
আজকের আর্থিক বাজারে তীব্র প্রতিযোগিতার মধ্যে, পরিমাণগত ট্রেডিং, ডেটা বিশ্লেষণ এবং অ্যালগরিদমিক মডেলের উপর ভিত্তি করে একটি ট্রেডিং কৌশল হিসাবে, বিনিয়োগকারী এবং ব্যবসায়ীদের মধ্যে ক্রমবর্ধমান জনপ্রিয় পছন্দ হয়ে উঠছে। পরিমাণগত লেনদেনের ক্ষেত্রে, ডেটার মূল্য ক্রমবর্ধমানভাবে বিশিষ্ট হয়ে উঠেছে, তাই দক্ষ এবং নির্ভরযোগ্য পরিমাণগত ডেটা অনুসন্ধানের সরঞ্জামগুলি সফল ট্রেডিংয়ের জন্য অপরিহার্য চাবিকাঠিগুলির মধ্যে একটি হয়ে উঠেছে।
তথ্য-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের উপর ক্রমবর্ধমান জোরের এই যুগে, উদ্ভাবকের পরিমাণগত ডেটা অন্বেষণ মডিউল অস্তিত্বে এসেছে। পরিমাণগত লেনদেনের ক্ষেত্রে অপরিহার্য সরঞ্জামগুলির মধ্যে একটি হিসাবে, এটি শুধুমাত্র একটি সাধারণ ডেটা বিশ্লেষণ সফ্টওয়্যার নয়, এটি একটি বৈপ্লবিক উদ্ভাবন যা বিনিয়োগকারীদেরকে জটিল পরিস্থিতি বিশ্লেষণ করতে এবং ঝুঁকি কমাতে সাহায্য করার জন্য অনন্য ডেটা বিশ্লেষণ এবং মাইনিং ফাংশন প্রদান করে৷ আর্থিক বাজারে পরিবর্তন.
FMZ কোয়ান্টিটেটিভ, একটি পেশাদার পরিমাণগত ট্রেডিং প্ল্যাটফর্ম হিসাবে, অনেক পরিমাণগত ট্রেডিং টুল দ্বারা সমর্থিত। বর্তমানে, FMZ পরিমাণগত প্ল্যাটফর্মের “ডেটা এক্সপ্লোরেশন” মডিউল ডেটাডেটা প্ল্যাটফর্মের পরিষেবাগুলিকে একীভূত করেছে, যা ব্যবহারকারীদের বহু-মাত্রিক ডেটা বিশ্লেষণ এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করতে এবং ট্রেডিং কৌশলগুলি অন্বেষণ করে; FMZ কোয়ান্টিফিকেশন দ্বারা তৈরি ডেটাডেটা প্ল্যাটফর্ম একটি পরিমাণগত আর্থিক ডেটা প্ল্যাটফর্ম। বিশাল ডেটা বিশ্লেষণ করতে SQL ক্যোয়ারী ব্যবহার করুন, এবং ডেটা বিশ্লেষণের জন্য উপযোগী বিভিন্ন চার্ট তৈরি করতে ভিজ্যুয়াল ইন্টারফেসের মাধ্যমে কনফিগার করুন এবং সেগুলি টিমের সাথে শেয়ার করুন, যাতে আপনি সহজেই বাজারের প্রবণতা বুঝতে পারেন এবং বিনিয়োগের সুযোগগুলি দখল করতে পারেন!
প্রথমে, এফএমজেড পরিমাপের সাথে নিজেকে পরিচিত করুনতথ্য অনুসন্ধানমডিউল, ডেটাডেটা হিসাবে ব্যবহৃত। প্রতিটি FMZ প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারকারীর জন্য, আমাদের আবার ডেটাডেটা প্ল্যাটফর্ম নিবন্ধন করতে হবে না এবং ডেটাডেটা প্ল্যাটফর্মের বিভিন্ন ফাংশন সরাসরি ব্যবহার করতে পারি।

উদাহরণস্বরূপ, আমরা “OHLC” নির্বাচন করি এবং তারপর নির্বাচন করিmarket->bitfinex_m1, প্রসারিত করতে ক্লিক করার পরে, আপনি এই টেবিল অবজেক্টের প্রতিটি “ক্ষেত্রের নাম” দেখতে পাবেন।

