পরিমাণগত লেনদেনের ক্ষেত্রে একটি অপরিহার্য সরঞ্জাম - এফএমজেড কোয়ান্ট ডেটা এক্সপ্লোরেশন মডিউল

আজকের তীব্র প্রতিযোগিতামূলক আর্থিক বাজারে, পরিমাণগত ট্রেডিং, ডেটা বিশ্লেষণ এবং অ্যালগরিদমিক মডেলের উপর ভিত্তি করে একটি ট্রেডিং কৌশল হিসাবে, বিনিয়োগকারী এবং ব্যবসায়ীদের জন্য ক্রমবর্ধমান পছন্দসই পছন্দ হয়ে উঠছে। পরিমাণগত ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, ডেটাগুলির মূল্য ক্রমবর্ধমান বিশিষ্ট হয়ে উঠছে। অতএব, একটি দক্ষ এবং নির্ভরযোগ্য পরিমাণগত ডেটা অন্বেষণ সরঞ্জাম সফল লেনদেন অর্জনের জন্য একটি অপরিহার্য চাবিকাঠি হয়ে উঠেছে।

এই যুগে যেখানে ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণকে ক্রমবর্ধমানভাবে মূল্য দেওয়া হয়, এফএমজেড কোয়ান্ট ডেটা এক্সপ্লোরেশন মডিউলটি আবির্ভূত হয়েছে। পরিমাণগত ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে এটি একটি অপরিহার্য সরঞ্জাম হিসাবে এটি কেবল একটি সাধারণ ডেটা বিশ্লেষণ সফ্টওয়্যার নয়, এটি একটি বিপ্লবী উদ্ভাবন যা বিনিয়োগকারীদের অনন্য ডেটা বিশ্লেষণ এবং খনির কার্যকারিতা সরবরাহ করে, তাদের জটিল এবং ক্রমাগত পরিবর্তিত আর্থিক বাজারে সুযোগগুলি দখল করতে এবং ঝুঁকি হ্রাস করতে সহায়তা করে।

এফএমজেড কোয়ান্ট, একটি পেশাদার পরিমাণগত ট্রেডিং প্ল্যাটফর্ম হিসাবে, অসংখ্য পরিমাণগত ট্রেডিং সরঞ্জাম দ্বারা সমর্থিত। বর্তমানে, এফএমজেড কোয়ান্ট ট্রেডিং প্ল্যাটফর্মের ডেটা এক্সপ্লোরেশন মডিউলটি ডেটা ডেটা প্ল্যাটফর্মের পরিষেবাগুলিকে সংহত করেছে, ব্যবহারকারীদের বহুমাত্রিক ডেটা বিশ্লেষণ, ভিজ্যুয়াল ডেটা মাইনিং, ট্রেডিং কৌশলগুলি অন্বেষণ এবং অন্যান্য দিকগুলিতে আরও বেশি সুবিধা দেয়। এফএমজেড এর স্ব-বিকাশিত ডেটা ডেটা প্ল্যাটফর্ম একটি পরিমাণগত আর্থিক ডেটা প্ল্যাটফর্ম। বিশাল পরিমাণে ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়াল ইন্টারফেসের মাধ্যমে সেগুলি কনফিগার করার জন্য এসকিউএল অনুসন্ধানগুলি ব্যবহার করে, ডেটা বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত বিভিন্ন চার্ট তৈরি করে এবং দলটির সাথে সেগুলি ভাগ করে, আমাদের সহজেই বাজার প্রবণতিগুলি উপলব্ধি করতে এবং বিনিয়োগের সুযোগগুলি দখল করতে দেয়!

এফএমজেড কোয়ান্ট ডেটা এক্সপ্লোরেশন মডিউল

প্রথমত, আসুন আমরা FMZ Quant এর সাথে পরিচিত হইতথ্য অনুসন্ধানপ্রতিটি এফএমজেড প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারকারীর জন্য, আমাদের আবার ডেটা ডেটা প্ল্যাটফর্মে নিবন্ধন করার দরকার নেই, এবং আমরা সরাসরি ডেটা ডেটা প্ল্যাটফর্মের সমস্ত বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করতে পারি।

• 1. তথ্য ক্ষেত্র বাম দিকে তালিকাটি অনলাইনে সমর্থিত ডেটা সামগ্রী দেখায়, বর্তমানে প্রতিটি এক্সচেঞ্জের (প্ল্যাটফর্ম) কে-লাইন ডেটা (ওএইচএলসি) এবং টিক ডেটা সমর্থন করে। ভবিষ্যতে আরও ডেটা ধরণের এবং মাত্রা সমর্থিত হবে। এই তথ্যগুলি রিয়েল টাইমে অবিচ্ছিন্নভাবে আপডেট করা হয়, যা আমাদের সর্বদা বাজারের গতিশীলতা বুঝতে দেয়।

  উদাহরণস্বরূপ, যদি আমরা নির্বাচনOHLCএবং তারপর নির্বাচন করুনmarket->bitfinex_m1, আমরা এই টেবিল বস্তুর ক্ষেত্রের নাম দেখতে পারেন এক্সপ্যান্ড ক্লিক করার পর.

