La fuerte aparición del ETF de activo digital ha inyectado nueva energía al mercado y ha traído nuevas oportunidades para los inversores. Recientemente, activos digitales de primera línea como BTC y ETH han experimentado una gran fluctuación, marcando el inicio de una nueva ronda de bull run. Esto no solo ha atraído la atención de los inversores, sino que también ha planteado mayores exigencias tecnológicas para las plataformas de trading.
El mercado de comercio de criptomonedas tiene sus particularidades. La cantidad de datos del mercado generados diariamente supera los 10TB y sigue creciendo, con un desequilibrio extremo en la cantidad de datos entre diferentes monedas. La profundidad del libro de órdenes varía enormemente, desde decenas hasta miles de niveles. Además, la fluctuación de precios es intensa, lo que exige un alto nivel de latencia del sistema.
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 grandes volúmenes de datos de manera eficiente, satisfaciendo las demandas en tiempo real. También pueden comprimir datos de manera efectiva para reducir costos y soportar análisis complejos de series temporales. Por lo tanto, se han aplicado ampliamente en el ámbito financiero tradicional.
En el comercio de activos digitales, el análisis técnico es un paso importante. A través de gráficos y análisis de datos, se predicen las tendencias de precios para apoyar la toma de decisiones de comercio. A continuación, se mostrarán 9 indicadores técnicos comunes con cálculo en tiempo real y visualización, construyendo un tablero de comercio de criptomonedas.
El precio promedio móvil es un indicador comúnmente utilizado para identificar puntos de inflexión en la tendencia, niveles de soporte y niveles de resistencia. Se genera una curva calculando el precio promedio durante un período de tiempo determinado.
El gráfico de velas es uno de los indicadores técnicos más importantes, múltiples velas conectadas forman la línea de tendencia de precios. Se puede generar un gráfico de velas de nivel de segundos a través de la agregación de datos de transacciones.
El índice de fuerza relativa ( RSI ) se utiliza para medir la velocidad y la amplitud de los cambios de precio, pudiendo identificar tendencias de sobrecompra y sobreventa en el mercado. Se obtiene calculando los cambios de precio durante un período determinado.
La media móvil de convergencia y divergencia (MACD) ( utiliza la diferencia entre las medias móviles a corto y largo plazo para determinar los momentos de compra y venta, y tiene una buena aplicación en mercados de fluctuación.
![El ETF de activos digitales aprobado en Hong Kong abre la era institucional, el análisis y la aplicación de bases de datos acelerarán rápidamente la brecha competitiva entre instituciones])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7e8f2d307b1d7783270366d99891aaf8.webp(
Las Bandas de Bollinger trazan la línea media móvil ) y las dos líneas de desviación estándar arriba y abajo, mostrando el rango y la tendencia de fluctuación de precios. Se utilizan para analizar la volatilidad del mercado y confirmar la dirección de la tendencia.
Además, se puede calcular la correlación entre diferentes pares de trading, trazar tablas de trading en tiempo real y gráficos de volumen de transacciones, entre otros. Estos indicadores y gráficos pueden ayudar a analizar el sentimiento del mercado, juzgar tendencias y asistir en la toma de decisiones de trading.
Las bases de datos de series temporales muestran un rendimiento excepcional en el procesamiento de grandes volúmenes de datos, el cálculo de indicadores complejos, las consultas de múltiples tablas y el análisis en tiempo real. Pueden realizar consultas y agregaciones de miles de millones de filas en milisegundos, calcular correlaciones en segundos, procesar eficientemente datos de múltiples mercados y sintetizar en tiempo real gráficos K y calcular factores.
Con la aprobación del ETF, los activos digitales están entrando en la "era institucional". Las bases de datos de series temporales desempeñarán un papel importante, registrando cada transacción y evento, construyendo el ciclo de vida completo del activo digital. A través del análisis de datos históricos, se pueden obtener percepciones sobre las tendencias del mercado, predecir direcciones, desarrollar estrategias de trading y proporcionar un sólido apoyo para la gestión de inversiones en activos digitales.
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FlippedSignal
· 07-28 19:37
Los grandes datos son operaciones básicas.
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0xSunnyDay
· 07-28 19:36
Ya que hemos venido, entremos juntos a ver la obra.
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MidnightSnapHunter
· 07-28 19:32
El bull run ha llegado y alcanzará nuevos máximos.
