Запуск ETF для цифровых активов в Гонконге внес новые импульсы в рынок цифровых активов и открыл новые возможности для инвесторов. Как инвестиционный продукт, цифровые активы быстро набирают популярность по всему миру.
За последний месяц основные цифровые активы, такие как BTC и ETH, испытали резкие колебания, объявив о начале нового бычьего рынка. Это не только привлекло внимание множества инвесторов, но и предъявило более высокие требования к технологиям торговых платформ.
Рынок цифровых валют значительно отличается от традиционных финансовых рынков. Ежедневно осуществляется непрерывная торговля, генерирующая более 10 ТБ рыночных данных, и этот объем продолжает расти. Объем данных между различными криптовалютами крайне несбалансирован, и ведущие активы занимают подавляющую часть. Кроме того, глубина рынка для различных валют варьируется в огромных пределах, от десятков до тысяч уровней. Более того, цены на цифровые валюты подвержены сильным колебаниям, что требует высокой надежности системы. Любая небольшая задержка может привести к неудаче в сделке и нанести серьезный ущерб инвесторам.
С учетом этих вызовов, временные базы данных стали идеальным решением. Они специально разработаны для обработки временных рядов данных, способны эффективно хранить и запрашивать огромные объемы данных. Их преимущество заключается в быстрой обработке больших объемов записей данных и запросов, что удовлетворяет потребности в данных в реальном времени.
Временные базы данных могут эффективно сжимать временные рядные данные, снижая затраты на хранение. Кроме того, они могут эффективно запрашивать исторические данные и поддерживать сложный анализ временных рядов. Благодаря этим преимуществам временные базы данных широко применяются в традиционной финансовой сфере, предоставляя надежную основу для безопасной и стабильной работы платформы.
В области применения финансовые учреждения могут использовать методы технического анализа, чтобы предсказать изменения рыночных цен с помощью графиков и анализа данных, что помогает в принятии торговых решений. Поскольку технический анализ исследует только цены и не обращает внимания на типы активов, он подходит для различных торговых рынков. После формирования торгового рынка криптовалют технический анализ стал важным элементом.
Ниже будет показано, как с помощью высокопроизводительных实时计算实现 9 распространенных технических индикаторов и с помощью визуализации создать仪表盘 для торговли цифровыми активами. Эти仪表盘 могут помочь в определении рыночных трендов, наблюдении за колебаниями цен, исследовании рыночной структуры и предоставлении всесторонних данных для принятия решений.
Данная демонстрация выполнена с использованием базы данных DolphinDB для расчета показателей в реальном времени. DolphinDB — это высокопроизводительная платформа для анализа и расчетов с временными рядами, обладающая такими характеристиками, как легкость, универсальность и мощные вычислительные возможности. Ее масштабируемые визуализационные возможности позволяют легко создавать интерактивные панели мониторинга. В настоящее время DolphinDB предоставляет услуги более чем ста традиционным финансовым учреждениям, а также обслуживает несколько бирж и маркет-мейкеров в области цифровых активов.
На рынке существует более 100 различных технических индикаторов. Мы выбрали 9 самых популярных технических индикаторов, включая скользящую среднюю цену, свечные графики, моментум-осцилляцию, полосы Боллинджера и другие для демонстрации.
Скользящая средняя цена представляет собой кривую, полученную путем расчета средней цены за определенный период времени, используемую для определения точек разворота тренда, уровней поддержки и сопротивления. DolphinDB предлагает более 1500 часто используемых функций для финансовых торгов, которые позволяют быстро рассчитывать этот индикатор.
Свечи - один из самых важных технических индикаторов, несколько свечей соединяются, образуя линию движения цены. С помощью простого кода можно реализовать实时计算和可视化 свечей.
Индекс относительной силы ( RSI ) используется для оценки скорости и амплитуды изменения цен, может выявить тенденции перекупленности и перепроданности на рынке и является одним из самых популярных осцилляторов.
Индикатор MACD использует агрегирование и расхождение краткосрочных и долгосрочных экспоненциальных скользящих средних для оценки времени покупки и продажи, хорошо работает в условиях флэта.
Полосы Боллинджера показывают диапазон и тенденцию колебаний цен, рисуя среднюю линию и две стандартные отклонения на графике цен, и используются для анализа волатильности, подтверждения направления тренда и определения сигналов покупки и продажи.
