activo digital ETF Iniciar sesión en Hong Kong La era institucional comienza
El ETF de activos digitales de Hong Kong se lanzó al mercado el 15 de abril, inyectando nueva energía en el desarrollo del mercado de activos digitales y ofreciendo nuevas oportunidades de inversión a los inversores. Los activos digitales, como un producto de inversión emergente, están experimentando un rápido desarrollo a nivel mundial.
En el último mes, los precios de activos digitales principales como Bitcoin y Ethereum han fluctuado drásticamente, lo que marca la llegada de una nueva ronda 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 intercambio.
El mercado de intercambio de criptomonedas es muy diferente del mercado financiero tradicional. El comercio se realiza de manera continua las 24 horas del día, los 7 días de la semana, generando más de 10 TB de datos de mercado cada día, y la cantidad de datos sigue creciendo. La cantidad de datos entre diferentes criptomonedas es extremadamente desigual, con los activos principales ocupando la mayor parte. Además, hay enormes diferencias en la profundidad de los datos de las órdenes entre criptomonedas, que varían desde unas pocas capas hasta miles. Lo más importante es que los precios de las criptomonedas fluctúan drásticamente, lo que requiere un alto nivel de sensibilidad en los tiempos del sistema; cualquier retraso puede llevar al fracaso de la transacción y a grandes pérdidas.
Frente a estos desafíos, las bases de datos de series temporales se han convertido en la elección ideal para las plataformas de comercio financiero y los fondos de inversión cuantitativa para el almacenamiento y procesamiento de datos. Las bases de datos de series temporales están diseñadas específicamente para manejar datos de series temporales, permitiendo el almacenamiento y la consulta eficiente de grandes volúmenes de datos. Pueden procesar rápidamente una gran cantidad de solicitudes de escritura y consulta de datos, satisfaciendo la demanda de datos en tiempo real del mercado de comercio de criptomonedas.
Las bases de datos de series temporales pueden comprimir eficazmente los datos de series temporales, reduciendo los costos de almacenamiento. Al mismo tiempo, admiten consultas eficientes de datos históricos y permiten realizar varios análisis complejos de series temporales. Basado en estas ventajas, las bases de datos de series temporales se han aplicado ampliamente en instituciones financieras tradicionales, proporcionando una base sólida para el funcionamiento estable de la plataforma.
En términos de escenarios de aplicación, las instituciones financieras pueden utilizar métodos de análisis técnico, a través de gráficos y análisis de datos para predecir las tendencias de precios del mercado, ayudando en la toma de decisiones de trading. Dado que el análisis técnico solo se centra en los cambios de precio, es aplicable a todo tipo de mercados de trading, por lo que también ha sido ampliamente utilizado en el comercio de criptomonedas.
A continuación, se mostrará cómo implementar 9 indicadores técnicos comunes a través de cálculos en tiempo real de alto rendimiento, y cómo combinarlos visualmente en un panel de control de comercio de activos digitales. Estos paneles de visualización ayudan a identificar tendencias del mercado, observar fluctuaciones de precios y explorar la estructura del mercado, proporcionando una referencia integral para la toma de decisiones.
Esta demostración utiliza la base de datos DolphinDB para el cálculo en tiempo real de indicadores. DolphinDB es una base de datos de series temporales de alto rendimiento y una plataforma de análisis y cálculo en tiempo real, que se caracteriza por ser ligera, integral y tener un fuerte rendimiento de cálculo. Su capacidad de visualización escalable permite construir fácilmente paneles interactivos.
Actualmente, DolphinDB ya ha proporcionado servicios de datos a cientos de instituciones en el ámbito financiero tradicional, incluyendo a Guotai Junan Securities, Franklin Templeton y China Merchants Bank. En el ámbito de los activos digitales, también ofrece servicios a intercambios, creadores de mercado y otras instituciones.
Según datos públicos, actualmente hay más de 100 tipos de indicadores técnicos en el mercado. Seleccionaremos 9 de los indicadores técnicos más utilizados, incluyendo el precio medio móvil, velas, oscilación de momentum y bandas de Bollinger para su exhibición.
El precio promedio móvil ( MA ) es una curva generada al calcular el precio promedio durante un período de tiempo, utilizada para identificar puntos de inflexión de tendencias, niveles de soporte y resistencia. DolphinDB ofrece más de 1500 funciones de cálculo financiero, que pueden calcular rápidamente el indicador MA.
El gráfico de velas es uno de los indicadores técnicos más importantes, múltiples velas conectadas forman la línea de tendencia de precios. A través del código se puede lograr el cálculo y la representación en tiempo real de las velas.
El índice de fuerza relativa ( RSI ) se utiliza para medir la velocidad y la magnitud de los cambios de precio, puede identificar tendencias de sobrecompra y sobreventa, y es uno de los indicadores oscilantes más populares.
