Sebuah alat penting dalam bidang perdagangan kuantitatif - FMZ Quant Data Exploration Module

Dalam pasar keuangan yang sangat kompetitif saat ini, perdagangan kuantitatif, sebagai strategi perdagangan berdasarkan analisis data dan model algoritmik, menjadi pilihan yang semakin disukai bagi investor dan pedagang. Dalam bidang perdagangan kuantitatif, nilai data menjadi semakin menonjol. Oleh karena itu, alat eksplorasi data kuantitatif yang efisien dan dapat diandalkan telah menjadi kunci yang sangat diperlukan untuk mencapai transaksi yang sukses.

Dalam era dimana pengambilan keputusan berbasis data semakin dihargai, modul eksplorasi data FMZ Quant telah muncul. Sebagai salah satu alat penting dalam bidang perdagangan kuantitatif, ini bukan hanya perangkat lunak analisis data biasa, tetapi juga inovasi revolusioner yang menyediakan investor dengan analisis data dan fungsi penambangan yang unik, membantu mereka merebut peluang dan mengurangi risiko di pasar keuangan yang kompleks dan terus berubah.

FMZ Quant, sebagai platform perdagangan kuantitatif profesional, didukung oleh berbagai alat perdagangan kuantitatif. Saat ini, modul Data Exploration dari FMZ Quant Trading Platform telah mengintegrasikan layanan platform data data, memberikan pengguna lebih banyak keuntungan dalam analisis data multidimensi, penambangan data visual, mengeksplorasi strategi perdagangan, dan aspek lainnya. Platform data data FMZ yang dikembangkan sendiri adalah platform data keuangan kuantitatif. Menggunakan kueri SQL untuk menganalisis sejumlah besar data dan mengkonfigurasi mereka melalui antarmuka visual, menghasilkan berbagai grafik yang cocok untuk analisis data dan membagikannya dengan tim, memungkinkan kami dengan mudah memahami tren pasar dan memanfaatkan peluang investasi!

Modul Eksplorasi Data Kuantum FMZ

Pertama-tama, mari kita membiasakan diri dengan FMZ QuantEksplorasi DataUntuk setiap pengguna platform FMZ, kami tidak perlu mendaftar untuk platform data lagi, dan kami dapat menggunakan semua fitur platform data secara langsung.

• 1. Daerah data Daftar di sisi kiri menunjukkan konten data yang telah didukung on-line, saat ini mendukung data K-line (OHLC) dan data Tick dari setiap bursa (platform). Data ini diperbarui secara terus menerus dalam waktu nyata, memungkinkan kita untuk selalu memahami dinamika pasar.

  Misalnya, jika kita memilihOHLCdan kemudian pilihmarket->bitfinex_m1, kita dapat melihat nama bidang dalam objek tabel ini setelah mengklik Expand.

Klik pada grafik tabel untuk melihat pratinjau beberapa data.

Platform ini juga mendukung mengunggah data Anda sendiri dengan mengklik tombol Upload Data di bagian bawah daftar.

Mengunggah file CSV dari perangkat Anda ke server. Ukuran file tidak boleh melebihi 10 MB, dengan maksimal 10.000 baris dan 128 kolom.

• 2. Area pengeditan pernyataan SQL

Berikut adalah kotak edit untuk menulis pernyataan query tertentu, kita akan menunjukkan dua contoh menarik nanti, mari kita mengerti fitur lainnya terlebih dahulu.

Ada dua tombol kontrol di sini, yang pertama dapat digunakan untuk memformat pernyataan SQL dengan mudah. tombol kedua digunakan untuk memasukkan variabel yang digunakan dalam pernyataan SQL, mirip dengan menambahkan parameter ke query SQL yang dapat dimodifikasi secara real time (tanpa harus hard-code beberapa kondisi query ke dalam pernyataan SQL).

Input'1inch_usd'masuk ke tes parameter dan klik tombol Execute di sisi kanan, maka Anda dapat menanyakan semua data dari berbagai 1inch_usd. Data yang ditanyakan juga dapat diekspor dan diunduh secara lokal:

Ini mendukung JSON, format CSV.

Jika kita ingin menyimpan query SQL, kita dapat mengklik tombol Save di sudut kanan atas untuk merekam query SQL dalam daftar sumber daya akun FMZ saat ini Data Exploration (tombol daftar sumber daya berada di sisi kiri tombol save) untuk penggunaan di masa depan.

Saat ini, antarmuka yang kita lihat sederhana dan fungsinya sederhana, tetapi dalam penggunaan praktis, kita akan mengalami penggunaan alat ini yang kuat.

Peringkat Volatilitas

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}};

Kode SQL ini digunakan untuk mendapatkan persentase volatilitas dari pasangan perdagangan yang memenuhi kriteria dari tabel market.futures_binance_d1 dan mengurutkan dan membatasi output kuantitas berdasarkan persentase volatilitas.

Penjelasan SQL ini diberikan di bawah ini:

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.

Ketika kita memasukkan parameter: hari: 10, peringkat: DESC, batas: 10, klik tombol Execute untuk menjalankan pernyataan SQL dan kueri hasilnya.

Selain menampilkan data dalam bentuk tabel, ia juga dapat ditampilkan dalam berbagai cara visualisasi. Setelah mengatur beberapa pengaturan yang relevan untuk visualisasi, data akan ditampilkan dengan cara yang lebih kaya dan lebih jelas.

Pertanyaan yang dibuat juga dapat menghasilkan URL untuk berbagi yang mudah, dan kita juga dapat memodifikasi parameter untuk memperbarui kueri (coba modifikasi parameter untuk memperbarui kueri di sini dalam artikel). Berikut adalah grafik data real-time yang dihasilkan:

peringkat volatilitas

Replay mendalam

Selanjutnya kita akan mempelajari contoh dari studi pasar skenario mikro, yang merupakan alat yang luar biasa untuk mempelajari rincian perdagangan frekuensi tinggi.

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

Gunakan pernyataan SQL di atas untuk menanyakan data tick level tick untuk spesies tertentu.

Kueri SQL untuk contoh ini sangat sederhana, hanya menanyakan data Tick untuk varietas tertentu (dispecifikasi oleh simbol parameter) di bursa Binance.

Intinya adalah untuk menunjukkan data dalam bentuk live trading replay, pada seri waktu, dengan beberapa grafik:

Apakah nyaman untuk mempelajari detail di pasar?

Selanjutnya, mari kita lihat bagaimana berbagi penelitian kita. Kita dapat mengklik ikon berbagi di sudut kanan atas.

Kode-kode yang dibagikan ini, link, dapat disematkan dalam posting komunitas platform FMZ, artikel. Mereka dapat disematkan di halaman web dan dapat dipublikasikan kembali di komunitas lain, forum, dll.

Apa yang kau tunggu dengan alat perdagangan kuantitatif yang kuat ini?