L'arrivée forte des ETF sur les actifs numériques a injecté une nouvelle dynamique sur le marché et a offert de nouvelles opportunités aux investisseurs. Récemment, des actifs numériques majeurs tels que BTC et ETH ont connu d'énormes fluctuations, marquant le début d'une nouvelle phase de bull run. Cela a non seulement attiré l'attention des investisseurs, mais a également élevé les exigences techniques pour les plateformes de trading.
Le marché des échanges de crypto-monnaies a ses particularités. La quantité de données de marché générées chaque jour dépasse 10 To et continue d'augmenter, et le volume de données entre différentes monnaies est extrêmement déséquilibré. La profondeur des ordres varie considérablement, allant de quelques niveaux à plusieurs milliers. De plus, les fluctuations de prix sont violentes et exigent des temps de réponse système très élevés.
Face à ces défis, les bases de données orientées temporelles deviennent la solution idéale. Elles sont spécialement conçues pour traiter des données de séries temporelles, permettant de stocker et d'interroger efficacement d'énormes volumes de données, tout en répondant aux besoins en temps réel. Elles peuvent également compresser efficacement les données pour réduire les coûts et prendre en charge des analyses complexes de séries temporelles. Par conséquent, elles sont largement utilisées dans le domaine financier traditionnel.
Dans le trading d'actifs numériques, l'analyse technique est une étape importante. En prédisant les tendances des prix à travers des graphiques et des analyses de données, elle aide à la prise de décision en matière de trading. Ce qui suit montrera le calcul en temps réel et la visualisation de 9 indicateurs techniques couramment utilisés, construisant ainsi un tableau de bord pour le trading de cryptomonnaies.
La moyenne mobile est un indicateur couramment utilisé pour identifier les points de retournement de tendance, les niveaux de support et de résistance. Elle génère une courbe en calculant le prix moyen sur une période donnée.
Le graphique en chandeliers est l'un des indicateurs techniques les plus importants, plusieurs chandeliers connectés forment une ligne de tendance des prix. Il est possible de générer des graphiques en chandeliers de seconde à partir des données de trading agrégées.
L'indice de force relative ( RSI ) est utilisé pour mesurer la vitesse et l'amplitude des variations de prix, permettant d'identifier les tendances de surachat et de survente du marché. Il est calculé en fonction des variations de prix sur une certaine période.
Ligne de moyenne mobile lissée ( MACD ) utilise la différence entre les moyennes mobiles à court terme et à long terme pour déterminer les moments d'achat et de vente, avec une excellente application dans les marchés en fluctuation.
Les Bandes de Bollinger affichent la plage et la tendance des fluctuations des prix en traçant la moyenne mobile de la ligne médiane ( et les deux lignes d'écart-type supérieure et inférieure. Utilisées pour analyser la volatilité du marché et confirmer la direction de la tendance.
![ETF actif numérique approuvé à Hong Kong, ouvrant l'ère institutionnelle, l'analyse et l'application de la base de données réduiront rapidement l'écart de concurrence entre les institutions])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7c5ba6f7a0b80a330aae1b4d1e691cb8.webp(
De plus, il est possible de calculer la corrélation entre différents paires de trading, de tracer des tableaux de trading en temps réel et des graphiques de volume des transactions, etc. Ces indicateurs et graphiques peuvent aider à analyser le sentiment du marché, à juger des tendances et à soutenir les décisions de trading.
![ETF d'actifs numériques approuvé à Hong Kong, l'analyse et l'application des bases de données ouvriront rapidement l'écart de concurrence entre les institutions])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b78a65d027003be1990c35f40fb62f24.webp(
![ETF d'actifs numériques 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(
![ETF d'actifs numériques 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-d9c340d8be6953c88b6ab1be52776813.webp(
![ETF d'actif numérique approuvé à Hong Kong, marquant le début de l'ère institutionnelle, l'analyse et l'application de la base de données vont rapidement creuser l'écart de concurrence entre les institutions])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-af8ad25cd53468e3a6f0ddc46a33de6a.webp(
Les bases de données temporelles excellent dans le traitement de données massives, le calcul d'indicateurs complexes, les requêtes de jointure multi-tables et l'analyse en temps réel. Elles peuvent effectuer des agrégations de requêtes sur des milliards de lignes en millisecondes, calculer les corrélations par paires en secondes, traiter efficacement les données de plusieurs niveaux de marché, et synthétiser les bougies en temps réel tout en calculant les facteurs.
Avec l'approbation de l'ETF, les actifs numériques entrent dans l'"ère institutionnelle". Les bases de données temporelles joueront un rôle important, en enregistrant chaque transaction et événement, construisant ainsi le cycle de vie complet des actifs numériques. Grâce à l'analyse des données historiques, il est possible d'apercevoir les tendances du marché, de prédire les orientations, de développer des stratégies de trading, et de fournir un soutien solide à la gestion des investissements en actifs numériques.
![ETF d'actifs numériques approuvé à Hong Kong, l'analyse et l'application des bases de données ouvriront rapidement l'écart de concurrence entre les institutions])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cd18c737e45944b22923c6cc8b13a265.webp(
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.
9 J'aime
Récompense
9
5
Partager
Commentaire
0/400
FlippedSignal
· Il y a 12h
Big data est une opération de base.
Voir l'originalRépondre0
0xSunnyDay
· Il y a 12h
Puisque nous sommes ici, allons ensemble voir le spectacle.
