El lanzamiento del ETF de activos digitales en Hong Kong ha inyectado nueva energía al mercado de activos digitales y ha traído nuevas oportunidades para los inversores. Como producto de inversión, los activos digitales están surgiendo rápidamente a nivel mundial.
En el último mes, los principales activos digitales como BTC y ETH han experimentado una fuerte volatilidad, anunciando el inicio de una nueva ronda de mercado alcista. Esto no solo ha atraído la atención de numerosos inversores, sino que también ha planteado mayores exigencias a la tecnología de las plataformas de trading.
El mercado de intercambio de criptomonedas es muy diferente del mercado financiero tradicional. Se generan más de 10 TB de datos de mercado debido al comercio continuo las 24 horas del día, y esta cifra sigue creciendo. La cantidad de datos entre diferentes criptomonedas es extremadamente desequilibrada, y los activos principales ocupan la mayor parte. Además, hay una gran diferencia en la profundidad del libro de órdenes entre diferentes criptomonedas, que varía desde unas pocas decenas hasta miles de niveles. Lo más complicado es que los precios de las criptomonedas son extremadamente volátiles, lo que requiere un sistema con un tiempo de respuesta muy bajo. Cualquier pequeña demora puede provocar fallos en las transacciones y causar enormes pérdidas a los inversores.
Frente a estos desafíos, las bases de datos de series temporales se han convertido en la solución ideal. Están diseñadas específicamente para manejar datos de series temporales, pudiendo almacenar y consultar eficientemente grandes volúmenes de datos. Su ventaja radica en el rápido procesamiento de grandes cantidades de solicitudes de escritura y consulta de datos, satisfaciendo así las necesidades de datos en tiempo real.
Las bases de datos de series temporales pueden comprimir eficazmente los datos de series temporales y reducir los costos de almacenamiento. Además, pueden consultar de manera eficiente los datos históricos y soportar análisis complejos de series temporales. Gracias a estas ventajas, las bases de datos de series temporales se han aplicado ampliamente en el ámbito financiero tradicional, proporcionando una base sólida para el funcionamiento seguro y estable de la plataforma.
En cuanto a los escenarios de aplicación, las instituciones financieras pueden utilizar métodos de análisis técnico para predecir las tendencias de cambio de precios del mercado mediante gráficos y análisis de datos, lo que ayuda en la toma de decisiones de trading. Dado que el análisis técnico solo estudia los precios y no se centra en el tipo de activo, es aplicable a varios mercados de trading. Después de la formación del mercado de trading de criptomonedas, el análisis técnico se ha convertido en un elemento importante.
A continuación se mostrará cómo implementar 9 indicadores técnicos comunes a través de cálculos en tiempo real de alto rendimiento y construir un panel de control de comercio de criptomonedas mediante visualización. Estos paneles pueden ayudar a identificar tendencias del mercado, observar fluctuaciones de precios, explorar la estructura del mercado y proporcionar una referencia completa para la toma de decisiones.
Esta demostración utiliza la base de datos DolphinDB para realizar cálculos de indicadores en tiempo real. DolphinDB es una plataforma de análisis en tiempo real de bases de datos de series temporales de alto rendimiento, que se caracteriza por ser ligera, ofrecer un servicio integral y tener un potente rendimiento de cálculo. Su capacidad de visualización escalable permite construir fácilmente paneles interactivos. Actualmente, DolphinDB ha proporcionado servicios a más de un centenar de instituciones financieras tradicionales y también ha servido a varias bolsas y creadores de mercado en el campo de los activos digitales.
Existen más de 100 indicadores técnicos en el mercado. Hemos seleccionado 9 de los indicadores técnicos más comunes, incluidos el precio promedio móvil, las velas, el oscilador de momentum, las bandas de Bollinger, entre otros, para su exhibición.
El precio promedio móvil es una curva generada al calcular el precio promedio durante un período de tiempo, utilizada para identificar puntos de inflexión de tendencias, niveles de soporte y niveles de resistencia. DolphinDB ofrece más de 1500 funciones comunes de transacciones financieras que permiten calcular rápidamente este indicador.
Las velas K son uno de los indicadores técnicos más importantes, múltiples velas K conectadas forman la línea de tendencia de precios. A través de un código simple se puede realizar el cálculo y la visualización en tiempo real de las velas K.
El índice de fuerza relativa ( RSI ) se utiliza para medir la velocidad y la amplitud de los cambios de precios, pudiendo identificar tendencias de sobrecompra y sobreventa en el mercado, y es uno de los indicadores de oscilación más populares.
El indicador MACD utiliza la agregación y separación de las medias móviles exponenciales a corto y largo plazo para juzgar el momento de compra y venta, siendo eficaz en condiciones de mercado en rango.
Las Bandas de Bollinger muestran el rango de fluctuación y la tendencia de los precios al trazar una línea media y dos líneas de desviación estándar en el gráfico de precios, y se utilizan para analizar la volatilidad, confirmar la dirección de la tendencia e identificar señales de compra y venta.
