ETF de activos digitales inicia la era institucional, el análisis de datos se convierte en la clave de la competencia

El lanzamiento del ETF de activos digitales en Hong Kong trae nuevas dinámicas de desarrollo y oportunidades de inversión al mercado de activos digitales. En el último mes, activos digitales como Bitcoin y Ethereum han experimentado una gran volatilidad, lo que sugiere que podría comenzar un nuevo ciclo alcista. Esto no solo ha atraído la atención de los inversores, sino que también ha planteado mayores exigencias tecnológicas para las plataformas de trading.

El mercado de intercambio de criptomonedas tiene características únicas: operaciones las 24 horas, datos masivos y una gran volatilidad en los precios. Se generan más de 10 TB de datos de mercado diariamente, y esta cifra sigue creciendo. La cantidad de datos de diferentes monedas es extremadamente desigual, con los activos principales que representan la mayor parte. La profundidad del mercado varía enormemente, desde decenas de niveles hasta miles. Las fluctuaciones de precios son rápidas, lo que requiere un alto rendimiento del sistema.

Frente a estos desafíos, las bases de datos de series temporales se han convertido en la solución ideal. Están diseñadas específicamente para manejar datos de series temporales, pueden almacenar de manera eficiente y consultar grandes volúmenes de datos, y procesar rápidamente numerosas solicitudes de lectura y escritura, satisfaciendo las demandas en tiempo real. Las bases de datos de series temporales también pueden comprimir datos de manera efectiva para reducir los costos de almacenamiento, y soportan análisis complejos de series temporales. Actualmente, se utilizan ampliamente en el ámbito financiero tradicional, proporcionando una base para el funcionamiento estable de la plataforma.

En el comercio de criptomonedas, el análisis técnico es un aspecto importante. A través de gráficos y análisis de datos, se predicen las tendencias de precios para ayudar en la toma de decisiones comerciales. Este artículo mostrará cómo utilizar cálculos en tiempo real de alto rendimiento para implementar 9 indicadores técnicos comunes y construir un tablero de control de comercio visual. Estos indicadores pueden ayudar a identificar tendencias del mercado, observar fluctuaciones de precios y explorar la estructura del mercado, proporcionando una referencia completa para la toma de decisiones.

Los indicadores técnicos comunes incluyen:

1. Precio promedio móvil ( MA ): calcular el precio promedio en un período de tiempo específico, utilizado para identificar puntos de cambio de tendencia, niveles de soporte y niveles de resistencia.

2. Gráfico de velas: muestra el precio de apertura, cierre, máximo y mínimo, reflejando la tendencia de precios.

3. Índice de Fuerza Relativa ( RSI ): mide la velocidad y la magnitud de los cambios de precio, identificando tendencias de sobrecompra y sobreventa.

4. Media Móvil Convergente-Divergente ( MACD ): Utiliza medias móviles de corto y largo plazo para determinar los momentos de compra y venta, adecuado para mercados laterales.

5. Bandas de Bollinger: Muestra el rango de fluctuación de precios y la tendencia a través de la línea central y las líneas de desviación estándar superior e inferior.

6. Correlación de pares de negociación: analizar el grado de asociación de los cambios de precio de diferentes pares de negociación.

7. Tabla de negociación en tiempo real: muestra los últimos datos de transacciones, refleja la situación del mercado.

8. Volumen de transacciones en tiempo real: Según la dirección de compra y venta, indica la actividad del mercado y el tamaño de los fondos.

Estos indicadores se pueden calcular y visualizar de manera eficiente a través de bases de datos de series temporales, ayudando a los inversores a comprender completamente la dinámica del mercado. Con la entrada de los activos digitales en la era institucional, las bases de datos de series temporales desempeñarán un papel importante en el registro de transacciones, el análisis de datos históricos y la percepción de tendencias del mercado, proporcionando apoyo de datos para la toma de decisiones de inversión. Las instituciones pueden utilizar estas herramientas para desarrollar estrategias de trading más oportunas y obtener ventaja en la competencia.