Dijital varlık ETF'si Hong Kong'da listelendi, zaman serisi veritabanı kurumsal analiz uygulamalarına yardımcı oluyor

Hong Kong dijital varlık ETF'si 15 Nisan'da resmen piyasaya sürüldü, dijital varlık pazarına güçlü bir ivme kazandırdı ve yatırımcılara yeni yatırım fırsatları sundu. Bir yatırım ürünü olarak, dijital varlıklar dünya genelinde durdurulamaz bir hızla gelişiyor.

Geçtiğimiz ay, BTC ve ETH gibi ana dijital varlıklar büyük dalgalanmalar yaşadı ve yeni bir boğa piyasasının başlangıcını işaret etti. Bu, yalnızca birçok yatırımcının dikkatini çekmekle kalmadı, aynı zamanda ticaret platformlarının teknolojisine daha yüksek gereksinimler getirdi.

Veri Depolama ve İşleme Karşılaşılan Zorluklar

Dijital para ticaret piyasasının kendine özgü özellikleri vardır:

• 7*24 saat kesintisiz ticaret, her gün 10TB'dan fazla piyasa verisi üretiyor ve sürekli artıyor
• Farklı kripto para birimlerinin piyasa verileri son derece dengesiz, öncü varlıklar büyük bir kısmını kaplıyor.
• Piyasa derinliği farkı çok büyük, onlardan yüzlerce hatta binlerce aralığa kadar değişiyor.
• Fiyat dalgalanmaları çok şiddetli, sistem gecikmesi gereksinimleri son derece yüksek

Zaman Serisi Veritabanı Çözüm Yolu

Yukarıdaki zorluklarla karşı karşıya kalındığında, zaman serisi veritabanı ideal bir çözüm haline geliyor:

• Zaman serisi verilerini işlemek için tasarlandı, büyük veri kümelerini verimli bir şekilde depolama ve sorgulama.
• Büyük veri yazma ve sorgulama taleplerini hızlı bir şekilde işleyerek gerçek zamanlı ihtiyaçları karşılar.
• Zaman serisi verilerini etkili bir şekilde sıkıştırarak depolama maliyetlerini düşürmek
• Geçmiş verileri verimli şekilde sorgulama, karmaşık zaman serisi analizlerini destekleme
• Geleneksel finans kuruluşlarında yaygın olarak kullanılmakta, sistemin istikrarlı çalışması için temel sağlamaktadır.

8 Yaygın Teknik Göstergenin Analizi

1. Hareketli Ortalama Fiyatı (MA )

Hareketli ortalama fiyat, trend dönüş noktalarını, destek seviyelerini ve direnç seviyelerini tanımlamak için kullanılır. Aşağıdaki kod bu göstergenin hızlı bir şekilde hesaplanmasını sağlar:

sql trade seçin Zaman, code olarak çift, fiyat , tmavg(tarih saat(işlem Zamanı),fiyat,10s) olarak hareketli Ortalama10Sn , tmavg(tarih saat(işlem Zamanı),fiyat,30s) olarak hareketli Ortalama30Saniye , tmavg(tarih saat(işlem Zamanı),fiyat,45s) olarak hareketli Ortalama45Saniye (select * from aggTradeStream10 where code =BTCUSDT order by id asc) where tradeTime > temporalAdd(now(),-485m)

2. K-line grafiği

K çizgisi en önemli teknik göstergelerden biridir. Aşağıdaki kod K çizgisinin gerçek zamanlı hesaplanmasını sağlar:

sql ilk(fiyat) olarak açılış, son(fiyat) olarak kapanış, min(fiyat) olarak en düşük, max(fiyat) olarak en yüksek, sum(miktar) olarak hacim aggTradeStream10'dan temporalAdd(now(),-540,'m') < tradeTime ve code=BTCUSDT bar(tradeTime,1s) ile gruplandır

3. Göreceli Güç Endeksi ( RSI )

RSI, fiyat değişim hızını ve büyüklüğünü ölçmek için kullanılır, aşırı alım ve aşırı satım eğilimlerini tanımlayabilir. Hesaplama kodu aşağıdaki gibidir:

sql use ta zamanı seç, rsi(kapat,20) olarak RSI, 70 olarak üst sınır, 30 olarak alt sınır (ilk(fiyat)dan açık olarak, son(fiyat) olarak kapanış, min(fiyat) olarak düşük, max(fiyat) olarak yüksek, toplam(miktar) olarak hacim aggTradeStream10'dan temporalAdd(now(),-32,'H') \u003c= tradeTime ve code="BTCUSDT" koda göre gruplama, bar(ticaretZamanı,1s) olarak zaman)

4. Düzleştirilmiş Farklılık Ortalaması(MACD)

MACD, alım satım zamanlarını belirlemek için kullanılır ve dalgalı piyasalarda iyi bir performans gösterir. Hesaplama kodu aşağıdadır:

sql ta kullan zamanı seç, macd(kapat) olarak DIFDEAMACD, 0 olarak sıfır hattı (seç ilk(fiyat) olarak aç, son(fiyat) kapanış olarak, min(fiyat) düşük olarak, max(fiyat) yüksek olarak, toplam(miktar) hacim olarak aggTradeStream10'dan temporalAdd(now(),-32,'H') <= tradeTime ve code="BTCUSDT" koda göre grupla, bar(ticaretZamanı,1s) olarak zaman)

