ETF de activo digital Iniciar sesión en Hong Kong, la era institucional ha llegado
El ETF de activos digitales de Hong Kong se lanzó oficialmente el 15 de abril, aportando un nuevo impulso de desarrollo y oportunidades de inversión al mercado de activos digitales. Como producto de inversión, los activos digitales están desarrollándose rápidamente en todo el mundo.
En el último mes, activos digitales como BTC y ETH han experimentado una intensa volatilidad, lo que indica la llegada de una nueva ronda de mercado alcista. Esto no solo ha atraído la atención de numerosos inversores, sino que también ha planteado mayores exigencias técnicas para las plataformas de intercambio de criptomonedas.
Desafíos en el almacenamiento y procesamiento de datos
El mercado de negociación de criptomonedas es muy diferente al mercado financiero tradicional, operando las 24 horas del día sin interrupciones, generando más de 10 TB de datos de mercado diariamente, y en constante crecimiento. La cantidad de datos entre diferentes monedas es extremadamente desigual, con los activos principales ocupando la mayor parte del volumen de datos.
Además, la profundidad de los datos de mercado de diferentes monedas varía enormemente, desde decenas hasta miles de niveles. Lo que es más complicado es que los precios de las criptomonedas fluctúan drásticamente, lo que plantea altos requisitos para la latencia del sistema. Un pequeño retraso puede provocar fallos en las transacciones, causando grandes pérdidas a los inversores.
Ventajas de la base de datos de series temporales
Frente a estos desafíos, las bases de datos de series temporales se han convertido en la opción ideal para las plataformas de negociación financiera y los fondos de inversión cuantitativa para el almacenamiento y procesamiento de datos. Las bases de datos de series temporales están diseñadas específicamente para manejar datos de series temporales, lo que permite almacenar y consultar de manera eficiente grandes volúmenes de datos. Su ventaja radica en su capacidad para procesar rápidamente un gran número de escrituras de datos y solicitudes de consulta, satisfaciendo así la demanda de datos en tiempo real del mercado de activos digitales.
Las bases de datos de series temporales pueden comprimir eficazmente los datos de series temporales, reduciendo los costos de almacenamiento. Además, pueden consultar eficientemente los datos históricos y soportar varios análisis complejos de series temporales. Gracias a estas ventajas, las bases de datos de series temporales se han aplicado ampliamente en instituciones financieras tradicionales, proporcionando una base sólida para el funcionamiento seguro y estable de la plataforma.
En términos de escenarios de aplicación, las instituciones financieras pueden utilizar métodos de análisis técnico para predecir las tendencias de cambios en los precios del mercado mediante gráficos, análisis de datos y otros medios, apoyando así la toma de decisiones de trading. Dado que el análisis técnico solo estudia los precios y no se centra en el tipo de activo, es aplicable a todos los tipos de mercados de trading. Después de que se formó el mercado de trading de criptomonedas, el análisis técnico se convirtió en un elemento importante del trading de criptomonedas.
A continuación, se mostrará cómo implementar 9 indicadores técnicos comunes a través de cálculos en tiempo real de alto rendimiento, y cómo construir un panel de operaciones de criptomonedas mediante técnicas de visualización. A través de estos paneles de visualización, se pueden identificar tendencias del mercado, observar fluctuaciones de precios y explorar la estructura del mercado, proporcionando una referencia y una visión completa para la toma de decisiones.
La presente demostración se lleva a cabo utilizando la base de datos DolphinDB para el cálculo en tiempo real de los indicadores. DolphinDB es una plataforma de análisis de cálculo en tiempo real basada en una base de datos de series temporales de alto rendimiento, que se caracteriza por ser ligera, integral y tener un potente rendimiento de cálculo. Su capacidad de visualización escalable permite construir fácilmente paneles interactivos.
Actualmente, DolphinDB ha proporcionado servicios de cálculo de datos a más de cien instituciones en el ámbito financiero tradicional, incluyendo Guotai Junan Securities, Invesco y China Merchants Bank. En el campo de los activos digitales, también ha servido a varias instituciones como intercambios y creadores de mercado.
