Le lancement de l'ETF d'actifs numériques à Hong Kong insuffle une nouvelle dynamique au marché des actifs numériques et offre de nouvelles opportunités aux investisseurs. En tant que produit d'investissement, les actifs numériques connaissent une ascension rapide à l'échelle mondiale.
Au cours du mois dernier, des actifs numériques majeurs tels que BTC et ETH ont connu des fluctuations importantes, annonçant le début d'un nouveau marché haussier. Cela a non seulement attiré l'attention d'un grand nombre d'investisseurs, mais a également imposé des exigences plus élevées sur la technologie des plateformes de trading.
Le marché des échanges de cryptomonnaies est très différent du marché financier traditionnel. Des transactions ininterrompues 24 heures sur 24 génèrent plus de 10 To de données de marché par jour, et ce chiffre continue d'augmenter. La quantité de données entre différentes monnaies est extrêmement déséquilibrée, les actifs de tête représentant la grande majorité. De plus, la profondeur des carnets de commandes varie énormément entre les différentes monnaies, allant de quelques niveaux à des milliers. Plus délicat encore, les fluctuations de prix des cryptomonnaies sont très importantes, ce qui impose des exigences élevées en matière de latence système. Le moindre retard peut entraîner un échec de la transaction, causant ainsi d'énormes pertes aux investisseurs.
Face à ces défis, les bases de données temporelles sont devenues la solution idéale. Elles sont conçues pour traiter des données de séries chronologiques et peuvent stocker et interroger efficacement d'énormes volumes de données. Leur avantage réside dans la capacité à traiter rapidement un grand nombre d'écritures de données et de requêtes, répondant ainsi aux besoins de données en temps réel.
Les bases de données temporelles peuvent compresser efficacement les données de séries temporelles, réduisant ainsi les coûts de stockage. De plus, elles permettent une interrogation efficace des données historiques et prennent en charge des analyses complexes de séries temporelles. Grâce à ces avantages, les bases de données temporelles sont largement utilisées dans le secteur financier traditionnel, fournissant une base solide pour le fonctionnement sécurisé et stable des plateformes.
Dans le domaine des cas d'application, les institutions financières peuvent utiliser des méthodes d'analyse technique pour prédire les tendances des variations de prix du marché à l'aide de graphiques et d'analyses de données, afin d'assister les décisions de trading. Étant donné que l'analyse technique n'étudie que les prix et ne se préoccupe pas du type d'actif, elle est applicable à divers marchés de trading. Après la formation du marché de trading des cryptomonnaies, l'analyse technique est devenue un élément important.
Voici comment réaliser 9 indicateurs techniques courants grâce à un calcul en temps réel haute performance, et construire un tableau de bord de trading de cryptomonnaies par la visualisation. Ces tableaux de bord peuvent aider à identifier les tendances du marché, observer les fluctuations de prix, explorer la structure du marché et fournir des références complètes pour la prise de décision.
Cette démonstration utilise la base de données DolphinDB pour le calcul en temps réel des indicateurs. DolphinDB est une plateforme d'analyse de calcul en temps réel avec une base de données temporelle haute performance, caractérisée par sa légèreté, sa solution tout-en-un et sa puissance de calcul. Sa capacité de visualisation extensible permet de construire facilement des tableaux de bord interactifs. Actuellement, DolphinDB fournit des services à plus d'une centaine d'institutions financières traditionnelles et a également servi plusieurs bourses et teneurs de marché dans le domaine des actifs numériques.
Il existe plus de 100 indicateurs techniques sur le marché. Nous avons sélectionné 9 des indicateurs techniques les plus couramment utilisés, y compris la moyenne mobile, les bougies japonaises, l'oscillation de momentum, les bandes de Bollinger, etc.
La moyenne mobile est une courbe générée en calculant le prix moyen sur une période donnée, utilisée pour identifier les points de retournement de tendance, les niveaux de support et de résistance. DolphinDB propose plus de 1500 fonctions couramment utilisées dans le trading financier, permettant de calculer rapidement cet indicateur.
Les chandeliers japonais sont l'un des indicateurs techniques les plus importants, plusieurs chandeliers japonais connectés forment une ligne de tendance des prix. Le calcul et la visualisation en temps réel des chandeliers japonais peuvent être réalisés avec un code simple.
L'indice de force relative ( RSI ) est utilisé pour mesurer la vitesse et l'amplitude des variations de prix, permettant d'identifier les tendances de surachat et de survente sur le marché. C'est l'un des indicateurs de momentum les plus populaires.
L'indicateur MACD utilise l'agrégation et la séparation des moyennes mobiles exponentielles à court et à long terme pour évaluer le moment d'achat et de vente, et fonctionne bien dans des conditions de marché volatiles.
Les bandes de Bollinger affichent la plage de fluctuation des prix et la tendance en traçant une ligne médiane et deux lignes d'écart type sur le graphique des prix, utilisées pour analyser la volatilité, confirmer la direction de la tendance et identifier les signaux d'achat et de vente.
