क्वांटिफाइड ट्रेडिंग के लिए आवश्यक उपकरण - आविष्कारक क्वांटिफाइड डेटा एक्सप्लोरर मॉड्यूल

आज के प्रतिस्पर्धी वित्तीय बाजारों में, डेटा विश्लेषण और एल्गोरिथम मॉडल पर आधारित एक ट्रेडिंग रणनीति के रूप में क्वांटिफाइड ट्रेडिंग निवेशकों और व्यापारियों के लिए तेजी से पसंदीदा विकल्प बन रही है। और क्वांटिफाइड ट्रेडिंग के क्षेत्र में, डेटा का मूल्य तेजी से बढ़ रहा है, इसलिए एक कुशल, विश्वसनीय क्वांटिफाइड डेटा खोज उपकरण सफल ट्रेडिंग के लिए एक अनिवार्य कुंजी बन गया है।

डेटा-संचालित निर्णय लेने के इस युग में, आविष्कारकों के लिए क्वांटिफाइड डेटा एक्सप्लोरेशन मॉड्यूल का जन्म हुआ है। क्वांटिफाइड ट्रेडिंग के क्षेत्र में एक आवश्यक उपकरण के रूप में, यह एक सामान्य डेटा विश्लेषण सॉफ्टवेयर से अधिक है, यह एक क्रांतिकारी नवाचार है जो निवेशकों को अद्वितीय डेटा विश्लेषण और खनन सुविधाएं प्रदान करता है, जो उन्हें जटिल और बदलते वित्तीय बाजारों में अवसरों को पकड़ने और जोखिम को कम करने में मदद करता है।

एफएमजेड क्वांटिफाइड एक पेशेवर क्वांटिफाइड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के रूप में, कई क्वांटिफाइड ट्रेडिंग टूल का समर्थन करता है। वर्तमान में, एफएमजेड क्वांटिफाइड प्लेटफॉर्म "डेटा एक्सप्लोरेशन" मॉड्यूल ने डेटा डेटा प्लेटफॉर्म की सेवाओं को एकीकृत किया है, जो उपयोगकर्ताओं को बहुआयामी डेटा विश्लेषण, खनन, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, एक्सप्लोरेशन ट्रेडिंग रणनीतियों आदि में अधिक लाभान्वित करता है। एफएमजेड क्वांटिफाइड स्व-अनुसंधान डेटा डेटा प्लेटफॉर्म एक क्वांटिफाइड वित्तीय डेटा प्लेटफॉर्म है। एसक्यूएल क्वेरी का उपयोग करके विशाल डेटा का विश्लेषण करें, और इसे विज़ुअलाइज़ेशन इंटरफ़ेस के माध्यम से कॉन्फ़िगर करें, विभिन्न प्रकार के चार्ट उत्पन्न करें जो डेटा विश्लेषण के लिए उपयुक्त हैं और टीम में साझा करें, जिससे आप आसानी से बाजार की गतिशीलता को समझ सकें और निवेश के अवसरों को पकड़ सकें!

एफएमजेड क्वांटिफाइड डेटा एक्सप्लोरर मॉड्यूल

सबसे पहले, एफएमजेड के बारे में जानिए।डेटा खोजमॉड्यूल का उपयोग डेटा डेटा के समान ही किया जाता है. प्रत्येक FMZ प्लेटफॉर्म उपयोगकर्ता के लिए, हमें डेटा डेटा प्लेटफॉर्म के लिए फिर से पंजीकरण करने की आवश्यकता नहीं है और डेटा डेटा प्लेटफॉर्म की सुविधाओं का सीधे उपयोग कर सकते हैं.

• डेटा क्षेत्र 1 बाईं ओर की सूची उन डेटा सामग्री को दर्शाती है जो वर्तमान में ऑनलाइन हैं, वर्तमान में विभिन्न एक्सचेंजों (प्लेटफॉर्म) के लिए ओएचएलसी (OHLC) और टिक (Tick) डेटा का समर्थन करते हैं। यह डेटा आपको बाजार की गतिशीलता के बारे में जानने के लिए वास्तविक समय में अपडेट किया जाता है।

  उदाहरण के लिए, हम "OHLC" चुनते हैं और फिर चुनते हैंmarket->bitfinex_m1इस तालिका के सभी "फील्ड नाम" दिखाई देंगे।

  

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

  मंच अपने स्वयं के डेटा को अपलोड करने का भी समर्थन करता है, जिसे सूची के सबसे नीचे "अपलोड डेटा" बटन पर क्लिक करके अपलोड किया जा सकता है।

  अपने डिवाइस से सर्वर पर CSV फ़ाइल अपलोड करें फ़ाइल का आकार 10 एमबी से अधिक नहीं होना चाहिए और अधिकतम 10000 पंक्तियाँ और 128 पंक्तियाँ होनी चाहिए।