8 indicadores técnicos comunes
Actualmente hay más de 100 indicadores técnicos en el mercado, seleccionaremos 9 de los más utilizados, como el precio promedio móvil, las velas, el oscilador de momentum, y las bandas de Bollinger.
precio medio móvil
El precio promedio móvil, también conocido como línea de promedio móvil, genera una curva al calcular el precio promedio durante un período de tiempo determinado. Se utiliza comúnmente para identificar puntos de inflexión en las tendencias, niveles de soporte y niveles de resistencia. DolphinDB ofrece más de 1500 funciones de cálculo comúnmente usadas en transacciones financieras, que permiten calcular rápidamente el indicador de precio promedio móvil.
Gráfico de velas
Las velas K son uno de los indicadores técnicos más importantes, múltiples gráficos de velas K conectados forman una línea de tendencia de precios.
índice de fuerza relativa
El índice de fuerza relativa se utiliza para medir la velocidad y la magnitud de los cambios de precio, y se calcula en base a la variación promedio de los precios al alza y a la baja durante un período de tiempo determinado. Este indicador puede identificar las tendencias de sobrecompra y sobreventa en el mercado de trading, y es uno de los indicadores oscilantes más populares.
Media móvil suavizada
El MACD utiliza la convergencia y divergencia entre las medias móviles exponenciales de corto y largo plazo de los precios de cierre para juzgar los momentos de compra y venta; es un indicador de tendencia que tiene un buen efecto de aplicación en mercados laterales.
Bandas de Bollinger
Las Bandas de Bollinger muestran el rango de fluctuación y la tendencia del precio al trazar la línea media ( de la media móvil ) y las dos líneas de desviación estándar superior e inferior en el gráfico de precios. Se utilizan comúnmente para analizar la volatilidad del mercado, confirmar la dirección de la tendencia y identificar señales de compra y venta.
correlación entre pares de negociación
Se pueden trazar las correlaciones entre diferentes pares de comercio y analizar el grado de asociación entre diferentes activos digitales.
tabla de negociación en tiempo real
La información de transacciones en tiempo real, como el dato más básico, puede ayudar a juzgar la situación real de las transacciones en el par de negociación actual, como el sentimiento de compradores y vendedores, la comparación de fuerzas alcistas y bajistas, etc.
volumen de transacciones en tiempo real
El indicador de volumen de transacciones en tiempo real puede indicar la actividad del mercado de comercio y el tamaño de los fondos, ayudando a comprender el sentimiento del mercado.
Ventajas de rendimiento de la base de datos temporal
Las bases de datos de series temporales tienen una gran capacidad en el procesamiento de grandes volúmenes de datos, el cálculo de indicadores complejos, las consultas de múltiples tablas, el análisis de datos en tiempo real, la valoración de productos financieros derivados, la computación distribuida y el cálculo de alta concurrencia. Pueden proporcionar información en tiempo real sobre los datos, descubrir rápidamente patrones y ayudar en la toma de decisiones; se han convertido en una parte importante de la nueva infraestructura de datos y liderarán el desarrollo futuro de la tecnología de análisis de datos.
Resumen
Con la aprobación de los reguladores para el ETF, los activos digitales entran oficialmente en la "era institucional". Las bases de datos de series temporales, gracias a su alta capacidad de procesamiento, consultas eficientes y buena escalabilidad, pueden registrar cada transacción, cada evento, cada decisión, construyendo así el ciclo de vida completo del activo digital.
A través del análisis de datos históricos, se puede ayudar a los traders a comprender las tendencias del mercado, predecir la dirección futura y desarrollar las estrategias de trading más oportunas, proporcionando un sólido apoyo de datos para la inversión, el comercio y la gestión de activos digitales.
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SignatureVerifier
· 08-12 07:08
implementación técnicamente defectuosa... necesita una auditoría de seguridad exhaustiva antes del lanzamiento, para ser honesto
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degenonymous
· 08-12 07:03
¿El bull run está a la vista, eh?
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metaverse_hermit
· 08-12 07:00
¡Mira quién corre más rápido! ¡La Autoridad Monetaria está haciendo algo grande!
