des plateformes.
Dans le domaine des applications, les institutions financières peuvent utiliser des méthodes d'analyse technique, en se basant principalement sur des graphiques et des analyses de données pour prédire les tendances des variations de prix du marché, aidant ainsi les équipes à prendre des décisions de trading. Étant donné que l'analyse technique ne se concentre que sur les prix et ne tient pas compte du type d'actif, cette méthode est applicable à tous les marchés de trading. Après la formation du marché de la cryptomonnaie, l'analyse technique est devenue un élément clé du trading de cryptomonnaie.
Nous allons montrer ci-dessous, à l'aide de code, comment réaliser neuf indicateurs techniques couramment utilisés grâce à un calcul en temps réel haute performance, et comment les combiner avec des techniques de visualisation pour construire un tableau de bord de trading de cryptomonnaie. Grâce à ces tableaux de bord visuels, nous pouvons identifier les tendances du marché, observer les fluctuations de prix, explorer la structure du marché, fournissant ainsi des références et des insights plus complets pour la prise de décision.
Cette démonstration utilise une base de données de séries temporelles pour le calcul en temps réel des indicateurs. Cette base de données est une plateforme d'analyse de calcul en temps réel basée sur une base de données de séries temporelles haute performance, avec des caractéristiques telles que légèreté, solution tout-en-un et performances de calcul impressionnantes. Sa capacité de visualisation extensible permet aux utilisateurs de construire très facilement un tableau de bord interactif.
Actuellement, cette base de données fournit des services de calcul de données à plus de cent institutions dans le domaine de la finance traditionnelle. Dans le domaine des actifs numériques, elle a également servi plusieurs institutions telles que des bourses et des teneurs de marché.
8 indicateurs techniques courants
Selon les données publiques, il existe actuellement plus de 100 indicateurs techniques sur le marché. Nous allons sélectionner 9 des indicateurs techniques les plus couramment utilisés, y compris la moyenne mobile, les chandeliers, les oscillateurs de momentum, les bandes de Bollinger, etc.
Prix moyen mobile
Le prix moyen mobile, également appelé moyenne mobile, est une courbe générée en calculant le prix moyen sur une certaine période. Il est généralement utilisé pour identifier les points de retournement des tendances, les niveaux de soutien et les niveaux de résistance. La base de données propose plus de 1500 fonctions de calcul couramment utilisées dans le domaine des transactions financières. Ici, nous utilisons les fonctions de la série tm intégrées, et avec le code suivant, nous pouvons rapidement calculer l'indicateur de prix moyen mobile.
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. Nous pouvons réaliser le calcul en temps réel des chandeliers grâce au code.
Indice de force relative
L'indice de force relative est un indicateur technique utilisé pour mesurer la vitesse et l'ampleur 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 permet de bien identifier les tendances de surachat et de survente sur le marché des transactions, et c'est l'un des indicateurs de tendance les plus populaires.
Moyenne mobile lissée
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 moments d'achat et de vente. C'est un indicateur de tendance qui fonctionne très bien dans les marchés en consolidation.
Bandes de Bollinger
L'indicateur des bandes de Bollinger montre la plage de fluctuation et la tendance des prix en traçant une moyenne mobile de la ligne médiane ( ainsi que deux lignes d'écart type en haut et en bas sur le graphique des prix ). Il est couramment utilisé pour analyser la volatilité du marché, confirmer la direction de la tendance et identifier les signaux d'achat et de vente.
Corrélation entre les paires de trading
Nous pouvons tracer la corrélation entre différentes paires de trading à l'aide de code.
Tableau de trading en temps réel
Les informations de trading en temps réel, en tant qu'informations de base, peuvent nous 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 des forces entre les positions longues et courtes. Nous pouvons construire un tableau de trading en temps réel basé sur la paire de trading.
Montant des transactions en temps réel ( Direction d'achat et de vente )
L'indicateur du volume des transactions en temps réel peut indiquer l'activité du marché des échanges ainsi que la taille des fonds, nous aidant à comprendre le sentiment du marché.
résumé
Avec l'approbation des ETF, les actifs numériques entreront sans aucun doute dans l'"ère institutionnelle". Les bases de données temporelles, grâce à leur haut débit, à leur requête efficace et à leur bonne extensibilité, enregistrent chaque transaction, chaque événement, chaque décision, construisant ainsi le cycle de vie complet des actifs numériques.