ডেটার অংশ পূর্বরূপ দেখতে টেবিল চার্টে ক্লিক করুন।
প্ল্যাটফর্মটি আপনার নিজস্ব ডেটা আপলোড করতে সহায়তা করে।
আপনার ডিভাইস থেকে সার্ভারে CSV ফাইল আপলোড করুন সর্বাধিক 10,000 সারি এবং 128টি কলাম সহ ফাইলের আকার 10 MB এর বেশি হওয়া উচিত নয়৷

এখানে নির্দিষ্ট ক্যোয়ারী স্টেটমেন্ট লেখার জন্য একটি এডিট বক্স রয়েছে

এখানে দুটি কন্ট্রোল বোতাম রয়েছে প্রথমটি সহজেই SQL স্টেটমেন্ট ফরম্যাট করতে পারে। দ্বিতীয় বোতামটি SQL স্টেটমেন্টে ব্যবহৃত ভেরিয়েবল সন্নিবেশ করতে ব্যবহার করা হয়, যা একটি প্যারামিটার যোগ করার মত যা এসকিউএল ক্যোয়ারীতে রিয়েল টাইমে পরিবর্তন করা যেতে পারে (এসকিউএল স্টেটমেন্টে কিছু ক্যোয়ারী শর্ত হার্ড-কোডিং ছাড়াই)। যেমন:

প্যারামিটার পরীক্ষায় প্রবেশ করুন'1inch_usd'তারপর 1inch_usd বৈচিত্র্যের জন্য সমস্ত ডেটা অনুসন্ধান করতে ডানদিকে “চালনা” বোতামে ক্লিক করুন৷ জিজ্ঞাসা করা ডেটা স্থানীয়ভাবে রপ্তানি এবং ডাউনলোড করা যেতে পারে:

JSON এবং CSV ফর্ম্যাট সমর্থন করে।
আপনি যদি এই SQL কোয়েরিটি সংরক্ষণ এবং রেকর্ড করতে চান, তাহলে উপরের ডানদিকের কোণায় “সংরক্ষণ করুন” বোতামে ক্লিক করে বর্তমান FMZ অ্যাকাউন্টের “ডেটা এক্সপ্লোরেশন” এর রিসোর্স তালিকায় এই SQL কোয়েরিটি রেকর্ড করতে পারেন (রিসোর্স তালিকা বোতামটি চালু আছে)। ভবিষ্যতে ব্যবহারের জন্য সংরক্ষণ বোতামের বাম দিকে)।
আমরা এখন পর্যন্ত যে ইন্টারফেসটি দেখেছি তা সহজ এবং ফাংশনগুলি সহজ, কিন্তু আপনি যখন এটি ব্যবহার করেন, তখন আপনি এই টুলটির শক্তিশালী ব্যবহার অনুভব করবেন। এর পরে আমরা আরও দুটি জটিল উদাহরণ দেখি।
SELECT
UPPER(REPLACE(symbol, '_usdt.swap', '')) as symbol,
((MAX(high) - MIN(low)) / AVG((high + low) / 2)) AS volatility_percentage
FROM
market.futures_binance_d1
WHERE
timestamp >= CURRENT_DATE - INTERVAL '{{days}} day' and symbol like '%.swap'
GROUP BY
symbol
ORDER BY
volatility_percentage {{rank}}
LIMIT
{{limit}};
এই SQL কোডটি “market.futures_binance_d1” টেবিল থেকে মানদণ্ড পূরণকারী ট্রেডিং পেয়ারের অস্থিরতা শতাংশ পেতে ব্যবহার করা হয়, অস্থিরতা শতাংশ দ্বারা পরিমাণ আউটপুট সাজান এবং সীমাবদ্ধ করুন।
এই SQL এর ব্যাখ্যা নিম্নরূপ:
1、使用了两个表达式进行计算,一个是将 "symbol" 列中的 '_usdt.swap' 替换为空字符串,并将结果转换为大写,另一个是计算 (MAX(high) - MIN(low)) / AVG((high + low) / 2)。
第一个表达式使用了 REPLACE 函数将符合条件的字符串进行替换,然后使用 UPPER 函数将结果转换为大写。
第二个表达式计算了最高价与最低价的差值除以最高价与最低价的平均值,以计算波动率百分比。
2、FROM 子句:
指定了要查询的数据表为 "market.futures_binance_d1"。
3、WHERE 子句:
使用了两个筛选条件:timestamp >= CURRENT_DATE - INTERVAL '{{days}} day' 和 symbol like '%.swap'。
第一个条件筛选出最近 {{days}} 天内的数据。
第二个条件筛选出 "symbol" 列以 '.swap' 结尾的交易对。
4、GROUP BY 子句:
根据 "symbol" 列进行分组。
5、ORDER BY 子句:
根据波动率百分比进行排序,可以选择升序(ASC)或降序(DESC),根据 {{rank}} 参数而定。
6、LIMIT 子句:
限制输出结果的数量,可以根据 {{limit}} 参数进行设置。

