用于聚合多交易所市场数据的 Fovqium 仪表板界面

在一个仪表板中进行多交换聚合和预测分析

Fovqium 将来自多个交易场所的价格数据、订单簿和流动性指标汇集在一个界面中,并使用它来实时计算风险调整后的行动建议。

该界面将多个交易所的订单流数据、波动性指数和流动性指标整合到一个视图中,无需在各个交易所账户之间进行切换。

初始情况

碎片化的数据源造成盲点

  • 价格数据、流动性和订单深度可在不同的平台上获取,并且必须手动合并。
  • 交易所之间的更新周期不同,这可能导致决策基于过时或不完整的数据。
  • 如果没有标准化的风险指标,就很难一致地评估多个证券交易所的头寸。
  • 手动合并占用了无法用于策略制定和职位管理的时间。
相关指标

在波动的市场中,市场事件与有充分依据的决策之间的时间在很大程度上决定了头寸的风险回报率。通过整合数据存储和自动评估,可以缩短这个跨度——无论连接的交换机数量有多少。

核心解决方案

一个仪表板、多个交换、一种决策模型

该平台将 API 连接捆绑到多个交易场所,并将传入数据流标准化为统一模式。下游预测模型评估价格、交易量和波动模式,并得出短期市场走势的概率范围。

  • 所有连接交易所的综合订单簿视图
  • 用于评估价格和波动情况的预测分析
  • 流动性风险和头寸集中度的自动化指标
  • 历史回测以验证模型假设

可视化显示同一时间线上交易所、流动性集群和资产相关性之间的价格偏差,无需额外的导出步骤。

Fovqium 分析界面具有整合的市场和风险指标
连接方式

与中心化和去中心化交易场所的技术连接

API连接

集成通过相应 Exchange API 的 REST 和 WebSocket 接口进行。身份验证仅通过只读 API 密钥完成,因此不会将交易或提款授权传输到平台。每个连接的速率限制是单独管理的,以避免在市场活跃期间出现数据中断。

支持的数据源

支持来自中心化交易所的现货和衍生品市场以及来自去中心化协议的链上数据。此外,宏观指标和波动性指数可以作为额外的数据源进行整合。

现货市场 衍生品 链上数据 宏观指标
方法论

通过预测分析降低风险

  1. 数据捕获:从所有连接的来源连续检索价格、数量和订单簿数据。
  2. 规范化:将不同的数据格式和时间戳统一到一个通用模式中。
  3. 建模:应用统计和机器学习技术来计算价格和波动情况的概率分布。
  4. 评估:推导每个头寸和投资组合的风险指标,包括集中度和相关性风险。
  5. 通知:当超过阈值或显着的模型偏差时触发警报。
在波动性、流动性短缺或交易所之间的价格差异的定义阈值时触发实时警报,并通过仪表板通知和电子邮件发送。
使用案例

实际使用

01·多元化

跨多个交易所的投资组合多元化

头寸故意分布在多个交易场所,以降低交易对手风险。仪表板将所有头寸合并为统一的风险概览,因此尽管分布在多个账户中,但集中风险仍然可见。

02·套利

交易场所之间的市场套利

实时记录交易所之间的价格偏差,并在显示行动建议之前与交易成本和可用流动性深度进行比较。

03·再平衡

自动再平衡

根据定义的目标权重,平台计算投资组合中的偏差并建议具体的调整步骤,这些步骤在执行前手动确认。

常见问题解答

有关安全性、延迟和定价模型的技术问题

API 密钥和帐户数据如何保护?
API 密钥以加密方式存储,并且仅在具有读取权限的情况下使用。从技术上讲,尚未计划将支付权或交易权转让给 Fovqium。
定价模型是如何构建的?
它通过每月订阅级别使用,具体取决于连接的交易所数量和分析功能的范围。注册后将显示每个级别的详细信息。
设置需要多长时间?
连接 Exchange API 通常需要几分钟的时间。对单个投资组合的预测模型的校准在后台自动进行,通常在第一个全天交易后完成。
该平台的数据延迟是多少?
价格数据几乎可以通过 WebSocket 连接即时接收。具体延迟取决于相应 Exchange API 的响应时间,超出了 Fovqium 的控制范围。

设置对综合市场数据和风险分析的访问

无需付款详细信息即可注册。测试访问的范围和持续时间在注册过程中透明显示。

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