過去の記事https://www.fmz.com/digest-topic/10283 , https://www.fmz.com/digest-topic/10287通貨の
この記事の内容は,前回の記事と同じデータで,重複しない.
低価格通貨は,通常,単価が低いデジタル通貨を指します. これらの通貨は,低価格であるため,小規模な投資家にとってより魅力的です. ほとんどの方は,価格の0を多くみ,市場価値についてあまり気にしません. 0が10倍になると,価格が10倍になります. これは,一部の人々にとって非常に魅力的です. しかし,同時に,より高い価格の変動とリスクも伴います.
優先例として,同じ年の初めと終わりの2つの牛市で指数のパフォーマンスを参照してください. 毎週最低価格20通貨を選択し,結果と指数は非常に近いので,低価格は多くの追加利益を提供していないことを示しています.
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
流通量は常に変化しているため,ここでは市価計算のための総供給が,Coincapmarketからのデータで求められる. 合計で市価前1000のすべてのコインが選択され,命名方法と総供給が不明であるため,合計で205コインとBinance永続契約が重なり合っている.
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 ]
同じように,週に最低値の10つのコインが指数に描かれ,総指数と比較される. 年初頭の牛市で小値のコインが総指数と良いことが見られます. しかし,9-10月の横盤で早期に上昇を開始し,最終的な上昇は総指数をはるかに上回ります.
小市価通貨は通常,より高い成長可能性を持つと考えられる.低市価であるため,比較的小さな資金流入でさえ価格の顕著な変化を引き起こす可能性がある.この潜在的に高い収益は,投資家や投機家の注目を集めている.市場が底部で愚かな動きをする時,小市価通貨は上昇する抵抗力が低いため,まず始めることが多く,また,この急激な牛市が始まろうとしていることを予告する可能性がある.
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);
この記事では,低価格通貨が追加収益を提供していないことを分析した.低価格通貨は市場指数に近いパフォーマンスを示した.小価格通貨は全体の指数の上昇を大幅に上回った.以下は,市場価値が1億U以下である契約通貨のリストを参考に,現在牛市にあるものの,示した.
マルビングンダムFMZでは小額投資戦略を実現できるのか?