L'ETF d'actif numérique approuvé ouvre la voie à l'ère institutionnelle, l'analyse des données deviendra la clé de la concurrence
Le 15 avril, le ETF d'actifs numériques de Hong Kong a été officiellement lancé, injectant une nouvelle dynamique sur le marché des actifs numériques et offrant aux investisseurs de nouveaux canaux d'investissement. En tant que produit d'investissement, les actifs numériques se développent rapidement à l'échelle mondiale.
Au cours du dernier mois, des actifs numériques majeurs tels que Bitcoin et Ethereum ont connu de fortes fluctuations, annonçant l'arrivée d'un nouveau marché haussier. Cela a non seulement attiré l'attention d'un grand nombre d'investisseurs, mais a également posé des exigences plus élevées en matière de technologie pour les plateformes de trading.
Le marché des échanges de cryptomonnaies est très différent du marché financier traditionnel, avec des transactions 24 heures sur 24 et des données de marché dépassant 10 To générées chaque jour, et ce chiffre continue d'augmenter. La quantité de données pour différentes cryptomonnaies est également extrêmement déséquilibrée, les actifs principaux représentant la grande majorité. De plus, la profondeur des carnets de commandes varie considérablement d'une cryptomonnaie à l'autre, allant de quelques niveaux à plusieurs milliers. Plus important encore, les fluctuations de prix des cryptomonnaies sont très fortes, ce qui impose des exigences élevées en matière de latence du système ; tout retard peut entraîner des échecs de transaction et des pertes financières considérables.
Face à ces défis, les bases de données temporelles deviennent la solution idéale. Elles sont spécialement conçues pour traiter les données de séries temporelles, permettant de stocker et de requêter efficacement des volumes massifs de données, de traiter rapidement un grand nombre de demandes d'écriture et de requête de données, répondant aux besoins de données en temps réel du marché des transactions de crypto-monnaies. Les bases de données temporelles peuvent également compresser efficacement les données pour réduire les coûts de stockage, interroger efficacement les données historiques et soutenir des analyses complexes de séries temporelles. Elles sont actuellement largement utilisées dans le secteur financier traditionnel, fournissant une base solide pour le fonctionnement stable des plateformes.
Dans le domaine des cas d'application, les institutions financières peuvent utiliser des méthodes d'analyse technique, en s'appuyant sur des graphiques et des analyses de données pour prévoir les tendances des prix du marché, afin de soutenir les décisions de trading. Cette méthode est applicable à tous les marchés de trading et est devenue un élément important après la formation du marché de trading des crypto-monnaies.
Nous allons combiner le code pour montrer comment réaliser 9 indicateurs techniques courants grâce à un calcul en temps réel haute performance, et les visualiser pour construire un tableau de bord de trading d'actif numérique. Ces tableaux de bord peuvent aider à identifier les tendances du marché, observer les fluctuations de prix, explorer la structure du marché, et fournir une référence complète pour la prise de décision.
Cette démonstration utilise DolphinDB pour le calcul en temps réel des indicateurs. DolphinDB est une plateforme d'analyse en temps réel avec une base de données temporelle haute performance, caractérisée par sa légèreté, son approche tout-en-un et ses performances de calcul puissantes. Sa capacité de visualisation extensible permet de construire facilement des tableaux de bord interactifs. Actuellement, DolphinDB fournit des services de calcul de données à de nombreuses institutions dans le domaine de la finance traditionnelle et des actifs numériques.
Voici la mise en œuvre de 8 indicateurs techniques courants :
Prix moyen mobile (MA)
Graphique en chandeliers
Indice de force relative ( RSI )
Moyenne mobile convergence divergence ( MACD )
Bandes de Bollinger
Corrélation des paires de trading
Tableau de trading en temps réel
Montant des transactions en temps réel ( Direction d'achat et de vente )
Ces indicateurs peuvent aider à analyser les tendances du marché, la volatilité, les situations de surachat et de survente, et à fournir des références pour les décisions de trading. Grâce au calcul haute performance des bases de données temporelles, il est possible de réaliser le calcul en temps réel et la présentation visuelle de ces indicateurs.
Les bases de données temporelles excellent dans le traitement de grandes quantités de données, le calcul d'indicateurs complexes, les requêtes de jointure sur plusieurs tables, l'analyse en temps réel, l'évaluation des dérivés financiers et le calcul distribué. Elles sont devenues une composante essentielle de la nouvelle génération d'infrastructures de données et mèneront le développement futur des technologies d'analyse des données.
Avec l'approbation des ETF, les actifs numériques entrent dans l'"ère institutionnelle", et les bases de données temporelles joueront un rôle important en fournissant un soutien de données pour la gestion du cycle de vie complet des actifs numériques. L'analyse des données historiques peut aider les traders à comprendre les tendances du marché, à prédire les directions futures et à développer des stratégies de trading les plus opportunes, fournissant un soutien solide pour l'investissement, le trading et la gestion des actifs numériques.
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ProposalManiac
· Il y a 21h
Il est inévitable que l'on tombe dans le piège des tendances, il vaut mieux maintenant investir dans les infrastructures.
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GateUser-a606bf0c
· Il y a 21h
Le bull run doit commencer, n'est-ce pas ?
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GasFeeCry
· Il y a 21h
Encore une chute, et vous voulez encore faire un ETF ?
