양적 거래의 필수 도구 - 발명자 양적 데이터 탐색 모듈

오늘날의 치열한 금융 시장에서, 양적 거래는 데이터 분석과 알고리즘 모델에 기반한 거래 전략으로서 투자자와 거래자의 선호도가 높아지고 있다. 양적 거래의 영역에서는 데이터의 가치가 점점 더 강조되고 있으며, 따라서 효율적이고 신뢰할 수 있는 양적 데이터 탐구 도구가 성공적인 거래를 달성하는 데 필수적인 열쇠 중 하나가 되었다.

데이터에 의한 의사결정의 중요성이 증가하고 있는 시대에, 발명가들의 양적 데이터 탐색 모듈이 탄생한다. 양적 거래 분야에서 필수 도구 중 하나로, 그것은 일반적인 데이터 분석 소프트웨어보다 더 많은 것이 아니라, 투자자들에게 독특한 데이터 분석 및 채굴 기능을 제공하여 복잡한 변화하는 금융 시장에서 기회를 잡고 위험을 줄이는 데 도움이되는 혁명적 혁신이다.

FMZ 쿼티제이션은 전문적인 쿼티제이션 거래 플랫폼으로, 많은 쿼티제이션 거래 도구가 지원된다. 현재 FMZ 쿼티제이션 플랫폼의 "데이터 탐색" 모듈은 다타데이터 플랫폼의 서비스를 통합하여 사용자가 다차원 데이터 분석, 채굴, 데이터 시각화, 거래 전략을 탐색하는 등에 있어서 더 많은 장점을 가지고 있다. FMZ 쿼티제이션 자체 연구 데이터 데이터 플랫폼은 쿼티제이션 금융 데이터 플랫폼이다. SQL 쿼리 분석을 활용하여 방대한 데이터를 분석하고, 시각화 인터페이스를 통해 구성하여, 데이터 분석에 적합한 다양한 차트를 생성하고 팀에 공유하여 시장 역동성을 쉽게 파악하고 투자 기회를 잡을 수 있게 한다!

FMZ 양적 데이터 탐색 모듈

먼저 FMZ의 크기를 알아봅시다.데이터 탐색모듈은 데이터데이터와 같은 방식으로 사용된다. FMZ 플랫폼의 모든 사용자를 위해 우리는 데이터데이터 플랫폼에 다시 등록할 필요가 없으며 데이터데이터 플랫폼의 기능을 직접 사용할 수 있다.

• 데이터 영역 1 왼쪽의 목록은 현재 K 라인 데이터 (OHLC), 틱 데이터 (Tick Data) 를 지원하는 거래소 (platforms) 의 온라인 데이터 콘텐츠를 보여줍니다. 이 데이터들은 실시간으로 업데이트되며 시장의 역동성을 항상 파악할 수 있습니다.

  예를 들어, "OHLC"를 선택하고,market->bitfinex_m1이 표의 개체에 있는 각 "장명"을 볼 수 있습니다.

  

  이 페이지의 전체 데이터에 대해 자세히 알아보도록 클릭합니다.

  이 플랫폼은 또한 자신의 데이터를 업로드 할 수 있도록 지원합니다. 목록의 맨 아래에 있는 "데이터 업로드" 버튼을 클릭하면 데이터를 업로드 할 수 있습니다.

  CSV 파일을 장치에서 서버에 업로드합니다. 파일 크기는 10 MB 이상, 최대 10000줄과 128줄이어야 합니다.

• 2, SQL 문장 편집장

  

  이 문서는 특정 질의 문장을 작성하는 편집 상자입니다. 우리는 나중에 두 가지 흥미로운 예를 보여드리겠습니다.

  

  여기에 두 개의 컨트롤 버튼이 있습니다. 첫 번째 버튼은 SQL 문장을 쉽게 포맷할 수 있습니다. 두 번째 버튼은 SQL 문장에 사용되는 변수를 삽입하기 위해 사용되며, SQL 쿼리에 실시간으로 수정할 수 있는 파라그램을 추가하는 것과 비슷합니다. 예를 들어:

  

  변수 테스트에서 입력'1inch_usd'다음 오른쪽의 "수행" 버튼을 클릭하면 1inch_usd라는 품종의 모든 데이터를 검색할 수 있습니다. 검색된 데이터를 내보내고 로컬로 다운로드할 수도 있습니다:

  

  JSON, CSV 형식을 지원합니다.

  이 SQL 쿼리를 저장하려는 경우, 오른쪽 상단에 있는 "Save" 버튼을 클릭하여 이 SQL 쿼리를 현재 FMZ 계정의 "Data Explore"의 리소스 목록에 저장할 수 있습니다.

  현재 우리가 보고 있는 인터페이스는 간결하고 기능은 간단하지만 실제 사용 시에는 이 도구의 강력한 용도를 경험할 수 있습니다. 다음에는 두 가지 조금 더 복잡한 예제를 살펴보겠습니다.

변동 순서

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}};

이 SQL 코드는 market.futures_binance_d1 테이블에서 거래의 유동성 비율을 채용하고 유동성 비율에 따라 정렬하고 제한된 출력을 합니다.

이 SQL은 다음과 같이 설명됩니다.

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。

이 경우, 이 값은 days: 10, rank: DESC, limit: 10 "수행" 버튼을 클릭하면 SQL 문장을 실행하여 결과를 검색할 수 있습니다.

데이터는 표의 형태로 표시되는 것 외에도 다양한 시각화 방식으로 표시될 수 있으며, 시각화 가능한 몇 가지 관련 설정을 설정하면 데이터를 더욱 생생하게 표시할 수 있다.

생성된 쿼리는 연결을 생성하고 공유할 수 있으며, 파라미터를 수정하고 쿼리를 업데이트할 수 있습니다. 아래는 실시간 데이터 생성 그래프입니다.

심층 재생

다음으로 우리는 시장 미시경의 예를 배우게 될 것입니다. 이것은 고주파 거래의 세부 사항을 연구하는 훌륭한 도구입니다.

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

위 SQL 문장을 사용하여 특정 품종의 Tick 수준 시장 데이터를 검색합니다.

이 예의 SQL 쿼리는 매우 간단합니다. 단순히 바이낸스 거래소에서 어떤 종류의 (개정 기호에 따라 지정된) Tick 데이터를 검색하는 것입니다.

그 중에서도 중요한 것은 데이터를 실시간으로 재생하여 시간 순서로 여러 그래프로 보여주는 것입니다.

이 모든 것은 매우 편리합니다.

다음은 우리의 연구를 공유하는 방법에 대한 것입니다. 오른쪽 상단에 있는 공유 아이콘을 클릭하면 됩니다.

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이 강력한 양적 거래 도구, 당신은 무엇을 기다리고 있습니까? 데이터를 파고, 데이터를 분석하기 위해 빨리 시도하십시오.