Tài sản kỹ thuật số ETF niêm yết tại Hồng Kông, cơ sở dữ liệu theo thời gian thực hỗ trợ ứng dụng phân tích của tổ chức
ETF tài sản kỹ thuật số Hong Kong chính thức ra mắt vào ngày 15 tháng 4, cung cấp động lực mạnh mẽ cho thị trường tài sản kỹ thuật số và mang đến cơ hội đầu tư mới cho các nhà đầu tư. Là một sản phẩm đầu tư, tài sản kỹ thuật số đang phát triển nhanh chóng trên toàn cầu với sức mạnh không thể ngăn cản.
Trong tháng qua, các tài sản kỹ thuật số chính như BTC và ETH đã trải qua sự biến động mạnh, đánh dấu sự khởi đầu của một đợt tăng giá mới. Điều này không chỉ thu hút sự chú ý của nhiều nhà đầu tư mà còn đặt ra yêu cầu cao hơn đối với công nghệ của các nền tảng giao dịch.
Thách thức trong lưu trữ và xử lý dữ liệu
Thị trường giao dịch tiền kỹ thuật số có những đặc điểm riêng.
Giao dịch 7*24 giờ không gián đoạn, hàng ngày tạo ra hơn 10TB dữ liệu thị trường và vẫn tiếp tục tăng.
Dữ liệu thị trường của các loại tiền tệ khác nhau rất mất cân bằng, các tài sản hàng đầu chiếm phần lớn.
Độ sâu của bảng giá khác nhau rất lớn, từ mười mấy mức đến hàng nghìn mức khác nhau.
Biến động giá mạnh, yêu cầu độ trễ hệ thống cực kỳ cao
Giải pháp cho cơ sở dữ liệu thời gian
Đối mặt với những thách thức nêu trên, cơ sở dữ liệu theo thời gian trở thành giải pháp lý tưởng:
Được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu chuỗi thời gian, lưu trữ và truy vấn hiệu quả khối lượng lớn dữ liệu
Xử lý nhanh chóng các yêu cầu ghi và truy vấn dữ liệu lớn, đáp ứng nhu cầu thời gian thực
Nén dữ liệu chuỗi thời gian hiệu quả, giảm chi phí lưu trữ
Tra cứu dữ liệu lịch sử hiệu quả, hỗ trợ phân tích chuỗi thời gian phức tạp
Đã được áp dụng rộng rãi trong các tổ chức tài chính truyền thống, cung cấp nền tảng cho sự vận hành ổn định của hệ thống.
8 chỉ số kỹ thuật thường dùng phân tích
1. Giá trung bình trượt ( MA )
Giá trung bình trượt được sử dụng để xác định điểm đảo chiều xu hướng, mức hỗ trợ và mức kháng cự. Mã dưới đây có thể tính toán nhanh chỉ số này:
sql
chọn giao dịch Thời gian, mã là cặp, giá
, tmavg(datetime(tradeTime),giá,10s) như movingAvg10Sec
, tmavg(datetime(tradeTime),giá,30s) như movingAvg30Sec
, tmavg(datetime(tradeTime),price,45s) như movingAvg45Sec
từ (chọn * từ aggTradeStream10 nơi mã =BTCUSDT sắp xếp theo id tăng ) nơi
tradeTime > temporalAdd(now(),-485m)
2. Biểu đồ nến
K线 là một trong những chỉ số kỹ thuật quan trọng nhất. Mã dưới đây có thể thực hiện tính toán K线 theo thời gian thực:
sql
chọn first(price) làm open, last(price) làm close, min(price) làm low, max(price) làm high,
sum(số lượng) như khối lượng
từ aggTradeStream10
nơi temporalAdd(now(),-540,'m') < tradeTime và code=BTCUSDT
group by bar(tradeTime,1s)
3. Chỉ số sức mạnh tương đối ( RSI )
RSI được sử dụng để đo lường tốc độ và biên độ biến động giá, có thể nhận diện xu hướng mua quá mức và bán quá mức. Mã tính toán như sau:
sql
sử dụng ta
chọn thời gian, rsi(close,20) như RSI, 70 như upperbond, 30 như lowerbond từ (chọn first(giá)
mở, giá cuối( như đóng, giá tối thiểu) như lo, giá tối đa( như hi, tổng) số lượng( như vol
từ aggTradeStream10
nơi temporalAdd)now(),-32,'H'( <= tradeTime và code="BTCUSDT"
nhóm theo mã, bar(tradeTime,1s) như time)
) 4. Đường trung bình di động hội tụ phân kỳ (MACD) (
MACD được sử dụng để đánh giá thời điểm mua bán, hiệu quả tốt trong thị trường dao động. Mã tính toán như sau:
sql
sử dụng ta
chọn thời gian, macd)close### như DIFDEAMACD, 0 như zeroline từ (chọn first)price( như open,
