添加新列以提高数据的可读性，以及按日期、小时、分钟和秒拆分不同的列。这允许进行更详细的数据探本的汇总统计数据和图表，例如查看买方与卖方的数量，可以深入了解买方完成的初始数量和金额以及市场参与者。还可以构建图表以直观地探索数据，并且可以使用进一步的图表来显示数据的不同视图，甚至显示每个加密货币对的直方图以及市场参与者的价格和交易规模。此外，打开交易数据并确定交易时间戳日期更改后的第一组交易可以了解开盘后一对交易的方式。 在交易中创建一个模糊的分钟柱开盘价、最高价、最低价、收盘价 (OHLC) 视图开始产生基于时间的价格变动视图。然后可以将数据放入 Plotly 中，以便直接目视检查交易日价格的变化情况。还有mplfinance等工具可以用来给 Yahoo! 金融风格的地块。
显示全天资产价格变动的烛台图 市场
深度分析 要真正了解加密货币工具的交易方式，重要的是不仅要考虑交易本身，还要考虑这些交易的流动性和时机。深度笔记本提供了一种可视化报价最多时间的方法，让您深入了解一天中交易潜力最大的高峰时间。通过深入了解特定日期或时间，可以查看有关价格和数量的特定信息，以及该工具的整 最新邮件数据库 体交易情况。使用 Pandas 等工具，可以快速轻松地可视化此信息。 市场基本面，移动平均线 在处理时间序列数据时，清理和格式化数据很重要；时间戳需要各种功能和操作才能正确使用。这通常涉及将数据字符串转换为更有用的字段，例如特定日期、时区或小时。准备好数据后，就可以计算简单的模式和趋势，例如使用烛台模式和移动平均线来判断价格走势，“模糊”市场中的谨慎交易，以及更全面地了解价格和深度。
这种查看离散的个别交易并将交易组
合成“条形图或条形图”和其他技术指标的技术允许使用数值分析来识别其他趋势。 此外，在分析加密货币交易时查看点差百分比也很有价值。点差百分比可以深入了解特定货币对的供需情况以及进入和退出市场头寸的成本。通过使用 Pandas 等工具可视化不同交易所的价差百分比，可以了解交易所的价值 GT列表 如何变化。 跨交易所的买卖价差百分比 点差分析 创建新的 Databricks notebook 后，第一步是在簿的顶部检索每个交易所的最佳出价和最佳报价。通过分析这些报价，我们可以确定每个加密货币对的最佳买价卖价，包括价格、规模和交易所。此外，我们可以通过识别交叉市场来寻找套利机会——即交易所出价大于要价的情况。 要分析数据，有必要检查ndlda_bbo最佳出价和报价表以及ndlda_trades历史加密货币交易表。
