actif numérique ETF se connecter à Hong Kong L'ère des institutions arrive
L'ETF d'actifs numériques de Hong Kong a été officiellement lancé le 15 avril, injectant une nouvelle dynamique sur le marché des actifs numériques, tout en offrant de nouvelles opportunités aux investisseurs. En tant que produit d'investissement, les actifs numériques balaient le monde à une vitesse irrésistible.
Au cours du dernier mois, des actifs numériques majeurs tels que BTC et ETH ont connu des fluctuations importantes, annonçant le début d'une nouvelle phase haussière. Cela a non seulement attiré l'attention de nombreux investisseurs, mais a également élevé les exigences techniques des plateformes d'échange de cryptomonnaies.
Le marché des échanges de cryptomonnaies présente des différences significatives par rapport aux marchés financiers traditionnels. Les transactions se déroulent 24 heures sur 24, générant quotidiennement plus de 10 To de données, avec une croissance continue. La distribution des données entre les différentes monnaies est extrêmement inégale, les actifs majeurs représentant la majeure partie du volume de données. De plus, la profondeur des données des carnets d'ordres varie énormément entre les monnaies, allant de quelques niveaux à plusieurs milliers. Plus problématique encore, la volatilité des prix des cryptomonnaies est très élevée, ce qui impose des exigences strictes en matière de latence du système ; un léger retard peut entraîner un échec de la transaction, causant des pertes considérables pour les investisseurs.
Face à ces défis, les bases de données temporelles deviennent la solution idéale pour le stockage et le traitement des données sur les plateformes de trading financier et les fonds quantitatifs. Les bases de données temporelles sont conçues pour traiter les données de séries temporelles, permettant un stockage et une interrogation efficaces de données massives. Leur avantage réside dans la capacité à traiter rapidement un grand nombre de requêtes d'écriture et de requêtes d'interrogation, répondant ainsi aux besoins en données en temps réel du marché des actifs numériques.
Les bases de données temporelles peuvent compresser efficacement les données de séries temporelles, réduisant ainsi les coûts de stockage. Elles prennent également en charge des requêtes efficaces sur les données historiques, répondant à divers besoins d'analyse de séries temporelles complexes. En raison de ces avantages, les bases de données temporelles ont été largement utilisées par des institutions financières traditionnelles telles que les courtiers, les banques et les fonds, fournissant une base solide pour le fonctionnement sécurisé et stable des plateformes.
Dans le domaine des scénarios d'application, les institutions financières peuvent utiliser des méthodes d'analyse technique pour prévoir les tendances des prix du marché à l'aide de graphiques et d'analyses de données, afin d'assister les décisions de trading. Comme l'analyse technique se concentre uniquement sur les variations de prix et non sur les types d'actifs, elle est donc applicable à tous les types de marchés de trading. Après la formation du marché de la cryptomonnaie, l'analyse technique est également devenue un élément important de celui-ci.
Cet article présentera, avec des exemples de code, comment réaliser 9 indicateurs techniques courants grâce à un calcul en temps réel haute performance, et comment construire un tableau de bord de trading de crypto-monnaie en utilisant des techniques de visualisation. Grâce à ces tableaux de bord de visualisation, nous pouvons identifier les tendances du marché, observer les fluctuations des prix et explorer la structure du marché, fournissant ainsi des références et des insights complets pour la prise de décision.
Actuellement, il existe plus de 100 types d'indicateurs techniques sur le marché. Nous sélectionnerons 9 des indicateurs techniques les plus couramment utilisés, tels que la moyenne mobile, les chandeliers, l'oscillation de momentum et les bandes de Bollinger, pour les afficher.
L'application de ces indicateurs techniques montre pleinement la puissance des bases de données temporelles dans le traitement de données massives, le calcul d'indicateurs complexes, les requêtes sur plusieurs tables, l'analyse de données en temps réel, l'évaluation des produits dérivés financiers, le calcul distribué et le calcul à forte concurrence. Elle donne aux utilisateurs la capacité d'avoir des aperçus en temps réel des données, de découvrir rapidement des régularités et d'assister à la prise de décision, et est devenue une partie intégrante de la nouvelle génération d'infrastructures de données, qui va sans aucun doute guider le développement futur des technologies d'analyse de données.
Avec l'approbation des régulateurs pour l'ETF, les actifs numériques entreront 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 percevoir les tendances du marché, à prédire les directions futures et à développer les stratégies de trading les plus opportunes, fournissant un soutien de données solide pour l'investissement, le trading et la gestion des actifs numériques.
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AirdropBuffet
· 08-05 07:42
Encore une fois, prendre les gens pour des idiots des institutions~
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GateUser-afe07a92
· 08-05 07:39
bull est de retour à Hong Kong, investisseur détaillant repose en paix
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consensus_whisperer
· 08-05 07:33
Il y a un bon spectacle à voir, les capitaux de Hong Kong vont entrer.
