L'ETF d'actif numérique ouvre l'ère des institutions, l'analyse des données devient la clé de la concurrence

Le lancement de l'ETF d'actifs numériques à Hong Kong apporte une nouvelle dynamique de développement et des opportunités d'investissement sur le marché des actifs numériques. Au cours du mois dernier, des actifs numériques majeurs tels que le Bitcoin et l'Ethereum ont connu de fortes fluctuations, indiquant qu'un nouveau cycle haussier pourrait commencer. 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 cryptomonnaies présente des caractéristiques uniques : trading 24/7, données massives et fluctuations de marché très importantes. Plus de 10 To de données de marché sont générées chaque jour, et ce chiffre continue d'augmenter. La quantité de données varie considérablement d'une devise à l'autre, les actifs principaux représentant la majeure partie. La profondeur des ordres varie énormément, allant de quelques niveaux à plusieurs milliers. Les fluctuations de prix sont rapides et les exigences de latence du système sont très élevées.

Face à ces défis, les bases de données temporelles deviennent une solution idéale. Elles sont spécialement conçues pour traiter des données de séries temporelles, permettant de stocker efficacement et d'interroger des volumes massifs de données, tout en traitant rapidement un grand nombre de requêtes de lecture et d'écriture, satisfaisant ainsi les exigences en temps réel. Les bases de données temporelles peuvent également compresser efficacement les données pour réduire les coûts de stockage et prendre en charge des analyses complexes de séries temporelles. Elles sont déjà largement utilisées dans le domaine financier traditionnel, fournissant une base pour le fonctionnement stable des plateformes.

Dans le trading de cryptomonnaies, l'analyse technique est un élément crucial. En analysant des graphiques et des données pour prédire les tendances des prix, elle aide à la prise de décision en matière de trading. Cet article montrera comment utiliser le calcul en temps réel haute performance pour réaliser 9 indicateurs techniques courants et construire un tableau de bord de trading visuel. Ces indicateurs peuvent aider à identifier les tendances du marché, à observer les fluctuations des prix et à explorer la structure du marché, fournissant ainsi une référence complète pour la prise de décision.

Les indicateurs techniques couramment utilisés comprennent:

1. Prix moyen mobile (MA) : calculer le prix moyen sur une période donnée, utilisé pour identifier les points de retournement de tendance, les niveaux de support et de résistance.

2. Graphique en chandeliers : affiche les prix d'ouverture, de clôture, les plus hauts et les plus bas, reflète les tendances des prix.

3. Indice de force relative ( RSI ) : mesure la vitesse et l'amplitude des variations de prix, identifie les tendances de surachat et de survente.

4. Ligne de moyenne mobile lissée ( MACD ) : Utiliser les moyennes mobiles à court et à long terme pour déterminer les opportunités d'achat et de vente, adapté aux marchés en tendance latérale.

5. Bandes de Bollinger : affiche la plage de fluctuation des prix et la tendance à travers la ligne médiane et les lignes de déviation standard supérieure et inférieure.

6. Corrélation des paires de trading : analyser le degré de corrélation des variations de prix des différentes paires de trading.

7. Tableau de trading en temps réel : affiche les dernières données de transaction, reflète la situation du marché.

8. Volume de transactions en temps réel : selon la direction d'achat et de vente, cela indique l'activité du marché et l'échelle des fonds.

Ces indicateurs peuvent être calculés et visualisés de manière efficace grâce à des bases de données temporelles, aidant les investisseurs à saisir pleinement la dynamique du marché. Avec l'entrée des actifs numériques dans l'ère institutionnelle, les bases de données temporelles joueront un rôle important dans l'enregistrement des transactions, l'analyse des données historiques et l'insight des tendances du marché, fournissant un soutien aux décisions d'investissement. Les institutions peuvent utiliser ces outils pour développer des stratégies de trading plus opportunes et prendre l'avantage dans la concurrence.