Kusto Query Language
Pengenalan Kusto Query Language
Kusto Query Language (KQL) adalah bahasa query yang dirancang untuk melakukan analisis data secara efisien, terutama pada data yang tersimpan di platform Azure Data Explorer. KQL sangat berguna bagi para trader yang bekerja dengan data besar, seperti data perdagangan kontrak berjangka kripto. Dengan KQL, Anda dapat dengan cepat mengekstrak, memfilter, dan menganalisis data untuk membuat keputusan trading yang lebih informatif.
Mengapa KQL Penting dalam Perdagangan Kontrak Berjangka Kripto?
Perdagangan kontrak berjangka kripto melibatkan analisis data yang kompleks dan real-time. KQL memungkinkan trader untuk:
- Menganalisis data historis dan real-time secara cepat.
- Membuat query yang kompleks dengan sintaks yang sederhana.
- Mengintegrasikan data dari berbagai sumber, seperti API Exchange dan Data Market.
Dasar-dasar KQL
KQL memiliki sintaks yang mirip dengan bahasa query SQL, tetapi lebih dirancang untuk analisis data yang cepat. Berikut adalah beberapa konsep dasar KQL:
Tabel dan Data
Dalam KQL, data disimpan dalam tabel. Sebagai contoh, tabel "Trades" mungkin berisi informasi tentang setiap perdagangan kontrak berjangka kripto.
| Timestamp | Pair | Harga | Volume |
|---|---|---|---|
| 2023-10-01T12:00:00Z | BTC/USDT | 27000 | 1.5 |
| 2023-10-01T12:01:00Z | ETH/USDT | 1700 | 2.0 |
Query Dasar
Berikut adalah contoh query dasar untuk mengambil semua data dari tabel "Trades":
Trades
Query ini akan mengembalikan semua baris dari tabel "Trades".
Filter Data
Anda dapat memfilter data dengan menggunakan klausa "where". Misalnya, untuk mendapatkan semua perdagangan BTC/USDT:
Trades | where Pair == "BTC/USDT"
Agregasi Data
KQL mendukung berbagai fungsi agregasi seperti sum, count, avg, dll. Contohnya, untuk menghitung total volume perdagangan BTC/USDT:
Trades | where Pair == "BTC/USDT" | summarize TotalVolume = sum(Volume)
Analisis Lanjutan dengan KQL
Menggabungkan Tabel
Anda dapat menggabungkan data dari berbagai tabel menggunakan klausa "join". Misalnya, untuk menggabungkan data perdagangan dengan data harga:
Trades | join (Prices) on Pair
Analisis Time Series
KQL sangat kuat dalam analisis time series. Misalnya, untuk menghitung rata-rata harga BTC/USDT setiap jam:
Trades | where Pair == "BTC/USDT" | summarize AvgPrice = avg(Harga) by bin(Timestamp, 1h)
Visualisasi Data
KQL dapat digunakan bersama dengan alat visualisasi seperti Power BI untuk membuat grafik dan dashboard yang informatif.
Studi Kasus: Menggunakan KQL dalam Perdagangan Kontrak Berjangka Kripto
Misalkan Anda ingin menganalisis strategi trading berdasarkan pola volume dan harga. Berikut adalah contoh query yang dapat membantu:
Trades | where Pair == "BTC/USDT" | summarize TotalVolume = sum(Volume), AvgPrice = avg(Harga) by bin(Timestamp, 1h) | order by Timestamp asc
Query ini akan memberikan Anda total volume dan rata-rata harga BTC/USDT setiap jam, yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola trading.
Kesimpulan
Kusto Query Language adalah alat yang sangat kuat bagi trader kontrak berjangka kripto. Dengan mempelajari KQL, Anda dapat melakukan analisis data yang cepat dan efisien, yang pada akhirnya akan membantu Anda membuat keputusan trading yang lebih baik.
Platform Perdagangan Kontrak Berjangka yang Direkomendasikan
| Platform | Fitur Kontrak Berjangka | Pendaftaran |
|---|---|---|
| Binance Futures | Leverage hingga 125x, kontrak USDⓈ-M | Daftar Sekarang |
| Bybit Futures | Kontrak perpetual terbalik | Mulai Berdagang |
| BingX Futures | Perdagangan salin untuk kontrak berjangka | Bergabung dengan BingX |
| Bitget Futures | Kontrak dengan margin USDT | Buka Akun |
Bergabung dengan Komunitas
Berlangganan saluran Telegram @strategybin untuk informasi lebih lanjut. Platform kripto paling menguntungkan - daftar di sini.
Berpartisipasi dalam Komunitas Kami
Berlangganan saluran Telegram @cryptofuturestrading untuk analisis, sinyal gratis, dan banyak lagi!