오늘날 금융시장의 치열한 경쟁 속에서 데이터 분석과 알고리즘 모델을 기반으로 하는 거래 전략인 양적 거래는 투자자와 거래자들에게 점점 더 인기 있는 선택이 되고 있습니다. 양적 거래 분야에서 데이터의 가치는 점점 더 두드러지고 있습니다. 따라서 효율적이고 신뢰할 수 있는 양적 데이터 탐색 도구 세트는 성공적인 거래를 달성하는 데 없어서는 안 될 열쇠 중 하나가 되었습니다.

데이터 중심의 의사결정이 점점 더 중요해지는 시대에 Inventor 양적 데이터 탐색 모듈이 등장했습니다. 양적 거래 분야에서 필수적인 도구 중 하나로, 단순한 데이터 분석 소프트웨어가 아니라 복잡하고 다각적인 기회를 포착하고 투자자에게 고유한 데이터 분석 및 마이닝 기능을 제공하는 혁신적인 혁신입니다. 변화하는 금융시장에서의 위험을 줄입니다.

전문적인 양적 거래 플랫폼인 FMZ Quant는 다양한 양적 거래 도구로 지원됩니다. 현재 FMZ 양적 플랫폼의 “데이터 탐색” 모듈은 데이터 플랫폼의 서비스를 통합하여 사용자에게 다차원 데이터 분석 및 마이닝, 데이터 시각화, 거래 전략 탐색 측면에서 더 큰 이점을 제공합니다. FMZ Quantitative가 자체 개발한 데이터데이터 플랫폼은 양적 금융 데이터 플랫폼입니다. SQL을 사용하여 방대한 양의 데이터를 쿼리하고 분석하고, 시각적 인터페이스를 통해 데이터 분석에 적합한 다양한 차트를 생성하고 이를 팀과 공유하여 시장 동향을 쉽게 파악하고 투자 기회를 포착하세요!

FMZ 정량적 데이터 탐색 모듈

먼저 FMZ 정량화에 대해 알아보겠습니다.데이터 탐색모듈, 데이터데이터로 사용하세요. FMZ 플랫폼을 사용하는 모든 사용자는 데이터데이터 플랫폼에 다시 등록할 필요가 없으며, 데이터데이터 플랫폼의 다양한 기능을 직접 이용할 수 있습니다.

• 1. 데이터 영역 왼쪽 목록은 온라인에서 지원된 데이터 내용을 보여줍니다. 현재는 다양한 거래소(플랫폼)의 K-line 데이터(OHLC)와 Tick 데이터를 지원합니다. 향후에는 더 많은 유형과 차원의 데이터가 지원될 것입니다. 이러한 데이터는 실시간으로 지속적으로 업데이트되므로, 항상 시장 동향을 파악할 수 있습니다.

예를 들어, “OHLC”를 선택한 다음market->bitfinex_m1, 클릭하여 확장하면 이 테이블 개체의 “필드 이름”을 볼 수 있습니다.

일부 데이터를 미리 보려면 표 차트를 클릭하세요.

플랫폼은 또한 귀하의 데이터 업로드를 지원합니다. 목록 하단의 “데이터 업로드” 버튼을 클릭하여 데이터를 업로드합니다.

장치에서 서버로 CSV 파일을 업로드합니다. 파일 크기는 10MB를 초과할 수 없으며, 최대 행은 10,000개, 열은 128개입니다.

• 2. SQL 문장 편집 영역

이것은 특정 쿼리 문을 작성하기 위한 편집 상자입니다. 나중에 두 가지 흥미로운 예를 보여드리겠지만, 먼저 다른 함수에 대해 알아보겠습니다.

여기에는 두 개의 제어 버튼이 있는데, 첫 번째 버튼은 SQL 명령문을 쉽게 서식 지정할 수 있습니다. 두 번째 버튼은 SQL 명령문에서 사용되는 변수를 삽입하는 데 사용되며, 이는 실시간으로 수정할 수 있는 SQL 쿼리에 매개변수를 추가하는 것과 비슷합니다(SQL 명령문에 일부 쿼리 조건을 하드 코딩하지 않고도). 예를 들어:

매개변수 테스트를 입력하세요.'1inch_usd'그런 다음 오른쪽에 있는 “실행” 버튼을 클릭하여 1inch_usd 품종의 모든 데이터를 쿼리합니다. 쿼리된 데이터는 로컬로 내보내고 다운로드할 수도 있습니다.

JSON 및 CSV 형식을 지원합니다.

이 SQL 쿼리를 저장하고 기록하려면 오른쪽 상단 모서리에 있는 “저장” 버튼을 클릭하여 현재 FMZ 계정의 “데이터 탐색” 리소스 목록에 이 SQL 쿼리를 기록할 수 있습니다(리소스 목록 버튼은 (나중에 사용하기 위해)저장 버튼 왼쪽에 있습니다.

지금 우리가 보는 인터페이스는 간단하고 기능도 단순하지만, 실제로 사용해 보면 이 도구의 강력한 기능을 경험하게 될 것입니다. 다음으로, 좀 더 복잡한 두 가지 예를 살펴보겠습니다.

변동성 순위

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” 테이블의 조건을 충족하는 거래 쌍의 변동성 백분율을 구하고, 이를 변동성 백분율별로 정렬하고, 출력 수량을 제한하는 데 사용됩니다.

이 SQL에 대한 설명은 다음과 같습니다.

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。

매개변수를 입력할 때: 일: 10, 순위: DESC, 제한: 10 “실행” 버튼을 클릭하면 SQL 명령문이 실행되고 결과가 쿼리됩니다.

데이터를 표 형태로 표시하는 것 외에도 다양한 시각화 방법으로 표시할 수 있습니다. 시각화의 관련 설정을 지정하면 데이터가 더 풍부하고 생생하게 표시됩니다.

생성된 쿼리는 쉬운 공유를 위한 링크도 생성할 수 있으며, 매개변수를 수정하여 쿼리를 업데이트할 수 있습니다.

심층 재생

다음으로 고빈도 거래의 세부 사항을 연구하는 데 유용한 도구인 시장 미시 시나리오를 연구하는 예를 알아보겠습니다.

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

위의 SQL 문을 사용하여 특정 제품의 틱 레벨 시장 데이터를 쿼리합니다.

이 예의 SQL 쿼리는 매우 간단합니다. Binance 거래소에서 특정 제품(매개변수 심볼로 지정)의 Tick 데이터만 쿼리합니다.

핵심은 데이터를 실시간 재생 형태로 표시하고 여러 차트를 시계열로 표시하는 것입니다.

시장의 세부 사항을 연구하는 것은 매우 편리하지 않습니까?

다음으로, 우리의 연구를 공유하는 방법을 살펴보겠습니다. 오른쪽 상단 모서리에 있는 공유 아이콘을 클릭할 수 있습니다

이러한 공유 코드와 링크는 FMZ 플랫폼 커뮤니티 게시물과 기사에 포함될 수 있습니다. 웹 페이지에 삽입하고 다른 커뮤니티, 포럼 등에 다시 게시할 수도 있습니다. 또한 누구와도 직접 공유할 수 있습니다.

이 강력한 양적 거래 도구, 무엇을 기다리고 계신가요? 와서 데이터를 마이닝하고 분석해 보세요.