ETF des actifs numériques se connecter à Hong Kong, l'ère des institutions arrive
Le 15 avril, l'ETF d'actif numérique de Hong Kong a été officiellement lancé, apportant une nouvelle dynamique de développement et des opportunités d'investissement au marché des actifs numériques. En tant que produit d'investissement, l'actif numérique se développe rapidement à l'échelle mondiale.
Au cours du mois dernier, des actifs numériques majeurs tels que BTC et ETH ont connu de fortes fluctuations, annonçant l'arrivée d'un nouveau marché haussier. Cela a non seulement attiré l'attention de nombreux investisseurs, mais a également imposé des exigences techniques plus élevées aux plateformes de trading de cryptomonnaies.
Les défis du stockage et du traitement des données
Le marché des échanges de cryptomonnaies est très différent du marché financier traditionnel, avec un trading ininterrompu 24 heures sur 24 générant plus de 10 To de données de marché chaque jour, et ce volume continue d'augmenter. La quantité de données entre différentes cryptomonnaies est extrêmement déséquilibrée, les actifs principaux représentant la majeure partie de ce volume de données.
De plus, la profondeur des données du carnet d'ordres varie considérablement selon les différentes monnaies, allant de quelques niveaux à plusieurs milliers. Plus problématique encore, les fluctuations des prix des cryptomonnaies sont très importantes, ce qui impose des exigences élevées en matière de latence du système. Même un léger retard peut entraîner des échecs de transaction, causant d'énormes pertes aux investisseurs.
Avantages des bases de données temporelles
Face à ces défis, les bases de données temporelles deviennent le choix idéal pour le stockage et le traitement des données sur les plateformes de trading financier et les fonds d'investissement quantitatifs. Les bases de données temporelles sont spécialement conçues pour traiter des données de séries temporelles, et peuvent stocker et interroger efficacement d'énormes volumes de données. Leur avantage réside dans leur capacité à traiter rapidement un grand nombre de requêtes d'écriture et d'interrogation de données, répondant ainsi aux besoins en données en temps réel du marché des transactions de crypto-monnaies.
Les bases de données temporelles peuvent efficacement compresser les données de séries temporelles, réduisant ainsi les coûts de stockage. De plus, elles permettent de interroger efficacement les données historiques et de prendre en charge divers types d'analyses complexes de séries temporelles. Grâce à ces avantages, les bases de données temporelles ont été largement adoptées par les institutions financières traditionnelles, fournissant une base solide pour le fonctionnement sécurisé et stable des plateformes.
Dans le domaine des applications, les institutions financières peuvent utiliser des méthodes d'analyse technique pour prévoir les tendances des variations des prix du marché à l'aide de graphiques, d'analyses de données, etc., afin d'assister dans la prise de décisions commerciales. Étant donné que l'analyse technique ne s'intéresse qu'aux prix et non aux types d'actifs, elle est applicable à tous les types de marchés de trading. Après la formation du marché de la crypto-monnaie, l'analyse technique est devenue un élément important du trading de crypto-monnaies.
Ci-dessous, nous allons montrer comment, grâce à un calcul en temps réel haute performance, il est possible de réaliser 9 indicateurs techniques courants, et de construire un tableau de bord de trading de cryptomonnaies à l'aide de techniques de visualisation. Ces tableaux de bord visuels permettent d'identifier les tendances du marché, d'observer les fluctuations de prix et d'explorer la structure du marché, fournissant ainsi des références et des insights complets pour la prise de décision.
La présentation actuelle utilise la base de données DolphinDB pour le calcul en temps réel des indicateurs. DolphinDB est une plateforme d'analyse en temps réel basée sur 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 plus de cent institutions dans le secteur financier traditionnel, y compris Guotai Junan Securities, Franklin Templeton Investments, Bank of Communications, etc. Dans le domaine des actifs numériques, il a également servi plusieurs institutions telles que des bourses et des teneurs de marché.
