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Analyse technique
Les traders s'appuient sur les données historiques de Liquity pour repérer des tendances et des figures de marché. À l'aide d'outils tels que les graphiques, ils décomposent les figures pour guider leurs décisions d'achat et de vente. Stocker les données historiques de Liquity dans GridDB et les analyser avec Python, en incorporant des outils de visualisation comme Matplotlib et des bibliothèques d'analyse de données comme Pandas, Numpy et Scipy, constitue une approche efficace.Prédiction de prix
Analyser les données historiques est essentiel pour prédire les mouvements de prix de Liquity. En étudiant les tendances passées, les traders peuvent prévoir le comportement futur du marché. Les données historiques détaillées de HTX pour Liquity, offrant des aperçus minute par minute des prix d'ouverture, haut, bas et de fermeture, sont indispensables pour développer des modèles prédictifs, favorisant des décisions de trading éclairées.Gestion des risques
L'accès aux données historiques permet aux traders d'évaluer les risques associés aux investissements Liquity. Comprendre la volatilité de Liquity permet de prendre des décisions d'investissement plus réfléchies.Gestion de portefeuille
Les données historiques permettent de suivre les performances des investissements dans le temps. Les traders peuvent identifier les actifs sous-performants et ajuster leurs portefeuilles pour obtenir de meilleurs rendements.Apprentissage des bots de trading
Télécharger les données historiques de marché pour Liquity facilite la formation des bots de trading de Liquity, dans le but de surperformer le marché.