O lançamento do ETF de ativo digital de Hong Kong trouxe nova dinâmica ao mercado de ativo digital e também novas oportunidades para os investidores. Como um produto de investimento, o ativo digital está rapidamente emergindo em todo o mundo.
No último mês, ativos digitais de destaque como BTC e ETH passaram por fortes oscilações, anunciando o início de um novo mercado em alta. Isso não só atraiu a atenção de muitos investidores, como também impôs exigências mais elevadas às tecnologias das plataformas de negociação.
O mercado de negociação de criptomoedas é muito diferente do mercado financeiro tradicional. As transações ocorrem 24 horas por dia, gerando mais de 10TB de dados de mercado diariamente, e esse número continua a crescer. A quantidade de dados entre diferentes moedas é extremamente desigual, com ativos principais ocupando a maior parte. Além disso, a profundidade do livro de ordens varia enormemente entre as diferentes moedas, variando de dezenas a milhares de níveis. O mais desafiador é que o preço das criptomoedas oscila drasticamente, exigindo um tempo de resposta do sistema extremamente alto. Qualquer pequeno atraso pode levar a falhas nas transações, causando enormes perdas para os investidores.
Diante desses desafios, os bancos de dados de séries temporais tornaram-se a solução ideal. Eles são projetados para lidar com dados de séries temporais, podendo armazenar e consultar grandes volumes de dados de forma eficiente. Sua vantagem reside na rápida manipulação de grandes quantidades de solicitações de gravação e consulta de dados, atendendo à demanda por dados em tempo real.
Os bancos de dados de séries temporais podem comprimir efetivamente os dados de séries temporais, reduzindo os custos de armazenamento. Além disso, eles conseguem consultar dados históricos de forma eficiente e suportar análises complexas de séries temporais. Com essas vantagens, os bancos de dados de séries temporais têm sido amplamente utilizados no setor financeiro tradicional, fornecendo uma base sólida para a operação segura e estável das plataformas.
Em termos de cenários de aplicação, as instituições financeiras podem usar métodos de análise técnica, através de gráficos e análise de dados, para prever as tendências de variação dos preços do mercado, auxiliando na tomada de decisões de negociação. Como a análise técnica estuda apenas preços e não se preocupa com o tipo de ativo, é aplicável a diversos mercados de negociação. Após a formação do mercado de negociação de criptomoedas, a análise técnica tornou-se uma etapa importante.
Abaixo será demonstrado como implementar 9 indicadores técnicos comuns através de cálculos em tempo real de alto desempenho, e construir um painel de negociação de criptomoedas por meio de visualização. Esses painéis podem ajudar a identificar tendências de mercado, observar flutuações de preços, explorar a estrutura do mercado, e fornecer uma referência abrangente para a tomada de decisões.
Esta apresentação utiliza o banco de dados DolphinDB para realizar cálculos em tempo real de indicadores. DolphinDB é uma plataforma de análise de cálculos em tempo real de alto desempenho, com características como leveza, uma solução única e um desempenho computacional poderoso. Sua capacidade de visualização escalável permite a construção fácil de painéis interativos. Atualmente, o DolphinDB já presta serviços a mais de cem instituições financeiras tradicionais e também atende a várias bolsas e formadores de mercado no campo dos ativos digitais.
Existem mais de 100 tipos de indicadores técnicos no mercado. Selecionámos 9 dos indicadores técnicos mais comuns, incluindo a média móvel, velas, oscilação de momentum, bandas de Bollinger, entre outros, para exibição.
A média móvel de preços é uma curva gerada ao calcular o preço médio durante um determinado período, utilizada para identificar pontos de reversão de tendência, níveis de suporte e resistência. O DolphinDB oferece mais de 1500 funções comuns de negociação financeira, que podem calcular rapidamente esse indicador.
As velas K são um dos indicadores técnicos mais importantes, várias velas K conectadas formam a linha de tendência de preços. O cálculo em tempo real e a visualização das velas K podem ser realizados com um código simples.
O Índice de Força Relativa ( RSI ) é utilizado para medir a velocidade e a amplitude das mudanças de preço, podendo identificar tendências de sobrecompra e sobrevenda no mercado, sendo um dos indicadores osciladores mais populares.
O indicador MACD utiliza a agregação e separação das médias móveis exponenciais de curto e longo prazo para fazer julgamentos sobre o momento de compra e venda, sendo eficaz em mercados de oscilações.
