A forte entrada dos ETFs de ativos digitais em Hong Kong injetou um impulso robusto no desenvolvimento do mercado de ativos digitais, ao mesmo tempo que oferece novas oportunidades de investimento para os investidores. Como um produto de investimento, os ativos digitais estão varrendo o mundo de maneira imparável.
No último mês, ativos digitais populares como BTC e ETH passaram por grandes oscilações, anunciando o início de uma nova rodada de mercado em alta. Isso não apenas atraiu a atenção de muitos investidores, mas também impôs desafios técnicos mais elevados às plataformas de negociação.
O desafio do armazenamento e processamento de dados
O mercado de negociação de criptomoedas é muito diferente do mercado financeiro tradicional, com transações ininterruptas 7*24 horas gerando um volume total de dados de mercado que ultrapassa 10TB diariamente, e que continua a crescer. O volume de dados de mercado entre diferentes moedas é também extremamente desequilibrado, com a maior parte dos dados concentrados em ativos de topo.
Além disso, a profundidade dos dados de mercado varia enormemente entre diferentes criptomoedas; algumas têm apenas algumas dezenas de níveis, enquanto outras têm mais de mil. O mais complicado é que a volatilidade dos preços das criptomoedas é excepcionalmente rápida, com grandes flutuações de preços, o que impõe exigências muito altas em relação à latência do sistema. Qualquer atraso sutil pode resultar em falhas nas transações, causando enormes perdas para os investidores.
A ruptura na base de dados temporal
Diante desses desafios, os bancos de dados de séries temporais tornaram-se a solução ideal para plataformas de negociação financeira e fundos de investimento quantitativo para armazenamento e processamento de dados. Os bancos de dados de séries temporais são projetados especificamente para lidar com dados de séries temporais, sendo capazes de armazenar e consultar grandes volumes de dados de forma eficiente. Sua vantagem reside na capacidade de processar rapidamente grandes volumes de gravações de dados e solicitações de consulta, atendendo à demanda por dados em tempo real do mercado de criptomoedas.
Bancos de dados de séries temporais podem comprimir efetivamente dados de séries temporais, reduzindo os custos de armazenamento. Além disso, podem consultar dados históricos de forma eficiente, suportando várias análises complexas de séries temporais. Graças a essas vantagens, os bancos de dados de séries temporais já foram amplamente aplicados por instituições e organizações financeiras tradicionais, como corretoras, bancos, fundos públicos/privados, proporcionando uma base sólida para a operação segura e estável da plataforma.
No que diz respeito aos cenários de aplicação, as instituições financeiras podem utilizar métodos de análise técnica, prevendo as tendências de variação de preços do mercado principalmente através de gráficos e análises de dados, ajudando a equipe a tomar decisões de negociação. Como a análise técnica estuda apenas os preços e não se preocupa com o tipo de ativo, este método é aplicável a todos os mercados de negociação. Após a formação do mercado de negociação de criptomoedas, a análise técnica tornou-se uma parte importante do comércio de criptomoedas.
Abaixo, será demonstrado, em conjunto com o código, como implementar 9 indicadores técnicos comuns através de cálculos em tempo real de alto desempenho e como combiná-los utilizando técnicas de visualização para construir um painel de negociação de criptomoedas. Através desses painéis de visualização, podemos identificar tendências de mercado, observar flutuações de preços e explorar a estrutura do mercado, proporcionando assim uma referência e insights mais abrangentes para a tomada de decisões.
Esta demonstração utiliza um determinado banco de dados de séries temporais para realizar cálculos em tempo real dos indicadores. Este banco de dados é uma plataforma de análise em tempo real baseada em um banco de dados de séries temporais de alto desempenho, com características como leveza, solução única e desempenho de cálculo robusto. Sua capacidade de visualização escalável permite que os usuários construam facilmente um painel interativo.
Atualmente, esta base de dados já fornece serviços de cálculo de dados a mais de cem instituições no setor financeiro tradicional. No setor de ativos digitais, também atende várias instituições, incluindo bolsas e formadores de mercado.
8 indicadores técnicos comuns
De acordo com informações públicas, atualmente existem mais de 100 tipos de indicadores técnicos no mercado. Selecionaremos os 9 indicadores técnicos mais comuns, incluindo média móvel, gráfico de velas, oscilador de momento, bandas de Bollinger, entre outros.
