No dia 15 de abril, o ETF de ativos digitais de Hong Kong fez uma forte estreia, injetando um impulso vigoroso no mercado de ativos digitais, ao mesmo tempo que oferece novas oportunidades de investimento aos investidores. Os ativos digitais, como um produto de investimento, estão varrendo o mundo com uma força imparável.
No último mês, ativos digitais de destaque como BTC e ETH passaram por grandes flutuações, anunciando o início de uma nova rodada de alta no mercado de criptomoedas. Isso não apenas atraiu a atenção de muitos investidores, mas também apresentou desafios técnicos mais elevados para as plataformas de negociação de criptomoedas.
Desafios de armazenamento e processamento de dados
O mercado de negociação de criptomoedas é muito diferente do mercado financeiro tradicional, com negociação ininterrupta 24/7 que gera mais de 10TB de dados de mercado diariamente, e esse volume continua a crescer. A quantidade de dados de mercado entre diferentes moedas é extremamente desequilibrada, com os ativos principais ocupando a maior parte.
Além disso, a profundidade dos dados de mercado de diferentes criptomoedas varia enormemente, com algumas apresentando apenas algumas dezenas de níveis, enquanto outras podem ter mais de mil. O mais complicado é que a volatilidade dos preços das criptomoedas é extremamente rápida, com grandes oscilações de preço, o que exige um tempo de resposta do sistema muito alto. Qualquer atraso, por menor que seja, pode resultar em falhas de transação, causando grandes perdas para os investidores.
A ruptura da base de dados temporal
Diante desses desafios, os bancos de dados de séries temporais tornaram-se a solução ideal para plataformas de negociação financeira e fundos de investimento quantitativo no armazenamento e processamento de dados. Os bancos de dados de séries temporais são projetados especificamente para lidar com dados de séries temporais, podendo armazenar e consultar grandes volumes de dados de forma eficiente. Sua vantagem reside na rápida capacidade de processar um grande número de solicitações de gravação e consulta de dados, atendendo à demanda por dados em tempo real no mercado de negociação de criptomoedas.
Bancos de dados de séries temporais podem comprimir efetivamente dados de séries temporais, reduzindo os custos de armazenamento. Além disso, eles podem consultar dados históricos de forma eficiente e suportar várias análises complexas de séries temporais. Graças a essas vantagens, os bancos de dados de séries temporais têm sido amplamente utilizados em finanças tradicionais, como corretoras, bancos, fundos públicos/privados, proporcionando uma base sólida para a operação segura e estável das plataformas.
No que diz respeito aos cenários de aplicação, as instituições financeiras podem utilizar métodos de análise técnica, fazendo uso de gráficos e análises de dados como principais ferramentas para prever as tendências de mudança dos preços de mercado, ajudando a equipe a tomar decisões de negociação. Como a análise técnica estuda apenas os preços e não se preocupa com o tipo de ativo, ela é aplicável a todos os mercados de negociação. Após a formação do mercado de negociação de criptomoedas, a análise técnica tornou-se uma parte importante das negociações de criptomoedas.
Abaixo, será demonstrado como implementar 9 indicadores técnicos comuns através de cálculos em tempo real de alto desempenho, e como construir um painel de negociação de criptomoedas utilizando combinações de técnicas de visualização. Através desses painéis de visualização, podemos identificar tendências de mercado, observar flutuações de preços e explorar a estrutura do mercado, fornecendo uma referência e insights mais abrangentes para a tomada de decisões.
A demonstração utiliza um banco de dados de séries temporais para calcular indicadores em tempo real. Este banco de dados é uma plataforma de análise de cálculo em tempo real baseada em um banco de dados de séries temporais de alto desempenho, com características como leveza, tudo em um e desempenho de cálculo robusto. Sua capacidade de visualização escalável ajuda os usuários a construir painéis interativos de forma conveniente.
