El ETF de activo digital aprobado lidera la era institucional, el análisis de datos se convertirá en la clave de la competencia
El ETF de activo digital de Hong Kong se lanzó oficialmente el 15 de abril, inyectando nueva energía al mercado de activos digitales y proporcionando a los inversores nuevos canales de inversión. Como producto de inversión, el activo digital se está desarrollando rápidamente en todo el mundo.
En el último mes, activos digitales de referencia como Bitcoin y Ethereum han experimentado grandes fluctuaciones, lo que indica la llegada de una nueva ola de mercado alcista. Esto no solo ha atraído la atención de numerosos inversores, sino que también ha planteado mayores exigencias técnicas a las plataformas de trading.
El mercado de intercambio de criptomonedas es muy diferente al mercado financiero tradicional, con transacciones ininterrumpidas las 24 horas del día que generan más de 10 TB de datos de mercado diariamente, y que sigue creciendo. La cantidad de datos de diferentes criptomonedas también es extremadamente desigual, con los activos principales ocupando la gran mayoría. Además, la profundidad del libro de órdenes de diferentes criptomonedas varía enormemente, desde decenas de niveles hasta miles. Más importante aún, los precios de las criptomonedas fluctúan drásticamente, lo que requiere un alto nivel de exigencia en cuanto a la latencia del sistema, ya que cualquier retraso puede provocar fallos en las transacciones y enormes pérdidas.
Frente a estos desafíos, las bases de datos de series temporales se han convertido en la solución ideal. Están diseñadas específicamente para manejar datos de series temporales, pueden almacenar y consultar eficientemente grandes volúmenes de datos, procesar rápidamente numerosas escrituras y solicitudes de consulta, y satisfacer la demanda de datos en tiempo real del mercado de transacciones de criptomonedas. Las bases de datos de series temporales también pueden comprimir eficazmente los datos para reducir los costos de almacenamiento, consultar eficientemente los datos históricos y soportar análisis complejos de series temporales. Actualmente, se han aplicado ampliamente en el ámbito financiero tradicional, proporcionando una base sólida para el funcionamiento estable de la plataforma.
En términos de escenarios de aplicación, las instituciones financieras pueden predecir las tendencias de precios del mercado utilizando métodos de análisis técnico, aprovechando gráficos y análisis de datos para apoyar las decisiones de trading. Este método es aplicable a todos los mercados de trading y se ha convertido en un aspecto importante desde que se formó el mercado de trading de criptomonedas.
Vamos a combinar código para mostrar cómo implementar 9 indicadores técnicos comunes a través de cálculos en tiempo real de alto rendimiento y visualizarlos para construir un panel de control de comercio de activo digital. Estos paneles pueden ayudar a identificar tendencias del mercado, observar fluctuaciones de precios, explorar la estructura del mercado y proporcionar una referencia completa para la toma de decisiones.
Esta demostración utiliza DolphinDB para el cálculo en tiempo real de indicadores. DolphinDB es una plataforma de análisis de cálculo en tiempo real de 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 paneles interactivos de manera conveniente. Actualmente, DolphinDB ha proporcionado servicios de cálculo de datos a varias instituciones en los campos de las finanzas tradicionales y activo digital.
A continuación se presentan 8 indicadores técnicos comunes:
Precio promedio móvil (MA)
Gráfico de velas
Índice de Fuerza Relativa ( RSI )
Media móvil de convergencia/divergencia ( MACD )
Bandas de Bollinger
Correlación de pares de negociación
Tabla de comercio en tiempo real
Volumen de transacciones en tiempo real ( dirección de compra y venta )
Estos indicadores pueden ayudar a analizar las tendencias del mercado, la volatilidad, las condiciones de sobrecompra y sobreventa, etc., proporcionando referencias para las decisiones de trading. A través del cálculo de alto rendimiento de la base de datos de series temporales, se pueden lograr el cálculo en tiempo real de estos indicadores y la visualización.
Las bases de datos de series temporales destacan en el procesamiento de grandes volúmenes de datos, el cálculo de indicadores complejos, las consultas de múltiples tablas, el análisis en tiempo real, la valoración de derivados financieros y la computación distribuida. Se han convertido en una parte importante de la nueva generación de infraestructura de datos, que liderará el desarrollo futuro de la tecnología de análisis de datos.
Con la aprobación del ETF, los activos digitales entran en la "era institucional", y las bases de datos de series temporales desempeñarán un papel importante al proporcionar soporte de datos para la gestión del ciclo de vida completo de los activos digitales. A través del análisis de datos históricos, se puede ayudar a los comerciantes a vislumbrar las tendencias del mercado, predecir direcciones futuras, desarrollar las estrategias de comercio más oportunas y proporcionar un fuerte apoyo para la inversión, el comercio y la gestión de activos digitales.
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ProposalManiac
· hace22h
Estadísticas de que tarde o temprano caerás en este agujero del mercado, mejor es hacer infraestructura ahora.
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GateUser-a606bf0c
· hace22h
Bull run debe estar a punto de comenzar.
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GasFeeCry
· hace22h
¿Otra caída y aún quieren hacer un ETF?
