إطلاق ETF لأصول رقمية في هونغ كونغ أضفى حيوية جديدة على سوق الأصول الرقمية، كما قدم فرصًا جديدة للمستثمرين. كمنتج استثماري، تتصاعد الأصول الرقمية بسرعة على مستوى العالم.
خلال الشهر الماضي، شهدت الأصول الرقمية الرئيسية مثل BTC و ETH تقلبات حادة، معلنة عن بدء جولة جديدة من السوق الصاعدة. لم يجذب ذلك اهتمام عدد كبير من المستثمرين فحسب، بل وضع أيضًا مطالب أعلى على تقنيات منصات التداول.
سوق تداول العملات الرقمية يختلف كثيرًا عن السوق المالية التقليدية. يتم إنتاج أكثر من 10 تيرابايت من بيانات السوق نتيجة للتداول المستمر على مدار 24 ساعة يوميًا، وما زال هذا الرقم في تزايد. كمية البيانات بين العملات المختلفة غير متوازنة بشكل كبير، حيث تسيطر الأصول الرائدة على الجزء الأكبر. بالإضافة إلى ذلك، هناك اختلافات هائلة في عمق السوق بين العملات المختلفة، من عشرات الطبقات إلى آلاف الطبقات. وما يزيد الأمر تعقيدًا هو أن أسعار العملات الرقمية تتقلب بشكل كبير، مما يتطلب دقة عالية في زمن النظام. أي تأخير طفيف يمكن أن يؤدي إلى فشل الصفقة، مما يتسبب في خسائر كبيرة للمستثمرين.
في مواجهة هذه التحديات، أصبحت قواعد البيانات الزمنية الحل المثالي. تم تصميمها خصيصًا لمعالجة بيانات السلاسل الزمنية، حيث يمكنها تخزين واستعلام كميات هائلة من البيانات بكفاءة. تتمثل ميزتها في معالجة كميات كبيرة من طلبات الكتابة والاستعلام بسرعة، لتلبية احتياجات البيانات في الوقت الحقيقي.
يمكن لقاعدة بيانات الزمن تسلسل البيانات الضغط بفعالية على بيانات السلاسل الزمنية، مما يقلل من تكاليف التخزين. كما أنها تستطيع استعلام البيانات التاريخية بكفاءة، وتدعم التحليل المعقد للسلاسل الزمنية. بفضل هذه المزايا، تم تطبيق قواعد بيانات الزمن بشكل واسع في مجال المالية التقليدية، مما يوفر أساسًا قويًا لتشغيل المنصات بأمان واستقرار.
فيما يتعلق بتطبيقات السيناريو، يمكن للمؤسسات المالية استخدام أساليب التحليل الفني، من خلال الرسوم البيانية وتحليل البيانات للتنبؤ بتغيرات أسعار السوق، ودعم قرارات التداول. نظرًا لأن التحليل الفني يدرس الأسعار فقط، دون النظر إلى نوع الأصول، فإنه مناسب لمختلف أسواق التداول. بعد تشكيل سوق تداول العملات المشفرة، أصبح التحليل الفني جزءًا مهمًا.
ستعرض الفقرة التالية كيفية تحقيق 9 مؤشرات تقنية شائعة من خلال حسابات حقيقية عالية الأداء، وبناء لوحات تحكم لتداول العملات الرقمية عبر التصور. يمكن أن تساعد هذه اللوحات في تحديد اتجاهات السوق، ومراقبة تقلبات الأسعار، واستكشاف هيكل السوق، وتوفير مرجع شامل لاتخاذ القرارات.
تم تنفيذ العرض الحالي باستخدام قاعدة بيانات DolphinDB لإجراء حسابات المؤشرات في الوقت الحقيقي. DolphinDB هي منصة تحليل حسابات الوقت الحقيقي مع قاعدة بيانات زمنية عالية الأداء، وتتميز بالخفّة، والحلول الشاملة، وأداء حسابي قوي. تتيح قدراتها القابلة للتوسع في التصوير البياني بناء لوحات تحكم تفاعلية بسهولة. حتى الآن، قدمت DolphinDB خدمات لأكثر من مئة مؤسسة مالية تقليدية، كما خدمت أيضًا العديد من البورصات وصانعي السوق في مجال الأصول الرقمية.
يوجد في السوق أكثر من 100 نوع من المؤشرات الفنية. لقد اخترنا عرض 9 من أكثر المؤشرات الفنية شيوعًا بما في ذلك متوسط السعر المتحرك، وشموع كين، والزخم، ونطاق بولينجر.
