आज के वित्तीय बाजार में कड़ी प्रतिस्पर्धा के दौर में, डेटा विश्लेषण और एल्गोरिथम मॉडल पर आधारित ट्रेडिंग रणनीति के रूप में मात्रात्मक ट्रेडिंग, निवेशकों और व्यापारियों के बीच तेजी से लोकप्रिय विकल्प बन रही है। मात्रात्मक व्यापार के क्षेत्र में, डेटा का मूल्य तेजी से प्रमुख होता जा रहा है। इसलिए, कुशल और विश्वसनीय मात्रात्मक डेटा अन्वेषण उपकरणों का एक सेट सफल व्यापार को प्राप्त करने के लिए अपरिहार्य कुंजियों में से एक बन गया है।

इस युग में जहां डेटा-संचालित निर्णय लेने को अधिक महत्व दिया जा रहा है, इन्वेंटर क्वांटिटेटिव डेटा एक्सप्लोरेशन मॉड्यूल अस्तित्व में आया। मात्रात्मक व्यापार के क्षेत्र में आवश्यक उपकरणों में से एक के रूप में, यह सिर्फ एक साधारण डेटा विश्लेषण सॉफ्टवेयर नहीं है, बल्कि एक क्रांतिकारी नवाचार भी है जो निवेशकों को जटिल और बहुआयामी अवसरों को जब्त करने और निवेश करने में मदद करने के लिए अद्वितीय डेटा विश्लेषण और खनन कार्यों के साथ प्रदान करता है। बदलते वित्तीय बाज़ारों में जोखिम कम करना।

एक पेशेवर मात्रात्मक ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के रूप में, एफएमजेड क्वांट कई मात्रात्मक ट्रेडिंग टूल्स द्वारा समर्थित है। वर्तमान में, एफएमजेड क्वांटिटेटिव प्लेटफॉर्म के “डेटा एक्सप्लोरेशन” मॉड्यूल ने डेटाडेटा प्लेटफॉर्म की सेवाओं को एकीकृत किया है, जिससे उपयोगकर्ताओं को बहुआयामी डेटा विश्लेषण और खनन में अधिक लाभ मिल रहा है; डेटा को विज़ुअलाइज़ करना; और ट्रेडिंग रणनीतियों की खोज करना। एफएमजेड क्वांटिटेटिव का स्व-विकसित डेटाडेटा प्लेटफॉर्म एक मात्रात्मक वित्तीय डेटा प्लेटफॉर्म है। भारी मात्रा में डेटा की क्वेरी और विश्लेषण करने के लिए SQL का उपयोग करें, और डेटा विश्लेषण के लिए उपयुक्त विभिन्न प्रकार के चार्ट बनाने के लिए विज़ुअल इंटरफ़ेस के माध्यम से कॉन्फ़िगर करें और उन्हें अपनी टीम के साथ साझा करें, जिससे आप आसानी से बाजार के रुझान को समझ सकें और निवेश के अवसरों को जब्त कर सकें!

FMZ मात्रात्मक डेटा अन्वेषण मॉड्यूल

सबसे पहले, आइए FMZ परिमाणीकरण से परिचित हो जाएं।डेटा अन्वेषणमॉड्यूल, डेटाडेटा पर उपयोग करें। प्रत्येक FMZ प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ता के लिए, हमें डेटाडाटा प्लेटफ़ॉर्म पर फिर से पंजीकरण करने की आवश्यकता नहीं है, और डेटाडाटा प्लेटफ़ॉर्म के विभिन्न कार्यों का सीधे उपयोग कर सकते हैं।

• 1. डेटा क्षेत्र बाईं ओर की सूची ऑनलाइन समर्थित डेटा सामग्री को दर्शाती है। वर्तमान में, यह विभिन्न एक्सचेंजों (प्लेटफ़ॉर्म) के के-लाइन डेटा (OHLC) और टिक डेटा का समर्थन करता है। भविष्य में डेटा के अधिक प्रकार और आयामों का समर्थन किया जाएगा। ये डेटा वास्तविक समय में लगातार अपडेट होते रहते हैं, जिससे आप हमेशा बाजार के रुझान को समझ सकते हैं।

उदाहरण के लिए, हम “OHLC” का चयन करते हैं और फिरmarket->bitfinex_m1, विस्तार करने के लिए क्लिक करें और आप इस तालिका ऑब्जेक्ट में “फ़ील्ड नाम” देख सकते हैं।

कुछ डेटा का पूर्वावलोकन करने के लिए तालिका चार्ट पर क्लिक करें।

यह प्लेटफ़ॉर्म आपके अपने डेटा को अपलोड करने का भी समर्थन करता है। डेटा अपलोड करने के लिए सूची के नीचे “डेटा अपलोड करें” बटन पर क्लिक करें।

अपने डिवाइस से सर्वर पर CSV फ़ाइल अपलोड करें फ़ाइल का आकार 10 एमबी से अधिक नहीं होना चाहिए, अधिकतम 10,000 पंक्तियाँ और 128 कॉलम।