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ZenChainWalker
· 08-12 06:50
¡Los grandes fondos están a punto de entrar!
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CascadingDipBuyer
· 08-12 06:47
Antes del Festival de Primavera, abril ya es la cima de la vida.
activo digital ETF Iniciar sesión en Hong Kong La base de datos temporal ayuda a las instituciones a invertir en una nueva era.
ETF de activo digital Iniciar sesión en Hong Kong, la era institucional ha llegado
El ETF de activos digitales de Hong Kong se lanzó oficialmente el 15 de abril, aportando un nuevo impulso de desarrollo y oportunidades de inversión al mercado de activos digitales. Como producto de inversión, los activos digitales están desarrollándose rápidamente en todo el mundo.
En el último mes, activos digitales como BTC y ETH han experimentado una intensa volatilidad, lo que indica la llegada de una nueva ronda de mercado alcista. Esto no solo ha atraído la atención de numerosos inversores, sino que también ha planteado mayores exigencias técnicas para las plataformas de intercambio de criptomonedas.
Desafíos en el almacenamiento y procesamiento de datos
El mercado de negociación de criptomonedas es muy diferente al mercado financiero tradicional, operando las 24 horas del día sin interrupciones, generando más de 10 TB de datos de mercado diariamente, y en constante crecimiento. La cantidad de datos entre diferentes monedas es extremadamente desigual, con los activos principales ocupando la mayor parte del volumen de datos.
Además, la profundidad de los datos de mercado de diferentes monedas varía enormemente, desde decenas hasta miles de niveles. Lo que es más complicado es que los precios de las criptomonedas fluctúan drásticamente, lo que plantea altos requisitos para la latencia del sistema. Un pequeño retraso puede provocar fallos en las transacciones, causando grandes pérdidas a los inversores.
Ventajas de la base de datos de series temporales
Frente a estos desafíos, las bases de datos de series temporales se han convertido en la opción ideal para las plataformas de negociación financiera y los fondos de inversión cuantitativa para el almacenamiento y procesamiento de datos. Las bases de datos de series temporales están diseñadas específicamente para manejar datos de series temporales, lo que permite almacenar y consultar de manera eficiente grandes volúmenes de datos. Su ventaja radica en su capacidad para procesar rápidamente un gran número de escrituras de datos y solicitudes de consulta, satisfaciendo así la demanda de datos en tiempo real del mercado de activos digitales.
Las bases de datos de series temporales pueden comprimir eficazmente los datos de series temporales, reduciendo los costos de almacenamiento. Además, pueden consultar eficientemente los datos históricos y soportar varios análisis complejos de series temporales. Gracias a estas ventajas, las bases de datos de series temporales se han aplicado ampliamente en instituciones financieras tradicionales, proporcionando una base sólida para el funcionamiento seguro y estable de la plataforma.
En términos de escenarios de aplicación, las instituciones financieras pueden utilizar métodos de análisis técnico para predecir las tendencias de cambios en los precios del mercado mediante gráficos, análisis de datos y otros medios, apoyando así la toma de decisiones de trading. Dado que el análisis técnico solo estudia los precios y no se centra en el tipo de activo, es aplicable a todos los tipos de mercados de trading. Después de que se formó el mercado de trading de criptomonedas, el análisis técnico se convirtió en un elemento importante del trading de criptomonedas.
A continuación, se mostrará cómo implementar 9 indicadores técnicos comunes a través de cálculos en tiempo real de alto rendimiento, y cómo construir un panel de operaciones de criptomonedas mediante técnicas de visualización. A través de estos paneles de visualización, se pueden identificar tendencias del mercado, observar fluctuaciones de precios y explorar la estructura del mercado, proporcionando una referencia y una visión completa para la toma de decisiones.
La presente demostración se lleva a cabo utilizando la base de datos DolphinDB para el cálculo en tiempo real de los indicadores. DolphinDB es una plataforma de análisis de cálculo en tiempo real basada en una base de datos de series temporales de alto rendimiento, que se caracteriza por ser ligera, integral y tener un potente rendimiento de cálculo. Su capacidad de visualización escalable permite construir fácilmente paneles interactivos.