De plus, il est possible de calculer la corrélation entre différents paires de trading, de construire des tableaux de trading en temps réel et des indicateurs de volume d'affaires en temps réel, montrant ainsi de manière exhaustive la dynamique du marché.
Les bases de données temporelles présentent des avantages significatifs dans le calcul des indicateurs techniques. Prenons l'exemple de DolphinDB, qui peut atteindre les performances suivantes avec une configuration de 16 cœurs CPU, 512 Go de RAM et 4 SSD :
Effectuer des requêtes et des calculs d'agrégation en millisecondes sur un ensemble de données de 270 milliards de lignes.
Calcul des corrélations entre 200 millions de données terminé en secondes
Le calcul des coûts de transaction est réalisé en moins d'une seconde.
Réalisation des facteurs et calcul terminé en millisecondes
6,5 milliards de données haute fréquence réduites à une fréquence minute en moins de 30 secondes
Support de stockage efficace des données de marché en plusieurs niveaux, ratio de compression 10:1
Synthèse en temps réel des chandeliers du marché et calcul en temps réel des facteurs
100 000 contrats de swap de devises évalués en 400 millisecondes
Régression linéaire de 1 milliard de données réalisée en seconde
Calcul de la valeur liquidative intrajournalière de l'ETF à la microseconde
Ces cas démontrent pleinement la puissance des bases de données temporelles dans le traitement de grandes quantités de données, le calcul d'indicateurs complexes, les requêtes d'association entre plusieurs tables, l'analyse en temps réel, l'évaluation des produits dérivés financiers, le calcul distribué, etc., offrant aux utilisateurs la capacité d'obtenir des données d'insights en temps réel, de découvrir rapidement des modèles et de soutenir la prise de décision. Cela est devenu une composante essentielle de la nouvelle génération d'infrastructures de données et va certainement guider le développement futur des technologies d'analyse de données.
Avec l'approbation réglementaire des ETF, les actifs numériques entrent officiellement dans l'"ère institutionnelle". Les bases de données temporelles, grâce à leur débit élevé, leurs requêtes efficaces et leur bonne évolutivité, peuvent enregistrer chaque transaction, chaque événement, chaque décision, construisant ainsi un cycle de vie complet des actifs numériques. Par l'analyse des données historiques, elles peuvent aider les traders à comprendre les tendances du marché, à prédire les évolutions futures et à développer les stratégies de trading les plus opportunes, fournissant un soutien solide en données pour l'investissement, le trading et la gestion des actifs numériques.
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DegenGambler
· Il y a 21h
Les pigeons ont encore été pris pour des idiots aujourd'hui ??
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DeFiDoctor
· Il y a 21h
Où se situe la limite de pression du contrôle des risques stratégiques, les dossiers médicaux parleront.
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TideReceder
· Il y a 21h
l'univers de la cryptomonnaie est vraiment compétitif
Voir l'originalRépondre0
HappyMinerUncle
· Il y a 21h
Bull run ? Les frères qui achètent le dip sont partis vers la lune.
La base de données temporelle habilite le Trading de monnaie numérique, l'analyse en temps réel améliore la performance de la plateforme.
Le lancement de l'ETF d'actifs numériques à Hong Kong insuffle une nouvelle dynamique au marché des actifs numériques et offre de nouvelles opportunités aux investisseurs. En tant que produit d'investissement, les actifs numériques connaissent une ascension rapide à l'échelle mondiale.
Au cours du mois dernier, des actifs numériques majeurs tels que BTC et ETH ont connu des fluctuations importantes, annonçant le début d'un nouveau marché haussier. Cela a non seulement attiré l'attention d'un grand nombre d'investisseurs, mais a également imposé des exigences plus élevées sur la technologie des plateformes de trading.
Le marché des échanges de cryptomonnaies est très différent du marché financier traditionnel. Des transactions ininterrompues 24 heures sur 24 génèrent plus de 10 To de données de marché par jour, et ce chiffre continue d'augmenter. La quantité de données entre différentes monnaies est extrêmement déséquilibrée, les actifs de tête représentant la grande majorité. De plus, la profondeur des carnets de commandes varie énormément entre les différentes monnaies, allant de quelques niveaux à des milliers. Plus délicat encore, les fluctuations de prix des cryptomonnaies sont très importantes, ce qui impose des exigences élevées en matière de latence système. Le moindre retard peut entraîner un échec de la transaction, causant ainsi d'énormes pertes aux investisseurs.
Face à ces défis, les bases de données temporelles sont devenues la solution idéale. Elles sont conçues pour traiter des données de séries chronologiques et peuvent stocker et interroger efficacement d'énormes volumes de données. Leur avantage réside dans la capacité à traiter rapidement un grand nombre d'écritures de données et de requêtes, répondant ainsi aux besoins de données en temps réel.
