Сильное появление ETF на цифровые активы в Гонконге дало мощный импульс развитию рынка цифровых активов и предоставило инвесторам новые инвестиционные возможности. В качестве инвестиционного продукта цифровые активы стремительно захватывают мир.
За последний месяц основные цифровые активы, такие как BTC и ETH, пережили значительные колебания, что ознаменовало начало нового бычьего рынка. Это привлекло внимание множества инвесторов и предъявило более высокие требования к технологиям торговых платформ.
Проблемы хранения и обработки данных
Рынок цифровых валют значительно отличается от традиционного финансового рынка, он работает 7*24 часа в сутки, и объем данных о рыночных котировках, генерируемых ежедневно, превышает 10 ТБ, и продолжает расти. Объем данных о рыночных котировках между различными валютами также крайне неравномерный, данные о ведущих активах составляют подавляющую часть.
Кроме того, существует огромная разница в глубине данных рыночных ордеров для различных валют: некоторые имеют всего несколько уровней, в то время как другие могут превышать тысячу уровней. Более того, волатильность цен на цифровые валюты необычайно высока, колебания цен могут быть значительными, что предъявляет очень высокие требования к задержке системы. Любая незначительная задержка может привести к сбоям в сделках и вызвать огромные убытки для инвесторов.
Прорыв временной базы данных
Столкнувшись с этими вызовами, временные базы данных стали идеальным решением для финансовых торговых платформ 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 том, что они могут быстро обрабатывать большое количество запросов на запись и запросы, удовлетворяя потребности в实时 данных на рынке цифровых валют.
Системы управления временными рядами 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 управления временными рядами уже широко применяются в традиционных финансовых учреждениях, таких как брокеры, банки, публичные и частные фонды, обеспечивая надежную основу для безопасной и стабильной работы платформы.
В области применения финансовые учреждения могут использовать методы технического анализа, основываясь на графиках и анализе данных для прогнозирования изменений цен на рынке, что помогает команде принимать торговые решения. Поскольку технический анализ изучает только цены и не обращает внимания на тип активов, этот метод подходит для всех торговых рынков. С образованием торгового рынка криптовалюты технический анализ стал важным элементом торговли криптовалютами.
Ниже будет показано, как с помощью высокопроизводительных расчетов в реальном времени реализовать 9 распространенных технических индикаторов и объединить их с помощью визуальных технологий для создания панели торговых операций с криптовалютами. С помощью этих визуальных панелей мы можем выявлять рыночные тренды, наблюдать за колебаниями цен, исследовать рыночную структуру, что обеспечивает более полное обоснование и понимание для принятия решений.
Данная демонстрация выполнена с использованием определенной временной базы данных для реализации расчета показателей в реальном времени. Эта база данных представляет собой платформу для анализа и вычислений в реальном времени, основанную на высокопроизводительной временной базе данных, обладающую такими характеристиками, как легкость, универсальность и высокая вычислительная производительность, а также её расширяемые визуализационные возможности, которые помогают пользователям очень удобно создавать интерактивные панели.
В настоящее время эта база данных предоставляет услуги по расчету данных более чем ста учреждениям в традиционном финансовом секторе. В сфере цифровых активов она также обслуживает несколько учреждений, таких как биржи и маркет-мейкеры.
8 популярных технических индикаторов
Согласно открытым данным, в настоящее время на рынке существует более 100 различных технических индикаторов. Мы выберем 9 наиболее распространенных технических индикаторов, включая скользящую среднюю, свечные графики, моментум, полосы Боллинджера и т.д.
Скользящая средняя цена
Скользящая средняя цена, также известная как линия скользящего среднего, представляет собой кривую, полученную путем вычисления средней цены за определенный период времени, обычно используемую для выявления точек разворота тренда, уровней поддержки и сопротивления. База данных предоставляет более 1500 распространенных вычислительных функций в области финансовых торгов, здесь мы используем встроенные функции серии tm, и с помощью следующего кода можно быстро вычислить индикатор скользящей средней цены.
Свечной график
Свечные графики являются одним из самых важных технических индикаторов, несколько свечных графиков, соединенных вместе, образуют линию ценового движения. Мы можем реализовать实时计算 свечных графиков с помощью кода.
Индекс относительной силы
Индекс относительной слабости — это технический индикатор, используемый для измерения скорости и амплитуды изменения цен, его расчет основан на среднем изменении цен за определенный период времени при повышении и понижении. Этот индикатор хорошо выявляет тренды перекупленности и перепроданности на торговом рынке, и является одним из самых популярных осцилляторов.