8 indicateurs techniques courants
Actuellement, il existe plus de 100 indicateurs techniques sur le marché, nous allons sélectionner les 9 indicateurs techniques les plus couramment utilisés, tels que la moyenne mobile, les chandeliers, l'oscillation de momentum et les bandes de Bollinger.
prix moyen mobile
Le prix moyen mobile, également connu sous le nom de ligne de moyenne mobile, génère une courbe en calculant le prix moyen sur une période donnée. Il est souvent utilisé pour identifier les points de retournement de tendance, les niveaux de support et de résistance. DolphinDB propose plus de 1500 fonctions de calcul couramment utilisées dans les transactions financières, permettant de calculer rapidement l'indicateur de prix moyen mobile.
graphique en chandeliers
Le chandelier est l'un des indicateurs techniques les plus importants, plusieurs graphiques de chandeliers sont reliés pour former une ligne de tendance des prix.
indice de force relative
L'indice de force relative est utilisé pour mesurer la vitesse et l'amplitude des variations de prix, calculé sur la base des changements de prix moyens à la hausse et à la baisse sur une période donnée. Cet indicateur peut identifier les tendances de surachat et de survente sur le marché des échanges, et c'est l'un des indicateurs de oscillation les plus populaires.
moyenne mobile convergeante
Le MACD utilise l'agrégation et la séparation entre les moyennes mobiles exponentielles à court terme et à long terme des prix de clôture pour évaluer les opportunités d'achat et de vente. C'est un indicateur de tendance qui fonctionne bien dans des conditions de marché oscillantes.
Bandes de Bollinger
Les bandes de Bollinger affichent l'intervalle et la tendance des prix en traçant une moyenne mobile de la ligne médiane ( ainsi que deux lignes d'écart type en haut et en bas sur le graphique des prix. Elles sont couramment utilisées pour analyser la volatilité du marché, confirmer la direction de la tendance et identifier les signaux d'achat et de vente.
![actif numérique ETF a été approuvé à Hong Kong, ouvrant l'ère institutionnelle, l'analyse et l'application des bases de données vont rapidement creuser l'écart de concurrence entre les institutions])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-03d9d4dc10009d739f865559212d04cb.webp(
) corrélation entre les paires de交易对
Il est possible de tracer la corrélation entre différentes paires de trading et d'analyser le degré de liaison entre différents actifs numériques.
![actif numérique ETF à Hong Kong approuvé pour ouvrir l'ère institutionnelle, l'analyse et l'application des bases de données vont rapidement creuser l'écart de concurrence entre les institutions]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-d9c340d8be6953c88b6ab1be52776813.webp(
) tableau de négociation en temps réel
Les informations de trading en temps réel, en tant que données fondamentales, peuvent aider à évaluer la situation réelle des transactions dans la paire de trading actuelle, telles que les sentiments des acheteurs et des vendeurs, la comparaison des forces haussières et baissières, etc.
![ETF d'actif numérique approuvé à Hong Kong ouvre l'ère institutionnelle, l'analyse et l'application des bases de données vont rapidement creuser l'écart de concurrence entre les institutions]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-af8ad25cd53468e3a6f0ddc46a33de6a.webp(
) montant des transactions en temps réel
L'indicateur du volume des transactions en temps réel peut indiquer l'activité du marché des échanges ainsi que la taille des fonds, aidant à comprendre le sentiment du marché.
![L'ETF d'actif numérique a été approuvé à Hong Kong, ouvrant l'ère institutionnelle, l'analyse et l'application des bases de données vont rapidement creuser l'écart de concurrence entre les institutions]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cd18c737e45944b22923c6cc8b13a265.webp(
Avantages de performance des bases de données temporelles
Les bases de données temporelles possèdent de puissantes capacités dans le traitement de volumes massifs de données, le calcul d'indicateurs complexes, les requêtes de jointure multi-tables, l'analyse de données en temps réel, l'évaluation des produits dérivés financiers, le calcul distribué et le calcul à haute concurrence. Elles permettent d'obtenir des informations en temps réel sur les données, de découvrir rapidement des modèles et d'assister à la prise de décision, devenant ainsi une composante essentielle de la nouvelle génération d'infrastructures de données, qui guidera le développement futur des technologies d'analyse de données.
Résumé
Avec l'approbation des régulateurs pour l'ETF, les actifs numériques entrent officiellement dans l'"ère institutionnelle". Les bases de données temporelles, grâce à leur haut débit, leurs requêtes efficaces et leur bonne évolutivité, peuvent enregistrer chaque transaction, chaque événement, chaque décision, construisant ainsi un 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 en données pour l'investissement, le trading et la gestion des actifs numériques.
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
14 J'aime
Récompense
14
5
Reposter
Partager
Commentaire
0/400
SignatureVerifier
· Il y a 11h
implémentation techniquement défaillante... nécessite un audit de sécurité approfondi avant le lancement, à vrai dire
Voir l'originalRépondre0
degenonymous
· Il y a 11h
Le bull run est juste devant nous, n'est-ce pas ?
Voir l'originalRépondre0
metaverse_hermit
· Il y a 11h
Regardez qui court le plus vite ! La Banque de Chine joue gros cette fois-ci !