El MACD utiliza la convergencia y divergencia entre la media móvil exponencial a corto y largo plazo de los precios de cierre para juzgar el momento de compra y venta. Es un indicador de tendencia que tiene un buen efecto en los mercados laterales.
Las Bandas de Bollinger muestran el rango de fluctuación y la tendencia de los precios al trazar la línea media móvil ( y las dos líneas de desviación estándar superior e inferior en el gráfico de precios ). Se utilizan comúnmente para analizar la volatilidad del mercado, confirmar la dirección de la tendencia e identificar señales de compra y venta.
Además, se pueden trazar correlaciones entre diferentes pares de negociación, tablas de negociación en tiempo real, volúmenes de negociación en tiempo real ( dirección de compra y venta ) y otros indicadores. Estos indicadores pueden ayudar a analizar el sentimiento del mercado, el flujo de capital y otra información clave.
Al conectar DolphinDB a Grafana, se pueden visualizar fácilmente estos indicadores y construir paneles de control interactivos. Solo se necesita una configuración simple para realizar la conexión de la fuente de datos, y luego utilizar las consultas de DolphinDB para trazar todo tipo de gráficos.
Además del cálculo de indicadores, las bases de datos de series temporales tienen una gran capacidad en el procesamiento de grandes volúmenes de datos, cálculos complejos, consultas de múltiples tablas y análisis en tiempo real. Por ejemplo, pueden completar consultas y agregaciones de 270 mil millones de filas de datos en milisegundos, cálculos de correlación de 200 millones de datos en segundos, y reducir la frecuencia de 6.5 mil millones de datos de alta frecuencia en 30 segundos. Estas capacidades proporcionan a los usuarios herramientas poderosas para obtener información en tiempo real, descubrir patrones rápidamente y apoyar la toma de decisiones.
Con la aprobación regulatoria del ETF, los activos digitales entran oficialmente en la "era institucional". Las bases de datos de series temporales, gracias a su alta capacidad de procesamiento, consultas eficientes y buena escalabilidad, pueden registrar de manera integral el ciclo de vida de los activos digitales. A través del análisis de datos históricos, se puede ayudar a los traders a comprender las tendencias del mercado, predecir el rumbo futuro y desarrollar las estrategias de trading más oportunas, proporcionando un sólido apoyo de datos para la inversión, el trading y la gestión de activos digitales.
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OldLeekMaster
· hace10h
El mundo Cripto también tiene tropas regulares.
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YieldWhisperer
· hace10h
he visto esta película antes... otra trampa institucional de fomo, la verdad
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ProveMyZK
· hace10h
Es realmente atractivo atraer a jugadores institucionales.
La era de los activos digitales ha llegado: la cotización del ETF en Hong Kong lidera nuevas oportunidades de inversión institucional.
activo digital ETF Iniciar sesión en Hong Kong La era institucional comienza
El ETF de activos digitales de Hong Kong se lanzó al mercado el 15 de abril, inyectando nueva energía en el desarrollo del mercado de activos digitales y ofreciendo nuevas oportunidades de inversión a los inversores. Los activos digitales, como un producto de inversión emergente, están experimentando un rápido desarrollo a nivel mundial.
En el último mes, los precios de activos digitales principales como Bitcoin y Ethereum han fluctuado drásticamente, lo que marca la llegada de una nueva ronda 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 intercambio.
El mercado de intercambio de criptomonedas es muy diferente del mercado financiero tradicional. El comercio se realiza de manera continua las 24 horas del día, los 7 días de la semana, generando más de 10 TB de datos de mercado cada día, y la cantidad de datos sigue creciendo. La cantidad de datos entre diferentes criptomonedas es extremadamente desigual, con los activos principales ocupando la mayor parte. Además, hay enormes diferencias en la profundidad de los datos de las órdenes entre criptomonedas, que varían desde unas pocas capas hasta miles. Lo más importante es que los precios de las criptomonedas fluctúan drásticamente, lo que requiere un alto nivel de sensibilidad en los tiempos del sistema; cualquier retraso puede llevar al fracaso de la transacción y a grandes pérdidas.
Frente a estos desafíos, las bases de datos de series temporales se han convertido en la elección ideal para las plataformas de comercio financiero y los fondos de inversión cuantitativa para el almacenamiento y procesamiento de datos. Las bases de datos de series temporales están diseñadas específicamente para manejar datos de series temporales, permitiendo el almacenamiento y la consulta eficiente de grandes volúmenes de datos. Pueden procesar rápidamente una gran cantidad de solicitudes de escritura y consulta de datos, satisfaciendo la demanda de datos en tiempo real del mercado de comercio de criptomonedas.
Las bases de datos de series temporales pueden comprimir eficazmente los datos de series temporales, reduciendo los costos de almacenamiento. Al mismo tiempo, admiten consultas eficientes de datos históricos y permiten realizar varios análisis complejos de series temporales. Basado en estas ventajas, las bases de datos de series temporales se han aplicado ampliamente en instituciones financieras tradicionales, proporcionando una base sólida para el funcionamiento estable de la plataforma.