5. Bollinger Bands(

Bollinger Bantları, piyasa volatilitesini analiz etmek, trend yönünü doğrulamak ve alım satım sinyallerini tanımlamak için kullanılır. Hesaplama kodu aşağıdaki gibidir:

sql ta kullan zamanı seç, bBands)kapat,5,2,2,2( olarak DüşükOrtaYüksek )ilk(fiyat( olarak açık seç son ) fiyat ( olarak kapanış, min ) fiyat ( olarak düşük, max ) fiyat ( olarak yüksek, toplam ) miktar ( olarak hacim aggTradeStream10'dan temporalAdd)now((,-32,'H') <= tradeTime ve code="BTCUSDT" koda göre grupla, bar)işlem Zamanı,1s( olarak zaman)

![dijital varlık ETF'nin Hong Kong'da onaylanması, kurumsal dönemi başlatıyor; veritabanı analizi ve uygulamaları, kurumlar arası rekabet farkını hızla açacak])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-03d9d4dc10009d739f865559212d04cb.webp(

) 6. İşlem çiftleri ile ilgili korelasyon

Farklı ticaret çiftleri arasındaki korelasyon hesaplama kodu aşağıdadır:

sql a = select avg###price( as price from aggTradeStream10 where code = BTCUSDT veya code = ETHUSDT grubu bar)tradetime,1s( olarak time,code b = select corr)BTCUSDT, ETHUSDT( as corrVal from )select price from a pivot by zaman,kod( bar)zaman,1m( olarak zaman seçin zaman, tmavg)zaman, corrVal,1H( olarak corr1h , tmavg)zaman, corrVal,24H( olarak corr24h b'den

![dijital varlık ETF'si Hong Kong'da onaylandı ve kurumsal dönemi başlattı, veritabanı analizi ve uygulamaları kurumsal rekabet farkını hızla açacaktır])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-d9c340d8be6953c88b6ab1be52776813.webp(

) 7. Anlık İşlem Tablosu

Gerçek zamanlı işlem durumunu gösteren kod aşağıdaki gibidir:

sql tradeTime'ı zaman damgası olarak seç, kodu çift olarak al, eğer marketMaker = true ise -1 * miktar başka miktar son miktar olarak, durum eğer marketMaker = true ise round###-1quantityprice,2( aksi takdirde round)quantity*price,2( son olarak değerlendirme olarak, case when )temporalAdd(now((, -8H)-tradeTime)\1000000<0.3 then "x" else "" end as new aggTradeStream10'dan tradeTime > temporalAdd)now((, -1, "M") ile tradeTime'a göre sırala desc limit 50

![dijital varlık ETF'nin Hong Kong'da onaylanması, kurumsal dönemi başlatıyor; veritabanı analizi ve uygulamaları, kurumlar arası rekabet farkını hızla açacak])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-af8ad25cd53468e3a6f0ddc46a33de6a.webp(

) 8. Anlık İşlem Hacmi ### Alım Satım Yönü (

Gerçek zamanlı işlem hacmini gösteren kod aşağıdaki gibidir:

sql defg getA)miktar, fiyat, piyasaYapıcı({ a = iif)marketMaker==true, -1,1( return )aquantityprice() } seç val from [0]select getA(quantity, price, marketMaker( as val from aggTradeStream10 where tradeTime startTime0 ve endTime0 arasında datetime)tradetime( olarak gruplandır tradetime,code) tradeTime ve kod ile pivot

![dijital varlık ETF'nin Hong Kong'da onaylanması, kurumsal dönemi başlatıyor; veritabanı analizi ve uygulamaları, kurumlar arası rekabet farkını hızla açacak])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cd18c737e45944b22923c6cc8b13a265.webp(

Zaman Serisi Veritabanı Performans Gösterimi

Aşağıda, geleneksel finans alanında bir zaman serisi veritabanının bazı performans verileri bulunmaktadır:

• 2700 milyar satır verisetinde, milisaniye seviyesinde sorgulama ve toplama hesaplaması tamamlandı
• 200 milyon veri arasındaki ikili ilişki hesaplaması, saniye seviyesinde tamamlandı
• İşlem tablosu ve alım satım tablosu, asofjoin ve windowjoin ile alt saniye seviyesinde tamamlanır.
• WorldQuant98 numaralı faktör tüm piyasa günlük frekans verisi hesaplaması, milisaniye seviyesinde tamamlandı
• 6.5 milyar yüksek frekanslı veri, dakikalık seviyeye düşürülerek 30 saniyede tamamlandı
• Tüm piyasada günde 200 milyon veri gerçek zamanlı olarak OHLC çift hareketli ortalama faktörünü hesaplar.
• 1.000.000 döviz swap sözleşmesi değerlemesi, 400 milisaniyede tamamlandı
• 1 milyar veri doğrusal regresyon, saniyeler içinde tamamlandı
• ETF gün içi net değer tek çekirdekli alt saniye hesaplama

Bu örnekler, zaman serisi veritabanlarının büyük veri işleme, karmaşık gösterge hesaplama, çoklu tablo ilişkili sorgulama, gerçek zamanlı analiz gibi alanlardaki güçlü yeteneklerini sergilemekte ve dijital varlık analizi ve ticareti için güçlü bir destek sağlamaktadır.

Dijital varlık ETF'lerinin onaylanmasıyla birlikte, kurumsal yatırımcılar piyasaya büyük ölçüde girecek. Zaman serisi veritabanı, yüksek performansı ve ölçeklenebilirliği sayesinde dijital varlıkların tüm yaşam döngüsü boyunca kayıt ve analizde önemli bir rol oynayacak, kurumsal yatırımcıların piyasa trendlerini anlamalarına, yön tahminlerine ve ticaret stratejileri geliştirmelerine yardımcı olacak.