Preço Médio Móvel
A média móvel, também chamada de linha de média móvel, é uma curva gerada ao calcular o preço médio ao longo de um determinado período de tempo, geralmente utilizada para identificar pontos de reversão de tendência, níveis de suporte e resistência. O banco de dados oferece mais de 1500 funções de cálculo comumente usadas no campo das transações financeiras. Aqui, usamos a série de funções tm integradas; através do seguinte código, podemos calcular rapidamente o indicador de preço médio móvel.
Gráfico de velas
As velas K são um dos indicadores técnicos mais importantes, várias velas K conectadas formam a linha de tendência de preços. Podemos implementar o cálculo em tempo real das velas K através de código.
Índice de Força Relativa
O Índice de Força Relativa é um indicador técnico utilizado para medir a velocidade e a amplitude das variações de preço, sendo o seu cálculo baseado na média das mudanças de preço em períodos de tempo determinados, tanto em alta quanto em baixa. Este indicador é eficaz na identificação de tendências de sobrecompra e sobrevenda no mercado de negociação, sendo um dos indicadores osciladores mais populares.
Média Móvel Suave
O MACD é um indicador técnico que utiliza a convergência e divergência entre a média móvel exponencial de curto prazo e a média móvel exponencial de longo prazo dos preços de fechamento para avaliar os momentos de compra e venda, sendo um indicador de tendência que tem um bom efeito em mercados de consolidação.
Bandas de Bollinger
O indicador de Bandas de Bollinger mostra a faixa e a tendência das flutuações de preços ao traçar a média móvel da linha central ( e as duas linhas de desvio padrão acima e abaixo no gráfico de preços. É frequentemente utilizado para analisar a volatilidade do mercado, confirmar a direção da tendência e identificar sinais de compra e venda.
![O ETF de ativos digitais foi aprovado em Hong Kong, iniciando a era institucional, a análise e aplicação de bancos de dados rapidamente abrirão a diferença de competição entre instituições])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-03d9d4dc10009d739f865559212d04cb.webp(
)# Correlação entre pares de negociação
Podemos traçar a correlação entre diferentes pares de negociação através de código.
![ETF de ativos digitais aprovado em Hong Kong inicia a era institucional, a análise e aplicação de bancos de dados irão rapidamente ampliar a diferença de competitividade entre instituições]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-d9c340d8be6953c88b6ab1be52776813.webp(
)# Tabela de Transações em Tempo Real
As informações de negociação em tempo real, como a informação básica, podem nos ajudar a julgar a situação real das transações no par de negociação atual, como o sentimento de compradores e vendedores, a comparação de forças entre compradores e vendedores, entre outros. Podemos construir uma tabela de negociação em tempo real baseada no par de negociação.
![Aprovação do ETF de ativos digitais em Hong Kong inicia a era institucional, a análise e aplicação de bancos de dados rapidamente aumentarão a diferença de concorrência entre instituições]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-af8ad25cd53468e3a6f0ddc46a33de6a.webp(
)# Volume de transações em tempo real ### Direção de compra e venda (
O indicador de volume de transações em tempo real pode indicar a atividade do mercado de negociação e o tamanho dos fundos, ajudando-nos a entender o sentimento do mercado.
![ETF de ativos digitais aprovado em Hong Kong inicia era institucional, análise e aplicação de banco de dados irão rapidamente aumentar a diferença de competição entre instituições])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cd18c737e45944b22923c6cc8b13a265.webp(
) Resumo
Com a aprovação dos ETFs, os ativos digitais certamente entrarão na "era institucional". Os bancos de dados de séries temporais, com seu alto throughput, consultas eficientes e boa escalabilidade, registram cada transação, cada evento, cada decisão, construindo um ciclo de vida completo dos ativos digitais.
A análise de dados históricos pode ajudar os traders a analisar facilmente os dados do mercado, perceber as tendências do mercado, prever direções futuras e desenvolver as estratégias de negociação mais oportunas, fornecendo um forte suporte de dados para o investimento, negociação e gestão de ativos digitais.
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BlockchainTalker
· 5h atrás
na verdade... hk sabe o que se passa com o jogo do etf, para ser honesto
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AirdropSweaterFan
· 5h atrás
Ah, isso é um claro sinal de um grande bull run.