Скользящая средняя
MACD - это технический индикатор, использующий агрегирование и расхождение между краткосрочной и долгосрочной экспоненциальными скользящими средними по ценам закрытия для определения моментов покупки и продажи. Это индикатор тренда, который хорошо подходит для применения в условиях флэта.
Полосы Боллинджера
Индикатор Боллинджера показывает диапазон ценовых колебаний и трендов, рисуя среднюю линию ( скользящей средней ) и две стандартные линии отклонения выше и ниже на графике цен. Он часто используется для анализа волатильности рынка, подтверждения направления тренда и выявления сигналов для покупки и продажи.
Корреляция между торговыми парами
Мы можем нарисовать взаимосвязь между разными торговыми парами с помощью кода.
Реальная торговая таблица
Актуальная информация о сделках, являясь основой, может помочь нам оценить фактическую торговую ситуацию в текущей торговой паре, такую как настроения покупателей и продавцов, а также соотношение сил между быками и медведями. Мы можем создать таблицу текущих сделок, основанную на торговых парах.
Резюме сделок ( Направление покупки/продажи )
Индикатор объема торгов в реальном времени может показать активность торгового рынка и объем средств, помогая нам понять рыночные настроения.
Итог
С получением одобрения ETF цифровые активы обязательно войдут в "институциональную эпоху". С временными реляционными базами данных, обладающими высокой пропускной способностью, эффективными запросами и хорошей масштабируемостью, фиксируется каждая сделка, каждое событие, каждое решение, создавая полное представление о жизненном цикле цифровых активов.
Анализ исторических данных может помочь трейдерам легко анализировать рыночные данные, выявлять тенденции рынка, прогнозировать будущее направление и разрабатывать самые актуальные торговые стратегии, предоставляя мощную поддержку данным для инвестирования, торговли и управления цифровыми активами.
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» .
9 Лайков
Награда
9
4
Поделиться
комментарий
0/400
BlockchainTalker
· 2ч назад
на самом деле... гонконг знает, что происходит с игрой ETF, если честно
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropSweaterFan
· 2ч назад
А это точно признак бычьего рынка.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GhostWalletSleuth
· 2ч назад
Бычий рынок такой сильный, биржа серверы не зависли?
Посмотреть ОригиналОтветить0
OnlyOnMainnet
· 2ч назад
72 часа торговли, точность немного низка, не правда ли?
Временные базы данных ведут новую эру торговли цифровыми активами, открывая возможности для ETF.
Обзор
Сильное появление ETF на цифровые активы в Гонконге дало мощный импульс развитию рынка цифровых активов и предоставило инвесторам новые инвестиционные возможности. В качестве инвестиционного продукта цифровые активы стремительно захватывают мир.
За последний месяц основные цифровые активы, такие как BTC и ETH, пережили значительные колебания, что ознаменовало начало нового бычьего рынка. Это привлекло внимание множества инвесторов и предъявило более высокие требования к технологиям торговых платформ.
Проблемы хранения и обработки данных
Рынок цифровых валют значительно отличается от традиционного финансового рынка, он работает 7*24 часа в сутки, и объем данных о рыночных котировках, генерируемых ежедневно, превышает 10 ТБ, и продолжает расти. Объем данных о рыночных котировках между различными валютами также крайне неравномерный, данные о ведущих активах составляют подавляющую часть.
Кроме того, существует огромная разница в глубине данных рыночных ордеров для различных валют: некоторые имеют всего несколько уровней, в то время как другие могут превышать тысячу уровней. Более того, волатильность цен на цифровые валюты необычайно высока, колебания цен могут быть значительными, что предъявляет очень высокие требования к задержке системы. Любая незначительная задержка может привести к сбоям в сделках и вызвать огромные убытки для инвесторов.
Прорыв временной базы данных
Столкнувшись с этими вызовами, временные базы данных стали идеальным решением для финансовых торговых платформ 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 том, что они могут быстро обрабатывать большое количество запросов на запись и запросы, удовлетворяя потребности в实时 данных на рынке цифровых валют.
Системы управления временными рядами 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 управления временными рядами уже широко применяются в традиционных финансовых учреждениях, таких как брокеры, банки, публичные и частные фонды, обеспечивая надежную основу для безопасной и стабильной работы платформы.