• 2। SQL कथन संपादक क्षेत्र

  

  यहाँ एक संपादकीय बॉक्स है जहाँ आप एक विशिष्ट क्वेरी कथन लिख सकते हैं, और हम बाद में दो दिलचस्प उदाहरण दिखाएंगे, लेकिन पहले हम अन्य कार्यों को समझते हैं।

  

  इसमें दो नियंत्रण बटन हैं, जिनमें से पहला एक आसान SQL कथन स्वरूपण के लिए है। दूसरा बटन SQL कथन में उपयोग किए जाने वाले चर को सम्मिलित करने के लिए है, जैसे कि SQL क्वेरी में एक वास्तविक समय में संशोधित करने योग्य पैरामीटर जोड़ना (कुछ क्वेरी शर्तों को SQL कथन में हार्डकोड करने की आवश्यकता नहीं है) । उदाहरण के लिएः

  

  पैरामीटर परीक्षण में दर्ज करें'1inch_usd'इसके बाद दाईं ओर "Execute" बटन पर क्लिक करें और 1inch_usd की सभी किस्मों के डेटा का पता लगाएं।

  

  JSON, CSV प्रारूपों का समर्थन करता है।

  यदि आप इस SQL क्वेरी के रिकॉर्ड को सहेजना चाहते हैं, तो आप शीर्ष दाएं कोने पर "सेव" बटन पर क्लिक कर सकते हैं और इस SQL क्वेरी को वर्तमान FMZ खाते के "डेटा खोज" संसाधन सूची में सहेज सकते हैं (स्रोत सूची बटन सहेजें बटन के बाईं ओर है) ताकि बाद में उपयोग किया जा सके।

  अब तक हमने जो इंटरफ़ेस देखा है वह संक्षिप्त है, कार्यक्षमता सरल है, लेकिन वास्तविक उपयोग में इस उपकरण के शक्तिशाली उपयोग का अनुभव किया जाएगा। अब हम दो जटिल उदाहरणों को देखते हैं।

उतार-चढ़ाव

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}};

यह एसक्यूएल कोड तालिका में से योग्य ट्रेडों के लिए उतार-चढ़ाव प्रतिशत प्राप्त करने के लिए उपयोग किया जाता है, और उतार-चढ़ाव प्रतिशत के अनुसार क्रमबद्ध और सीमित मात्रा में आउटपुट करता है।

इस SQL के लिए व्याख्या इस प्रकार हैः

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: days: 10, rank: DESC, limit: 10 "execut" बटन पर क्लिक करें और SQL कथन को निष्पादित करें और परिणाम की जांच करें।

डेटा को तालिकाओं के अलावा विभिन्न प्रकार के विज़ुअलाइज़ेशन में भी दिखाया जा सकता है, और कुछ संबंधित सेटिंग्स को सेट करने के बाद डेटा को अधिक जीवंत तरीके से दिखाया जा सकता है।

आपके द्वारा बनाई गई क्वेरी से कनेक्शन उत्पन्न हो सकते हैं, इसे आसानी से साझा किया जा सकता है, पैरामीटर बदल सकते हैं और क्वेरी को अपडेट कर सकते हैं।

गहराई से पुनः प्राप्त करना

अब हम एक बाजार सूक्ष्म परिदृश्य का अध्ययन करने के उदाहरण का अध्ययन करेंगे, जो उच्च आवृत्ति लेनदेन 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

ऊपर दिए गए SQL कथन का उपयोग करके किसी भी प्रकार के टिक-स्तरीय बाजार डेटा को क्वेरी करने के लिए करें।

इस उदाहरण के लिए SQL क्वेरी बहुत सरल है, बस Binance एक्सचेंज में एक किस्म के Tick डेटा को क्वेरी करना (पैरामीटर प्रतीक द्वारा निर्दिष्ट) ।

मुख्य बात यह है कि डेटा को वास्तविक डिस्क के रूप में प्रदर्शित किया जाता है, समय के साथ कई चार्टों में दिखाया जाता हैः

क्या डिश में मौजूद विवरणों का अध्ययन करना आसान है?

अब हम देखेंगे कि हम अपने शोध को कैसे साझा कर सकते हैं, ऊपर दाईं ओर साझा करने के आइकन पर क्लिक करके।

इन साझा किए गए कोड, लिंक, को FMZ प्लेटफॉर्म पर सामुदायिक पोस्ट, लेखों में एम्बेड किया जा सकता है। इन्हें वेब पेज में एम्बेड किया जा सकता है, उन्हें अन्य समुदायों, मंचों आदि में स्थानांतरित किया जा सकता है। इन्हें सीधे किसी के साथ भी साझा किया जा सकता है।

इस शक्तिशाली मात्रात्मक लेनदेन उपकरण के लिए, आप क्या इंतजार कर रहे हैं? जल्दी से डेटा खनन, डेटा विश्लेषण का प्रयास करें।