Además, también se puede calcular la correlación entre diferentes pares de negociación, construir tablas de negociación en tiempo real y indicadores de volumen de transacciones en tiempo real, mostrando dinámicamente el mercado en su totalidad.
Las bases de datos de series temporales tienen ventajas significativas en el cálculo de indicadores técnicos. Tomando como ejemplo DolphinDB, con una configuración de 16 núcleos de CPU, 512G de memoria y 4 SSD, se pueden lograr las siguientes prestaciones:
Completar consultas y cálculos de agregación en milisegundos en un conjunto de datos de 270 mil millones de filas.
Cálculo de correlación entre 200 millones de datos completado en segundos
Cálculo de costos de transacción completado en subsegundos
Implementación de factores y cálculo completado en milisegundos
6.5 mil millones de datos de alta frecuencia se reducen a frecuencia por minuto en menos de 30 segundos.
Soporte para almacenamiento eficiente de múltiples niveles de mercado, tasa de compresión 10:1
Composición de K líneas en tiempo real del mercado completo y cálculo de factores en tiempo real
La valoración de 1 millón de contratos de swaps de divisas se completa en 400 milisegundos.
La regresión lineal de 1.000 millones de datos se completa en segundos
Cálculo del valor liquidativo intradía del ETF a nivel de microsegundo
Estos casos muestran plenamente la poderosa capacidad de las bases de datos de series temporales en el procesamiento de grandes volúmenes de datos, el cálculo de indicadores complejos, las consultas de múltiples tablas, el análisis en tiempo real, la valoración de derivados financieros, la computación distribuida, entre otros, proporcionando a los usuarios la capacidad de obtener datos de percepción en tiempo real, descubrir patrones rápidamente y tomar decisiones informadas. Se ha convertido en una parte importante de la nueva infraestructura de datos y sin duda guiará el desarrollo futuro de la tecnología de análisis de datos.
Con la aprobación regulatoria del ETF, el activo digital entra oficialmente en la "era institucional". Las bases de datos de series temporales, gracias a su alta capacidad de procesamiento, consultas eficientes y buena escalabilidad, pueden registrar cada transacción, cada evento, cada decisión, construyendo un ciclo de vida completo del activo digital. A través del análisis de datos históricos, se puede ayudar a los traders a discernir tendencias del mercado, predecir direcciones futuras y desarrollar las estrategias de trading más oportunas, proporcionando un sólido apoyo de datos para la inversión, el comercio y la gestión del activo digital.
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WinterWarmthCat
· hace4h
bull run llegó, ahora ¿quién no está loco por aumentar la posición?
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NFTFreezer
· hace19h
Donde hay transacciones, siempre hay tontos a los que tomar por tontos.
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ContractCollector
· 08-07 12:29
Gracias a la arquitectura TPS que lo sostiene.
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DegenGambler
· 08-06 12:19
tontos hoy otra vez han tomado a la gente por tonta??
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DeFiDoctor
· 08-06 12:19
¿Cuál es el límite extremo de la presión en el control de riesgos de la estrategia? Los registros de diagnóstico hablarán.
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TideReceder
· 08-06 12:16
mundo Cripto真卷
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HappyMinerUncle
· 08-06 12:12
¿Hay un bull run? Los hermanos que compran la caída ya están To the moon.
La base de datos de series temporales potencia el comercio de divisas digitales, el análisis en tiempo real mejora el rendimiento de la plataforma.
El lanzamiento del ETF de activos digitales en Hong Kong ha inyectado nueva energía al mercado de activos digitales y ha traído nuevas oportunidades para los inversores. Como producto de inversión, los activos digitales están surgiendo rápidamente a nivel mundial.
En el último mes, los principales activos digitales como BTC y ETH han experimentado una fuerte volatilidad, anunciando el inicio de una nueva ronda de mercado alcista. Esto no solo ha atraído la atención de numerosos inversores, sino que también ha planteado mayores exigencias a la tecnología de las plataformas de trading.
El mercado de intercambio de criptomonedas es muy diferente del mercado financiero tradicional. Se generan más de 10 TB de datos de mercado debido al comercio continuo las 24 horas del día, y esta cifra sigue creciendo. La cantidad de datos entre diferentes criptomonedas es extremadamente desequilibrada, y los activos principales ocupan la mayor parte. Además, hay una gran diferencia en la profundidad del libro de órdenes entre diferentes criptomonedas, que varía desde unas pocas decenas hasta miles de niveles. Lo más complicado es que los precios de las criptomonedas son extremadamente volátiles, lo que requiere un sistema con un tiempo de respuesta muy bajo. Cualquier pequeña demora puede provocar fallos en las transacciones y causar enormes pérdidas a los inversores.
Frente a estos desafíos, las bases de datos de series temporales se han convertido en la solución ideal. Están diseñadas específicamente para manejar datos de series temporales, pudiendo almacenar y consultar eficientemente grandes volúmenes de datos. Su ventaja radica en el rápido procesamiento de grandes cantidades de solicitudes de escritura y consulta de datos, satisfaciendo así las necesidades de datos en tiempo real.