As Bandas de Bollinger mostram o intervalo de flutuação dos preços e a tendência ao traçar a linha média e duas linhas de desvio padrão acima e abaixo nos gráficos de preços, sendo utilizadas para analisar a volatilidade, confirmar a direção da tendência e identificar sinais de compra e venda.
Além disso, é possível calcular a correlação entre diferentes pares de negociação, construir tabelas de negociação em tempo real e indicadores de volume de transações em tempo real, mostrando de forma abrangente a dinâmica do mercado.
O banco de dados de séries temporais tem vantagens significativas no cálculo de indicadores técnicos. Tomando o DolphinDB como exemplo, com uma configuração de 16 núcleos de CPU, 512G de memória e 4 SSDs, pode alcançar o seguinte desempenho:
Concluir consultas e cálculos de agregação em milissegundos em um conjunto de dados de 270 bilhões de linhas
Cálculo de correlação entre 200 milhões de dados concluído em segundos
Cálculo de custo de transação concluído em nível sub-segundo
Implementação e cálculo do fator concluído em milissegundos
6.5 bilhões de dados de alta frequência reduzidos para frequência de minuto em 30 segundos.
Suporte para armazenamento eficiente de múltiplos níveis de mercado, taxa de compressão de 10:1
Síntese de K-line em tempo real para todo o mercado e cálculo de fatores em tempo real
Avaliação de 1 milhão de contratos de swap de moeda concluída em 400 milissegundos
10 bilhões de dados de regressão linear concluídos em segundos
Cálculo da NAV do ETF em núcleo único a nível de milissegundos
Estes casos demonstram plenamente a poderosa capacidade dos bancos de dados de séries temporais no processamento de grandes volumes de dados, cálculo de indicadores complexos, consultas de múltiplas tabelas, análise em tempo real, avaliação de derivativos financeiros, computação distribuída, entre outros, proporcionando aos usuários a capacidade de obter insights em tempo real, descobrir padrões rapidamente e auxiliar na tomada de decisões. Tornou-se um componente importante da nova geração de infraestrutura de dados e certamente liderará o desenvolvimento futuro da tecnologia de análise de dados.
Com a aprovação regulatória do ETF, os ativos digitais entram oficialmente na "era institucional". O banco de dados temporal, com alta capacidade de processamento, consultas eficientes e boa escalabilidade, pode registrar cada transação, cada evento, cada decisão, construindo um ciclo de vida completo dos ativos digitais. Através da análise de dados históricos, pode ajudar os traders a perceberem tendências de 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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ContractCollector
· 14h atrás
Graças à arquitetura TPS sustentando.
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DegenGambler
· 08-06 12:19
idiotas hoje foram novamente fazer as pessoas de parvas??
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DeFiDoctor
· 08-06 12:19
Qual é o limite extremo da pressão de controle de risco da estratégia? Os registos médicos falam por si.
Banco de dados de séries temporais capacita a negociação de moeda digital Análise em tempo real melhora o desempenho da plataforma
O lançamento do ETF de ativo digital de Hong Kong trouxe nova dinâmica ao mercado de ativo digital e também novas oportunidades para os investidores. Como um produto de investimento, o ativo digital está rapidamente emergindo em todo o mundo.
No último mês, ativos digitais de destaque como BTC e ETH passaram por fortes oscilações, anunciando o início de um novo mercado em alta. Isso não só atraiu a atenção de muitos investidores, como também impôs exigências mais elevadas às tecnologias das plataformas de negociação.
O mercado de negociação de criptomoedas é muito diferente do mercado financeiro tradicional. As transações ocorrem 24 horas por dia, gerando mais de 10TB de dados de mercado diariamente, e esse número continua a crescer. A quantidade de dados entre diferentes moedas é extremamente desigual, com ativos principais ocupando a maior parte. Além disso, a profundidade do livro de ordens varia enormemente entre as diferentes moedas, variando de dezenas a milhares de níveis. O mais desafiador é que o preço das criptomoedas oscila drasticamente, exigindo um tempo de resposta do sistema extremamente alto. Qualquer pequeno atraso pode levar a falhas nas transações, causando enormes perdas para os investidores.
Diante desses desafios, os bancos de dados de séries temporais tornaram-se a solução ideal. Eles são projetados para lidar com dados de séries temporais, podendo armazenar e consultar grandes volumes de dados de forma eficiente. Sua vantagem reside na rápida manipulação de grandes quantidades de solicitações de gravação e consulta de dados, atendendo à demanda por dados em tempo real.
