量化取引の必須ツール - 発明者による量化データ探索モジュール

今日の金融市場の激烈な競争の中で,量化取引は,データ分析とアルゴリズムモデルに基づく取引戦略として,投資家やトレーダーにとってますます好ましい選択肢となっている.量化取引の分野では,データの価値がますます顕著になり,したがって,効率的で信頼性の高い量化データ探索ツールは,成功した取引を実現するための不可欠な鍵の1つとなっている.

データ主導の意思決定がますます重視されるこの時代に,発明家にとって定量化データ探索モジュールは不可欠なツールの一つである.定量化取引分野において,一般的なデータ分析ソフトウェアではなく,投資家にとってユニークなデータ分析と掘削機能を提供し,複雑な変動的な金融市場で機会を把握し,リスクを軽減するのを助ける革命的な革新である.

FMZは,プロの量化取引プラットフォームとして,多数の量化取引ツールがサポートされています. 現在,FMZの量化プラットフォーム"データ探索"モジュールは,datadataプラットフォームのサービスを統合しており,ユーザーが多次元データ分析,挖掘,データビジュアライゼーション,取引戦略などの面でより優れている.FMZの量化自習 Datadataプラットフォームは,量化金融データプラットフォームです.SQLのクエリを使用して,大量のデータを分析し,視覚化インターフェースで配置し,データ分析に適した複数のチャートを生成し,チームと共有し,市場ダイナミクスを簡単に把握し,投資機会を把握することができます!

FMZ量化データ探索モジュール

FMZの定量化についてデータ探索マジュールは,datadataと同じ方法で使用できます. FMZプラットフォームのユーザーごとに,datadataプラットフォームに再登録する必要なく,datadataプラットフォームの機能を直接利用できます.

• 1 データの領域 左側のリストは,現在サポートされているデータコンテンツを示しており,各取引所 (プラットフォーム) が現在サポートしているK線データ (OHLC),Tickデータ (Tick Data) を示しています. 市場動向を常に把握できるように,リアルタイムで更新されるデータです.

  "OHLC"をクリックすると,market->bitfinex_m1この表のオブジェクトの各項目の"フィールド名"をクリックすると,開きます.

  

  グラフをクリックすると,部分的なデータを見ることができます.

  プラットフォームは,自分のデータをアップロードすることもサポートしています. リストの最下にある"アップロードデータ"ボタンをクリックしてデータをアップロードできます.

  サーバーに CSV ファイルをアップロードします ファイルサイズは10 MBを超えないで,1万行と128行まであります.

• 2 SQL文言編集区

  

  特定のクエリ文を書くための編集ボックスはこちらです. 後に2つの興味深い例を紹介します.

  

  ここでは2つのコントロールボタンがあります.最初のボタンではSQL文を簡単にフォーマットできます.第2のボタンではSQL文に変数を挿入します.これは,SQLクエリにリアルタイムで変更できる参数を加えるようなものです.例えば:

  

  パラメータ test で入力'1inch_usd'右の"実行"ボタンをクリックすると,すべての1inch_usdのデータを検索できます. 検索したデータを輸出してローカルにダウンロードすることもできます:

  

  JSON,CSVのフォーマットをサポートします.

  このSQLリクエストを保存したい場合は,右上の"保存"ボタンをクリックして,このSQLリクエストを現在のFMZアカウントの"データ検索"のリソースリストに保存します. (リソースリストボタンは保存ボタンの左側にあります).

  簡単なインターフェースや機能が,実際に使えば,このツールの強力な使い方を体験できます. 次に,少し複雑な2つの例を見てみましょう.

波動排列

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}};

このSQLコードは,表market.futures_binance_d1から取引に適した波動率の百分比を取得し,波動率の百分比で順序付けし,制限量の出力をします.

このSQLの説明は以下の通りです.

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。

参数を入力すると, days: 10, rank: DESC, limit: 10 "実行"ボタンをクリックすると,SQL文を実行して結果を求めることができます.

データが表形式だけでなく,様々な視覚化方法でも表示され,いくつかの関連設定を設定すると,より鮮明な方法で表示されます.

作成したクエリは,接続を生成し,共有し,パラメータを変更し,クエリを更新することもできます.

深い再生

次に,高周波取引の詳細を研究するための優れたツールである市場微小シナリオの研究の例を紹介します.

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

このSQL文を使って,ある品種のTickレベルの市場データをクエリします.

この例のSQLクエリは非常にシンプルで,バナンス取引所である種の (参数シンボルによって指定される) Tickデータだけをクエリするだけです.

基本的には,データをリアルディスクで再生し,時間軸で複数のグラフで表示します.

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この強力な定量化取引ツール,何を待っているのか? データを掘り下げ,分析してみてください.