Voir l'originalRépondre0
ZenChainWalker
· Il y a 12h
De gros capitaux vont entrer sur le marché.
Voir l'originalRépondre0
CascadingDipBuyer
· Il y a 12h
Sautez avant le Nouvel An, avril est déjà le sommet de la vie.
L'ETF d'actif numérique se connecter à Hong Kong, la base de données temporelle aide à une nouvelle ère d'investissement institutionnel.
ETF des actifs numériques se connecter à Hong Kong, l'ère des institutions arrive
Le 15 avril, l'ETF d'actif numérique de Hong Kong a été officiellement lancé, apportant une nouvelle dynamique de développement et des opportunités d'investissement au marché des actifs numériques. En tant que produit d'investissement, l'actif numérique se développe rapidement à l'échelle mondiale.
Au cours du mois dernier, des actifs numériques majeurs tels que BTC et ETH ont connu de fortes fluctuations, annonçant l'arrivée d'un nouveau marché haussier. Cela a non seulement attiré l'attention de nombreux investisseurs, mais a également imposé des exigences techniques plus élevées aux plateformes de trading de cryptomonnaies.
Les défis du stockage et du traitement des données
Le marché des échanges de cryptomonnaies est très différent du marché financier traditionnel, avec un trading ininterrompu 24 heures sur 24 générant plus de 10 To de données de marché chaque jour, et ce volume continue d'augmenter. La quantité de données entre différentes cryptomonnaies est extrêmement déséquilibrée, les actifs principaux représentant la majeure partie de ce volume de données.
De plus, la profondeur des données du carnet d'ordres varie considérablement selon les différentes monnaies, allant de quelques niveaux à plusieurs milliers. Plus problématique encore, les fluctuations des prix des cryptomonnaies sont très importantes, ce qui impose des exigences élevées en matière de latence du système. Même un léger retard peut entraîner des échecs de transaction, causant d'énormes pertes aux investisseurs.
Avantages des bases de données temporelles
Face à ces défis, les bases de données temporelles deviennent le choix idéal pour le stockage et le traitement des données sur les plateformes de trading financier et les fonds d'investissement quantitatifs. Les bases de données temporelles sont spécialement conçues pour traiter des données de séries temporelles, et peuvent stocker et interroger efficacement d'énormes volumes de données. Leur avantage réside dans leur capacité à traiter rapidement un grand nombre de requêtes d'écriture et d'interrogation de données, répondant ainsi aux besoins en données en temps réel du marché des transactions de crypto-monnaies.
Les bases de données temporelles peuvent efficacement compresser les données de séries temporelles, réduisant ainsi les coûts de stockage. De plus, elles permettent de interroger efficacement les données historiques et de prendre en charge divers types d'analyses complexes de séries temporelles. Grâce à ces avantages, les bases de données temporelles ont été largement adoptées par les institutions financières traditionnelles, fournissant une base solide pour le fonctionnement sécurisé et stable des plateformes.
Dans le domaine des applications, les institutions financières peuvent utiliser des méthodes d'analyse technique pour prévoir les tendances des variations des prix du marché à l'aide de graphiques, d'analyses de données, etc., afin d'assister dans la prise de décisions commerciales. Étant donné que l'analyse technique ne s'intéresse qu'aux prix et non aux types d'actifs, elle est applicable à tous les types de marchés de trading. Après la formation du marché de la crypto-monnaie, l'analyse technique est devenue un élément important du trading de crypto-monnaies.
Ci-dessous, nous allons montrer comment, grâce à un calcul en temps réel haute performance, il est possible de réaliser 9 indicateurs techniques courants, et de construire un tableau de bord de trading de cryptomonnaies à l'aide de techniques de visualisation. Ces tableaux de bord visuels permettent d'identifier les tendances du marché, d'observer les fluctuations de prix et d'explorer la structure du marché, fournissant ainsi des références et des insights complets pour la prise de décision.
La présentation actuelle utilise la base de données DolphinDB pour le calcul en temps réel des indicateurs. DolphinDB est une plateforme d'analyse en temps réel basée sur 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 plus de cent institutions dans le secteur financier traditionnel, y compris Guotai Junan Securities, Franklin Templeton Investments, Bank of Communications, etc. Dans le domaine des actifs numériques, il a également servi plusieurs institutions telles que des bourses et des teneurs de marché.