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TokenVelocityTrauma
· hace22h
¡Qué sorpresa! ¿Otra vez un bull run?
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DefiPlaybook
· hace22h
¿Otra vez van a tomar a la gente por tonta? ¿De qué sirve que los datos se vean bien?
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MainnetDelayedAgain
· hace22h
Han pasado 539 días desde el último tren de ETF... proveniente de la base de datos de estadísticas.
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SmartContractRebel
· hace23h
Los jugadores institucionales finalmente han olfateado el aroma de tontos.
Activo digital ETF aprobado, base de datos en tiempo real ayuda a la plataforma de trading a enfrentar la era institucional
El ETF de activo digital aprobado lidera la era institucional, el análisis de datos se convertirá en la clave de la competencia
El ETF de activo digital de Hong Kong se lanzó oficialmente el 15 de abril, inyectando nueva energía al mercado de activos digitales y proporcionando a los inversores nuevos canales de inversión. Como producto de inversión, el activo digital se está desarrollando rápidamente en todo el mundo.
En el último mes, activos digitales de referencia como Bitcoin y Ethereum han experimentado grandes fluctuaciones, lo que indica la llegada de una nueva ola de mercado alcista. Esto no solo ha atraído la atención de numerosos inversores, sino que también ha planteado mayores exigencias técnicas a las plataformas de trading.
El mercado de intercambio de criptomonedas es muy diferente al mercado financiero tradicional, con transacciones ininterrumpidas las 24 horas del día que generan más de 10 TB de datos de mercado diariamente, y que sigue creciendo. La cantidad de datos de diferentes criptomonedas también es extremadamente desigual, con los activos principales ocupando la gran mayoría. Además, la profundidad del libro de órdenes de diferentes criptomonedas varía enormemente, desde decenas de niveles hasta miles. Más importante aún, los precios de las criptomonedas fluctúan drásticamente, lo que requiere un alto nivel de exigencia en cuanto a la latencia del sistema, ya que cualquier retraso puede provocar fallos en las transacciones y enormes pérdidas.
Frente a estos desafíos, las bases de datos de series temporales se han convertido en la solución ideal. Están diseñadas específicamente para manejar datos de series temporales, pueden almacenar y consultar eficientemente grandes volúmenes de datos, procesar rápidamente numerosas escrituras y solicitudes de consulta, y satisfacer la demanda de datos en tiempo real del mercado de transacciones de criptomonedas. Las bases de datos de series temporales también pueden comprimir eficazmente los datos para reducir los costos de almacenamiento, consultar eficientemente los datos históricos y soportar análisis complejos de series temporales. Actualmente, se han aplicado ampliamente en el ámbito financiero tradicional, proporcionando una base sólida para el funcionamiento estable de la plataforma.
En términos de escenarios de aplicación, las instituciones financieras pueden predecir las tendencias de precios del mercado utilizando métodos de análisis técnico, aprovechando gráficos y análisis de datos para apoyar las decisiones de trading. Este método es aplicable a todos los mercados de trading y se ha convertido en un aspecto importante desde que se formó el mercado de trading de criptomonedas.
Vamos a combinar código para mostrar cómo implementar 9 indicadores técnicos comunes a través de cálculos en tiempo real de alto rendimiento y visualizarlos para construir un panel de control de comercio de activo digital. Estos paneles pueden ayudar a identificar tendencias del mercado, observar fluctuaciones de precios, explorar la estructura del mercado y proporcionar una referencia completa para la toma de decisiones.
Esta demostración utiliza DolphinDB para el cálculo en tiempo real de indicadores. DolphinDB es una plataforma de análisis de cálculo en tiempo real de 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 paneles interactivos de manera conveniente. Actualmente, DolphinDB ha proporcionado servicios de cálculo de datos a varias instituciones en los campos de las finanzas tradicionales y activo digital.
A continuación se presentan 8 indicadores técnicos comunes:
Estos indicadores pueden ayudar a analizar las tendencias del mercado, la volatilidad, las condiciones de sobrecompra y sobreventa, etc., proporcionando referencias para las decisiones de trading. A través del cálculo de alto rendimiento de la base de datos de series temporales, se pueden lograr el cálculo en tiempo real de estos indicadores y la visualización.
Las bases de datos de series temporales destacan en el procesamiento de grandes volúmenes de datos, el cálculo de indicadores complejos, las consultas de múltiples tablas, el análisis en tiempo real, la valoración de derivados financieros y la computación distribuida. Se han convertido en una parte importante de la nueva generación de infraestructura de datos, que liderará el desarrollo futuro de la tecnología de análisis de datos.
Con la aprobación del ETF, los activos digitales entran en la "era institucional", y las bases de datos de series temporales desempeñarán un papel importante al proporcionar soporte de datos para la gestión del ciclo de vida completo de los activos digitales. A través del análisis de datos históricos, se puede ayudar a los comerciantes a vislumbrar las tendencias del mercado, predecir direcciones futuras, desarrollar las estrategias de comercio más oportunas y proporcionar un fuerte apoyo para la inversión, el comercio y la gestión de activos digitales.