En términos de escenarios de aplicación, las instituciones financieras pueden utilizar métodos de análisis técnico, a través de gráficos y análisis de datos para predecir las tendencias de precios del mercado, ayudando en la toma de decisiones de trading. Dado que el análisis técnico solo se centra en los cambios de precio, es aplicable a todo tipo de mercados de trading, por lo que también ha sido ampliamente utilizado en el comercio de criptomonedas.
A continuación, se mostrará cómo implementar 9 indicadores técnicos comunes a través de cálculos en tiempo real de alto rendimiento, y cómo combinarlos visualmente en un panel de control de comercio de activos digitales. Estos paneles de visualización ayudan a identificar tendencias del mercado, observar fluctuaciones de precios y explorar la estructura del mercado, proporcionando una referencia integral para la toma de decisiones.
Esta demostración utiliza la base de datos DolphinDB para el cálculo en tiempo real de indicadores. DolphinDB es una base de datos de series temporales de alto rendimiento y una plataforma de análisis y cálculo en tiempo real, que se caracteriza por ser ligera, integral y tener un fuerte rendimiento de cálculo. Su capacidad de visualización escalable permite construir fácilmente paneles interactivos.
Actualmente, DolphinDB ya ha proporcionado servicios de datos a cientos de instituciones en el ámbito financiero tradicional, incluyendo a Guotai Junan Securities, Franklin Templeton y China Merchants Bank. En el ámbito de los activos digitales, también ofrece servicios a intercambios, creadores de mercado y otras instituciones.
Según datos públicos, actualmente hay más de 100 tipos de indicadores técnicos en el mercado. Seleccionaremos 9 de los indicadores técnicos más utilizados, incluyendo el precio medio móvil, velas, oscilación de momentum y bandas de Bollinger para su exhibición.
El precio promedio móvil ( MA ) es una curva generada al calcular el precio promedio durante un período de tiempo, utilizada para identificar puntos de inflexión de tendencias, niveles de soporte y resistencia. DolphinDB ofrece más de 1500 funciones de cálculo financiero, que pueden calcular rápidamente el indicador MA.
El gráfico de velas es uno de los indicadores técnicos más importantes, múltiples velas conectadas forman la línea de tendencia de precios. A través del código se puede lograr el cálculo y la representación en tiempo real de las velas.
El índice de fuerza relativa ( RSI ) se utiliza para medir la velocidad y la magnitud de los cambios de precio, puede identificar tendencias de sobrecompra y sobreventa, y es uno de los indicadores oscilantes más populares.
El MACD utiliza la convergencia y divergencia entre la media móvil exponencial a corto y largo plazo de los precios de cierre para juzgar el momento de compra y venta. Es un indicador de tendencia que tiene un buen efecto en los mercados laterales.
Las Bandas de Bollinger muestran el rango de fluctuación y la tendencia de los precios al trazar la línea media móvil ( y las dos líneas de desviación estándar superior e inferior en el gráfico de precios ). Se utilizan comúnmente para analizar la volatilidad del mercado, confirmar la dirección de la tendencia e identificar señales de compra y venta.
Además, se pueden trazar correlaciones entre diferentes pares de negociación, tablas de negociación en tiempo real, volúmenes de negociación en tiempo real ( dirección de compra y venta ) y otros indicadores. Estos indicadores pueden ayudar a analizar el sentimiento del mercado, el flujo de capital y otra información clave.
Al conectar DolphinDB a Grafana, se pueden visualizar fácilmente estos indicadores y construir paneles de control interactivos. Solo se necesita una configuración simple para realizar la conexión de la fuente de datos, y luego utilizar las consultas de DolphinDB para trazar todo tipo de gráficos.
Además del cálculo de indicadores, las bases de datos de series temporales tienen una gran capacidad en el procesamiento de grandes volúmenes de datos, cálculos complejos, consultas de múltiples tablas y análisis en tiempo real. Por ejemplo, pueden completar consultas y agregaciones de 270 mil millones de filas de datos en milisegundos, cálculos de correlación de 200 millones de datos en segundos, y reducir la frecuencia de 6.5 mil millones de datos de alta frecuencia en 30 segundos. Estas capacidades proporcionan a los usuarios herramientas poderosas para obtener información en tiempo real, descubrir patrones rápidamente y apoyar la toma de decisiones.
Con la aprobación regulatoria del ETF, los activos digitales entran oficialmente en la "era institucional". Las bases de datos de series temporales, gracias a su alta capacidad de procesamiento, consultas eficientes y buena escalabilidad, pueden registrar de manera integral el ciclo de vida de los activos digitales. A través del análisis de datos históricos, se puede ayudar a los traders a comprender las tendencias del mercado, predecir el rumbo futuro y desarrollar las estrategias de trading más oportunas, proporcionando un sólido apoyo de datos para la inversión, el trading y la gestión de activos digitales.