Las bases de datos de series temporales pueden comprimir eficazmente los datos de series temporales y reducir los costos de almacenamiento. Además, pueden consultar de manera eficiente los datos históricos y soportar análisis complejos de series temporales. Gracias a estas ventajas, las bases de datos de series temporales se han aplicado ampliamente en el ámbito financiero tradicional, proporcionando una base sólida para el funcionamiento seguro y estable de la plataforma.
En cuanto a los escenarios de aplicación, las instituciones financieras pueden utilizar métodos de análisis técnico para predecir las tendencias de cambio de precios del mercado mediante gráficos y análisis de datos, lo que ayuda en la toma de decisiones de trading. Dado que el análisis técnico solo estudia los precios y no se centra en el tipo de activo, es aplicable a varios mercados de trading. Después de la formación del mercado de trading de criptomonedas, el análisis técnico se ha convertido en un elemento importante.
A continuación se mostrará cómo implementar 9 indicadores técnicos comunes a través de cálculos en tiempo real de alto rendimiento y construir un panel de control de comercio de criptomonedas mediante visualización. Estos paneles pueden ayudar a identificar tendencias del mercado, observar fluctuaciones de precios, explorar la estructura del mercado y proporcionar una referencia completa para la toma de decisiones.
Esta demostración utiliza la base de datos DolphinDB para realizar cálculos de indicadores en tiempo real. DolphinDB es una plataforma de análisis en tiempo real de bases de datos de series temporales de alto rendimiento, que se caracteriza por ser ligera, ofrecer un servicio integral y tener un potente rendimiento de cálculo. Su capacidad de visualización escalable permite construir fácilmente paneles interactivos. Actualmente, DolphinDB ha proporcionado servicios a más de un centenar de instituciones financieras tradicionales y también ha servido a varias bolsas y creadores de mercado en el campo de los activos digitales.
Existen más de 100 indicadores técnicos en el mercado. Hemos seleccionado 9 de los indicadores técnicos más comunes, incluidos el precio promedio móvil, las velas, el oscilador de momentum, las bandas de Bollinger, entre otros, para su exhibición.
El precio promedio móvil es una curva generada al calcular el precio promedio durante un período de tiempo, utilizada para identificar puntos de inflexión de tendencias, niveles de soporte y niveles de resistencia. DolphinDB ofrece más de 1500 funciones comunes de transacciones financieras que permiten calcular rápidamente este indicador.
Las velas K son uno de los indicadores técnicos más importantes, múltiples velas K conectadas forman la línea de tendencia de precios. A través de un código simple se puede realizar el cálculo y la visualización en tiempo real de las velas K.
El índice de fuerza relativa ( RSI ) se utiliza para medir la velocidad y la amplitud de los cambios de precios, pudiendo identificar tendencias de sobrecompra y sobreventa en el mercado, y es uno de los indicadores de oscilación más populares.
El indicador MACD utiliza la agregación y separación de las medias móviles exponenciales a corto y largo plazo para juzgar el momento de compra y venta, siendo eficaz en condiciones de mercado en rango.
Las Bandas de Bollinger muestran el rango de fluctuación y la tendencia de los precios al trazar una línea media y dos líneas de desviación estándar en el gráfico de precios, y se utilizan para analizar la volatilidad, confirmar la dirección de la tendencia e identificar señales de compra y venta.
Además, también se puede calcular la correlación entre diferentes pares de negociación, construir tablas de negociación en tiempo real y indicadores de volumen de transacciones en tiempo real, mostrando dinámicamente el mercado en su totalidad.
Las bases de datos de series temporales tienen ventajas significativas en el cálculo de indicadores técnicos. Tomando como ejemplo DolphinDB, con una configuración de 16 núcleos de CPU, 512G de memoria y 4 SSD, se pueden lograr las siguientes prestaciones:
Estos casos muestran plenamente la poderosa capacidad de las bases de datos de series temporales en el procesamiento de grandes volúmenes de datos, el cálculo de indicadores complejos, las consultas de múltiples tablas, el análisis en tiempo real, la valoración de derivados financieros, la computación distribuida, entre otros, proporcionando a los usuarios la capacidad de obtener datos de percepción en tiempo real, descubrir patrones rápidamente y tomar decisiones informadas. Se ha convertido en una parte importante de la nueva infraestructura de datos y sin duda guiará el desarrollo futuro de la tecnología de análisis de datos.
Con la aprobación regulatoria del ETF, el activo digital entra oficialmente en la "era institucional". Las bases de datos de series temporales, gracias a su alta capacidad de procesamiento, consultas eficientes y buena escalabilidad, pueden registrar cada transacción, cada evento, cada decisión, construyendo un ciclo de vida completo del activo digital. A través del análisis de datos históricos, se puede ayudar a los traders a discernir tendencias del mercado, predecir direcciones futuras y desarrollar las estrategias de trading más oportunas, proporcionando un sólido apoyo de datos para la inversión, el comercio y la gestión del activo digital.