Actualmente, DolphinDB ha proporcionado servicios de cálculo de datos a más de cien instituciones en el ámbito financiero tradicional, incluyendo Guotai Junan Securities, Invesco y China Merchants Bank. En el campo de los activos digitales, también ha servido a varias instituciones como intercambios y creadores de mercado.
8 indicadores técnicos comunes
Actualmente hay más de 100 indicadores técnicos en el mercado, seleccionaremos 9 de los más utilizados, como el precio promedio móvil, las velas, el oscilador de momentum, y las bandas de Bollinger.
precio medio móvil
El precio promedio móvil, también conocido como línea de promedio móvil, genera una curva al calcular el precio promedio durante un período de tiempo determinado. Se utiliza comúnmente para identificar puntos de inflexión en las tendencias, niveles de soporte y niveles de resistencia. DolphinDB ofrece más de 1500 funciones de cálculo comúnmente usadas en transacciones financieras, que permiten calcular rápidamente el indicador de precio promedio móvil.
Gráfico de velas
Las velas K son uno de los indicadores técnicos más importantes, múltiples gráficos de velas K conectados forman una línea de tendencia de precios.
índice de fuerza relativa
El índice de fuerza relativa se utiliza para medir la velocidad y la magnitud de los cambios de precio, y se calcula en base a la variación promedio de los precios al alza y a la baja durante un período de tiempo determinado. Este indicador puede identificar las tendencias de sobrecompra y sobreventa en el mercado de trading, y es uno de los indicadores oscilantes más populares.
Media móvil suavizada
El MACD utiliza la convergencia y divergencia entre las medias móviles exponenciales de corto y largo plazo de los precios de cierre para juzgar los momentos de compra y venta; es un indicador de tendencia que tiene un buen efecto de aplicación en mercados laterales.
Bandas de Bollinger
Las Bandas de Bollinger muestran el rango de fluctuación y la tendencia del precio al trazar la línea media ( de la media móvil ) y las dos líneas de desviación estándar superior e inferior en el gráfico de precios. Se utilizan comúnmente para analizar la volatilidad del mercado, confirmar la dirección de la tendencia y identificar señales de compra y venta.
correlación entre pares de negociación
Se pueden trazar las correlaciones entre diferentes pares de comercio y analizar el grado de asociación entre diferentes activos digitales.
tabla de negociación en tiempo real
La información de transacciones en tiempo real, como el dato más básico, puede ayudar a juzgar la situación real de las transacciones en el par de negociación actual, como el sentimiento de compradores y vendedores, la comparación de fuerzas alcistas y bajistas, etc.
volumen de transacciones en tiempo real
El indicador de volumen de transacciones en tiempo real puede indicar la actividad del mercado de comercio y el tamaño de los fondos, ayudando a comprender el sentimiento del mercado.
Ventajas de rendimiento de la base de datos temporal
Las bases de datos de series temporales tienen una gran capacidad en el procesamiento de grandes volúmenes de datos, el cálculo de indicadores complejos, las consultas de múltiples tablas, el análisis de datos en tiempo real, la valoración de productos financieros derivados, la computación distribuida y el cálculo de alta concurrencia. Pueden proporcionar información en tiempo real sobre los datos, descubrir rápidamente patrones y ayudar en la toma de decisiones; se han convertido en una parte importante de la nueva infraestructura de datos y liderarán el desarrollo futuro de la tecnología de análisis de datos.
Resumen
Con la aprobación de los reguladores para el ETF, los activos digitales entran oficialmente en la "era institucional". Las bases de datos de series temporales, gracias a su alta capacidad de procesamiento, consultas eficientes y buena escalabilidad, pueden registrar cada transacción, cada evento, cada decisión, construyendo así el ciclo de vida completo del activo digital.
A través del análisis de datos históricos, se puede ayudar a los traders a comprender las tendencias del mercado, predecir la dirección futura y desarrollar las estrategias de trading más oportunas, proporcionando un sólido apoyo de datos para la inversión, el comercio y la gestión de activos digitales.