2023-03-22 15:26
幣圈交易所怎么收集數(shù)據(jù)
最近幣圈出現(xiàn)了一個新的詞匯，叫“量化交易”，聽起來挺新鮮，其實就是我們平時所說的“量化交易”，主要指利用計算機程序代替人工完成大部分交易，以達到快速、高效的交易目的。簡單來說，量化交易就是用機器代替人工進行交易。量化交易可以說是金融領(lǐng)域的一個新的物種，從這個層面上來說，我們可以把“量化交易”理解為金融領(lǐng)域的“機器交易”。 就拿比特幣來說吧，如果是一臺普通的電腦進行交易的話，那么我們需要考慮的因素有很多： 1、礦機本身需要處理大量數(shù)據(jù)（礦機本身的硬件處理能力） 2、硬盤需要存儲大量數(shù)據(jù)（硬盤容量） 3、服務(wù)器需要處理大量數(shù)據(jù)（服務(wù)器自身硬件性能） 4、網(wǎng)絡(luò)帶寬需要保證傳輸數(shù)據(jù)速度（網(wǎng)絡(luò)帶寬） 5、能源消耗需要保證節(jié)能效率（電費） 6、存儲空間需要保證存儲效率（存儲空間） 7、存儲程序需要保證運行速度（軟件程序） 8、操作系統(tǒng)需要保證安全性和穩(wěn)定性（操作系統(tǒng)） 10、計算機硬件及軟件本身是否存在問題（硬件是否出現(xiàn)故障或老化等問題）。 如果是專業(yè)的量化交易軟件的話，它可以自動完成上述所有事情。當(dāng)然，量化交易的前提條件是一定要有一個穩(wěn)定安全的交易所。下面我們就來介紹一下交易所如何收集數(shù)據(jù)。
1.對交易所自身數(shù)據(jù)的收集
交易所自身的數(shù)據(jù)分為兩類，一類是公開的，另一類則是不公開的。交易所自己的數(shù)據(jù)主要包括兩種，一種是平臺自身的數(shù)據(jù)，另一種則是來自于其他交易所。 對于平臺自身數(shù)據(jù)，這些交易所一般會有公開的數(shù)據(jù)可供查詢，包括用戶數(shù)量、交易額、交易深度等指標(biāo)。對于不公開的數(shù)據(jù)，可以通過一些方式收集。例如我們可以在搜索引擎中搜索“交易所”，然后再在搜索結(jié)果中點擊“去查交易所”按鈕進行查詢。 另一種是交易所本身不會公開的數(shù)據(jù)，但這些交易所擁有自己的數(shù)據(jù)庫。在交易所官網(wǎng)中一般都會有相應(yīng)的數(shù)據(jù)頁面，包括歷史交易數(shù)據(jù)、用戶賬戶信息以及用戶權(quán)益等內(nèi)容。
2.對用戶的數(shù)據(jù)收集
對用戶的數(shù)據(jù)收集，是交易所進行量化交易的基礎(chǔ)。其實交易所在做量化交易之前，首先要對用戶進行數(shù)據(jù)收集，并進行數(shù)據(jù)分析，然后再做出決策。 在交易所的量化交易系統(tǒng)中，最基本的一項就是對用戶的數(shù)據(jù)分析，包括： （1）用戶行為分析：根據(jù)用戶的歷史行為來推測其交易習(xí)慣、喜好等。 （2）用戶心理分析：通過對用戶心理和行為的分析來挖掘潛在客戶，并以此制定出相應(yīng)的營銷策略。 （3）用戶盈利能力分析：通過對用戶盈利能力的分析來判斷該用戶是否具有可投資價值。 （4）交易記錄分析：通過對用戶交易記錄的挖掘來分析該用戶交易習(xí)慣等。
3.第三方數(shù)據(jù)
其實第三方數(shù)據(jù)也是有很多的，但是這里要特別提到一點，那就是行情數(shù)據(jù)。對于幣圈用戶來說，行情數(shù)據(jù)是非常重要的。目前，市場上有很多第三方數(shù)據(jù)網(wǎng)站，如 TradingView、 Xstream、 DataEye等，這些數(shù)據(jù)網(wǎng)站能夠提供實時的行情數(shù)據(jù)以及技術(shù)指標(biāo)，用戶可以通過這些網(wǎng)站獲取到大量的數(shù)據(jù)信息。 當(dāng)然了，這也是很多用戶非常關(guān)心的問題。因為大部分的交易所并不會給自己提供第三方交易平臺，所以用戶只能通過第三方數(shù)據(jù)網(wǎng)站來獲取到自己想要的數(shù)據(jù)。 一般情況下，第三方網(wǎng)站的價格比交易所要便宜很多。
4.開發(fā)和維護自己的數(shù)據(jù)分析模型
很多交易所的量化交易系統(tǒng)是自己開發(fā)的，而不是購買的其他系統(tǒng)，這樣可以保證交易系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。這些交易所都有自己的分析模型，這種分析模型可以非常復(fù)雜，也可以很簡單。復(fù)雜的模型可以給用戶提供更多選擇，簡單的模型則能滿足大部分用戶的需求。 例如在“黑天鵝”事件中，由于數(shù)據(jù)分析模型是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)果，因此當(dāng)出現(xiàn)極端事件時，這些模型就能很快地做出反應(yīng)。例如在2020年初全球疫情爆發(fā)之后，市場上出現(xiàn)了一種說法“幣價會大漲”，因此很多人開始囤比特幣，這種情況下算法交易就能很好地發(fā)揮作用。
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