8 indicateurs techniques courants
Actuellement, il existe plus de 100 indicateurs techniques sur le marché, nous allons sélectionner les 9 indicateurs techniques les plus couramment utilisés, tels que la moyenne mobile, les chandeliers, l'oscillation de momentum et les bandes de Bollinger.
prix moyen mobile
Le prix moyen mobile, également connu sous le nom de ligne de moyenne mobile, génère une courbe en calculant le prix moyen sur une période donnée. Il est souvent utilisé pour identifier les points de retournement de tendance, les niveaux de support et de résistance. DolphinDB propose plus de 1500 fonctions de calcul couramment utilisées dans les transactions financières, permettant de calculer rapidement l'indicateur de prix moyen mobile.
graphique en chandeliers
Le chandelier est l'un des indicateurs techniques les plus importants, plusieurs graphiques de chandeliers sont reliés pour former une ligne de tendance des prix.
indice de force relative
L'indice de force relative est utilisé pour mesurer la vitesse et l'amplitude des variations de prix, calculé sur la base des changements de prix moyens à la hausse et à la baisse sur une période donnée. Cet indicateur peut identifier les tendances de surachat et de survente sur le marché des échanges, et c'est l'un des indicateurs de oscillation les plus populaires.
moyenne mobile convergeante
Le MACD utilise l'agrégation et la séparation entre les moyennes mobiles exponentielles à court terme et à long terme des prix de clôture pour évaluer les opportunités d'achat et de vente. C'est un indicateur de tendance qui fonctionne bien dans des conditions de marché oscillantes.
Bandes de Bollinger
Les bandes de Bollinger affichent l'intervalle et la tendance des prix en traçant une moyenne mobile de la ligne médiane ( ainsi que deux lignes d'écart type en haut et en bas sur le graphique des prix. Elles sont couramment utilisées pour analyser la volatilité du marché, confirmer la direction de la tendance et identifier les signaux d'achat et de vente.
![actif numérique ETF a été approuvé à Hong Kong, ouvrant l'ère institutionnelle, l'analyse et l'application des bases de données vont rapidement creuser l'écart de concurrence entre les institutions])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-03d9d4dc10009d739f865559212d04cb.webp(
) corrélation entre les paires de交易对
Il est possible de tracer la corrélation entre différentes paires de trading et d'analyser le degré de liaison entre différents actifs numériques.
![actif numérique ETF à Hong Kong approuvé pour ouvrir l'ère institutionnelle, l'analyse et l'application des bases de données vont rapidement creuser l'écart de concurrence entre les institutions]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-d9c340d8be6953c88b6ab1be52776813.webp(
) tableau de négociation en temps réel
Les informations de trading en temps réel, en tant que données fondamentales, peuvent aider à évaluer la situation réelle des transactions dans la paire de trading actuelle, telles que les sentiments des acheteurs et des vendeurs, la comparaison des forces haussières et baissières, etc.
![ETF d'actif numérique approuvé à Hong Kong ouvre l'ère institutionnelle, l'analyse et l'application des bases de données vont rapidement creuser l'écart de concurrence entre les institutions]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-af8ad25cd53468e3a6f0ddc46a33de6a.webp(
) montant des transactions en temps réel
L'indicateur du volume des transactions en temps réel peut indiquer l'activité du marché des échanges ainsi que la taille des fonds, aidant à comprendre le sentiment du marché.
![L'ETF d'actif numérique a été approuvé à Hong Kong, ouvrant l'ère institutionnelle, l'analyse et l'application des bases de données vont rapidement creuser l'écart de concurrence entre les institutions]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cd18c737e45944b22923c6cc8b13a265.webp(
Avantages de performance des bases de données temporelles
Les bases de données temporelles possèdent de puissantes capacités dans le traitement de volumes massifs de données, le calcul d'indicateurs complexes, les requêtes de jointure multi-tables, l'analyse de données en temps réel, l'évaluation des produits dérivés financiers, le calcul distribué et le calcul à haute concurrence. Elles permettent d'obtenir des informations en temps réel sur les données, de découvrir rapidement des modèles et d'assister à la prise de décision, devenant ainsi une composante essentielle de la nouvelle génération d'infrastructures de données, qui guidera le développement futur des technologies d'analyse de données.
Résumé
Avec l'approbation des régulateurs pour l'ETF, les actifs numériques entrent officiellement dans l'"ère institutionnelle". Les bases de données temporelles, grâce à leur haut débit, leurs requêtes efficaces et leur bonne évolutivité, peuvent enregistrer chaque transaction, chaque événement, chaque décision, construisant ainsi un 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 en données pour l'investissement, le trading et la gestion des actifs numériques.