• 2. SQL कथन संपादन क्षेत्र

यह विशिष्ट क्वेरी स्टेटमेंट लिखने के लिए संपादन बॉक्स है। हम बाद में दो दिलचस्प उदाहरण दिखाएंगे, लेकिन आइए पहले अन्य फ़ंक्शन के बारे में जानें।

यहां दो नियंत्रण बटन हैं, पहला आसानी से SQL कथन को प्रारूपित कर सकता है। दूसरे बटन का उपयोग SQL कथनों में प्रयुक्त चरों को सम्मिलित करने के लिए किया जाता है, जो SQL क्वेरी में पैरामीटर जोड़ने के समान है, जिसे वास्तविक समय में संशोधित किया जा सकता है (SQL कथन में कुछ क्वेरी शर्तों को हार्ड-कोड किए बिना)। उदाहरण के लिए:

पैरामीटर परीक्षण दर्ज करें.'1inch_usd'फिर 1inch_usd किस्म के सभी डेटा को क्वेरी करने के लिए दाईं ओर “निष्पादित करें” बटन पर क्लिक करें। पूछे गए डेटा को स्थानीय रूप से निर्यात और डाउनलोड भी किया जा सकता है:

JSON और CSV प्रारूपों का समर्थन करता है.

यदि आप इस SQL ​​क्वेरी को सहेजना और रिकॉर्ड करना चाहते हैं, तो आप वर्तमान FMZ खाते के “डेटा एक्सप्लोरेशन” की संसाधन सूची में इस SQL ​​क्वेरी को रिकॉर्ड करने के लिए ऊपरी दाएं कोने में “सहेजें” बटन पर क्लिक कर सकते हैं (संसाधन सूची बटन चालू है) भविष्य में उपयोग के लिए सहेजें बटन के बाईं ओर स्थित बटन पर क्लिक करें।

अभी हम जो इंटरफ़ेस देख रहे हैं वह सरल है और इसके फ़ंक्शन भी सरल हैं, लेकिन जब हम वास्तव में इसका उपयोग करेंगे, तो हमें इस टूल के शक्तिशाली उपयोगों का अनुभव होगा। अब, आइए दो और जटिल उदाहरण देखें।

अस्थिरता रैंकिंग

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}};

इस SQL ​​कोड का उपयोग उन व्यापारिक जोड़ों के अस्थिरता प्रतिशत को प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो तालिका “market.futures_binance_d1” से शर्तों को पूरा करते हैं, उन्हें अस्थिरता प्रतिशत के आधार पर क्रमबद्ध करते हैं, और आउटपुट मात्रा को सीमित करते हैं।

इस SQL ​​का स्पष्टीकरण इस प्रकार है:

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。

जब हम पैरामीटर दर्ज करते हैं: दिन: 10, रैंक: DESC, सीमा: 10 SQL कथन को निष्पादित करने और परिणामों को क्वेरी करने के लिए “निष्पादित करें” बटन पर क्लिक करें।

डेटा को तालिकाओं के रूप में प्रदर्शित करने के अलावा, इसे विभिन्न विज़ुअलाइज़ेशन विधियों में भी प्रदर्शित किया जा सकता है। विज़ुअलाइज़ेशन की कुछ संबंधित सेटिंग्स सेट करने के बाद, डेटा को अधिक समृद्ध और अधिक जीवंत तरीके से प्रदर्शित किया जाएगा।

निर्मित क्वेरी आसान साझाकरण के लिए एक लिंक भी उत्पन्न कर सकती है, और क्वेरी को अद्यतन करने के लिए पैरामीटर्स को संशोधित किया जा सकता है।

गहन प्लेबैक

आगे हम बाजार सूक्ष्म परिदृश्य का अध्ययन करने का एक उदाहरण सीखेंगे, जो उच्च आवृत्ति व्यापार के विवरण का अध्ययन करने के लिए एक उत्कृष्ट उपकरण है।

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

किसी निश्चित उत्पाद के टिक-स्तर के बाजार डेटा की जानकारी प्राप्त करने के लिए उपरोक्त SQL कथन का उपयोग करें।

इस उदाहरण में SQL क्वेरी बहुत सरल है। यह केवल Binance एक्सचेंज में एक निश्चित उत्पाद (पैरामीटर प्रतीक द्वारा निर्दिष्ट) के टिक डेटा को क्वेरी करता है।

मुख्य बिंदु डेटा को वास्तविक समय प्लेबैक रूप में और समय श्रृंखला में एकाधिक चार्ट में प्रदर्शित करना है:

क्या बाजार में विवरण का अध्ययन करना बहुत सुविधाजनक नहीं है?

अब, आइए देखें कि हम अपने शोध को कैसे साझा कर सकते हैं। आप ऊपरी दाएँ कोने में शेयर आइकन पर क्लिक कर सकते हैं

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यह शक्तिशाली मात्रात्मक व्यापार उपकरण, आप किसका इंतजार कर रहे हैं? आइए और डेटा का विश्लेषण करने का प्रयास करें।