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TokenVelocityTrauma
· Il y a 21h
Oh là là, c'est de nouveau un bull run ?
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DefiPlaybook
· Il y a 21h
Encore en train de prendre les gens pour des idiots ? À quoi bon de belles données ?
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MainnetDelayedAgain
· Il y a 21h
Cela fait 539 jours depuis le dernier train de l'ETF... provenant de la base de données de statistiques.
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SmartContractRebel
· Il y a 21h
Les joueurs institutionnels ont enfin senti l'odeur des pigeons.
L'ETF d'actif numérique a été approuvé, la base de données temporelle aide la plateforme à accueillir l'ère institutionnelle.
L'ETF d'actif numérique approuvé ouvre la voie à l'ère institutionnelle, l'analyse des données deviendra la clé de la concurrence
Le 15 avril, le ETF d'actifs numériques de Hong Kong a été officiellement lancé, injectant une nouvelle dynamique sur le marché des actifs numériques et offrant aux investisseurs de nouveaux canaux d'investissement. En tant que produit d'investissement, les actifs numériques se développent rapidement à l'échelle mondiale.
Au cours du dernier mois, des actifs numériques majeurs tels que Bitcoin et Ethereum ont connu de fortes fluctuations, annonçant l'arrivée d'un nouveau marché haussier. Cela a non seulement attiré l'attention d'un grand nombre d'investisseurs, mais a également posé des exigences plus élevées en matière de technologie pour les plateformes de trading.
Le marché des échanges de cryptomonnaies est très différent du marché financier traditionnel, avec des transactions 24 heures sur 24 et des données de marché dépassant 10 To générées chaque jour, et ce chiffre continue d'augmenter. La quantité de données pour différentes cryptomonnaies est également extrêmement déséquilibrée, les actifs principaux représentant la grande majorité. De plus, la profondeur des carnets de commandes varie considérablement d'une cryptomonnaie à l'autre, allant de quelques niveaux à plusieurs milliers. Plus important encore, les fluctuations de prix des cryptomonnaies sont très fortes, ce qui impose des exigences élevées en matière de latence du système ; tout retard peut entraîner des échecs de transaction et des pertes financières considérables.
Face à ces défis, les bases de données temporelles deviennent la solution idéale. Elles sont spécialement conçues pour traiter les données de séries temporelles, permettant de stocker et de requêter efficacement des volumes massifs de données, de traiter rapidement un grand nombre de demandes d'écriture et de requête de données, répondant aux besoins de données en temps réel du marché des transactions de crypto-monnaies. Les bases de données temporelles peuvent également compresser efficacement les données pour réduire les coûts de stockage, interroger efficacement les données historiques et soutenir des analyses complexes de séries temporelles. Elles sont actuellement largement utilisées dans le secteur financier traditionnel, fournissant une base solide pour le fonctionnement stable des plateformes.
Dans le domaine des cas d'application, les institutions financières peuvent utiliser des méthodes d'analyse technique, en s'appuyant sur des graphiques et des analyses de données pour prévoir les tendances des prix du marché, afin de soutenir les décisions de trading. Cette méthode est applicable à tous les marchés de trading et est devenue un élément important après la formation du marché de trading des crypto-monnaies.
Nous allons combiner le code pour montrer comment réaliser 9 indicateurs techniques courants grâce à un calcul en temps réel haute performance, et les visualiser pour construire un tableau de bord de trading d'actif numérique. Ces tableaux de bord peuvent aider à identifier les tendances du marché, observer les fluctuations de prix, explorer la structure du marché, et fournir une référence complète pour la prise de décision.
Cette démonstration utilise DolphinDB pour le calcul en temps réel des indicateurs. DolphinDB est une plateforme d'analyse en temps réel avec une base de données temporelle haute performance, caractérisée par sa légèreté, son approche tout-en-un et ses performances de calcul puissantes. Sa capacité de visualisation extensible permet de construire facilement des tableaux de bord interactifs. Actuellement, DolphinDB fournit des services de calcul de données à de nombreuses institutions dans le domaine de la finance traditionnelle et des actifs numériques.
Voici la mise en œuvre de 8 indicateurs techniques courants :
Ces indicateurs peuvent aider à analyser les tendances du marché, la volatilité, les situations de surachat et de survente, et à fournir des références pour les décisions de trading. Grâce au calcul haute performance des bases de données temporelles, il est possible de réaliser le calcul en temps réel et la présentation visuelle de ces indicateurs.
Les bases de données temporelles excellent dans le traitement de grandes quantités de données, le calcul d'indicateurs complexes, les requêtes de jointure sur plusieurs tables, l'analyse en temps réel, l'évaluation des dérivés financiers et le calcul distribué. Elles sont devenues une composante essentielle de la nouvelle génération d'infrastructures de données et mèneront le développement futur des technologies d'analyse des données.
Avec l'approbation des ETF, les actifs numériques entrent dans l'"ère institutionnelle", et les bases de données temporelles joueront un rôle important en fournissant un soutien de données pour la gestion du cycle de vie complet des actifs numériques. L'analyse des données historiques peut aider les traders à comprendre les tendances du marché, à prédire les directions futures et à développer des stratégies de trading les plus opportunes, fournissant un soutien solide pour l'investissement, le trading et la gestion des actifs numériques.