المتوسط المتحرك للسعر هو منحنى يتم إنشاؤه من خلال حساب متوسط السعر على مدار فترة زمنية معينة، ويستخدم لتحديد نقاط انعكاس الاتجاه، ومستويات الدعم والمقاومة. توفر DolphinDB أكثر من 1500 دالة مستخدمة بشكل شائع في التداول المالي، مما يتيح حساب هذا المؤشر بسرعة.
تشير الشمعة إلى واحدة من أهم المؤشرات التقنية، حيث تتصل العديد من الشموع لتشكل خط اتجاه السعر. يمكن تحقيق حساب الشمعة في الوقت الفعلي والتصوير المرئي من خلال كود بسيط.
مؤشر القوة النسبية ( RSI ) يستخدم لقياس سرعة وحجم تغير الأسعار، ويمكنه التعرف على اتجاهات الشراء والبيع المفرط في السوق، وهو واحد من أكثر مؤشرات الزخم شعبية.
يستخدم مؤشر MACD تجميع وفصل متوسطات الحركة الأسية قصيرة وطويلة الأجل لتقييم توقيت الشراء والبيع، ويحقق نتائج جيدة في ظروف السوق المتقلبة.
تظهر قناة بولينجر من خلال رسم خط الوسط وخطين معياريين على مخطط الأسعار مدى تقلب الأسعار واتجاهاتها، وتستخدم لتحليل التقلبات، وتأكيد اتجاه الاتجاه، وتحديد إشارات الشراء والبيع.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن حساب الارتباط بين أزواج التداول المختلفة، وبناء جداول التداول في الوقت الفعلي ومؤشرات حجم التداول في الوقت الفعلي، مما يعرض ديناميات السوق بشكل شامل.
قاعدة البيانات الزمنية لديها مزايا ملحوظة في حساب المؤشرات التقنية. على سبيل المثال، مع تكوين 16 نواة CPU و512 جيجابايت من الذاكرة و4 وحدات تخزين SSD، يمكن تحقيق الأداء التالي:
إكمال الاستعلامات وحساب التجميع في مللي ثانية ضمن مجموعة بيانات تضم 2700 مليار صف
تم إكمال حساب العلاقة بين 200 مليون بيانات في ثوانٍ
حساب تكلفة التداول يتم إكماله في جزء من الثانية
تنفيذ العامل وإكمال الحساب في مستوى مللي ثانية
تم تقليل 6.5 مليار نقطة بيانات عالية التردد إلى تردد زمني مدته دقيقة واحدة في غضون 30 ثانية.
يدعم التخزين الفعال لمستويات متعددة من السوق، نسبة الضغط 10:1
توليف الرسوم البيانية للسوق بالكامل وحساب العوامل في الوقت الحقيقي
1000000 عقد مقايضة العملات الأجنبية يتم تقييمه في 400 مللي ثانية
10 مليار بيانات الانحدار الخطي تكتمل في ثوانٍ
حساب القيمة الصافية للـ ETF على مستوى النواة في أقل من ثانية واحدة
تظهر هذه الأمثلة بوضوح القوة الكبيرة لقواعد البيانات الزمنية في معالجة البيانات الضخمة، وحساب المؤشرات المعقدة، واستعلامات الربط عبر الجداول المتعددة، والتحليل في الوقت الحقيقي، وتقييم المشتقات المالية، والحوسبة الموزعة، مما يوفر للمستخدمين القدرة على الحصول على رؤى بيانات في الوقت الحقيقي، واكتشاف الأنماط بسرعة، ودعم اتخاذ القرارات. لقد أصبحت جزءًا مهمًا من بنية البيانات التحتية للجيل الجديد، ومن المؤكد أنها ستقود التطور المستقبلي لتقنيات تحليل البيانات.
مع حصول ETF على الموافقة التنظيمية، دخلت الأصول الرقمية رسميًا "عصر المؤسسات". تعتمد قواعد البيانات الزمنية على قدرة عالية من خلال معالجة البيانات، واستعلامات فعالة، وقابلية جيدة للتوسع، مما يسمح بتسجيل كل معاملة، وكل حدث، وكل قرار، لبناء دورة حياة كاملة للأصول الرقمية. من خلال تحليل البيانات التاريخية، يمكن أن تساعد المتداولين على فهم اتجاهات السوق، وتوقع الاتجاهات المستقبلية، وتطوير استراتيجيات التداول الأكثر فعالية، وتقديم دعم قوي للبيانات لاستثمار الأصول الرقمية، وتداولها، وإدارتها.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 10
أعجبني
10
7
مشاركة
تعليق
0/400
ContractCollector
· منذ 4 س
فضلًا عن دعم هيكل TPS
شاهد النسخة الأصليةرد0
DegenGambler
· 08-06 12:19
حمقى اليوم مرة أخرى خداع الناس لتحقيق الربح ??