last)price( là close, min(price) là lo, max(price) là hi, sum(quantity) là vol
từ aggTradeStream10
nơi temporalAdd(now)(,-32,'H') <= tradeTime và code="BTCUSDT"
nhóm theo mã, bar(tradeTime,1s( như time)
![tài sản kỹ thuật số ETF tại Hồng Kông được phê duyệt, bắt đầu kỷ nguyên tổ chức, phân tích và ứng dụng cơ sở dữ liệu sẽ nhanh chóng tạo ra khoảng cách cạnh tranh giữa các tổ chức])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b78a65d027003be1990c35f40fb62f24.webp(
) 5. Dải Bollinger )
Bollinger Bands được sử dụng để phân tích sự biến động của thị trường, xác nhận hướng xu hướng và nhận diện tín hiệu mua bán. Mã tính toán như sau:
sql
sử dụng ta
chọn thời gian, bBands(close,5,2,2,2) là LowMidHigh từ ###chọn first(price) là open,
last(price) như gần, min(price( như thấp, max)price( như cao, sum)quantity( như khối lượng
từ aggTradeStream10
nơi temporalAdd)now(),-32,'H'( <= tradeTime và code="BTCUSDT"
nhóm theo mã, bar)thời gian giao dịch,1s( như thời gian(
![tài sản kỹ thuật số ETF ở Hồng Kông được phê duyệt, bắt đầu thời đại của các tổ chức, phân tích và ứng dụng cơ sở dữ liệu sẽ nhanh chóng mở ra khoảng cách cạnh tranh giữa các tổ chức])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-03d9d4dc10009d739f865559212d04cb.webp)
( 6. Độ tương quan của cặp giao dịch
Mã tính toán độ tương quan giữa các cặp giao dịch khác nhau như sau:
sql
a = chọn avg)price) như price từ aggTradeStream10 nơi code = BTCUSDT hoặc code =
Nhóm ETHUSDT theo bar(tradetime,1s) như thời gian, mã
b = chọn corr###BTCUSDT, ETHUSDT( làm corrVal từ )chọn giá từ a pivot by
thời gian,code( nhóm theo bar)thời gian,1m( như thời gian
chọn thời gian, tmavg)time, corrVal,1H( như corr1h
, tmavg)thời gian, corrVal,24H( như corr24h từ b
![tài sản kỹ thuật số ETF tại Hồng Kông được phê duyệt, mở ra kỷ nguyên tổ chức, phân tích và ứng dụng cơ sở dữ liệu sẽ nhanh chóng tạo ra khoảng cách cạnh tranh giữa các tổ chức])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-d9c340d8be6953c88b6ab1be52776813.webp(
) 7. Biểu đồ giao dịch thời gian thực
Mã hiển thị tình hình giao dịch trực tiếp như sau:
sql
chọn tradeTime như timestamp, code như cặp, trường hợp khi marketMaker = true thì -1 *
số lượng khác số lượng kết thúc như số lượng,
trường hợp khi marketMaker = true thì làm tròn(-1quantityprice,2) nếu không làm tròn(quantity*price,2)
kết thúc như sự xem xét,
case when ###temporalAdd(now)(, -8H)-tradeTime(\1000000<0.3 then "x" else "" end as new
từ aggTradeStream10 nơi tradeTime > temporalAdd(now(), -1, "M") sắp xếp theo tradeTime
desc limit 50
![tài sản kỹ thuật số ETF được phê duyệt tại Hồng Kông, phân tích và ứng dụng cơ sở dữ liệu sẽ nhanh chóng làm gia tăng khoảng cách cạnh tranh giữa các tổ chức])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-af8ad25cd53468e3a6f0ddc46a33de6a.webp(
( 8. Khối lượng giao dịch theo thời gian thực) Hướng mua bán)
Mã hiển thị khối lượng giao dịch theo thời gian thực như sau:
sql
defg getA(số lượng, giá, nhà tạo thị trường){
a = iif###marketMaker==true, -1,1(
return )aquantityprice()
}
chọn giá trị
từ (chọn getA)số lượng, giá, marketMaker( như val từ aggTradeStream10 nơi
tradeTime giữa startTime0 và endTime0 nhóm theo datetime)tradetime[0] như
tradetime,code( pivot theo tradeTime, code
Hiệu suất cơ sở dữ liệu thời gian
Dưới đây là một số dữ liệu hiệu suất của một cơ sở dữ liệu theo thời gian trong lĩnh vực tài chính truyền thống:
Trong tập dữ liệu 2700 tỷ dòng, hoàn thành truy vấn và tính toán tổng hợp trong mili giây.
