Цифровой актив ETF открывает эпоху учреждений, анализ данных становится ключевым конкурентным преимуществом

Запуск ETF для цифровых активов в Гонконге приносит новые импульсы для развития и инвестиционные возможности на рынке цифровых активов. За последний месяц основные цифровые активы, такие как биткойн и эфириум, пережили значительные колебания, что предвещает возможное начало нового бычьего рынка. Это не только привлекло внимание инвесторов, но и предъявило более высокие требования к технологиям торговых платформ.

Рынок цифровых валют обладает уникальными характеристиками: круглосуточная торговля, огромные объемы данных, резкие колебания цен. Каждый день генерируется более 10 ТБ данных о ценах, и этот объем продолжает расти. Объем данных по различным криптовалютам крайне неравномерный, ведущие активы занимают большую часть. Глубина рынка варьируется от десятков до тысяч уровней. Ценовые колебания происходят быстро, и требования к задержке системы крайне высоки.

С учетом этих вызовов, временные базы данных становятся идеальным решением. Они специально разработаны для обработки временных рядов данных, могут эффективно хранить и запрашивать огромные объемы данных, быстро обрабатывать большое количество операций чтения и записи, удовлетворяя потребности в реальном времени. Временные базы данных также могут эффективно сжимать данные, снижая затраты на хранение и поддерживая сложный анализ временных рядов. В настоящее время они широко применяются в традиционной финансовой сфере, обеспечивая стабильную работу платформ.

В торговле цифровыми валютами технический анализ является важным этапом. Анализируя графики и данные, можно предсказать ценовые тренды и помочь в принятии торговых решений. В этой статье будет показано, как с помощью высокопроизводительных вычислений в реальном времени реализовать 9 распространенных технических индикаторов и создать визуальную торговую панель. Эти индикаторы могут помочь определить рыночные тренды, наблюдать за ценовыми колебаниями и исследовать рыночную структуру, предоставляя всестороннюю информацию для принятия решений.

Распространенные технические индикаторы включают:

1. Скользящая средняя цена ( MA ): вычисление средней цены за определенный период времени, используется для выявления точек разворота тренда, уровней поддержки и сопротивления.

2. Свечной график: показывает цены открытия, закрытия, максимальные и минимальные цены, отражает движения цен.

3. Индекс относительной силы ( RSI ): измеряет скорость и амплитуду изменения цен, выявляет тенденции перекупленности и перепроданности.

4. Скользящая средняя с гладкими различиями ( MACD ): Используйте краткосрочные и долгосрочные скользящие средние для определения времени покупки и продажи, подходит для колеблющегося рынка.

5. Полосы Боллинджера: показывают диапазон и тенденцию колебаний цен через среднюю линию и линии стандартного отклонения.

6. Корреляция торговых пар: анализ степени взаимосвязи ценовых колебаний различных торговых пар.

7. Торговая таблица в реальном времени: показывает последние данные о сделках, отражая состояние рынка.

8. Объем торгов в реальном времени: статистика по направлениям покупки и продажи, описывающая активность рынка и объем средств.

Эти показатели можно эффективно вычислять и визуализировать с помощью временных баз данных, что поможет инвесторам全面掌握 рынок динамики. С переходом цифровых активов в институциональную эпоху временные базы данных будут играть важную роль в записи сделок, анализе исторических данных и выявлении рыночных трендов, предоставляя поддержку данных для инвестиционных решений. Институты могут использовать эти инструменты для разработки более актуальных торговых стратегий, занимая преимущество в конкуренции.