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最基本的外汇交易策略

从图表复制其他用户的交易

运行简单查询的结果显示在结果部分

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代币 价格上涨时将自动调整价值。如果币价上涨,止盈和 止损点可以自动 设置为增加。

按多个目标卖出

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交易视图的图表和信号

自动交易 与交易机器人

每天24 小时交易 技术 指标

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机器人根据Trading View信号进行交易:例如 RSI — 7; ULT — 7-14-29; TA Presets; CQS Scalping;Trading View自定义信号。您可以手动设置交易开始条件,并尽快开启交易。

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如何选择好用的交易平台

说到底,用自己的血汗钱投资,您需要 100% 确信您选择的交易平台适合您且与您的财务目标相符合。

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监管情况

FINRA regulation on trading platforms

业内最好的在线交易平台将受到美国金融业监管局(FINRA)和美国证券交易委员会(SEC)等机构的严格监管。其他重要监管机构分别还有:英国和澳大利亚的 FCA 与 ASIC。

从图表复制其他用户的交易

Dune Analytics是进行区块链研究的强大工具。它可用于查询,提取和可视化以太坊区块链上的大量数据。这篇文章介绍了一些基本示例,这些示例说明了如何搜索和编写基本查询以及如何使用图表将其可视化。探索的机会是无限的。

Dex交易量百分比(源)

用 Dune Analytics 来救你

Dune Analytics如何运作的

查询5个以太坊交易的示例(源)

开始使用Dune Analytics

登录 Dune Analytics 应用

以太坊gas价格仪表板(来源)

从仪表盘中选择图形的示例

在这里,你可以选择 Edit Qeuery 来查看查询或就地进行较小的操作,也可以选择 fork 来将查询复制到你自己的工作区中,之后进行自己的操作,保存更改并创建新图表。我们将在下一部分中介绍如何编辑和创建查询。

创建一个空白查询

新查询视图的部分

  • ethereum.transactions :以太坊上的所有交易
  • ethereum.logs :合约触发的以太坊事件的日志(例如: Transfer)
  • erc20.ERC20_evt_Transfer :发送通证时触发的所有转账事件
  • prices.layer1_usd :以分钟为单位的ETH和许多其他流行代币的价格表

第一个查询

很自然,我们会在包含所有以太坊交易的表中找到答案,因此我们首先在搜索字段中搜索该表。在此案例中,搜索 transaction 将显示相关表的列表,我们可以从中选择 ethereum.transactions 。

单击表列表中的表将显示该表中所有可用的列。在此案例中,我们使用 ethereum.transactions 表,其列为 hash , index , gas_price 等。

单击双箭头将名称复制到查询字段中

在这个简单的示例中,我们选择 * ,这意味着从表 ethereum.transactions 中选择所有列。

在运行此查询之前,必须注意一些查询可能需要很长时间才能完成,并且返回太多数据。尤其是在开始处理查询时,限制返回条目的数量以加快处理速度非常有用。这可以通过添加 limit 子句来完成,这会将返回的行数限制为指定的数。

编写查询后,按 execute 以运行它。

运行简单查询的结果显示在结果部分

太好了,我们在结果部分中有一些结果,但这是以太坊有史以来的前 5 个交易。要获取最后一个,我们可以首先在其中一列中按降序对查询进行排序。在此案例中,块时间或块号可能是一个不错的选择

以太坊交易的排序结果

与每项工作一样,强烈建议偶尔保存查询,尤其是在进行复杂的查询时(快捷键 Ctrl + S/ Cmd + S 亦可以工作)。

可视化数据

  • date_trunc(‘day’,block_time) :我们不需要选择表中的所有列,而只需选择我们需要的列。在此案例中,需要区块时间和ETH的值。 block_time 是Unix时间戳格式,但是我们只对获取它的 day 部分感兴趣,因此我们截断了其余数据。
  • as as ”Date“ :为列指定别名。这不是必需的,但是可以使结果更易于阅读,并且图表自动具有更好的标签。
  • sum(value/1e18) :由于我们汇总了所有已发送的ETH,因此我们使用SUM函数汇总数据。由于ETH的精度为18位小数,因此我们将数字除以1e18,得到的值以ETH为单位,而不是以Wei为单位
  • where block_time > now() — interval ’10 days’ :仅查看过去10天的区块时间。这也将使查询运行更快
  • group by 1 order by 1 :1这是我们选择的第一列(date_trunc)。我们将结果按日期分组并按日期排序。由于我们按天对数据进行分组,因此需要对选择的所有其他列进行汇总。这里使用 SUM ,但也可以根据需要使用MAX,MIN,AVG或任何其他汇总函数。

现在我们要绘制此数据。选择 New Visualization 以转到可视化菜单。

新建可视化按钮

Dune Analytics可视化菜单

稍微高级的查询

  • with txs as :根据以下数据创建一个名为 txs 的新表
  • from ethereum.”transactions” e :从表ethereum.transactions中获取数据,并将表别名为 e
  • join prices.”layer1_usd” p :将表与价格表相连,并将其别名为p。联接操作将合并两个表的列
  • on p.minute = date_trunc(‘minute’, e.block_time) :联接操作要求你通过 on 指定联接的列。这里,价格只会每分钟记录一次,因此我们希望将数据与创建区块的时间结合起来。这将为每个交易生成一个条目,但是现在带有来自价格表中的其他数据。
  • where block_time > now() — interval ’10 days’ :和以前一样,仅获取过去10天的数据
  • and symbol ='ETH' :价格表中有很多代币的价格,我们只对ETH的价格感兴趣
  • select date_trunc(‘day’, block_time) as “Date”, sum(value * price / 1e18) as “Value” from txs :最后,我们运行与之前相同的查询,但是将ETH中的值乘以价钱。我们也从 从图表复制其他用户的交易 txs 表中获取数据。

创建仪表盘

可以使用仪表盘面板中的“Add Widget(添加窗口小部件)”按钮或每个查询中每个可视化中的“Add to Dashboard(添加到仪表盘)”按钮来添加窗口小部件。

简单仪表盘的示例

查看特定地址

该查询与以前几乎相同,只是现在我们在 from 列上添加了一个过滤器。注意地址的格式。在Dune中使用地址时, 它必须以 \x 而不是 0x 开头,因为你很可能会在块浏览器中找到它,这是一个非常常见的错误,因此必须指出这一点。查询及其结果在这里可以找到。

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