Os bancos de dados de séries temporais podem comprimir efetivamente os dados de séries temporais, reduzindo os custos de armazenamento. Além disso, eles conseguem consultar dados históricos de forma eficiente e suportar análises complexas de séries temporais. Com essas vantagens, os bancos de dados de séries temporais têm sido amplamente utilizados no setor financeiro tradicional, fornecendo uma base sólida para a operação segura e estável das plataformas.
Em termos de cenários de aplicação, as instituições financeiras podem usar métodos de análise técnica, através de gráficos e análise de dados, para prever as tendências de variação dos preços do mercado, auxiliando na tomada de decisões de negociação. Como a análise técnica estuda apenas preços e não se preocupa com o tipo de ativo, é aplicável a diversos mercados de negociação. Após a formação do mercado de negociação de criptomoedas, a análise técnica tornou-se uma etapa importante.
Abaixo será demonstrado como implementar 9 indicadores técnicos comuns através de cálculos em tempo real de alto desempenho, e construir um painel de negociação de criptomoedas por meio de visualização. Esses painéis podem ajudar a identificar tendências de mercado, observar flutuações de preços, explorar a estrutura do mercado, e fornecer uma referência abrangente para a tomada de decisões.
Esta apresentação utiliza o banco de dados DolphinDB para realizar cálculos em tempo real de indicadores. DolphinDB é uma plataforma de análise de cálculos em tempo real de alto desempenho, com características como leveza, uma solução única e um desempenho computacional poderoso. Sua capacidade de visualização escalável permite a construção fácil de painéis interativos. Atualmente, o DolphinDB já presta serviços a mais de cem instituições financeiras tradicionais e também atende a várias bolsas e formadores de mercado no campo dos ativos digitais.
Existem mais de 100 tipos de indicadores técnicos no mercado. Selecionámos 9 dos indicadores técnicos mais comuns, incluindo a média móvel, velas, oscilação de momentum, bandas de Bollinger, entre outros, para exibição.
A média móvel de preços é uma curva gerada ao calcular o preço médio durante um determinado período, utilizada para identificar pontos de reversão de tendência, níveis de suporte e resistência. O DolphinDB oferece mais de 1500 funções comuns de negociação financeira, que podem calcular rapidamente esse indicador.
As velas K são um dos indicadores técnicos mais importantes, várias velas K conectadas formam a linha de tendência de preços. O cálculo em tempo real e a visualização das velas K podem ser realizados com um código simples.
O Índice de Força Relativa ( RSI ) é utilizado para medir a velocidade e a amplitude das mudanças de preço, podendo identificar tendências de sobrecompra e sobrevenda no mercado, sendo um dos indicadores osciladores mais populares.
O indicador MACD utiliza a agregação e separação das médias móveis exponenciais de curto e longo prazo para fazer julgamentos sobre o momento de compra e venda, sendo eficaz em mercados de oscilações.
As Bandas de Bollinger mostram o intervalo de flutuação dos preços e a tendência ao traçar a linha média e duas linhas de desvio padrão acima e abaixo nos gráficos de preços, sendo utilizadas para analisar a volatilidade, confirmar a direção da tendência e identificar sinais de compra e venda.
Além disso, é possível calcular a correlação entre diferentes pares de negociação, construir tabelas de negociação em tempo real e indicadores de volume de transações em tempo real, mostrando de forma abrangente a dinâmica do mercado.
O banco de dados de séries temporais tem vantagens significativas no cálculo de indicadores técnicos. Tomando o DolphinDB como exemplo, com uma configuração de 16 núcleos de CPU, 512G de memória e 4 SSDs, pode alcançar o seguinte desempenho:
Estes casos demonstram plenamente a poderosa capacidade dos bancos de dados de séries temporais no processamento de grandes volumes de dados, cálculo de indicadores complexos, consultas de múltiplas tabelas, análise em tempo real, avaliação de derivativos financeiros, computação distribuída, entre outros, proporcionando aos usuários a capacidade de obter insights em tempo real, descobrir padrões rapidamente e auxiliar na tomada de decisões. Tornou-se um componente importante da nova geração de infraestrutura de dados e certamente liderará o desenvolvimento futuro da tecnologia de análise de dados.
Com a aprovação regulatória do ETF, os ativos digitais entram oficialmente na "era institucional". O banco de dados temporal, com alta capacidade de processamento, consultas eficientes e boa escalabilidade, pode registrar cada transação, cada evento, cada decisão, construindo um ciclo de vida completo dos ativos digitais. Através da análise de dados históricos, pode ajudar os traders a perceberem tendências de 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.