Uma ferramenta essencial no domínio da negociação quantitativa - FMZ Quant Data Exploration Module

No mercado financeiro de hoje, altamente competitivo, a negociação quantitativa, como uma estratégia de negociação baseada em análise de dados e modelos algorítmicos, está se tornando uma escolha cada vez mais favorável para investidores e comerciantes.

Nesta era em que a tomada de decisões baseada em dados é cada vez mais valorizada, surgiu o módulo de exploração de dados FMZ Quant. Como uma das ferramentas essenciais no campo da negociação quantitativa, não é apenas um software de análise de dados comum, mas também uma inovação revolucionária que fornece aos investidores funções únicas de análise de dados e mineração, ajudando-os a aproveitar oportunidades e reduzir riscos em mercados financeiros complexos e em constante mudança.

FMZ Quant, como uma plataforma de negociação quantitativa profissional, é suportada por inúmeras ferramentas de negociação quantitativa. Atualmente, o módulo Data Exploration da FMZ Quant Trading Platform integrou os serviços da plataforma de dados, dando aos usuários mais vantagens na análise de dados multidimensionais, mineração de dados visuais, exploração de estratégias de negociação e outros aspectos. A plataforma de dados de dados auto-desenvolvida da FMZ é uma plataforma de dados financeiros quantitativos. Usando consultas SQL para analisar grandes quantidades de dados e configurá-los através de interfaces visuais, gerando vários gráficos adequados para análise de dados e compartilhá-los com a equipe, permitindo-nos facilmente entender as tendências do mercado e aproveitar oportunidades de investimento!

FMZ Quant Data Exploration Module (Módulo de exploração de dados quânticos FMZ)

Primeiro, vamos familiarizar-nos com o FMZ QuantExploração de dadosPara cada utilizador da plataforma FMZ, não é necessário registar-se novamente na plataforma de dados e podemos utilizar directamente todas as funcionalidades da plataforma de dados.

• 1. Áreas de dados A lista do lado esquerdo mostra o conteúdo de dados que foi suportado on-line, atualmente suportando dados de linha K (OHLC) e dados Tick de cada exchange (plataforma). Estes dados são actualizados continuamente em tempo real, permitindo-nos sempre apreender a dinâmica do mercado.

  Por exemplo, se selecionarmosOHLCe depois selecionemarket->bitfinex_m1, podemos ver os nomes dos campos neste objeto de tabela depois de clicar em Expandir.

Clique no gráfico da tabela para ver alguns dos dados.

A plataforma também suporta o upload de seus próprios dados clicando no botão Upload Data na parte inferior da lista.

Carregando ficheiros CSV do seu dispositivo para o servidor. O tamanho do ficheiro não deve exceder 10 MB, com um máximo de 10 000 linhas e 128 colunas.

• 2. Área de edição da instrução SQL

Aqui está a caixa de edição para escrever uma instrução de consulta específica, mostraremos dois exemplos interessantes mais tarde, vamos entender as outras características primeiro.

Há dois botões de controle aqui, o primeiro pode ser usado para formatar a instrução SQL facilmente. O segundo botão é usado para inserir variáveis usadas na instrução SQL, semelhante à adição de um parâmetro para a consulta SQL que pode ser modificado em tempo real (sem ter que codificar algumas das condições da consulta na instrução SQL). Por exemplo:

Input'1inch_usd'para o teste de parâmetros e clique no botão Execute no lado direito, então você pode consultar todos os dados da variedade 1inch_usd. Os dados consultados também podem ser exportados e baixados localmente:

Suporta formato JSON, CSV.

Se quisermos salvar a consulta SQL, podemos clicar no botão Save no canto superior direito para registrar a consulta SQL na lista de recursos da conta atual FMZ s Data Exploration (o botão de lista de recursos está no lado esquerdo do botão de salvar) para uso futuro.

Atualmente, a interface que vemos é simples e as funções são simples, mas no uso prático, vamos experimentar o uso poderoso desta ferramenta.

Classificação da volatilidade

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}};

Este código SQL é utilizado para obter a percentagem de volatilidade do par de negociação que cumpre os critérios da tabela market.futures_binance_d1 e ordenar e limitar a quantidade de saída por percentagem de volatilidade.

A explicação deste SQL é dada abaixo:

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.

Quando introduzimos os parâmetros: dias: 10, rank: DESC, limite: 10, clique no botão Execute para executar a instrução SQL e consultar o resultado.

Além de exibir dados na forma de tabelas, ele também pode ser exibido em uma variedade de maneiras de visualização.

A consulta criada também pode gerar URLs para fácil compartilhamento, e também podemos modificar os parâmetros para atualizar a consulta (tente modificar os parâmetros para atualizar a consulta aqui no artigo).

classificação de volatilidade

Repetição em profundidade

Em seguida, vamos estudar um exemplo de estudar um micro-cenário de mercado, que é uma ferramenta maravilhosa para estudar os detalhes da negociação de alta frequência.

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

Use a instrução SQL acima para consultar os dados de tick de nível de tick para uma espécie específica.

A consulta SQL para este exemplo é muito simples, basta consultar os dados do Tick para uma certa variedade (especificada pelo símbolo do parâmetro) na exchange Binance.

O ponto é mostrar os dados sob a forma de uma repetição de negociação ao vivo, em uma série temporal, com vários gráficos:

É conveniente estudar os detalhes no mercado?

Em seguida, vamos ver como partilhar as nossas pesquisas.

Esses códigos compartilhados, links, podem ser incorporados em postagens da comunidade da plataforma FMZ, artigos. Eles podem ser incorporados em páginas da web e podem ser republicados em outras comunidades, fóruns, etc. Também pode ser compartilhado diretamente com qualquer pessoa.

O que estás à espera com esta poderosa ferramenta de negociação quantitativa?