Tính toán mối liên hệ giữa 200 triệu dữ liệu, hoàn thành trong giây.
Bảng giao dịch và bảng báo giá hoàn thành asofjoin và windowjoin ở mức micro giây
Tính toán dữ liệu tần suất hàng ngày toàn thị trường của yếu tố WorldQuant số 98, hoàn thành ở mức mili giây
6,5 tỷ dữ liệu tần suất cao được giảm tần suất xuống mức phút, hoàn thành trong 30 giây
Tính toán yếu tố trung bình di động đôi OHLC theo thời gian thực cho 200 triệu dòng dữ liệu toàn thị trường mỗi ngày
100 triệu hợp đồng hoán đổi ngoại hối được định giá, hoàn thành trong 400 mili giây
10 tỷ dữ liệu hồi quy tuyến tính, hoàn thành trong giây
Tính toán giá trị ròng ETF trong vòng một giây.
Các trường hợp này thể hiện khả năng mạnh mẽ của cơ sở dữ liệu thời gian trong việc xử lý dữ liệu khổng lồ, tính toán chỉ số phức tạp, truy vấn liên kết nhiều bảng, phân tích thời gian thực, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho phân tích và giao dịch tài sản kỹ thuật số.
Với việc ETF tài sản kỹ thuật số được phê duyệt, các nhà đầu tư tổ chức sẽ gia nhập thị trường một cách rầm rộ. Cơ sở dữ liệu theo thời gian thực với hiệu suất cao và khả năng mở rộng sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc ghi chép và phân tích toàn bộ vòng đời của tài sản kỹ thuật số, giúp các nhà đầu tư tổ chức nắm bắt xu hướng thị trường, dự đoán diễn biến và phát triển chiến lược giao dịch.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
16 thích
Phần thưởng
16
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SelfMadeRuggee
· 6giờ trước
Cảng Thành khai thác, đoán mò một đợt đồ ngốc nữa sắp đến.
Xem bản gốcTrả lời0
NeverVoteOnDAO
· 08-03 09:25
Lại thao túng, chẳng có ý nghĩa gì.
Xem bản gốcTrả lời0
airdrop_whisperer
· 08-03 09:15
thị trường tăng sắp đến rồi, nên lên thuyền đi.
Xem bản gốcTrả lời0
UncleWhale
· 08-03 09:00
Thị trường tăng sắp đến rồi, nhập một vị thế không?
Quỹ ETF tài sản kỹ thuật số Hong Kong ra mắt, cơ sở dữ liệu theo thời gian hỗ trợ ứng dụng phân tích của tổ chức
Tài sản kỹ thuật số ETF niêm yết tại Hồng Kông, cơ sở dữ liệu theo thời gian thực hỗ trợ ứng dụng phân tích của tổ chức
ETF tài sản kỹ thuật số Hong Kong chính thức ra mắt vào ngày 15 tháng 4, cung cấp động lực mạnh mẽ cho thị trường tài sản kỹ thuật số và mang đến cơ hội đầu tư mới cho các nhà đầu tư. Là một sản phẩm đầu tư, tài sản kỹ thuật số đang phát triển nhanh chóng trên toàn cầu với sức mạnh không thể ngăn cản.