Atualmente, esta base de dados já fornece serviços de cálculo de dados a mais de uma centena de instituições no setor financeiro tradicional, incluindo várias corretoras, fundos e bancos conhecidos. No setor de ativos digitais, também presta serviços a várias instituições, como bolsas de valores e formadores de mercado.
8 indicadores técnicos comuns
De acordo com informações públicas, atualmente existem mais de 100 tipos de indicadores técnicos no mercado. Selecionaremos os 9 indicadores técnicos mais comuns, incluindo média móvel, velas, oscilação de momentum e bandas de Bollinger.
Preço Médio Móvel (Moving Average, MA)
O preço médio móvel, também conhecido como linha média móvel, é uma curva gerada ao calcular o preço médio durante um determinado período de tempo, geralmente utilizada para identificar pontos de reversão de tendência, níveis de suporte e resistência. Uma determinada base de dados oferece mais de 1500 funções de cálculo comumente usadas no campo das transações financeiras; aqui, usamos as funções da série tm incorporadas, que permitem calcular rapidamente o indicador de preço médio móvel.
Gráfico de velas
O gráfico de velas é um dos indicadores técnicos mais importantes, e várias velas conectadas formam uma linha de tendência de preços. Podemos implementar o cálculo em tempo real das velas através de códigos relacionados.
Índice de Força Relativa (Relative Strength Index, RSI)
O Índice de Força Relativa é um indicador técnico que mede a velocidade e a amplitude das variações de preço, sendo calculado com base na média das mudanças de preço em um determinado período de tempo, tanto para altas quanto para baixas. Este indicador é excelente para identificar tendências de sobrecompra e sobrevenda no mercado de negociação, sendo um dos indicadores de oscilação mais populares.
Média Móvel Convergente e Divergente (MACD)
O MACD é um indicador técnico que utiliza a convergência e divergência entre a média móvel exponencial de curto prazo e a média móvel exponencial de longo prazo dos preços de fechamento para avaliar os momentos de compra e venda. É um indicador de tendência que apresenta bons resultados em mercados laterais.
Bandas de Bollinger (Bollinger Bands)
O indicador Bandas de Bollinger é criado ao traçar uma linha média (média móvel) no gráfico de preços, juntamente com duas linhas de desvio padrão acima e abaixo, mostrando a faixa de flutuação de preços e a tendência. É frequentemente usado para analisar a volatilidade do mercado, confirmar a direção da tendência e identificar sinais de compra e venda.
Correlação entre pares de negociação
Pode traçar a correlação entre diferentes pares de negociação.
Tabela de Negociação em Tempo Real
A informação de negociação em tempo real, como a informação básica, pode nos ajudar a avaliar a situação real das negociações no par de negociação atual, como o sentimento dos compradores e vendedores, a comparação de forças entre os lados comprador e vendedor, etc.
Volume de transações em tempo real (direção de compra e venda)
O indicador de volume de negociação em tempo real pode explicar a atividade do mercado de negociações e a escala de capital, ajudando-nos a entender o sentimento do mercado.
Resumo
Com a aprovação do ETF pelos órgãos reguladores, os ativos digitais certamente entrarão na "era institucional". Os bancos de dados temporais, com sua alta taxa de transferência, consultas eficientes e boa escalabilidade, registram cada transação, evento e decisão, construindo um ciclo de vida completo para os ativos digitais.
A análise de dados históricos pode ajudar os traders a analisar facilmente os dados do mercado, perceber tendências, prever direções futuras e desenvolver as estratégias de negociação mais oportunas, fornecendo um forte suporte de dados para investimento, negociação e gestão de ativos digitais.
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LeekCutter
· 08-11 21:18
Outra atualização a caminho, será que realmente acham que os mineiros são idiotas?
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OnchainGossiper
· 08-11 10:39
O bull run finalmente está a chegar.
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ForkTongue
· 08-10 02:27
bull run é bull ah Hong Kong esta onda é forte
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RadioShackKnight
· 08-10 02:26
Já subiu! Vamos fazer assim Até à lua
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OfflineNewbie
· 08-10 02:21
O bull run ainda não chegou ao auge, espera que eu adicione mais combustível.