L'analyse des données historiques peut aider les traders à analyser facilement les données du marché, à comprendre les tendances du marché, à prédire les évolutions futures et à développer des stratégies de trading les plus efficaces, fournissant un soutien solide aux investissements, aux transactions et à la gestion des actifs numériques.
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BlockchainTalker
· Il y a 4h
en fait... hk sait ce qui se passe avec le jeu des etf tbh
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AirdropSweaterFan
· Il y a 5h
Ah, c'est clairement un signe de bull run.
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GhostWalletSleuth
· Il y a 5h
Le bull run est si fort, la plateforme d'échange ne va pas tomber, n'est-ce pas ?
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OnlyOnMainnet
· Il y a 5h
Le taux de précision du trading sur 72 heures est un peu bas, non ?
Les bases de données temporelles ouvrent une nouvelle ère de négociation des actifs numériques et débloquent des opportunités d'ETF.
Aperçu
L'arrivée en force des ETF d'actifs numériques à Hong Kong insuffle une dynamique puissante au développement du marché des actifs numériques, tout en offrant aux investisseurs de nouvelles opportunités d'investissement. En tant que produit d'investissement, les actifs numériques font irruption dans le monde de manière irrésistible.
Au cours du mois dernier, des actifs numériques majeurs tels que BTC et ETH ont connu de fortes fluctuations, annonçant le début d'un nouveau marché haussier. Cela a non seulement attiré l'attention d'un grand nombre d'investisseurs, mais a également posé de nouveaux défis techniques aux plateformes de trading.
Problèmes de stockage et de traitement des données
Le marché des échanges de cryptomonnaies est très différent du marché financier traditionnel, avec des transactions ininterrompues 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, générant chaque jour un volume total de données de marché dépassant 10 To, et cela continue de croître. Le volume des données de marché entre différentes cryptomonnaies est également extrêmement déséquilibré, les données des actifs principaux représentant la grande majorité.
De plus, la profondeur des données de marché des différentes devises varie énormément, certaines n'ayant que quelques niveaux, tandis que d'autres en ont plus de mille. Plus délicat encore, la volatilité des prix des cryptomonnaies est extrêmement rapide, avec des fluctuations de prix considérables, ce qui impose des exigences très élevées en matière de latence du système. Le moindre retard peut entraîner un échec de la transaction, causant d'énormes pertes aux investisseurs.
La rupture des bases de données temporelles
Face à ces défis, les bases de données temporelles sont devenues une solution idéale pour les plateformes de trading financier et les fonds d'investissement quantitatif en matière de stockage et de traitement des données. Les bases de données temporelles sont spécialement conçues pour traiter des données de séries temporelles, permettant un stockage et une interrogation efficaces de données massives. Leur avantage réside dans leur capacité à traiter rapidement un grand nombre de requêtes d'écriture et d'interrogation de données, répondant ainsi aux besoins de données en temps réel du marché des cryptomonnaies.
Les bases de données temporelles peuvent compresser efficacement les données de séries temporelles, réduisant ainsi les coûts de stockage. De plus, elles permettent d'interroger efficacement les données historiques et de prendre en charge diverses analyses complexes des séries temporelles. Grâce à ces avantages, les bases de données temporelles ont déjà été largement adoptées par des entreprises et organisations du secteur financier traditionnel telles que les courtiers, les banques, les fonds publics/privés, fournissant une base solide pour le fonctionnement sûr et stable des plateformes.
Dans le domaine des applications, les institutions financières peuvent utiliser des méthodes d'analyse technique, en se basant principalement sur des graphiques et des analyses de données pour prédire les tendances des variations de prix du marché, aidant ainsi les équipes à prendre des décisions de trading. Étant donné que l'analyse technique ne se concentre que sur les prix et ne tient pas compte du type d'actif, cette méthode est applicable à tous les marchés de trading. Après la formation du marché de la cryptomonnaie, l'analyse technique est devenue un élément clé du trading de cryptomonnaie.
