Pyth y Auros están llevando datos de alta frecuencia en tiempo real a los protocolos de cadena de bloques by@ishantech
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Pyth y Auros están llevando datos de alta frecuencia en tiempo real a los protocolos de cadena de bloques

2022/09/28
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Los datos de alta frecuencia ofrecen información intradía que se puede utilizar para comprender los comportamientos, la dinámica y las microestructuras del mercado. El valor de un día de observaciones de alta frecuencia en un mercado líquido puede ser equivalente al valor de 30 años de datos diarios. Auros y Pyth Network brindarán acceso a datos en tiempo real a protocolos de cadena de bloques para proporcionar datos agregados para varias criptomonedas. Los datos de la empresa son fundamentales para sus ofertas clave, desde proporcionar liquidez a largo plazo para empresas conjuntas hasta respaldar sus operaciones comerciales y de arbitraje de alta velocidad.

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¿Qué son los datos de alta frecuencia y por qué son importantes en la economía actual?

Según Ruey S. Tsay et al ., Los datos de series temporales recopilados a una escala muy fina se denominan datos de alta frecuencia. Los avances recientes en el poder de cómputo han hecho posible recopilar correcta y rápidamente datos de alta frecuencia para su procesamiento. Los datos de alta frecuencia ofrecen información intradía que se puede utilizar para comprender los comportamientos, la dinámica y las microestructuras del mercado. Es ampliamente utilizado en el análisis financiero y el comercio de alta frecuencia para basar las decisiones financieras y comerciales.

Según Nikolaus Hautsch , los datos de mercado Tick-by-tick, en los que cada "evento" individual (transacción, cotización, cambio de precio, etc.) se describe mediante un "tick" o una unidad lógica de información, se utilizaron por primera vez para producir en masa conjuntos de datos de alta frecuencia. Las recopilaciones de datos de gran frecuencia a menudo incluyen una gran cantidad de datos, ya que hay muchos ticks en un día, lo que permite una alta precisión estadística. El valor de un día de observaciones de alta frecuencia en un mercado líquido puede ser equivalente al valor de 30 años de datos diarios. Este gran conjunto de datos ayuda a los comerciantes y a los bots comerciales de alta frecuencia a tomar decisiones comerciales a la velocidad del rayo con gran precisión.

Datos de alta frecuencia en tiempos modernos - Haciendo que el mundo funcione

Los datos de alta frecuencia se han vuelto considerablemente más accesibles debido al desarrollo de métodos de comercio electrónico y proveedores de datos basados en Internet, y ahora es posible observar la formación de precios en tiempo real. En consecuencia, ha surgido una nueva área importante de estudio de datos de alta frecuencia, en la que académicos e investigadores explotan las características de los datos de alta frecuencia para crear modelos adecuados para pronosticar futuros movimientos del mercado. Numerosas características del mercado, como el volumen, la volatilidad, el movimiento de precios y la optimización de la ubicación, están cubiertas por los pronósticos del modelo, formando el conjunto de datos subyacente para dichos modelos.

El uso de datos de transacciones y datos de libros de órdenes limitadas, que tienen implicaciones más amplias para el comercio y los comportamientos del mercado, así como para los resultados y la dinámica del mercado, sigue siendo de interés para los organismos reguladores y académicos. Debido a que las preocupaciones de liquidez y precio no se entienden completamente en términos de tipos emergentes de aplicaciones comerciales automatizadas, los organismos reguladores están muy interesados en estos modelos para comprender cómo regular dichos algoritmos comerciales automatizados.

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Los estudios que utilizan datos de alta frecuencia son valiosos porque pueden rastrear la actividad del mercado errónea a lo largo del tiempo. Esta información hace posible una mejor comprensión de los precios, la actividad comercial y el comportamiento. Los datos de alta frecuencia deben analizarse mediante procesos puntuales, que se basan en observaciones e historial para describir ocurrencias aleatorias de eventos, debido a la importancia del tiempo en los eventos del mercado.

