時系列データベースがデジタル通貨取引を強化し、リアルタイム分析によってプラットフォームのパフォーマンスを向上させる

香港デジタル資産ETFの導入はデジタル資産市場に新たな活力を注入し、投資者に新たな機会をもたらしました。投資商品として、デジタル資産は世界中で急速に台頭しています。

過去1ヶ月、主流デジタル資産であるBTC、ETHは激しい変動を経験し、新たな牛市の開始を宣言しました。これは多くの投資家の関心を引き付けるだけでなく、取引プラットフォームの技術に対してもより高い要求を突きつけています。

! 香港でのデジタル資産ETFの承認は、機関の時代を開き、データベースの分析と適用により、機関間の競争ギャップが急速に拡大します

デジタル通貨取引市場は従来の金融市場とは大きく異なります。毎日24時間途切れることなく取引が行われ、10TBを超えるマーケットデータが生成され、さらに増加し続けています。異なる通貨間のデータ量は非常に不均衡で、主要資産が大部分を占めています。さらに、異なる通貨のオーダーブックの深さには大きな差があり、十数段階から千段階以上まで様々です。さらに厄介なのは、デジタル通貨の価格変動が激しく、システムの遅延に対する要求が非常に高いことです。わずかな遅延でも取引の失敗を引き起こし、投資家に大きな損失をもたらす可能性があります。

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これらの課題に直面して、時系列データベースは理想的な解決策となりました。これは、時系列データを処理するために特別に設計されており、大量のデータを効率的に保存および照会することができます。その利点は、大量のデータ書き込みと照会要求を迅速に処理し、リアルタイムデータのニーズを満たすことです。

時系列データベースは、時系列データを効果的に圧縮し、ストレージコストを削減できます。また、履歴データを効率的に照会し、複雑な時系列分析をサポートします。これらの利点を活かして、時系列データベースは伝統的な金融分野で広く利用されており、プラットフォームの安全で安定した運用に対する堅固な基盤を提供しています。

アプリケーションのシナリオでは、金融機関は技術分析手法を使用して、チャートやデータ分析を通じて市場価格の変動トレンドを予測し、取引の意思決定を補助できます。技術分析は価格のみを研究し、資産の種類には関心を持たないため、さまざまな取引市場に適用できます。暗号通貨が取引市場を形成した後、技術分析は重要な要素となりました。

以下に、高性能のリアルタイム計算を通じて9種類の一般的なテクニカル指標を実現し、可視化を通じてデジタル資産の取引ダッシュボードを構築する方法を示します。これらのダッシュボードは、市場のトレンドを特定し、価格の変動を観察し、市場構造を探る手助けをし、意思決定に対する包括的な参考を提供します。

今回の展示はDolphinDBデータベースを使用して指標のリアルタイム計算を行います。DolphinDBは高性能な時系列データベースのリアルタイム計算分析プラットフォームで、軽量でワンストップ、強力な計算性能などの特徴があります。その拡張可能なビジュアライゼーション機能により、インタラクティブなダッシュボードを簡単に構築できます。現在、DolphinDBは100以上の伝統的な金融機関にサービスを提供しており、デジタル資産分野でも多くの取引所やマーケットメーカーにサービスを提供しています。

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市場には100種類以上のテクニカル指標があります。私たちは、移動平均価格、K線、モメンタムオシレーター、ボリンジャーバンドなど、最も一般的な9種類のテクニカル指標を選んで表示しました。

移動平均価格は、一定期間内の平均価格を計算することによって生成される曲線であり、トレンドの転換点、サポートライン、およびレジスタンスラインを特定するために使用されます。DolphinDBは、1500以上の金融取引で一般的に使用される関数を提供しており、この指標を迅速に計算することができます。

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K線は最も重要なテクニカル指標の一つであり、多くのK線が接続されて価格のトレンドラインを形成します。簡単なコードを使ってK線のリアルタイム計算と視覚化を実現できます。

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相対力指数(RSI)は、価格変動の速度と幅を測定し、市場の過剰買い過剰売りのトレンドを識別するために使用される、最も人気のあるオシレーター指標の一つです。

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MACD指標は短期および長期指数移動平均線の集約と分離の状態を利用して、売買のタイミングを判断し、振動相場での適用効果が良好です。

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ボリンジャーバンドは、価格チャートに中間線と上下の2本の標準偏差線を描画することによって、価格の変動範囲とトレンドを表示し、ボラティリティの分析、トレンド方向の確認、売買シグナルの識別に使用されます。

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さらに異なる取引ペア間の相関関係を計算し、リアルタイム取引表やリアルタイム取引高指標などを構築し、市場の動向を全方位で表示します。

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時系列データベースは、技術指標計算において顕著な利点を持っています。DolphinDBを例に挙げると、16コアのCPU、512Gのメモリ、4つのSSD構成で、以下のパフォーマンスを実現できます:

• 2700億行のデータセットでミリ秒単位でクエリと集約計算を完了する
• 2億件のデータの2つの関連性計算を秒単位で完了しました
• 取引コスト計算がマイクロ秒単位で完了
• ファクターの実装と計算がミリ秒単位で完了
• 65億件の高頻度データを分単位にダウンサンプリングし、30秒以内に完了する
• 複数の価格帯を効率的に保存し、圧縮比は10:1です。
• 全市場リアルタイムK線合成及び因子リアルタイム計算
• 100万の外国為替スワップ契約の評価が400ミリ秒で完了
• 10億個のデータの線形回帰を数秒で完了
• ETFの日中の正味価値は、サブセカンドレベルで計算されます

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これらのケーススタディは、時系列データベースが大量データ処理、複雑な指標計算、複数テーブルの関連クエリ、リアルタイム分析、金融派生商品評価、分散コンピューティングなどの面で持つ強力な能力を十分に示しており、ユーザーにリアルタイムの洞察データ、迅速な法則発見、意思決定支援能力を提供します。それは新しい世代のデータインフラストラクチャの重要な構成要素となり、データ分析技術の未来の発展を導くことになるでしょう。

ETFの規制承認を受けて、デジタル資産は正式に「機関時代」に入りました。時系列データベースは、高スループット、高効率のクエリ、優れたスケーラビリティを備えており、各取引、各イベント、各決定を記録し、デジタル資産のライフサイクルを構築します。歴史データの分析を通じて、トレーダーは市場のトレンドを洞察し、将来の動向を予測し、最もタイムリーな取引戦略を開発し、デジタル資産の投資、取引、管理に強力なデータ支援を提供します。

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