Nous allons montrer ci-dessous, à l'aide de code, comment réaliser neuf indicateurs techniques couramment utilisés grâce à un calcul en temps réel haute performance, et comment les combiner avec des techniques de visualisation pour construire un tableau de bord de trading de cryptomonnaie. Grâce à ces tableaux de bord visuels, nous pouvons identifier les tendances du marché, observer les fluctuations de prix, explorer la structure du marché, fournissant ainsi des références et des insights plus complets pour la prise de décision.
Cette démonstration utilise une base de données de séries temporelles pour le calcul en temps réel des indicateurs. Cette base de données est une plateforme d'analyse de calcul en temps réel basée sur une base de données de séries temporelles haute performance, avec des caractéristiques telles que légèreté, solution tout-en-un et performances de calcul impressionnantes. Sa capacité de visualisation extensible permet aux utilisateurs de construire très facilement un tableau de bord interactif.
Actuellement, cette base de données fournit des services de calcul de données à plus de cent institutions dans le domaine de la finance traditionnelle. Dans le domaine des actifs numériques, elle a également servi plusieurs institutions telles que des bourses et des teneurs de marché.
8 indicateurs techniques courants
Selon les données publiques, il existe actuellement plus de 100 indicateurs techniques sur le marché. Nous allons sélectionner 9 des indicateurs techniques les plus couramment utilisés, y compris la moyenne mobile, les chandeliers, les oscillateurs de momentum, les bandes de Bollinger, etc.
Prix moyen mobile
Le prix moyen mobile, également appelé moyenne mobile, est une courbe générée en calculant le prix moyen sur une certaine période. Il est généralement utilisé pour identifier les points de retournement des tendances, les niveaux de soutien et les niveaux de résistance. La base de données propose plus de 1500 fonctions de calcul couramment utilisées dans le domaine des transactions financières. Ici, nous utilisons les fonctions de la série tm intégrées, et avec le code suivant, nous pouvons rapidement calculer l'indicateur de prix moyen mobile.
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. Nous pouvons réaliser le calcul en temps réel des chandeliers grâce au code.
Indice de force relative
L'indice de force relative est un indicateur technique utilisé pour mesurer la vitesse et l'ampleur 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 permet de bien identifier les tendances de surachat et de survente sur le marché des transactions, et c'est l'un des indicateurs de tendance les plus populaires.
Moyenne mobile lissée
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 moments d'achat et de vente. C'est un indicateur de tendance qui fonctionne très bien dans les marchés en consolidation.
Bandes de Bollinger
L'indicateur des bandes de Bollinger montre la plage de fluctuation et la tendance des prix en traçant une moyenne mobile de la ligne médiane ( ainsi que deux lignes d'écart type en haut et en bas sur le graphique des prix ). Il est couramment utilisé pour analyser la volatilité du marché, confirmer la direction de la tendance et identifier les signaux d'achat et de vente.
Corrélation entre les paires de trading
Nous pouvons tracer la corrélation entre différentes paires de trading à l'aide de code.
Tableau de trading en temps réel
Les informations de trading en temps réel, en tant qu'informations de base, peuvent nous 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 des forces entre les positions longues et courtes. Nous pouvons construire un tableau de trading en temps réel basé sur la paire de trading.
Montant des transactions en temps réel ( Direction d'achat et de vente )
L'indicateur du volume des transactions en temps réel peut indiquer l'activité du marché des échanges ainsi que la taille des fonds, nous aidant à comprendre le sentiment du marché.
résumé
Avec l'approbation des ETF, les actifs numériques entreront sans aucun doute dans l'"ère institutionnelle". Les bases de données temporelles, grâce à leur haut débit, à leur requête efficace et à leur bonne extensibilité, enregistrent chaque transaction, chaque événement, chaque décision, construisant ainsi le cycle de vie complet des actifs numériques.
L'analyse des données historiques peut aider les traders à analyser facilement les données du marché, à comprendre les tendances du marché, à prédire les évolutions futures et à développer des stratégies de trading les plus efficaces, fournissant un soutien solide aux investissements, aux transactions et à la gestion des actifs numériques.