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FastLeaver
· 08-10 02:14
Outra vez subir ao céu, né?
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LonelyAnchorman
· 08-10 02:12
bull run contra idiotas já deve estar a arruinar-se novamente
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SmartMoneyWallet
· 08-10 02:03
Com esse volume de negociação, quem você acha que pode enganar?
A listagem do ETF de ativo digital em Hong Kong desencadeia o bull run. O banco de dados de séries temporais apoia a atualização técnica da exchange.
Resumo
No dia 15 de abril, o ETF de ativos digitais de Hong Kong fez uma forte estreia, injetando um impulso vigoroso no mercado de ativos digitais, ao mesmo tempo que oferece novas oportunidades de investimento aos investidores. Os ativos digitais, como um produto de investimento, estão varrendo o mundo com uma força imparável.
No último mês, ativos digitais de destaque como BTC e ETH passaram por grandes flutuações, anunciando o início de uma nova rodada de alta no mercado de criptomoedas. Isso não apenas atraiu a atenção de muitos investidores, mas também apresentou desafios técnicos mais elevados para as plataformas de negociação de criptomoedas.
Desafios de armazenamento e processamento de dados
O mercado de negociação de criptomoedas é muito diferente do mercado financeiro tradicional, com negociação ininterrupta 24/7 que gera mais de 10TB de dados de mercado diariamente, e esse volume continua a crescer. A quantidade de dados de mercado entre diferentes moedas é extremamente desequilibrada, com os ativos principais ocupando a maior parte.
Além disso, a profundidade dos dados de mercado de diferentes criptomoedas varia enormemente, com algumas apresentando apenas algumas dezenas de níveis, enquanto outras podem ter mais de mil. O mais complicado é que a volatilidade dos preços das criptomoedas é extremamente rápida, com grandes oscilações de preço, o que exige um tempo de resposta do sistema muito alto. Qualquer atraso, por menor que seja, pode resultar em falhas de transação, causando grandes perdas para os investidores.
A ruptura da base de dados temporal
Diante desses desafios, os bancos de dados de séries temporais tornaram-se a solução ideal para plataformas de negociação financeira e fundos de investimento quantitativo no armazenamento e processamento de dados. Os bancos de dados de séries temporais são projetados especificamente para lidar com dados de séries temporais, podendo armazenar e consultar grandes volumes de dados de forma eficiente. Sua vantagem reside na rápida capacidade de processar um grande número de solicitações de gravação e consulta de dados, atendendo à demanda por dados em tempo real no mercado de negociação de criptomoedas.
Bancos de dados de séries temporais podem comprimir efetivamente dados de séries temporais, reduzindo os custos de armazenamento. Além disso, eles podem consultar dados históricos de forma eficiente e suportar várias análises complexas de séries temporais. Graças a essas vantagens, os bancos de dados de séries temporais têm sido amplamente utilizados em finanças tradicionais, como corretoras, bancos, fundos públicos/privados, proporcionando uma base sólida para a operação segura e estável das plataformas.
No que diz respeito aos cenários de aplicação, as instituições financeiras podem utilizar métodos de análise técnica, fazendo uso de gráficos e análises de dados como principais ferramentas para prever as tendências de mudança dos preços de mercado, ajudando a equipe a tomar decisões de negociação. Como a análise técnica estuda apenas os preços e não se preocupa com o tipo de ativo, ela é aplicável a todos os mercados de negociação. Após a formação do mercado de negociação de criptomoedas, a análise técnica tornou-se uma parte importante das negociações de criptomoedas.
Abaixo, será demonstrado como implementar 9 indicadores técnicos comuns através de cálculos em tempo real de alto desempenho, e como construir um painel de negociação de criptomoedas utilizando combinações de técnicas de visualização. Através desses painéis de visualização, podemos identificar tendências de mercado, observar flutuações de preços e explorar a estrutura do mercado, fornecendo uma referência e insights mais abrangentes para a tomada de decisões.