Trong tháng qua, các tài sản kỹ thuật số chính như BTC và ETH đã trải qua sự biến động mạnh, đánh dấu sự khởi đầu của một đợt tăng giá mới. Điều này không chỉ thu hút sự chú ý của nhiều nhà đầu tư mà còn đặt ra yêu cầu cao hơn đối với công nghệ của các nền tảng giao dịch.
Thách thức trong lưu trữ và xử lý dữ liệu
Thị trường giao dịch tiền kỹ thuật số có những đặc điểm riêng.
Giải pháp cho cơ sở dữ liệu thời gian
Đối mặt với những thách thức nêu trên, cơ sở dữ liệu theo thời gian trở thành giải pháp lý tưởng:
8 chỉ số kỹ thuật thường dùng phân tích
1. Giá trung bình trượt ( MA )
Giá trung bình trượt được sử dụng để xác định điểm đảo chiều xu hướng, mức hỗ trợ và mức kháng cự. Mã dưới đây có thể tính toán nhanh chỉ số này:
sql chọn giao dịch Thời gian, mã là cặp, giá , tmavg(datetime(tradeTime),giá,10s) như movingAvg10Sec , tmavg(datetime(tradeTime),giá,30s) như movingAvg30Sec , tmavg(datetime(tradeTime),price,45s) như movingAvg45Sec từ (chọn * từ aggTradeStream10 nơi mã =BTCUSDT sắp xếp theo id tăng ) nơi tradeTime > temporalAdd(now(),-485m)
2. Biểu đồ nến
K线 là một trong những chỉ số kỹ thuật quan trọng nhất. Mã dưới đây có thể thực hiện tính toán K线 theo thời gian thực:
sql chọn first(price) làm open, last(price) làm close, min(price) làm low, max(price) làm high, sum(số lượng) như khối lượng từ aggTradeStream10 nơi temporalAdd(now(),-540,'m') < tradeTime và code=BTCUSDT group by bar(tradeTime,1s)
3. Chỉ số sức mạnh tương đối ( RSI )
RSI được sử dụng để đo lường tốc độ và biên độ biến động giá, có thể nhận diện xu hướng mua quá mức và bán quá mức. Mã tính toán như sau:
sql sử dụng ta chọn thời gian, rsi(close,20) như RSI, 70 như upperbond, 30 như lowerbond từ (chọn first(giá) mở, giá cuối( như đóng, giá tối thiểu) như lo, giá tối đa( như hi, tổng) số lượng( như vol từ aggTradeStream10 nơi temporalAdd)now(),-32,'H'( <= tradeTime và code="BTCUSDT" nhóm theo mã, bar(tradeTime,1s) như time)
) 4. Đường trung bình di động hội tụ phân kỳ (MACD) (
MACD được sử dụng để đánh giá thời điểm mua bán, hiệu quả tốt trong thị trường dao động. Mã tính toán như sau:
sql sử dụng ta chọn thời gian, macd)close### như DIFDEAMACD, 0 như zeroline từ (chọn first)price( như open, last)price( là close, min(price) là lo, max(price) là hi, sum(quantity) là vol từ aggTradeStream10 nơi temporalAdd(now)(,-32,'H') <= tradeTime và code="BTCUSDT" nhóm theo mã, bar(tradeTime,1s( như time)
![tài sản kỹ thuật số ETF tại Hồng Kông được phê duyệt, bắt đầu kỷ nguyên tổ chức, phân tích và ứng dụng cơ sở dữ liệu sẽ nhanh chóng tạo ra khoảng cách cạnh tranh giữa các tổ chức])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b78a65d027003be1990c35f40fb62f24.webp(
) 5. Dải Bollinger )
Bollinger Bands được sử dụng để phân tích sự biến động của thị trường, xác nhận hướng xu hướng và nhận diện tín hiệu mua bán. Mã tính toán như sau:
sql sử dụng ta chọn thời gian, bBands(close,5,2,2,2) là LowMidHigh từ ###chọn first(price) là open, last(price) như gần, min(price( như thấp, max)price( như cao, sum)quantity( như khối lượng từ aggTradeStream10 nơi temporalAdd)now(),-32,'H'( <= tradeTime và code="BTCUSDT" nhóm theo mã, bar)thời gian giao dịch,1s( như thời gian(