কিছু তথ্য দেখতে টেবিল চার্টে ক্লিক করুন।

প্ল্যাটফর্মটি তালিকার নীচে আপলোড ডেটা বোতামে ক্লিক করে আপনার নিজের ডেটা আপলোড করতে সহায়তা করে।

আপনার ডিভাইস থেকে সার্ভারে CSV ফাইল আপলোড করা হচ্ছে। ফাইলের আকার 10 এমবি অতিক্রম করা উচিত নয়, সর্বোচ্চ 10,000 সারি এবং 128 কলাম।

• 2. SQL বিবৃতি সম্পাদনা এলাকা

এখানে একটি নির্দিষ্ট ক্যোয়ারী স্ট্র্যাটেজ লেখার জন্য সম্পাদনা বক্স আছে, আমরা পরে দুটি আকর্ষণীয় উদাহরণ দেখাবো, আসুন প্রথমে অন্যান্য বৈশিষ্ট্যগুলি বুঝতে পারি।

এখানে দুটি কন্ট্রোল বোতাম রয়েছে, প্রথমটি সহজেই এসকিউএল বিবৃতি ফর্ম্যাট করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। দ্বিতীয় বোতামটি এসকিউএল বিবৃতিতে ব্যবহৃত ভেরিয়েবলগুলি সন্নিবেশ করতে ব্যবহৃত হয়, এসকিউএল ক্যোয়ারিতে একটি প্যারামিটার যুক্ত করার মতো যা রিয়েল টাইমে সংশোধন করা যেতে পারে (এসকিউএল বিবৃতিতে কিছু ক্যোয়ারী শর্ত হার্ড-কোড না করে) । উদাহরণস্বরূপঃ

ইনপুট'1inch_usd'প্যারামিটার টেস্টে প্রবেশ করুন এবং ডানদিকে Execute বোতামটি ক্লিক করুন, তারপরে আপনি 1inch_usd পরিসরের সমস্ত ডেটা অনুসন্ধান করতে পারেন। অনুসন্ধান করা ডেটা স্থানীয়ভাবে রপ্তানি এবং ডাউনলোডও করা যেতে পারেঃ

এটি JSON, CSV ফরম্যাট সমর্থন করে।

আমরা যদি এসকিউএল ক্যোয়ারী সংরক্ষণ করতে চাই, তাহলে আমরা Save বোতামটি ক্লিক করতে পারি Save উপরের ডানদিকে কোণে বর্তমান এফএমজেড অ্যাকাউন্টের Data Exploration এর রিসোর্স লিস্টে এসকিউএল ক্যোয়ারীটি রেকর্ড করতে (রিসোর্স লিস্ট বোতামটি সংরক্ষণ বোতামের বাম দিকে রয়েছে) ভবিষ্যতে ব্যবহারের জন্য।

বর্তমানে, আমরা যে ইন্টারফেসটি দেখি তা সহজ এবং ফাংশনগুলি সহজ, তবে ব্যবহারিক ব্যবহারে, আমরা এই সরঞ্জামটির শক্তিশালী ব্যবহারের অভিজ্ঞতা অর্জন করব। এরপরে, আসুন আরও দুটি জটিল উদাহরণ দেখুন।

অস্থিরতার র্যাঙ্কিং

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 এসকিউএল কোডটি market.futures_binance_d1 টেবিল থেকে ট্রেডিং জোড়ার অস্থিরতা শতাংশ পেতে ব্যবহৃত হয় যা মানদণ্ড পূরণ করে এবং অস্থিরতা শতাংশ দ্বারা পরিমাণ আউটপুট বাছাই এবং সীমাবদ্ধ করে।

এই এসকিউএল এর ব্যাখ্যা নিচে দেওয়া হল:

1. Two expressions were used for calculation, one was to replace the '_usdt.swap' in the 'symbol' column with an empty string and convert the result to uppercase, and the other was to calculate (MAX(high) - MIN(low)) / AVG((high+low) / 2).
The first expression uses the REPLACE function to replace strings that meet the criteria, and then uses the UPPER function to convert the result to uppercase.
The second expression calculates the difference between the highest and lowest prices divided by the average of the highest and lowest prices to calculate the percentage of volatility.