Voir l'originalRépondre0
MidnightSnapHunter
· Il y a 12h
Le bull run est de retour, atteignant de nouveaux sommets.
Voir l'originalRépondre0
liquidation_surfer
· Il y a 12h
Le bull run est arrivé ? Roll up your sleeves et travaillez !
L'ETF d'actif numérique déclenche un bull run, la base de données temporelle permet une mise à niveau technologique de la plateforme de trading.
L'arrivée forte des ETF sur les actifs numériques a injecté une nouvelle dynamique sur le marché et a offert de nouvelles opportunités aux investisseurs. Récemment, des actifs numériques majeurs tels que BTC et ETH ont connu d'énormes fluctuations, marquant le début d'une nouvelle phase de bull run. Cela a non seulement attiré l'attention des investisseurs, mais a également élevé les exigences techniques pour les plateformes de trading.
Le marché des échanges de crypto-monnaies a ses particularités. La quantité de données de marché générées chaque jour dépasse 10 To et continue d'augmenter, et le volume de données entre différentes monnaies est extrêmement déséquilibré. La profondeur des ordres varie considérablement, allant de quelques niveaux à plusieurs milliers. De plus, les fluctuations de prix sont violentes et exigent des temps de réponse système très élevés.
Face à ces défis, les bases de données orientées temporelles deviennent la solution idéale. Elles sont spécialement conçues pour traiter des données de séries temporelles, permettant de stocker et d'interroger efficacement d'énormes volumes de données, tout en répondant aux besoins en temps réel. Elles peuvent également compresser efficacement les données pour réduire les coûts et prendre en charge des analyses complexes de séries temporelles. Par conséquent, elles sont largement utilisées dans le domaine financier traditionnel.
Dans le trading d'actifs numériques, l'analyse technique est une étape importante. En prédisant les tendances des prix à travers des graphiques et des analyses de données, elle aide à la prise de décision en matière de trading. Ce qui suit montrera le calcul en temps réel et la visualisation de 9 indicateurs techniques couramment utilisés, construisant ainsi un tableau de bord pour le trading de cryptomonnaies.
La moyenne mobile est un indicateur couramment utilisé pour identifier les points de retournement de tendance, les niveaux de support et de résistance. Elle génère une courbe en calculant le prix moyen sur une période donnée.
Le graphique en chandeliers est l'un des indicateurs techniques les plus importants, plusieurs chandeliers connectés forment une ligne de tendance des prix. Il est possible de générer des graphiques en chandeliers de seconde à partir des données de trading agrégées.
L'indice de force relative ( RSI ) est utilisé pour mesurer la vitesse et l'amplitude des variations de prix, permettant d'identifier les tendances de surachat et de survente du marché. Il est calculé en fonction des variations de prix sur une certaine période.
Ligne de moyenne mobile lissée ( MACD ) utilise la différence entre les moyennes mobiles à court terme et à long terme pour déterminer les moments d'achat et de vente, avec une excellente application dans les marchés en fluctuation.
Les Bandes de Bollinger affichent la plage et la tendance des fluctuations des prix en traçant la moyenne mobile de la ligne médiane ( et les deux lignes d'écart-type supérieure et inférieure. Utilisées pour analyser la volatilité du marché et confirmer la direction de la tendance.
![ETF actif numérique approuvé à Hong Kong, ouvrant l'ère institutionnelle, l'analyse et l'application de la base de données réduiront rapidement l'écart de concurrence entre les institutions])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7c5ba6f7a0b80a330aae1b4d1e691cb8.webp(
De plus, il est possible de calculer la corrélation entre différents paires de trading, de tracer des tableaux de trading en temps réel et des graphiques de volume des transactions, etc. Ces indicateurs et graphiques peuvent aider à analyser le sentiment du marché, à juger des tendances et à soutenir les décisions de trading.
![ETF d'actifs numériques approuvé à Hong Kong, l'analyse et l'application des bases de données ouvriront rapidement l'écart de concurrence entre les institutions])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b78a65d027003be1990c35f40fb62f24.webp(
![ETF d'actifs numériques 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(
![ETF d'actifs numériques 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-d9c340d8be6953c88b6ab1be52776813.webp(
![ETF d'actif numérique approuvé à Hong Kong, marquant le début de l'ère institutionnelle, l'analyse et l'application de la base de données vont rapidement creuser l'écart de concurrence entre les institutions])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-af8ad25cd53468e3a6f0ddc46a33de6a.webp(
Les bases de données temporelles excellent dans le traitement de données massives, le calcul d'indicateurs complexes, les requêtes de jointure multi-tables et l'analyse en temps réel. Elles peuvent effectuer des agrégations de requêtes sur des milliards de lignes en millisecondes, calculer les corrélations par paires en secondes, traiter efficacement les données de plusieurs niveaux de marché, et synthétiser les bougies en temps réel tout en calculant les facteurs.
Avec l'approbation de l'ETF, les actifs numériques entrent dans l'"ère institutionnelle". Les bases de données temporelles joueront un rôle important, en enregistrant chaque transaction et événement, construisant ainsi le cycle de vie complet des actifs numériques. Grâce à l'analyse des données historiques, il est possible d'apercevoir les tendances du marché, de prédire les orientations, de développer des stratégies de trading, et de fournir un soutien solide à la gestion des investissements en actifs numériques.
![ETF d'actifs numériques approuvé à Hong Kong, l'analyse et l'application des bases de données ouvriront rapidement l'écart de concurrence entre les institutions])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cd18c737e45944b22923c6cc8b13a265.webp(