¿Qué está pasando?

Auros , una empresa especializada en comercio algorítmico y creación de mercado, y Pyth Network brindarán acceso a datos de alta frecuencia en tiempo real a protocolos de cadena de bloques. El sofisticado sistema de comercio de alta frecuencia de Auros proporcionará a Pyth información de precios para varias criptomonedas.

La red de Pyth está poniendo en marcha la actividad comercial institucional con más de 70 fuentes de datos, lo que la convierte en la principal solución de Oracle para datos financieros sensibles a la latencia. Los mejores datos de precios de su clase de Auros fortalecerán la capacidad de Pyth para proporcionar datos agregados a varios protocolos de blockchain. Para garantizar que los precios respondan a los cambios del mercado en microsegundos, Auros recopila datos de muchas fuentes diferentes y los filtra por calidad y precisión. Los datos de la empresa son fundamentales para sus ofertas clave, desde proporcionar liquidez a largo plazo para empresas conjuntas hasta respaldar sus operaciones comerciales y de arbitraje de alta frecuencia. Auros ha incorporado más de 60 intercambios controlados y descentralizados, lo que le permite controlar una gran parte del comercio mundial diario y acumular más de 1,5 billones de dólares en volumen de operaciones.

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Pyth agrega y publica más de 90 feeds de precios de criptomonedas, acciones, divisas y metales en intervalos de tiempo inferiores a un segundo, con los datos accesibles a través del protocolo de mensajería Wormhole para uso de los protocolos de cadena de bloques. Este desarrollo tecnológico está configurado para hacer que el mercado de criptomonedas sea más maduro e institucionalizado con un enfoque en el desarrollo de modelos que se desarrollan en modelos de datos ricos actualizados a una velocidad inferior a un segundo.

Divulgación de intereses adquiridos : el autor es un colaborador independiente que publica a través de nuestro programa de marca como autor . Ya sea a través de compensación directa, asociaciones con los medios o redes. El autor tiene un interés personal en la(s) empresa(s) mencionada(s) en este artículo. HackerNoon ha revisado la calidad del informe, pero las afirmaciones aquí contenidas pertenecen al autor. #DYOR

¿Qué es Auros?

Con una facturación nominal diaria de miles de millones de dólares, Auros es una organización comercial algorítmica y de creación de mercado creada por comerciantes de derivados y creadores de sistemas comerciales con más de 20 años de experiencia. El pedigrí técnico de Auros incorpora modelos de precios complejos con capacidades de ejecución de vanguardia, lo que garantiza resultados comerciales confiables. Su método innovador de formar alianzas estratégicas para brindar acceso a financiamiento externo para proyectos simbólicos los ha convertido rápidamente en líderes del mercado en el espacio.

¿Qué es Pyth?

Pyth Network es una solución de Oracle especializada para datos financieros sensibles a la latencia que normalmente se guardan detrás de los "jardines amurallados" de las instituciones centralizadas. Pyth se enfoca en encontrar una forma nueva y económica de traer estos datos únicos a la cadena y agregarlos de manera segura. La Pyth Data Association se creó en apoyo de Pyth Network y es supervisada por una junta directiva elegida por miembros de Pyth Network.

Reflexiones finales sobre datos de alta frecuencia y blockchain

En mi opinión, los datos de alta frecuencia para los protocolos de cadena de bloques cambiarán las reglas del juego para las empresas de corretaje, los comerciantes cuantitativos, los creadores de mercado y los intercambios de criptomonedas que podrán proporcionar datos en tiempo real a sus clientes y tomar decisiones comerciales basadas en conjuntos de datos ricos. . Este movimiento puede aumentar la liquidez de las criptomonedas con más creadores de mercado brindando sus servicios basados en modelos de datos de alta frecuencia.

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Créditos de imagen: Kanchanara , Fotis Fotopoulos y Markus Spiske .

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