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GhostWalletSleuth
· 5h atrás
bull run tão forte, a exchange não vai cair, certo?
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OnlyOnMainnet
· 5h atrás
Negociação de 72 horas, a taxa de precisão está um pouco baixa, não está?
O banco de dados temporal lidera uma nova era de negociação de ativos digitais, desbloqueando oportunidades de ETF.
Resumo
A forte entrada dos ETFs de ativos digitais em Hong Kong injetou um impulso robusto no desenvolvimento do mercado de ativos digitais, ao mesmo tempo que oferece novas oportunidades de investimento para os investidores. Como um produto de investimento, os ativos digitais estão varrendo o mundo de maneira imparável.
No último mês, ativos digitais populares como BTC e ETH passaram por grandes oscilações, anunciando o início de uma nova rodada de mercado em alta. Isso não apenas atraiu a atenção de muitos investidores, mas também impôs desafios técnicos mais elevados às plataformas de negociação.
O desafio do armazenamento e processamento de dados
O mercado de negociação de criptomoedas é muito diferente do mercado financeiro tradicional, com transações ininterruptas 7*24 horas gerando um volume total de dados de mercado que ultrapassa 10TB diariamente, e que continua a crescer. O volume de dados de mercado entre diferentes moedas é também extremamente desequilibrado, com a maior parte dos dados concentrados em ativos de topo.
Além disso, a profundidade dos dados de mercado varia enormemente entre diferentes criptomoedas; algumas têm apenas algumas dezenas de níveis, enquanto outras têm mais de mil. O mais complicado é que a volatilidade dos preços das criptomoedas é excepcionalmente rápida, com grandes flutuações de preços, o que impõe exigências muito altas em relação à latência do sistema. Qualquer atraso sutil pode resultar em falhas nas transações, causando enormes perdas para os investidores.
A ruptura na base de dados temporal
Diante desses desafios, os bancos de dados de séries temporais tornaram-se a solução ideal para plataformas de negociação financeira e fundos de investimento quantitativo para armazenamento e processamento de dados. Os bancos de dados de séries temporais são projetados especificamente para lidar com dados de séries temporais, sendo capazes de armazenar e consultar grandes volumes de dados de forma eficiente. Sua vantagem reside na capacidade de processar rapidamente grandes volumes de gravações de dados e solicitações de consulta, atendendo à demanda por dados em tempo real do mercado de criptomoedas.
Bancos de dados de séries temporais podem comprimir efetivamente dados de séries temporais, reduzindo os custos de armazenamento. Além disso, podem consultar dados históricos de forma eficiente, suportando várias análises complexas de séries temporais. Graças a essas vantagens, os bancos de dados de séries temporais já foram amplamente aplicados por instituições e organizações financeiras tradicionais, como corretoras, bancos, fundos públicos/privados, proporcionando uma base sólida para a operação segura e estável da plataforma.
No que diz respeito aos cenários de aplicação, as instituições financeiras podem utilizar métodos de análise técnica, prevendo as tendências de variação de preços do mercado principalmente através de gráficos e análises de dados, ajudando a equipe a tomar decisões de negociação. Como a análise técnica estuda apenas os preços e não se preocupa com o tipo de ativo, este método é aplicável a todos os mercados de negociação. Após a formação do mercado de negociação de criptomoedas, a análise técnica tornou-se uma parte importante do comércio de criptomoedas.
Abaixo, será demonstrado, em conjunto com o código, como implementar 9 indicadores técnicos comuns através de cálculos em tempo real de alto desempenho e como combiná-los utilizando técnicas de visualização para construir um painel de negociação de criptomoedas. Através desses painéis de visualização, podemos identificar tendências de mercado, observar flutuações de preços e explorar a estrutura do mercado, proporcionando assim uma referência e insights mais abrangentes para a tomada de decisões.
Esta demonstração utiliza um determinado banco de dados de séries temporais para realizar cálculos em tempo real dos indicadores. Este banco de dados é uma plataforma de análise em tempo real baseada em um banco de dados de séries temporais de alto desempenho, com características como leveza, solução única e desempenho de cálculo robusto. Sua capacidade de visualização escalável permite que os usuários construam facilmente um painel interativo.