![tài sản kỹ thuật số ETF ở Hồng Kông được phê duyệt, bắt đầu thời đại của các tổ chức, phân tích và ứng dụng cơ sở dữ liệu sẽ nhanh chóng mở ra khoảng cách cạnh tranh giữa các tổ chức])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-03d9d4dc10009d739f865559212d04cb.webp)
( 6. Độ tương quan của cặp giao dịch
Mã tính toán độ tương quan giữa các cặp giao dịch khác nhau như sau:
sql a = chọn avg)price) như price từ aggTradeStream10 nơi code = BTCUSDT hoặc code = Nhóm ETHUSDT theo bar(tradetime,1s) như thời gian, mã b = chọn corr###BTCUSDT, ETHUSDT( làm corrVal từ )chọn giá từ a pivot by thời gian,code( nhóm theo bar)thời gian,1m( như thời gian chọn thời gian, tmavg)time, corrVal,1H( như corr1h , tmavg)thời gian, corrVal,24H( như corr24h từ b
![tài sản kỹ thuật số ETF tại Hồng Kông được phê duyệt, mở ra kỷ nguyên tổ chức, phân tích và ứng dụng cơ sở dữ liệu sẽ nhanh chóng tạo ra khoảng cách cạnh tranh giữa các tổ chức])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-d9c340d8be6953c88b6ab1be52776813.webp(
) 7. Biểu đồ giao dịch thời gian thực
Mã hiển thị tình hình giao dịch trực tiếp như sau:
sql chọn tradeTime như timestamp, code như cặp, trường hợp khi marketMaker = true thì -1 * số lượng khác số lượng kết thúc như số lượng, trường hợp khi marketMaker = true thì làm tròn(-1quantityprice,2) nếu không làm tròn(quantity*price,2) kết thúc như sự xem xét, case when ###temporalAdd(now)(, -8H)-tradeTime(\1000000<0.3 then "x" else "" end as new từ aggTradeStream10 nơi tradeTime > temporalAdd(now(), -1, "M") sắp xếp theo tradeTime desc limit 50
![tài sản kỹ thuật số ETF được phê duyệt tại Hồng Kông, phân tích và ứng dụng cơ sở dữ liệu sẽ nhanh chóng làm gia tăng khoảng cách cạnh tranh giữa các tổ chức])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-af8ad25cd53468e3a6f0ddc46a33de6a.webp(
( 8. Khối lượng giao dịch theo thời gian thực) Hướng mua bán)
Mã hiển thị khối lượng giao dịch theo thời gian thực như sau:
sql defg getA(số lượng, giá, nhà tạo thị trường){ a = iif###marketMaker==true, -1,1( return )aquantityprice() } chọn giá trị từ (chọn getA)số lượng, giá, marketMaker( như val từ aggTradeStream10 nơi tradeTime giữa startTime0 và endTime0 nhóm theo datetime)tradetime[0] như tradetime,code( pivot theo tradeTime, code
Hiệu suất cơ sở dữ liệu thời gian
Dưới đây là một số dữ liệu hiệu suất của một cơ sở dữ liệu theo thời gian trong lĩnh vực tài chính truyền thống:
Các trường hợp này thể hiện khả năng mạnh mẽ của cơ sở dữ liệu thời gian trong việc xử lý dữ liệu khổng lồ, tính toán chỉ số phức tạp, truy vấn liên kết nhiều bảng, phân tích thời gian thực, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho phân tích và giao dịch tài sản kỹ thuật số.
Với việc ETF tài sản kỹ thuật số được phê duyệt, các nhà đầu tư tổ chức sẽ gia nhập thị trường một cách rầm rộ. Cơ sở dữ liệu theo thời gian thực với hiệu suất cao và khả năng mở rộng sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc ghi chép và phân tích toàn bộ vòng đời của tài sản kỹ thuật số, giúp các nhà đầu tư tổ chức nắm bắt xu hướng thị trường, dự đoán diễn biến và phát triển chiến lược giao dịch.