A demonstração utiliza um banco de dados de séries temporais para calcular indicadores em tempo real. Este banco de dados é uma plataforma de análise de cálculo em tempo real baseada em um banco de dados de séries temporais de alto desempenho, com características como leveza, tudo em um e desempenho de cálculo robusto. Sua capacidade de visualização escalável ajuda os usuários a construir painéis interativos de forma conveniente.
Atualmente, esta base de dados já fornece serviços de cálculo de dados a mais de uma centena de instituições no setor financeiro tradicional, incluindo várias corretoras, fundos e bancos conhecidos. No setor de ativos digitais, também presta serviços a várias instituições, como bolsas de valores e formadores de mercado.
8 indicadores técnicos comuns
De acordo com informações públicas, atualmente existem mais de 100 tipos de indicadores técnicos no mercado. Selecionaremos os 9 indicadores técnicos mais comuns, incluindo média móvel, velas, oscilação de momentum e bandas de Bollinger.
Preço Médio Móvel (Moving Average, MA)
O preço médio móvel, também conhecido como linha média móvel, é uma curva gerada ao calcular o preço médio durante um determinado período de tempo, geralmente utilizada para identificar pontos de reversão de tendência, níveis de suporte e resistência. Uma determinada base de dados oferece mais de 1500 funções de cálculo comumente usadas no campo das transações financeiras; aqui, usamos as funções da série tm incorporadas, que permitem calcular rapidamente o indicador de preço médio móvel.
Gráfico de velas
O gráfico de velas é um dos indicadores técnicos mais importantes, e várias velas conectadas formam uma linha de tendência de preços. Podemos implementar o cálculo em tempo real das velas através de códigos relacionados.
Índice de Força Relativa (Relative Strength Index, RSI)
O Índice de Força Relativa é um indicador técnico que mede a velocidade e a amplitude das variações de preço, sendo calculado com base na média das mudanças de preço em um determinado período de tempo, tanto para altas quanto para baixas. Este indicador é excelente para identificar tendências de sobrecompra e sobrevenda no mercado de negociação, sendo um dos indicadores de oscilação mais populares.
Média Móvel Convergente e Divergente (MACD)
O MACD é um indicador técnico que utiliza a convergência e divergência entre a média móvel exponencial de curto prazo e a média móvel exponencial de longo prazo dos preços de fechamento para avaliar os momentos de compra e venda. É um indicador de tendência que apresenta bons resultados em mercados laterais.
Bandas de Bollinger (Bollinger Bands)
O indicador Bandas de Bollinger é criado ao traçar uma linha média (média móvel) no gráfico de preços, juntamente com duas linhas de desvio padrão acima e abaixo, mostrando a faixa de flutuação de preços e a tendência. É frequentemente usado para analisar a volatilidade do mercado, confirmar a direção da tendência e identificar sinais de compra e venda.
Correlação entre pares de negociação
Pode traçar a correlação entre diferentes pares de negociação.
Tabela de Negociação em Tempo Real
A informação de negociação em tempo real, como a informação básica, pode nos ajudar a avaliar a situação real das negociações no par de negociação atual, como o sentimento dos compradores e vendedores, a comparação de forças entre os lados comprador e vendedor, etc.
Volume de transações em tempo real (direção de compra e venda)
O indicador de volume de negociação em tempo real pode explicar a atividade do mercado de negociações e a escala de capital, ajudando-nos a entender o sentimento do mercado.
Resumo
Com a aprovação do ETF pelos órgãos reguladores, os ativos digitais certamente entrarão na "era institucional". Os bancos de dados temporais, com sua alta taxa de transferência, consultas eficientes e boa escalabilidade, registram cada transação, evento e decisão, construindo um ciclo de vida completo para os ativos digitais.
A análise de dados históricos pode ajudar os traders a analisar facilmente os dados do mercado, perceber tendências, prever direções futuras e desenvolver as estratégias de negociação mais oportunas, fornecendo um forte suporte de dados para investimento, negociação e gestão de ativos digitais.