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liquidation_surfer
· 07-28 19:17
¿Ha llegado el bull run? ¡Arremángate y a trabajar!
El ETF de activo digital desencadena el bull run, la base de datos temporal potencia la actualización tecnológica de la plataforma.
La fuerte aparición del ETF de activo digital ha inyectado nueva energía al mercado y ha traído nuevas oportunidades para los inversores. Recientemente, activos digitales de primera línea como BTC y ETH han experimentado una gran fluctuación, marcando el inicio de una nueva ronda de bull run. Esto no solo ha atraído la atención de los inversores, sino que también ha planteado mayores exigencias tecnológicas para las plataformas de trading.
El mercado de comercio de criptomonedas tiene sus particularidades. La cantidad de datos del mercado generados diariamente supera los 10TB y sigue creciendo, con un desequilibrio extremo en la cantidad de datos entre diferentes monedas. La profundidad del libro de órdenes varía enormemente, desde decenas hasta miles de niveles. Además, la fluctuación de precios es intensa, lo que exige un alto nivel de latencia del sistema.
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 grandes volúmenes de datos de manera eficiente, satisfaciendo las demandas en tiempo real. También pueden comprimir datos de manera efectiva para reducir costos y soportar análisis complejos de series temporales. Por lo tanto, se han aplicado ampliamente en el ámbito financiero tradicional.
En el comercio de activos digitales, el análisis técnico es un paso importante. A través de gráficos y análisis de datos, se predicen las tendencias de precios para apoyar la toma de decisiones de comercio. A continuación, se mostrarán 9 indicadores técnicos comunes con cálculo en tiempo real y visualización, construyendo un tablero de comercio de criptomonedas.
El precio promedio móvil es un indicador comúnmente utilizado para identificar puntos de inflexión en la tendencia, niveles de soporte y niveles de resistencia. Se genera una curva calculando el precio promedio durante un período de tiempo determinado.
El gráfico de velas es uno de los indicadores técnicos más importantes, múltiples velas conectadas forman la línea de tendencia de precios. Se puede generar un gráfico de velas de nivel de segundos a través de la agregación de datos de transacciones.
El índice de fuerza relativa ( RSI ) se utiliza para medir la velocidad y la amplitud de los cambios de precio, pudiendo identificar tendencias de sobrecompra y sobreventa en el mercado. Se obtiene calculando los cambios de precio durante un período determinado.
La media móvil de convergencia y divergencia (MACD) ( utiliza la diferencia entre las medias móviles a corto y largo plazo para determinar los momentos de compra y venta, y tiene una buena aplicación en mercados de fluctuación.
![El ETF de activos digitales aprobado en Hong Kong abre la era institucional, el análisis y la aplicación de bases de datos acelerarán rápidamente la brecha competitiva entre instituciones])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7e8f2d307b1d7783270366d99891aaf8.webp(
Las Bandas de Bollinger trazan la línea media móvil ) y las dos líneas de desviación estándar arriba y abajo, mostrando el rango y la tendencia de fluctuación de precios. Se utilizan para analizar la volatilidad del mercado y confirmar la dirección de la tendencia.
Además, se puede calcular la correlación entre diferentes pares de trading, trazar tablas de trading en tiempo real y gráficos de volumen de transacciones, entre otros. Estos indicadores y gráficos pueden ayudar a analizar el sentimiento del mercado, juzgar tendencias y asistir en la toma de decisiones de trading.
Las bases de datos de series temporales muestran un rendimiento excepcional en el procesamiento de grandes volúmenes de datos, el cálculo de indicadores complejos, las consultas de múltiples tablas y el análisis en tiempo real. Pueden realizar consultas y agregaciones de miles de millones de filas en milisegundos, calcular correlaciones en segundos, procesar eficientemente datos de múltiples mercados y sintetizar en tiempo real gráficos K y calcular factores.
Con la aprobación del ETF, los activos digitales están entrando en la "era institucional". Las bases de datos de series temporales desempeñarán un papel importante, registrando cada transacción y evento, construyendo el ciclo de vida completo del activo digital. A través del análisis de datos históricos, se pueden obtener percepciones sobre las tendencias del mercado, predecir direcciones, desarrollar estrategias de trading y proporcionar un sólido apoyo para la gestión de inversiones en activos digitales.