Atualmente, esta base de dados já fornece serviços de cálculo de dados a mais de cem instituições no setor financeiro tradicional. No setor de ativos digitais, também atende várias instituições, incluindo bolsas e formadores de mercado.
8 indicadores técnicos comuns
De acordo com informações públicas, atualmente existem mais de 100 tipos de indicadores técnicos no mercado. Selecionaremos os 9 indicadores técnicos mais comuns, incluindo média móvel, gráfico de velas, oscilador de momento, bandas de Bollinger, entre outros.
Preço Médio Móvel
A média móvel, também chamada de linha de média móvel, é uma curva gerada ao calcular o preço médio ao longo de um determinado período de tempo, geralmente utilizada para identificar pontos de reversão de tendência, níveis de suporte e resistência. O banco de dados oferece mais de 1500 funções de cálculo comumente usadas no campo das transações financeiras. Aqui, usamos a série de funções tm integradas; através do seguinte código, podemos calcular rapidamente o indicador de preço médio móvel.
Gráfico de velas
As velas K são um dos indicadores técnicos mais importantes, várias velas K conectadas formam a linha de tendência de preços. Podemos implementar o cálculo em tempo real das velas K através de código.
Índice de Força Relativa
O Índice de Força Relativa é um indicador técnico utilizado para medir a velocidade e a amplitude das variações de preço, sendo o seu cálculo baseado na média das mudanças de preço em períodos de tempo determinados, tanto em alta quanto em baixa. Este indicador é eficaz na identificação de tendências de sobrecompra e sobrevenda no mercado de negociação, sendo um dos indicadores osciladores mais populares.
Média Móvel Suave
O MACD é um indicador técnico que utiliza a convergência e divergência entre a média móvel exponencial de curto prazo e a média móvel exponencial de longo prazo dos preços de fechamento para avaliar os momentos de compra e venda, sendo um indicador de tendência que tem um bom efeito em mercados de consolidação.
Bandas de Bollinger
O indicador de Bandas de Bollinger mostra a faixa e a tendência das flutuações de preços ao traçar a média móvel da linha central ( e as duas linhas de desvio padrão acima e abaixo no gráfico de preços. É frequentemente utilizado para analisar a volatilidade do mercado, confirmar a direção da tendência e identificar sinais de compra e venda.
![O ETF de ativos digitais foi aprovado em Hong Kong, iniciando a era institucional, a análise e aplicação de bancos de dados rapidamente abrirão a diferença de competição entre instituições])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-03d9d4dc10009d739f865559212d04cb.webp(
)# Correlação entre pares de negociação
Podemos traçar a correlação entre diferentes pares de negociação através de código.
![ETF de ativos digitais aprovado em Hong Kong inicia a era institucional, a análise e aplicação de bancos de dados irão rapidamente ampliar a diferença de competitividade entre instituições]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-d9c340d8be6953c88b6ab1be52776813.webp(
)# Tabela de Transações em Tempo Real
As informações de negociação em tempo real, como a informação básica, podem nos ajudar a julgar a situação real das transações no par de negociação atual, como o sentimento de compradores e vendedores, a comparação de forças entre compradores e vendedores, entre outros. Podemos construir uma tabela de negociação em tempo real baseada no par de negociação.
![Aprovação do ETF de ativos digitais em Hong Kong inicia a era institucional, a análise e aplicação de bancos de dados rapidamente aumentarão a diferença de concorrência entre instituições]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-af8ad25cd53468e3a6f0ddc46a33de6a.webp(
)# Volume de transações em tempo real ### Direção de compra e venda (
O indicador de volume de transações em tempo real pode indicar a atividade do mercado de negociação e o tamanho dos fundos, ajudando-nos a entender o sentimento do mercado.
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) Resumo
Com a aprovação dos ETFs, os ativos digitais certamente entrarão na "era institucional". Os bancos de dados de séries temporais, com seu alto throughput, consultas eficientes e boa escalabilidade, registram cada transação, cada evento, cada decisão, construindo um ciclo de vida completo dos ativos digitais.
A análise de dados históricos pode ajudar os traders a analisar facilmente os dados do mercado, perceber as tendências do mercado, prever direções futuras e desenvolver as estratégias de negociação mais oportunas, fornecendo um forte suporte de dados para o investimento, negociação e gestão de ativos digitais.