Важный инструмент в области количественной торговли - модуль изучения квантовых данных FMZ

На сегодняшнем сильно конкурентном финансовом рынке количественная торговля, как стратегия торговли, основанная на анализе данных и алгоритмических моделях, становится все более предпочтительным выбором для инвесторов и трейдеров.

В эпоху, когда все большее внимание уделяется принятию решений на основе данных, появился модуль изучения данных FMZ Quant. Как один из важнейших инструментов в области количественной торговли, это не только обычное программное обеспечение для анализа данных, но и революционное нововведение, которое предоставляет инвесторам уникальные функции анализа данных и майнинга, помогая им воспользоваться возможностями и снизить риски на сложных и постоянно меняющихся финансовых рынках.

FMZ Quant, как профессиональная платформа количественной торговли, поддерживается многочисленными инструментами количественной торговли. В настоящее время модуль Data Exploration платформы FMZ Quant Trading Platform интегрировал услуги платформы данных, предоставляя пользователям больше преимуществ в многомерном анализе данных, добыче визуальных данных, изучении торговых стратегий и других аспектах. Самостоятельно разработанная платформа данных FMZ является платформой количественных финансовых данных. Используя запросы SQL для анализа огромных объемов данных и настройки их через визуальные интерфейсы, генерируя различные диаграммы, подходящие для анализа данных, и обмениваясь ими с командой, что позволяет нам легко понять рыночные тенденции и использовать инвестиционные возможности!

Модуль изучения квантовых данных FMZ

Прежде всего, давайте познакомимся с FMZ QuantИсследование данныхДля каждого пользователя платформы FMZ нам не нужно регистрироваться на платформе данных снова, и мы можем использовать все функции платформы данных напрямую.

• 1. Области данных Список слева показывает содержание данных, которые были поддержаны онлайн, в настоящее время поддерживая K-линейные данные (OHLC) и данные Tick каждой биржи (платформы). Эти данные постоянно обновляются в режиме реального времени, что позволяет нам всегда понимать динамику рынка.

  Например, если мы выберемOHLCи затем выберитеmarket->bitfinex_m1, мы можем увидеть названия полей в этом объекте таблицы после нажатия "Расширить".

Нажмите на таблицу, чтобы просмотреть некоторые данные.

Платформа также поддерживает загрузку ваших собственных данных, нажав кнопку Загрузить данные в нижней части списка.

Загрузка CSV файлов с вашего устройства на сервер. Размер файла не должен превышать 10 МБ, но не может превышать 10 000 строк и 128 столбцов.

• 2. Область редактирования SQL заявления

Вот поле редактирования для написания конкретного запроса, мы покажем два интересных примера позже, давайте сначала поймем другие функции.

Здесь есть две кнопки управления, первая может быть использована для простого форматирования SQL-указания. Вторая кнопка используется для вставки переменных, используемых в SQL-указании, подобно добавлению параметра к запросу SQL, который может быть изменен в режиме реального времени (без необходимости жесткого кодирования некоторых условий запроса в SQL-указании). Например:

Ввод'1inch_usd'в тест параметров и нажмите кнопку Execute с правой стороны, затем вы можете запросить все данные диапазона 1inch_usd. Запрошенные данные также можно экспортировать и загружать локально:

Он поддерживает формат JSON, CSV.

Если мы хотим сохранить запрос SQL, мы можем нажать кнопку Сохранить в правом верхнем углу, чтобы записать запрос SQL в списке ресурсов текущей учетной записи FMZ s Data Exploration (кнопка списка ресурсов находится слева от кнопки сохранения) для будущего использования.

В настоящее время интерфейс, который мы видим, прост, и функции просты, но в практическом использовании мы испытаем мощное использование этого инструмента.

Рейтинг волатильности

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}};

Этот код SQL используется для получения процента волатильности торговой пары, которая отвечает критериям из таблицы market.futures_binance_d1 и сортировки и ограничения объема выпуска по проценту волатильности.

Объяснение этого SQL приведено ниже:

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.

Когда мы вводим параметры: дни: 10, ранг: DESC, лимит: 10, нажмите кнопку Execute для выполнения SQL-указания и запроса результата.

В дополнение к отображению данных в виде таблиц, он также может отображаться различными способами визуализации. После настройки некоторых соответствующих настроек для визуализации, данные будут отображаться более богатым и более ярким образом.

Созданный запрос также может генерировать URL-адреса для легкого обмена, и мы также можем изменить параметры для обновления запроса (попробуйте изменить параметры для обновления запроса здесь в статье).

рейтинг волатильности

Подробное воспроизведение

Далее мы рассмотрим пример изучения микросценария рынка, который является замечательным инструментом для изучения деталей высокочастотного трейдинга.

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

Используйте вышеприведенное SQL-заявление для запроса данных уровня клещей для конкретного вида.

Запрос SQL для этого примера очень прост, просто запрос данных Tick для определенного сорта (уточняется символом параметра) на бирже Binance.

Дело в том, чтобы показать данные в виде ретрансляции торговли в прямом эфире, по временным рядам, с несколькими диаграммами:

Удобно ли изучать детали на рынке?

Далее, давайте посмотрим, как мы можем делиться нашими исследованиями.

Эти общие коды, ссылки, могут быть встроены в сообщества FMZ платформы сообщений, статей. Они могут быть встроены в веб-страницы и могут быть повторно опубликованы в других сообществах, форумах и т. Д. Это также может быть разделено непосредственно с кем угодно.

Что ты ждёшь с этим мощным инструментом количественной торговли?