شاهد النسخة الأصليةرد0
DeFiDoctor
· 08-06 12:19
ما هي حدود ضغط إدارة المخاطر الاستراتيجية؟ ستتحدث سجلات الفحص.
تمكين قاعدة البيانات الزمنية لتداول العملات الرقمية تحليل في الوقت الحقيقي لتحسين أداء المنصة
إطلاق ETF لأصول رقمية في هونغ كونغ أضفى حيوية جديدة على سوق الأصول الرقمية، كما قدم فرصًا جديدة للمستثمرين. كمنتج استثماري، تتصاعد الأصول الرقمية بسرعة على مستوى العالم.
خلال الشهر الماضي، شهدت الأصول الرقمية الرئيسية مثل BTC و ETH تقلبات حادة، معلنة عن بدء جولة جديدة من السوق الصاعدة. لم يجذب ذلك اهتمام عدد كبير من المستثمرين فحسب، بل وضع أيضًا مطالب أعلى على تقنيات منصات التداول.
سوق تداول العملات الرقمية يختلف كثيرًا عن السوق المالية التقليدية. يتم إنتاج أكثر من 10 تيرابايت من بيانات السوق نتيجة للتداول المستمر على مدار 24 ساعة يوميًا، وما زال هذا الرقم في تزايد. كمية البيانات بين العملات المختلفة غير متوازنة بشكل كبير، حيث تسيطر الأصول الرائدة على الجزء الأكبر. بالإضافة إلى ذلك، هناك اختلافات هائلة في عمق السوق بين العملات المختلفة، من عشرات الطبقات إلى آلاف الطبقات. وما يزيد الأمر تعقيدًا هو أن أسعار العملات الرقمية تتقلب بشكل كبير، مما يتطلب دقة عالية في زمن النظام. أي تأخير طفيف يمكن أن يؤدي إلى فشل الصفقة، مما يتسبب في خسائر كبيرة للمستثمرين.
في مواجهة هذه التحديات، أصبحت قواعد البيانات الزمنية الحل المثالي. تم تصميمها خصيصًا لمعالجة بيانات السلاسل الزمنية، حيث يمكنها تخزين واستعلام كميات هائلة من البيانات بكفاءة. تتمثل ميزتها في معالجة كميات كبيرة من طلبات الكتابة والاستعلام بسرعة، لتلبية احتياجات البيانات في الوقت الحقيقي.
يمكن لقاعدة بيانات الزمن تسلسل البيانات الضغط بفعالية على بيانات السلاسل الزمنية، مما يقلل من تكاليف التخزين. كما أنها تستطيع استعلام البيانات التاريخية بكفاءة، وتدعم التحليل المعقد للسلاسل الزمنية. بفضل هذه المزايا، تم تطبيق قواعد بيانات الزمن بشكل واسع في مجال المالية التقليدية، مما يوفر أساسًا قويًا لتشغيل المنصات بأمان واستقرار.
فيما يتعلق بتطبيقات السيناريو، يمكن للمؤسسات المالية استخدام أساليب التحليل الفني، من خلال الرسوم البيانية وتحليل البيانات للتنبؤ بتغيرات أسعار السوق، ودعم قرارات التداول. نظرًا لأن التحليل الفني يدرس الأسعار فقط، دون النظر إلى نوع الأصول، فإنه مناسب لمختلف أسواق التداول. بعد تشكيل سوق تداول العملات المشفرة، أصبح التحليل الفني جزءًا مهمًا.
ستعرض الفقرة التالية كيفية تحقيق 9 مؤشرات تقنية شائعة من خلال حسابات حقيقية عالية الأداء، وبناء لوحات تحكم لتداول العملات الرقمية عبر التصور. يمكن أن تساعد هذه اللوحات في تحديد اتجاهات السوق، ومراقبة تقلبات الأسعار، واستكشاف هيكل السوق، وتوفير مرجع شامل لاتخاذ القرارات.
