Dans la concurrence féroce actuelle sur le marché financier, le trading quantitatif, en tant que stratégie de trading basée sur l’analyse de données et des modèles algorithmiques, devient un choix de plus en plus populaire pour les investisseurs et les traders. Dans le domaine du trading quantitatif, la valeur des données devient de plus en plus importante. Par conséquent, un ensemble d’outils d’exploration de données quantitatives efficaces et fiables est devenu l’une des clés indispensables pour réussir dans le trading.

À l’ère où la prise de décision basée sur les données est de plus en plus valorisée, le module d’exploration de données quantitatives d’Inventor a vu le jour. En tant qu’un des outils essentiels dans le domaine du trading quantitatif, il ne s’agit pas seulement d’un logiciel d’analyse de données ordinaire, mais également d’une innovation révolutionnaire qui offre aux investisseurs des fonctions uniques d’analyse et d’exploration de données pour les aider dans des opérations complexes et multiformes. Saisir des opportunités et réduire les risques sur les marchés financiers en constante évolution.

En tant que plateforme de trading quantitatif professionnelle, FMZ Quant est pris en charge par de nombreux outils de trading quantitatif. Actuellement, le module « Exploration des données » de la plateforme quantitative FMZ a intégré les services de la plateforme datadata, offrant aux utilisateurs de plus grands avantages dans l’analyse et l’exploration de données multidimensionnelles, la visualisation des données et l’exploration des stratégies de trading. La plateforme de données développée par FMZ Quantitative est une plateforme de données financières quantitatives. Utilisez SQL pour interroger et analyser des quantités massives de données, et configurez via une interface visuelle pour générer une variété de graphiques adaptés à l’analyse des données et les partager avec votre équipe, vous permettant ainsi de saisir facilement les tendances du marché et de saisir les opportunités d’investissement !

Module d’exploration de données quantitatives FMZ

Commençons d’abord par nous familiariser avec la quantification FMZ.Exploration des donnéesModule, utiliser comme sur datadata. Pour chaque utilisateur de la plateforme FMZ, nous n’avons pas besoin de nous inscrire à nouveau sur la plateforme datadata et pouvons utiliser directement les différentes fonctions de la plateforme datadata.

• 1. Zone de données La liste de gauche montre le contenu des données qui a été pris en charge en ligne. Actuellement, elle prend en charge les données K-line (OHLC) et les données Tick de diverses bourses (plateformes). D’autres types et dimensions de données seront pris en charge à l’avenir. Ces données sont continuellement mises à jour en temps réel, vous permettant de toujours appréhender les tendances du marché.

Par exemple, nous sélectionnons « OHLC » puis nous sélectionnonsmarket->bitfinex_m1, cliquez pour développer et vous pourrez voir les « noms de champs » dans cet objet de table.

Cliquez sur le tableau pour prévisualiser certaines données.

La plateforme prend également en charge le téléchargement de vos propres données. Cliquez sur le bouton « Télécharger les données » en bas de la liste pour télécharger les données.

Téléchargez le fichier CSV de votre appareil vers le serveur La taille du fichier ne doit pas dépasser 10 Mo, avec un maximum de 10 000 lignes et 128 colonnes.

• 2. Zone d’édition des instructions SQL

Il s’agit de la zone d’édition permettant d’écrire des instructions de requête spécifiques. Nous vous montrerons deux exemples intéressants plus tard, mais découvrons d’abord d’autres fonctions.

Il y a ici deux boutons de contrôle, le premier peut facilement formater l’instruction SQL. Le deuxième bouton permet d’insérer des variables utilisées dans les instructions SQL, ce qui revient à ajouter un paramètre à la requête SQL qui peut être modifié en temps réel (sans coder en dur certaines conditions de requête dans l’instruction SQL). Par exemple:

Entrez le paramètre test.'1inch_usd'Cliquez ensuite sur le bouton « Exécuter » à droite pour interroger toutes les données de la variété 1inch_usd. Les données interrogées peuvent également être exportées et téléchargées localement :

Prend en charge les formats JSON et CSV.

Si vous souhaitez sauvegarder et enregistrer cette requête SQL, vous pouvez cliquer sur le bouton « Enregistrer » dans le coin supérieur droit pour enregistrer cette requête SQL dans la liste des ressources de « Exploration des données » du compte FMZ actuel (le bouton de la liste des ressources est activé). (à gauche du bouton Enregistrer) pour une utilisation ultérieure.

L’interface que nous voyons maintenant est simple et les fonctions sont simples, mais lorsque nous l’utiliserons réellement, nous expérimenterons les utilisations puissantes de cet outil. Ensuite, regardons deux exemples plus complexes.

Classement de la volatilité

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}};

Ce code SQL est utilisé pour obtenir les pourcentages de volatilité des paires de trading qui remplissent les conditions de la table « market.futures_binance_d1 », les trier par pourcentages de volatilité et limiter la quantité de sortie.

L’explication de ce SQL est la suivante :

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。

Lorsque nous entrons les paramètres : jours : 10 , rang : DESC , limite : 10 Cliquez sur le bouton « Exécuter » pour exécuter l’instruction SQL et interroger les résultats.

En plus de l’affichage des données sous forme de tableaux, elles peuvent également être affichées selon diverses méthodes de visualisation. Après avoir défini certains paramètres de visualisation associés, les données seront affichées de manière plus riche et plus vivante.

La requête créée peut également générer un lien pour un partage facile, et les paramètres peuvent être modifiés pour mettre à jour la requête.

Lecture en profondeur

Ensuite, nous allons apprendre un exemple d’étude de micro-scénario de marché, qui est un excellent outil pour étudier les détails du trading haute fréquence.

select * from market.binance where symbol = lower('{{symbol}}') order by timestamp desc limit 2000

Utilisez l’instruction SQL ci-dessus pour interroger les données de marché au niveau des ticks d’un certain produit.

La requête SQL dans cet exemple est très simple. Elle interroge uniquement les données Tick d’un certain produit (spécifié par le paramètre symbole) sur la bourse Binance.

L’essentiel est d’afficher les données sous forme de lecture en temps réel et de plusieurs graphiques en séries chronologiques :

N’est-il pas très pratique d’étudier les détails du marché ?

Voyons maintenant comment partager nos recherches. Vous pouvez cliquer sur l’icône de partage dans le coin supérieur droit

Ces codes et liens partagés peuvent être intégrés dans les publications et articles de la communauté de la plateforme FMZ. Il peut être intégré dans des pages Web et republié dans d’autres communautés, forums, etc. Vous pouvez également le partager directement avec n’importe qui.

Cet outil de trading quantitatif puissant, qu’attendez-vous ? Venez essayer d’extraire et d’analyser des données.