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EthSandwichHero
· 08-05 07:32
bull ah investisseur détaillant grande armée se prépare à monter à bord
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CryptoComedian
· 08-05 07:15
Le scénario des pigeons entrant sur le marché va encore commencer.
L'ETF d'actif numérique de Hong Kong est lancé, la base de données temporelle aide à l'ère des investissements institutionnels.
actif numérique ETF se connecter à Hong Kong L'ère des institutions arrive
L'ETF d'actifs numériques de Hong Kong a été officiellement lancé le 15 avril, injectant une nouvelle dynamique sur le marché des actifs numériques, tout en offrant de nouvelles opportunités aux investisseurs. En tant que produit d'investissement, les actifs numériques balaient le monde à une vitesse irrésistible.
Au cours du dernier mois, des actifs numériques majeurs tels que BTC et ETH ont connu des fluctuations importantes, annonçant le début d'une nouvelle phase haussière. Cela a non seulement attiré l'attention de nombreux investisseurs, mais a également élevé les exigences techniques des plateformes d'échange de cryptomonnaies.
Le marché des échanges de cryptomonnaies présente des différences significatives par rapport aux marchés financiers traditionnels. Les transactions se déroulent 24 heures sur 24, générant quotidiennement plus de 10 To de données, avec une croissance continue. La distribution des données entre les différentes monnaies est extrêmement inégale, les actifs majeurs représentant la majeure partie du volume de données. De plus, la profondeur des données des carnets d'ordres varie énormément entre les monnaies, allant de quelques niveaux à plusieurs milliers. Plus problématique encore, la volatilité des prix des cryptomonnaies est très élevée, ce qui impose des exigences strictes en matière de latence du système ; un léger retard peut entraîner un échec de la transaction, causant des pertes considérables pour les investisseurs.
Face à ces défis, les bases de données temporelles deviennent la solution idéale pour le stockage et le traitement des données sur les plateformes de trading financier et les fonds quantitatifs. Les bases de données temporelles sont conçues pour traiter les données de séries temporelles, permettant un stockage et une interrogation efficaces de données massives. Leur avantage réside dans la capacité à traiter rapidement un grand nombre de requêtes d'écriture et de requêtes d'interrogation, répondant ainsi aux besoins en données en temps réel du marché des actifs numériques.
Les bases de données temporelles peuvent compresser efficacement les données de séries temporelles, réduisant ainsi les coûts de stockage. Elles prennent également en charge des requêtes efficaces sur les données historiques, répondant à divers besoins d'analyse de séries temporelles complexes. En raison de ces avantages, les bases de données temporelles ont été largement utilisées par des institutions financières traditionnelles telles que les courtiers, les banques et les fonds, fournissant une base solide pour le fonctionnement sécurisé et stable des plateformes.
Dans le domaine des scénarios d'application, les institutions financières peuvent utiliser des méthodes d'analyse technique pour prévoir les tendances des prix du marché à l'aide de graphiques et d'analyses de données, afin d'assister les décisions de trading. Comme l'analyse technique se concentre uniquement sur les variations de prix et non sur les types d'actifs, elle est donc applicable à tous les types de marchés de trading. Après la formation du marché de la cryptomonnaie, l'analyse technique est également devenue un élément important de celui-ci.
Cet article présentera, avec des exemples de code, comment réaliser 9 indicateurs techniques courants grâce à un calcul en temps réel haute performance, et comment construire un tableau de bord de trading de crypto-monnaie en utilisant des techniques de visualisation. Grâce à ces tableaux de bord de visualisation, nous pouvons identifier les tendances du marché, observer les fluctuations des prix et explorer la structure du marché, fournissant ainsi des références et des insights complets pour la prise de décision.
Actuellement, il existe plus de 100 types d'indicateurs techniques sur le marché. Nous sélectionnerons 9 des indicateurs techniques les plus couramment utilisés, tels que la moyenne mobile, les chandeliers, l'oscillation de momentum et les bandes de Bollinger, pour les afficher.
L'application de ces indicateurs techniques montre pleinement la puissance des bases de données temporelles dans le traitement de données massives, le calcul d'indicateurs complexes, les requêtes sur plusieurs tables, l'analyse de données en temps réel, l'évaluation des produits dérivés financiers, le calcul distribué et le calcul à forte concurrence. Elle donne aux utilisateurs la capacité d'avoir des aperçus en temps réel des données, de découvrir rapidement des régularités et d'assister à la prise de décision, et est devenue une partie intégrante de la nouvelle génération d'infrastructures de données, qui va sans aucun doute guider le développement futur des technologies d'analyse de données.
Avec l'approbation des régulateurs pour l'ETF, les actifs numériques entreront 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 percevoir les tendances du marché, à prédire les directions futures et à développer les stratégies de trading les plus opportunes, fournissant un soutien de données solide pour l'investissement, le trading et la gestion des actifs numériques.