যখন আমরা পরামিতি প্রবেশ করি: দিন: 10, র্যাঙ্ক: DESC, সীমা: 10 এসকিউএল স্টেটমেন্ট এক্সিকিউট করতে “এক্সিকিউট” বোতামে ক্লিক করুন এবং ফলাফল জানতে চাই।
টেবিলের আকারে প্রদর্শিত হওয়ার পাশাপাশি, কিছু সম্পর্কিত ভিজ্যুয়ালাইজেশন সেটিংস সেট করার পরে, ডেটা আরও সমৃদ্ধ এবং আরও প্রাণবন্ত উপায়ে প্রদর্শিত হবে।

তৈরি করা ক্যোয়ারী সহজে ভাগ করে নেওয়ার জন্য সংযোগও তৈরি করতে পারে এবং ক্যোয়ারী আপডেট করার জন্য প্যারামিটারগুলিও পরিবর্তন করা যেতে পারে।
এর পরে আমরা একটি বাজারের মাইক্রো-সিনেরিও অধ্যয়নের একটি উদাহরণ অধ্যয়ন করতে যাচ্ছি, যা উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংয়ের বিবরণ অধ্যয়নের জন্য একটি চমৎকার হাতিয়ার।
select * from market.binance where symbol = lower('{{symbol}}') order by timestamp desc limit 2000
একটি নির্দিষ্ট বৈচিত্র্যের টিক লেভেল মার্কেট ডেটা অনুসন্ধান করতে উপরের SQL স্টেটমেন্টটি ব্যবহার করুন।

এই উদাহরণে SQL ক্যোয়ারীটি শুধুমাত্র বাইনান্স এক্সচেঞ্জে একটি নির্দিষ্ট বৈচিত্র্যের (প্যারামিটার চিহ্ন অনুসারে নির্দিষ্ট) টিক ডেটা জিজ্ঞাসা করে।
মূল বিষয় হল সময় সিরিজে বাস্তব প্লেব্যাক এবং একাধিক চার্ট আকারে ডেটা প্রদর্শন করা:

প্রতিবন্ধীদের বিবরণ অধ্যয়ন করা কি খুব সুবিধাজনক নয়?
এর পরে, আসুন দেখি কীভাবে আমাদের গবেষণা শেয়ার করবেন আপনি উপরের ডানদিকের
আইকনে ক্লিক করতে পারেন।

এই শেয়ার করা কোড এবং লিঙ্কগুলি FMZ প্ল্যাটফর্ম কমিউনিটি পোস্ট এবং নিবন্ধগুলিতে এম্বেড করা যেতে পারে। এটি ওয়েব পৃষ্ঠাগুলিতে এম্বেড করা যেতে পারে এবং অন্যান্য সম্প্রদায়, ফোরাম ইত্যাদিতে পুনরায় মুদ্রণ করা যেতে পারে। আপনি এটি যে কারো সাথে সরাসরি শেয়ার করতে পারেন।

এই শক্তিশালী পরিমাণগত ট্রেডিং টুল, আপনি কি জন্য অপেক্ষা করছেন? আসুন এবং খনি এবং এখন ডেটা বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করুন।