В области применения финансовые учреждения могут использовать методы технического анализа, основываясь на графиках и анализе данных для прогнозирования изменений цен на рынке, что помогает команде принимать торговые решения. Поскольку технический анализ изучает только цены и не обращает внимания на тип активов, этот метод подходит для всех торговых рынков. С образованием торгового рынка криптовалюты технический анализ стал важным элементом торговли криптовалютами.
Ниже будет показано, как с помощью высокопроизводительных расчетов в реальном времени реализовать 9 распространенных технических индикаторов и объединить их с помощью визуальных технологий для создания панели торговых операций с криптовалютами. С помощью этих визуальных панелей мы можем выявлять рыночные тренды, наблюдать за колебаниями цен, исследовать рыночную структуру, что обеспечивает более полное обоснование и понимание для принятия решений.
Данная демонстрация выполнена с использованием определенной временной базы данных для реализации расчета показателей в реальном времени. Эта база данных представляет собой платформу для анализа и вычислений в реальном времени, основанную на высокопроизводительной временной базе данных, обладающую такими характеристиками, как легкость, универсальность и высокая вычислительная производительность, а также её расширяемые визуализационные возможности, которые помогают пользователям очень удобно создавать интерактивные панели.
В настоящее время эта база данных предоставляет услуги по расчету данных более чем ста учреждениям в традиционном финансовом секторе. В сфере цифровых активов она также обслуживает несколько учреждений, таких как биржи и маркет-мейкеры.
8 популярных технических индикаторов
Согласно открытым данным, в настоящее время на рынке существует более 100 различных технических индикаторов. Мы выберем 9 наиболее распространенных технических индикаторов, включая скользящую среднюю, свечные графики, моментум, полосы Боллинджера и т.д.
Скользящая средняя цена
Скользящая средняя цена, также известная как линия скользящего среднего, представляет собой кривую, полученную путем вычисления средней цены за определенный период времени, обычно используемую для выявления точек разворота тренда, уровней поддержки и сопротивления. База данных предоставляет более 1500 распространенных вычислительных функций в области финансовых торгов, здесь мы используем встроенные функции серии tm, и с помощью следующего кода можно быстро вычислить индикатор скользящей средней цены.
Свечной график
Свечные графики являются одним из самых важных технических индикаторов, несколько свечных графиков, соединенных вместе, образуют линию ценового движения. Мы можем реализовать实时计算 свечных графиков с помощью кода.
Индекс относительной силы
Индекс относительной слабости — это технический индикатор, используемый для измерения скорости и амплитуды изменения цен, его расчет основан на среднем изменении цен за определенный период времени при повышении и понижении. Этот индикатор хорошо выявляет тренды перекупленности и перепроданности на торговом рынке, и является одним из самых популярных осцилляторов.
Скользящая средняя
MACD - это технический индикатор, использующий агрегирование и расхождение между краткосрочной и долгосрочной экспоненциальными скользящими средними по ценам закрытия для определения моментов покупки и продажи. Это индикатор тренда, который хорошо подходит для применения в условиях флэта.
Полосы Боллинджера
Индикатор Боллинджера показывает диапазон ценовых колебаний и трендов, рисуя среднюю линию ( скользящей средней ) и две стандартные линии отклонения выше и ниже на графике цен. Он часто используется для анализа волатильности рынка, подтверждения направления тренда и выявления сигналов для покупки и продажи.
Корреляция между торговыми парами
Мы можем нарисовать взаимосвязь между разными торговыми парами с помощью кода.
Реальная торговая таблица
Актуальная информация о сделках, являясь основой, может помочь нам оценить фактическую торговую ситуацию в текущей торговой паре, такую как настроения покупателей и продавцов, а также соотношение сил между быками и медведями. Мы можем создать таблицу текущих сделок, основанную на торговых парах.
Резюме сделок ( Направление покупки/продажи )
Индикатор объема торгов в реальном времени может показать активность торгового рынка и объем средств, помогая нам понять рыночные настроения.
Итог
С получением одобрения ETF цифровые активы обязательно войдут в "институциональную эпоху". С временными реляционными базами данных, обладающими высокой пропускной способностью, эффективными запросами и хорошей масштабируемостью, фиксируется каждая сделка, каждое событие, каждое решение, создавая полное представление о жизненном цикле цифровых активов.
Анализ исторических данных может помочь трейдерам легко анализировать рыночные данные, выявлять тенденции рынка, прогнозировать будущее направление и разрабатывать самые актуальные торговые стратегии, предоставляя мощную поддержку данным для инвестирования, торговли и управления цифровыми активами.