2. FROM clause:
The specified data table to be queried is "market.futures.binance_d1".

3. WHERE clause:
Two filter conditions are used: timestamp >= CURRENT_DATE - INTERVAL '{{days}} day' and symbol like '%.swap'.
The first condition filters out data within the last {{days}} days.
The second condition filters out trading pairs where the "symbol" column ends in '.swap'.

4. GROUP BY clause:
Group by the "symbol" column.

5. ORDER BY clause:
Sort by volatility percentage, either ascending (ASC) or descending (DESC), depending on the {{rank}} parameter.

6. LIMIT clause:
Limit the number of output results, which can be set according to the {{limit}} parameter.

যখন আমরা প্যারামিটারগুলি প্রবেশ করিঃ days: 10, rank: DESC, limit: 10, Execute বোতামটি ক্লিক করে SQL স্ট্রাক্টটি এক্সিকিউট করুন এবং ফলাফলটি ক্যোয়ারী করুন।

টেবিলের আকারে ডেটা প্রদর্শনের পাশাপাশি, এটি বিভিন্ন ভিজ্যুয়ালাইজেশন উপায়ে প্রদর্শিত হতে পারে। ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য কিছু প্রাসঙ্গিক সেটিংস সেট করার পরে, ডেটা আরও সমৃদ্ধ এবং আরও প্রাণবন্ত উপায়ে প্রদর্শিত হবে।

তৈরি করা ক্যোয়ারী সহজ ভাগ করার জন্য URL গুলিও তৈরি করতে পারে, এবং আমরা ক্যোয়ারী আপডেট করার জন্য পরামিতিগুলিও সংশোধন করতে পারি (নিবন্ধে এখানে ক্যোয়ারী আপডেট করার জন্য পরামিতিগুলি সংশোধন করার চেষ্টা করুন) । নিম্নলিখিত রিয়েল-টাইম ডেটা উত্পন্ন একটি চার্টঃ

অস্থিরতা র্যাঙ্কিং

গভীর পুনরায় খেলা

পরবর্তী আমরা একটি বাজারের মাইক্রো-সিনারিও অধ্যয়ন একটি উদাহরণ অধ্যয়ন করতে যাচ্ছি, যা উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংয়ের বিবরণ অধ্যয়ন করার জন্য একটি চমৎকার হাতিয়ার।

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

একটি নির্দিষ্ট প্রজাতির জন্য টিক স্তরের টিক ডেটা অনুসন্ধান করতে উপরের এসকিউএল বিবৃতিটি ব্যবহার করুন।

এই উদাহরণের জন্য এসকিউএল ক্যোয়ারী খুবই সহজ, শুধু বাইনারেন্স এক্সচেঞ্জে একটি নির্দিষ্ট বৈচিত্র্যের (প্যারামিটার প্রতীক দ্বারা নির্দিষ্ট) জন্য টিক ডেটা অনুসন্ধান করা।

এখানে মূল কথা হচ্ছে, একাধিক চার্ট সহ একটি টাইম সিরিজে লাইভ ট্রেডিং রিপ্লে আকারে ডেটা দেখানোঃ

বাজারের বিবরণ অধ্যয়ন করা কি সুবিধাজনক?

এরপরে, আসুন আমাদের গবেষণা কিভাবে শেয়ার করা যায় তা দেখে নিই। আমরা উপরের ডান কোণে শেয়ার আইকনে ক্লিক করতে পারি।

এই ভাগ করা কোড, লিঙ্কগুলি এফএমজেড প্ল্যাটফর্ম সম্প্রদায়ের পোস্ট, নিবন্ধগুলিতে এম্বেড করা যেতে পারে। এগুলি ওয়েব পৃষ্ঠাগুলিতে এম্বেড করা যেতে পারে এবং অন্যান্য সম্প্রদায়, ফোরাম ইত্যাদিতে পুনরায় প্রকাশ করা যেতে পারে। এটি সরাসরি যে কারও সাথে ভাগ করা যেতে পারে।

আপনি এই শক্তিশালী পরিমাণগত ট্রেডিং টুল দিয়ে কিসের জন্য অপেক্ষা করছেন?