পূর্ববর্তী নিবন্ধhttps://www.fmz.com/digest-topic/10283 , https://www.fmz.com/digest-topic/10287বিটকয়েনের সাথে মুদ্রার পতনের সম্পর্ক, অনলাইনে চিরস্থায়ী চুক্তির দামের উপর প্রভাব। এই নিবন্ধটি মুদ্রার দামকে প্রভাবিত করে এমন আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ কারণের দিকে এগিয়ে যাবে। মুদ্রার মূল্যকে প্রভাবিত করে এমন একটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ হ'ল মুদ্রার বাজার মূল্য।
এই অংশটি পূর্ববর্তী নিবন্ধগুলির মতো একই তথ্য ব্যবহার করে, তাই এটি পুনরাবৃত্তি করা হবে না।
কম দামের মুদ্রা সাধারণত স্বল্প মূল্যের ডিজিটাল মুদ্রাকে বোঝায়। এই মুদ্রাগুলি স্বল্প দামের কারণে ক্ষুদ্র বিনিয়োগকারীদের কাছে বেশি আকর্ষণীয়, বেশিরভাগই কেবলমাত্র দামের 0 দেখেন এবং তাদের বাজার মূল্যের বিষয়ে খুব বেশি চিন্তা করেন না, প্রতিটি 0 এর চেয়ে কম অর্থ 10 গুণ দাম, যা কিছু লোকের কাছে খুব আকর্ষণীয়, তবে এটি উচ্চতর দামের অস্থিরতা এবং ঝুঁকি নিয়ে আসতে পারে।
পছন্দসই উদাহরণ হ'ল সূচকের পারফরম্যান্স, একই বছরের শুরুতে এবং শেষের দিকে দুটি ষাঁড়ের বাজার। প্রতি সপ্তাহে সর্বনিম্ন মূল্যের 20 টি মুদ্রা বেছে নেওয়া হয়, ফলাফল এবং সূচকটি খুব কাছাকাছি, যা দেখায় যে কম দাম খুব বেশি অতিরিক্ত উপার্জন দেয় না।
h = 1
lower_index = 1
lower_index_list = [1]
lower_symbols = df_close.iloc[0].dropna().sort_values()[:20].index
lower_prices = df_close.iloc[0][lower_symbols]
date_list = [df_close.index[0]]
for row in df_close.iterrows():
if h % 42 == 0:
date_list.append(row[0])
lower_index = lower_index * (row[1][lower_symbols] / lower_prices).mean()
lower_index_list.append(lower_index)
lower_symbols = row[1].dropna().sort_values()[:20].index
lower_prices = row[1][lower_symbols]
h += 1
pd.DataFrame(data=lower_index_list,index=date_list).plot(figsize=(12,5),grid=True);
total_index.plot(figsize=(12,5),grid=True); #总的指数
যেহেতু প্রচলন ক্রমাগত পরিবর্তিত হচ্ছে, তাই এখানে বাজারমূল্য গণনা করার জন্য মোট সরবরাহ, ডেটা Coincapmarket থেকে নেওয়া হয়েছে, যা প্রয়োজন হয় তা নিম্নলিখিত কীটি ব্যবহার করতে পারেন। মোট 1000 টিরও বেশি বাজারমূল্যের আগে সমস্ত মুদ্রা বেছে নেওয়া হয়েছে, নামকরণের পদ্ধতি এবং অজানা মোট সরবরাহের কারণে, মোট 205 টি মুদ্রা পাওয়া গেছে যা বাইনান চিরস্থায়ী চুক্তির সাথে ওভারল্যাপ করা হয়েছে।
import requests
def get_latest_crypto_listings(api_key):
url = "https://pro-api.coinmarketcap.com/v1/cryptocurrency/listings/latest?limit=1000"
headers = {
'Accepts': 'application/json',
'X-CMC_PRO_API_KEY': api_key,
}
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
return f"Error: {response.status_code}"
# 使用你的API密钥
api_key = "xxx"