Кроме того, можно рассчитывать корреляцию между различными торговыми парами, строить таблицы торгов в реальном времени и показатели объемов сделок в реальном времени и т.д., всесторонне демонстрируя динамику рынка.
Временные ряды баз данных имеют значительные преимущества в вычислении технических индикаторов. Например, на конфигурации с 16-ядерным ЦПУ, 512 ГБ оперативной памяти и 4 SSD можно достичь следующих показателей производительности:
Завершение запросов и агрегатных вычислений на миллисекундном уровне в наборе данных объемом 270 миллиардов строк
2 миллиарда данных вычисление взаимосвязи завершено за секунды
Расчет торговых затрат выполняется за доли секунды
Реализация фактора и вычисление завершены за миллисекунды
6,5 миллиарда высокочастотных данных снижены до частоты в минуту за 30 секунд
Поддержка многопрофильного эффективного хранения данных с коэффициентом сжатия 10:1
Полный рынок в реальном времени K-линиями и расчет факторов в реальном времени
Оценка своп-контрактов на 1 миллион валюты завершена за 400 миллисекунд
10 миллиардов данных линейная регрессия выполняется за секунды
ETF расчет чистой стоимости актива в течение одной секунды
Эти примеры полностью демонстрируют мощные возможности временных баз данных в обработке больших объемов данных, сложных расчетах показателей, многотабличных объединениях, реальном анализе, оценке финансовых деривативов, распределенных вычислениях и других аспектах, предоставляя пользователям возможность получать оперативные данные, быстро выявлять закономерности и поддерживать принятие решений. Она стала важной частью новой генерации инфраструктуры данных и, безусловно, будет определять будущее развития технологий анализа данных.
С получением одобрения регуляторов на ETF, цифровые активы официально вступают в "эпоху институциональных инвесторов". С временными базами данных, обладающими высокой пропускной способностью, эффективным запросом и хорошей масштабируемостью, можно фиксировать каждую сделку, каждое событие, каждое решение, создавая полный жизненный цикл цифровых активов. Анализируя исторические данные, можно помочь трейдерам увидеть рыночные тенденции, предсказать будущее направление, разработать наиболее актуальные торговые стратегии и обеспечить мощную поддержку данных 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» .
11 Лайков
Награда
11
8
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
NFTFreezer
· 38м назад
Везде, где есть сделки, неудачники разыгрываются как лохи.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ContractCollector
· 08-07 12:29
Благодаря архитектуре TPS
Посмотреть ОригиналОтветить0
DegenGambler
· 08-06 12:19
неудачники今天又 разыгрывайте людей как лохов??
Посмотреть ОригиналОтветить0
DeFiDoctor
· 08-06 12:19
Где пределы давления стратегического контроля рисков, запись диагностики скажет сама за себя.
Временные базы данных усиливают торговлю цифровой валютой, а также обеспечивают анализ в реальном времени для повышения производительности платформы.
Запуск ETF для цифровых активов в Гонконге внес новые импульсы в рынок цифровых активов и открыл новые возможности для инвесторов. Как инвестиционный продукт, цифровые активы быстро набирают популярность по всему миру.
За последний месяц основные цифровые активы, такие как BTC и ETH, испытали резкие колебания, объявив о начале нового бычьего рынка. Это не только привлекло внимание множества инвесторов, но и предъявило более высокие требования к технологиям торговых платформ.
Рынок цифровых валют значительно отличается от традиционных финансовых рынков. Ежедневно осуществляется непрерывная торговля, генерирующая более 10 ТБ рыночных данных, и этот объем продолжает расти. Объем данных между различными криптовалютами крайне несбалансирован, и ведущие активы занимают подавляющую часть. Кроме того, глубина рынка для различных валют варьируется в огромных пределах, от десятков до тысяч уровней. Более того, цены на цифровые валюты подвержены сильным колебаниям, что требует высокой надежности системы. Любая небольшая задержка может привести к неудаче в сделке и нанести серьезный ущерб инвесторам.
С учетом этих вызовов, временные базы данных стали идеальным решением. Они специально разработаны для обработки временных рядов данных, способны эффективно хранить и запрашивать огромные объемы данных. Их преимущество заключается в быстрой обработке больших объемов записей данных и запросов, что удовлетворяет потребности в данных в реальном времени.