Les bases de données temporelles peuvent compresser efficacement les données de séries temporelles, réduisant ainsi les coûts de stockage. De plus, elles permettent une interrogation efficace des données historiques et prennent en charge des analyses complexes de séries temporelles. Grâce à ces avantages, les bases de données temporelles sont largement utilisées dans le secteur financier traditionnel, fournissant une base solide pour le fonctionnement sécurisé et stable des plateformes.
Dans le domaine des cas d'application, les institutions financières peuvent utiliser des méthodes d'analyse technique pour prédire les tendances des variations de prix du marché à l'aide de graphiques et d'analyses de données, afin d'assister les décisions de trading. Étant donné que l'analyse technique n'étudie que les prix et ne se préoccupe pas du type d'actif, elle est applicable à divers marchés de trading. Après la formation du marché de trading des cryptomonnaies, l'analyse technique est devenue un élément important.
Voici comment réaliser 9 indicateurs techniques courants grâce à un calcul en temps réel haute performance, et construire un tableau de bord de trading de cryptomonnaies par la visualisation. Ces tableaux de bord peuvent aider à identifier les tendances du marché, observer les fluctuations de prix, explorer la structure du marché et fournir des références complètes pour la prise de décision.
Cette démonstration utilise la base de données DolphinDB pour le calcul en temps réel des indicateurs. DolphinDB est une plateforme d'analyse de calcul en temps réel avec une base de données temporelle haute performance, caractérisée par sa légèreté, sa solution tout-en-un et sa puissance de calcul. Sa capacité de visualisation extensible permet de construire facilement des tableaux de bord interactifs. Actuellement, DolphinDB fournit des services à plus d'une centaine d'institutions financières traditionnelles et a également servi plusieurs bourses et teneurs de marché dans le domaine des actifs numériques.
Il existe plus de 100 indicateurs techniques sur le marché. Nous avons sélectionné 9 des indicateurs techniques les plus couramment utilisés, y compris la moyenne mobile, les bougies japonaises, l'oscillation de momentum, les bandes de Bollinger, etc.
La moyenne mobile est une courbe générée en calculant le prix moyen sur une période donnée, utilisée pour identifier les points de retournement de tendance, les niveaux de support et de résistance. DolphinDB propose plus de 1500 fonctions couramment utilisées dans le trading financier, permettant de calculer rapidement cet indicateur.
Les chandeliers japonais sont l'un des indicateurs techniques les plus importants, plusieurs chandeliers japonais connectés forment une ligne de tendance des prix. Le calcul et la visualisation en temps réel des chandeliers japonais peuvent être réalisés avec un code simple.
L'indice de force relative ( RSI ) est utilisé pour mesurer la vitesse et l'amplitude des variations de prix, permettant d'identifier les tendances de surachat et de survente sur le marché. C'est l'un des indicateurs de momentum les plus populaires.
L'indicateur MACD utilise l'agrégation et la séparation des moyennes mobiles exponentielles à court et à long terme pour évaluer le moment d'achat et de vente, et fonctionne bien dans des conditions de marché volatiles.
Les bandes de Bollinger affichent la plage de fluctuation des prix et la tendance en traçant une ligne médiane et deux lignes d'écart type sur le graphique des prix, utilisées pour analyser la volatilité, confirmer la direction de la tendance et identifier les signaux d'achat et de vente.
De plus, il est possible de calculer la corrélation entre différents paires de trading, de construire des tableaux de trading en temps réel et des indicateurs de volume d'affaires en temps réel, montrant ainsi de manière exhaustive la dynamique du marché.
Les bases de données temporelles présentent des avantages significatifs dans le calcul des indicateurs techniques. Prenons l'exemple de DolphinDB, qui peut atteindre les performances suivantes avec une configuration de 16 cœurs CPU, 512 Go de RAM et 4 SSD :
Ces cas démontrent pleinement la puissance des bases de données temporelles dans le traitement de grandes quantités de données, le calcul d'indicateurs complexes, les requêtes d'association entre plusieurs tables, l'analyse en temps réel, l'évaluation des produits dérivés financiers, le calcul distribué, etc., offrant aux utilisateurs la capacité d'obtenir des données d'insights en temps réel, de découvrir rapidement des modèles et de soutenir la prise de décision. Cela est devenu une composante essentielle de la nouvelle génération d'infrastructures de données et va certainement guider le développement futur des technologies d'analyse de données.
Avec l'approbation réglementaire des ETF, les actifs numériques entrent officiellement dans l'"ère institutionnelle". Les bases de données temporelles, grâce à leur débit élevé, leurs requêtes efficaces et leur bonne évolutivité, peuvent enregistrer chaque transaction, chaque événement, chaque décision, construisant ainsi un cycle de vie complet des actifs numériques. Par l'analyse des données historiques, elles peuvent aider les traders à comprendre les tendances du marché, à prédire les évolutions futures et à développer les stratégies de trading les plus opportunes, fournissant un soutien solide en données pour l'investissement, le trading et la gestion des actifs numériques.