coin_data = get_latest_crypto_listings(api_key)
supplys = {d['symbol']: d['total_supply'] for d in coin_data['data']}
include_symbols = [s for s in list(df_close.columns) if s in supplys and supplys[s] > 0 ]
একই সপ্তাহে, সর্বনিম্ন দশটি মুদ্রার জন্য একটি সূচক তৈরি করা হয়, যা সামগ্রিক সূচকের সাথে তুলনা করা হয়। আপনি দেখতে পারেন যে বছরের শুরুতে ছোট মুদ্রাগুলির বাউন্স মার্কেটে... সামগ্রিক সূচকের তুলনায় ভাল ছিল। তবে সেপ্টেম্বর-অক্টোবরের ট্রান্সফারেসগুলিতে এটি আগে থেকেই শুরু হয়েছিল এবং চূড়ান্ত বৃদ্ধি সামগ্রিক সূচকের চেয়ে অনেক বেশি ছিল।
ছোট বাজারমূল্যবান মুদ্রাগুলি সাধারণত উচ্চতর বৃদ্ধির সম্ভাবনা হিসাবে বিবেচিত হয়; তাদের কম বাজারমূল্য হওয়ায়, এমনকি তুলনামূলকভাবে ছোট তহবিলের প্রবাহও দামের উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন সৃষ্টি করতে পারে। এই সম্ভাব্য উচ্চ রিটার্ন বিনিয়োগকারী এবং জল্পনাবিদদের দৃষ্টি আকর্ষণ করে। যখন বাজারটি নীচে থাকে তখন ছোট বাজারমূল্যবান মুদ্রাগুলি বোকামি করে চলে যায়, যখন বাজারটি নীচে থাকে তখন বাজারমূল্যবান মুদ্রাগুলির প্রতিরোধ ক্ষমতা কম থাকে এবং তারা প্রায়শই প্রথম শুরু করতে পারে, এমনকি সম্ভবত এই উচ্ছ্বসিত ষাঁড়ের বাজারটি শুরু হতে পারে।
df_close_include = df_close[include_symbols]
df_norm = df_close_include/df_close_include.fillna(method='bfill').iloc[0] #归一化
total_index = df_norm.mean(axis=1)
h = 1
N = 10
lower_index = 1
lower_index_list = [1]
lower_symbols = df_close_include.iloc[0].dropna().multiply(pd.Series(supplys)[include_symbols], fill_value=np.nan).sort_values()[:N].index
lower_prices = df_close_include.iloc[0][lower_symbols]
date_list = [df_close_include.index[0]]
for row in df_close_include.iterrows():
if h % 42 == 0:
date_list.append(row[0])
lower_index = lower_index * (row[1][lower_symbols] / lower_prices).mean()
lower_index_list.append(lower_index)
lower_symbols = row[1].dropna().multiply(pd.Series(supplys)[include_symbols], fill_value=np.nan).sort_values()[:N].index
lower_prices = row[1][lower_symbols]
h += 1
pd.DataFrame(data=lower_index_list,index=date_list).plot(figsize=(12,5),grid=True);
total_index.plot(figsize=(12,5),grid=True);
বিশ্লেষণের মাধ্যমে দেখা গেছে যে, কম দামের মুদ্রা অতিরিক্ত উপার্জন দেয় না এবং এটি বাজারের সূচকের কাছাকাছি পারফর্ম করে। ছোট বাজার মূল্যের মুদ্রার পারফরম্যান্স সামগ্রিক সূচকের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি। নীচে সংকেতের জন্য 100 মিলিয়ন ইউএনের নিচে বাজার মূল্যের চুক্তি মুদ্রার তালিকা দেওয়া হয়েছে, যদিও এখন এটি একটি ষাঁড়ের বাজারে রয়েছে।
মার্ভিংডামএফএমজেডে কি ক্ষুদ্র বাজারমূল্যের কৌশল বাস্তবায়ন করা যায়?