Временные базы данных могут эффективно сжимать временные рядные данные, снижая затраты на хранение. Кроме того, они могут эффективно запрашивать исторические данные и поддерживать сложный анализ временных рядов. Благодаря этим преимуществам временные базы данных широко применяются в традиционной финансовой сфере, предоставляя надежную основу для безопасной и стабильной работы платформы.
В области применения финансовые учреждения могут использовать методы технического анализа, чтобы предсказать изменения рыночных цен с помощью графиков и анализа данных, что помогает в принятии торговых решений. Поскольку технический анализ исследует только цены и не обращает внимания на типы активов, он подходит для различных торговых рынков. После формирования торгового рынка криптовалют технический анализ стал важным элементом.
Ниже будет показано, как с помощью высокопроизводительных实时计算实现 9 распространенных технических индикаторов и с помощью визуализации создать仪表盘 для торговли цифровыми активами. Эти仪表盘 могут помочь в определении рыночных трендов, наблюдении за колебаниями цен, исследовании рыночной структуры и предоставлении всесторонних данных для принятия решений.
Данная демонстрация выполнена с использованием базы данных DolphinDB для расчета показателей в реальном времени. DolphinDB — это высокопроизводительная платформа для анализа и расчетов с временными рядами, обладающая такими характеристиками, как легкость, универсальность и мощные вычислительные возможности. Ее масштабируемые визуализационные возможности позволяют легко создавать интерактивные панели мониторинга. В настоящее время DolphinDB предоставляет услуги более чем ста традиционным финансовым учреждениям, а также обслуживает несколько бирж и маркет-мейкеров в области цифровых активов.
На рынке существует более 100 различных технических индикаторов. Мы выбрали 9 самых популярных технических индикаторов, включая скользящую среднюю цену, свечные графики, моментум-осцилляцию, полосы Боллинджера и другие для демонстрации.
Скользящая средняя цена представляет собой кривую, полученную путем расчета средней цены за определенный период времени, используемую для определения точек разворота тренда, уровней поддержки и сопротивления. DolphinDB предлагает более 1500 часто используемых функций для финансовых торгов, которые позволяют быстро рассчитывать этот индикатор.
Свечи - один из самых важных технических индикаторов, несколько свечей соединяются, образуя линию движения цены. С помощью простого кода можно реализовать实时计算和可视化 свечей.
Индекс относительной силы ( RSI ) используется для оценки скорости и амплитуды изменения цен, может выявить тенденции перекупленности и перепроданности на рынке и является одним из самых популярных осцилляторов.
Индикатор MACD использует агрегирование и расхождение краткосрочных и долгосрочных экспоненциальных скользящих средних для оценки времени покупки и продажи, хорошо работает в условиях флэта.
Полосы Боллинджера показывают диапазон и тенденцию колебаний цен, рисуя среднюю линию и две стандартные отклонения на графике цен, и используются для анализа волатильности, подтверждения направления тренда и определения сигналов покупки и продажи.
Кроме того, можно рассчитывать корреляцию между различными торговыми парами, строить таблицы торгов в реальном времени и показатели объемов сделок в реальном времени и т.д., всесторонне демонстрируя динамику рынка.
Временные ряды баз данных имеют значительные преимущества в вычислении технических индикаторов. Например, на конфигурации с 16-ядерным ЦПУ, 512 ГБ оперативной памяти и 4 SSD можно достичь следующих показателей производительности:
Эти примеры полностью демонстрируют мощные возможности временных баз данных в обработке больших объемов данных, сложных расчетах показателей, многотабличных объединениях, реальном анализе, оценке финансовых деривативов, распределенных вычислениях и других аспектах, предоставляя пользователям возможность получать оперативные данные, быстро выявлять закономерности и поддерживать принятие решений. Она стала важной частью новой генерации инфраструктуры данных и, безусловно, будет определять будущее развития технологий анализа данных.
С получением одобрения регуляторов на ETF, цифровые активы официально вступают в "эпоху институциональных инвесторов". С временными базами данных, обладающими высокой пропускной способностью, эффективным запросом и хорошей масштабируемостью, можно фиксировать каждую сделку, каждое событие, каждое решение, создавая полный жизненный цикл цифровых активов. Анализируя исторические данные, можно помочь трейдерам увидеть рыночные тенденции, предсказать будущее направление, разработать наиболее актуальные торговые стратегии и обеспечить мощную поддержку данных для инвестирования, торговли и управления цифровыми активами.