양적 거래 분야에서 필수 도구 - FMZ 양적 데이터 탐구 모듈

오늘날의 치열한 경쟁 금융 시장에서, 데이터 분석 및 알고리즘 모델을 기반으로 한 거래 전략으로서 양적 거래는 투자자와 거래자 사이에서 점점 더 선호되는 선택이되고 있습니다. 양적 거래 분야에서 데이터의 가치가 점점 더 두드러지고 있습니다. 따라서 효율적이고 신뢰할 수있는 양적 데이터 탐색 도구는 성공적인 거래를 달성하는 데 필수적인 열쇠가되었습니다.

데이터 기반의 의사결정이 점점 더 중요해지고 있는 이 시대에 FMZ 퀀트 데이터 탐색 모듈이 등장했습니다. 양적 거래 분야에서 필수적인 도구 중 하나로서 일반 데이터 분석 소프트웨어뿐만 아니라 투자자들에게 독특한 데이터 분석 및 채굴 기능을 제공하는 혁명적 혁신으로 복잡하고 끊임없이 변화하는 금융 시장에서 기회를 포착하고 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

FMZ 퀀트는 전문적인 양적 거래 플랫폼으로서 수많은 양적 거래 도구가 지원됩니다. 현재 FMZ 퀀트 트레이딩 플랫폼의 데이터 탐색 모듈은 데이터 데이터 플랫폼의 서비스를 통합하여 사용자에게 다차원 데이터 분석, 시각 데이터 채굴, 거래 전략을 탐구하는 등의 측면에서 더 많은 이점을 제공합니다. FMZ 퀀트의 자체 개발 된 데이터 데이터 플랫폼은 양적 금융 데이터 플랫폼입니다. SQL 쿼리를 사용하여 방대한 양의 데이터를 분석하고 시각 인터페이스를 통해 구성하여 데이터 분석에 적합한 다양한 차트를 생성하고 팀과 공유하여 시장 트렌드를 쉽게 파악하고 투자 기회를 잡을 수 있습니다!

FMZ 양자 데이터 탐사 모듈

먼저 FMZ Quant에 대해 알아보자데이터 탐색데이터 데이터와 마찬가지로 사용되는 모듈입니다. 각 FMZ 플랫폼 사용자에게는 데이터 데이터 플랫폼에 다시 등록할 필요가 없으며 데이터 데이터 플랫폼의 모든 기능을 직접 사용할 수 있습니다.

• 1. 데이터 영역 왼쪽의 목록은 온라인에서 지원 된 데이터 콘텐츠를 보여줍니다. 현재 각 거래소 ( 플랫폼) 의 K-라인 데이터 (OHLC) 및 Tick 데이터를 지원합니다. 더 많은 유형의 데이터와 차원이 앞으로 지원 될 것입니다. 이 데이터는 실시간으로 지속적으로 업데이트되므로 시장 역동성을 항상 파악할 수 있습니다.

  예를 들어, 만약 우리가OHLC그리고 선택market->bitfinex_m1, 우리는 확장 클릭 후 이 테이블 객체에서 필드 이름을 볼 수 있습니다.

표 차트를 클릭하면 일부 데이터를 미리 볼 수 있습니다.

이 플랫폼은 또한 목록의 하단에 있는 "데이터 업로드" 버튼을 클릭하여 자신의 데이터를 업로드하는 것을 지원합니다.

CSV 파일을 장치에서 서버로 업로드합니다. 파일 크기는 10 MB를 넘지 않아야 하며 최대 10,000 줄과 128 열이 있어야 합니다.

• 2. SQL 명령어 편집 영역

여기에 특정 쿼리 명령어를 작성하는 편집 상자가 있습니다. 나중에 두 가지 흥미로운 예를 보여드리겠습니다. 먼저 다른 특징들을 이해해 보겠습니다.

여기에 두 개의 제어 버튼이 있습니다. 첫 번째 버튼은 SQL 명령어를 쉽게 포맷하는 데 사용할 수 있습니다. 두 번째 버튼은 SQL 명령어에 사용되는 변수를 삽입하는 데 사용됩니다. 예를 들어:

입력'1inch_usd'매개 변수 테스트에 들어가 오른쪽의 Execute 버튼을 클릭하면 1inch_usd 범주의 모든 데이터를 검색할 수 있습니다. 검색된 데이터는 또한 로컬로 수출 및 다운로드 할 수 있습니다:

JSON, CSV 형식을 지원합니다.

SQL 쿼리를 저장하고 싶다면 오른쪽 상단에있는 Save 버튼을 클릭하여 현재 FMZ 계정의 Data Exploration의 자원 목록에 SQL 쿼리를 기록할 수 있습니다. (자원 목록 버튼은 저장 버튼의 왼쪽에 있습니다.)

현재, 우리가 보는 인터페이스는 간단하고 기능은 간단하지만, 실제 사용에서는 이 도구의 강력한 사용을 경험할 것입니다. 다음으로, 두 가지 더 복잡한 예제를 살펴보자.

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 표 market.futures_binance_d1에서 기준을 충족하는 거래 쌍의 변동성 비율을 얻고 변동성 비율에 따라 출력 양을 정렬하고 제한하는 데 사용됩니다.

이 SQL의 설명은 아래와 같습니다.

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.

매개 변수를 입력하면 days: 10, rank: DESC, limit: 10, Execute 버튼을 클릭하여 SQL 명령어를 실행하고 결과를 쿼리합니다.

데이터 를 표 형태로 표시 하는 것 외에도 다양한 시각화 방법 으로도 표시 할 수 있다. 시각화 에 대한 관련 설정 을 설정 한 후, 데이터는 더 풍부 하고 생생 한 방식으로 표시 될 것이다.

생성된 쿼리는 또한 쉽게 공유할 수 있는 URL을 생성할 수 있으며, 또한 쿼리를 업데이트하기 위한 매개 변수를 수정할 수 있습니다.

변동성 순위

심층 재생

다음으로 우리는 시장 마이크로 시나리오를 연구하는 예를 연구 할 것입니다. 이것은 고주파 거래의 세부 사항을 연구하는 훌륭한 도구입니다.

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

위의 SQL 명령어를 사용하여 특정 종의 틱 레벨 틱 데이터를 검색합니다.

이 예의 SQL 쿼리는 매우 간단합니다. Binance 거래소에서 특정 종류 (패라미터 기호에 의해 지정된) 에 대한 Tick 데이터를 쿼리합니다.

중요한 것은 데이터를 실시간 거래 중계 형태로 보여주는 것입니다. 여러 차트와 함께 시간 순서로요.

시장에 있는 세부사항을 공부하는 것이 편리합니까?

다음은 우리의 연구를 공유하는 방법에 대해 살펴보겠습니다. 오른쪽 상단에있는 공유 아이콘을 클릭하면 됩니다.

이러한 공유 코드, 링크는 FMZ 플랫폼 커뮤니티 게시물, 기사 등에 내장할 수 있다. 웹 페이지에 내장할 수 있으며 다른 커뮤니티, 포럼 등에 재출간할 수 있다. 또한 누구에게나 직접 공유할 수 있다.

이 강력한 양적 거래 도구로 무엇을 기다리고 있습니까? 데이터를 채굴하고 분석하려고 노력하십시오.