تم تنفيذ العرض الحالي باستخدام قاعدة بيانات DolphinDB لإجراء حسابات المؤشرات في الوقت الحقيقي. DolphinDB هي منصة تحليل حسابات الوقت الحقيقي مع قاعدة بيانات زمنية عالية الأداء، وتتميز بالخفّة، والحلول الشاملة، وأداء حسابي قوي. تتيح قدراتها القابلة للتوسع في التصوير البياني بناء لوحات تحكم تفاعلية بسهولة. حتى الآن، قدمت DolphinDB خدمات لأكثر من مئة مؤسسة مالية تقليدية، كما خدمت أيضًا العديد من البورصات وصانعي السوق في مجال الأصول الرقمية.
يوجد في السوق أكثر من 100 نوع من المؤشرات الفنية. لقد اخترنا عرض 9 من أكثر المؤشرات الفنية شيوعًا بما في ذلك متوسط السعر المتحرك، وشموع كين، والزخم، ونطاق بولينجر.
المتوسط المتحرك للسعر هو منحنى يتم إنشاؤه من خلال حساب متوسط السعر على مدار فترة زمنية معينة، ويستخدم لتحديد نقاط انعكاس الاتجاه، ومستويات الدعم والمقاومة. توفر DolphinDB أكثر من 1500 دالة مستخدمة بشكل شائع في التداول المالي، مما يتيح حساب هذا المؤشر بسرعة.
تشير الشمعة إلى واحدة من أهم المؤشرات التقنية، حيث تتصل العديد من الشموع لتشكل خط اتجاه السعر. يمكن تحقيق حساب الشمعة في الوقت الفعلي والتصوير المرئي من خلال كود بسيط.
مؤشر القوة النسبية ( RSI ) يستخدم لقياس سرعة وحجم تغير الأسعار، ويمكنه التعرف على اتجاهات الشراء والبيع المفرط في السوق، وهو واحد من أكثر مؤشرات الزخم شعبية.
يستخدم مؤشر MACD تجميع وفصل متوسطات الحركة الأسية قصيرة وطويلة الأجل لتقييم توقيت الشراء والبيع، ويحقق نتائج جيدة في ظروف السوق المتقلبة.
تظهر قناة بولينجر من خلال رسم خط الوسط وخطين معياريين على مخطط الأسعار مدى تقلب الأسعار واتجاهاتها، وتستخدم لتحليل التقلبات، وتأكيد اتجاه الاتجاه، وتحديد إشارات الشراء والبيع.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن حساب الارتباط بين أزواج التداول المختلفة، وبناء جداول التداول في الوقت الفعلي ومؤشرات حجم التداول في الوقت الفعلي، مما يعرض ديناميات السوق بشكل شامل.
قاعدة البيانات الزمنية لديها مزايا ملحوظة في حساب المؤشرات التقنية. على سبيل المثال، مع تكوين 16 نواة CPU و512 جيجابايت من الذاكرة و4 وحدات تخزين SSD، يمكن تحقيق الأداء التالي:
تظهر هذه الأمثلة بوضوح القوة الكبيرة لقواعد البيانات الزمنية في معالجة البيانات الضخمة، وحساب المؤشرات المعقدة، واستعلامات الربط عبر الجداول المتعددة، والتحليل في الوقت الحقيقي، وتقييم المشتقات المالية، والحوسبة الموزعة، مما يوفر للمستخدمين القدرة على الحصول على رؤى بيانات في الوقت الحقيقي، واكتشاف الأنماط بسرعة، ودعم اتخاذ القرارات. لقد أصبحت جزءًا مهمًا من بنية البيانات التحتية للجيل الجديد، ومن المؤكد أنها ستقود التطور المستقبلي لتقنيات تحليل البيانات.
مع حصول ETF على الموافقة التنظيمية، دخلت الأصول الرقمية رسميًا "عصر المؤسسات". تعتمد قواعد البيانات الزمنية على قدرة عالية من خلال معالجة البيانات، واستعلامات فعالة، وقابلية جيدة للتوسع، مما يسمح بتسجيل كل معاملة، وكل حدث، وكل قرار، لبناء دورة حياة كاملة للأصول الرقمية. من خلال تحليل البيانات التاريخية، يمكن أن تساعد المتداولين على فهم اتجاهات السوق، وتوقع الاتجاهات المستقبلية، وتطوير استراتيجيات التداول الأكثر فعالية، وتقديم دعم قوي للبيانات لاستثمار الأصول الرقمية، وتداولها، وإدارتها.