바닥 낚시, 낮은 시장 가치 또는 낮은 가격에 더 적합한?

이전 기사https://www.fmz.com/digest-topic/10286그리고https://www.fmz.com/digest-topic/10292이 기사에서는 동전 가격에 영향을 미치는 또 다른 중요한 요소인 시장 가치에 대해 계속 탐구할 것입니다. 양적 거래에 익숙한 독자들은 A 주식 시장에서 가장 효과적인 요소인 소액 시장 가치가 있다는 것을 알아야합니다. 소액 주식 회전 성능은 다양한 지표를 훨씬 뛰어넘는 매우 반 직관적입니다. 관심있는 사람들은 스스로 알 수 있습니다. 소액 주식 또는 저가 디지털 화폐의 가격 성능은 어떻게 생겼습니까?

데이터 처리 및 수집

이 섹션에서는 이전 몇 개의 기사와 동일한 데이터를 사용하므로 여기에서 반복되지 않습니다.

저가 통화 성과

저가 화폐는 일반적으로 낮은 유닛 가격의 디지털 화폐를 의미합니다. 이러한 화폐는 낮은 가격으로 인해 소규모 투자자들에게 더 매력적입니다. 대부분의 사람들은 가격에 많은 제로만을 볼 수 있지만 시장 가치에 대해 별로 신경 쓰지 않습니다. 각 유닛 감소 (제로) 는 가격이 10으로 곱된다는 것을 의미합니다. 이것은 일부 사람들에게 매우 매력적이지만 더 높은 가격 변동성과 위험이 동반 될 수 있습니다.

보통처럼, 먼저 지표의 성과를 살펴보자. 해의 시작과 끝에서 두 개의 황소 시장이 있습니다. 매주 우리는 가장 낮은 가격의 20 개의 통화를 선택하며, 결과는 지표와 매우 가깝습니다. 낮은 가격이 너무 많은 추가 수익을 제공하지 않는다는 것을 나타냅니다.

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); #overall index

시가총액의 작은 통화 성과

끊임없이 변화하는 유통으로 인해 시장 가치 계산은 Coincapmarket에서 얻은 데이터로 전체 공급량을 사용합니다. 필요한 사람은 키를 신청할 수 있습니다. 가장 높은 시장 가치를 가진 총 1000 개의 화폐가 선택되었습니다. 이름 지정 방법과 알려지지 않은 총 공급으로 인해 Binance 영구 계약과 중첩되는 205 개의 화폐를 얻었습니다.

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}"

# Use your API key
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 ]

주마다 가장 낮은 시장 가치를 가진 10 개의 암호화폐를 기준으로 한 지수가 만들어지고 전체 지표와 비교된다. 올해 초 소액 암호화폐가 황소 시장의 전체 지표보다 약간 더 나은 성적을 거두는 것을 볼 수 있다. 그러나, 그들은 9~10월의 옆으로 이동하는 동안 시간보다 일찍 상승하기 시작했고, 최종 상승은 전체 지표보다 훨씬 더 높았다.

소액 암호화폐는 종종 더 높은 성장 잠재력을 가지고 있다고 간주됩니다. 시장 가치가 낮기 때문에 상대적으로 작은 자금 유입도 상당한 가격 변화를 일으킬 수 있습니다. 높은 수익을 얻을 수있는 이 잠재력은 투자자와 투기자들의 관심을 끌고 있습니다. 상승에 대한 저항이 줄어들기 때문에 하위 시장에서 혼란이있을 때, 소액 암호화폐는 종종 먼저 출발하고 일반적인 상승 황소 시장이 시작 될 것을 나타낼 수 있습니다.

df_close_include = df_close[include_symbols]
df_norm = df_close_include/df_close_include.fillna(method='bfill').iloc[0] #Normalization
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);

요약

이 기사는 데이터 분석을 통해 저가 화폐가 추가 수익을 제공하지 않으며 그 성능이 시장 지수에 가깝다는 것을 발견했습니다. 시장 자본 규모가 작은 화폐의 성능은 전체 지수 상승률을 크게 초과했습니다. 아래는 현재 황소 시장에 있음에도 불구하고 기준으로 1억 U 이하의 시장 가치를 가진 계약 화폐 목록입니다.

HOOK: 102007225, SLP: 99406669, NMR: 97617143 RDNT: 97501392 MBL: 93681270, OMG: 89129884 NKN: 85700948, 84558413번입니다 알파: 81367392 RAD: 80849568 HFT: 79696303 STMX: 79472000 앨리스: 74615631, OGN: 74226686 GTC: 72933069, MAV: 72174400, CTK: 72066028 UNFI: 71975379 71727646 COTI: 71402243 HIGH 70450329, DUSK: 69178891, ARKM: 68822057 HIFI: 68805227 사이버: 68264478, BADGER: 67746045, AGLD: 66877113, LINA: 62674752, 62662701 ARPA: 62446098 61939184 TRU: 60944721, REN: 59955266, BIGTIME: 59209269, XVG: 57470552, TLM: 56963184 BAKE: 52022509, COMBO: 47247951, DAR: 47226484 FLM: 45542629 44190701 MDT: 42774267 BEL: 42365397, PERP: 42095057, REEF: 41151983, IDEX: 39463580 레버: 38609947, PHB: 36811258, LIT: 35979327, 31964126 BOND: 29549985, 전면 29130102 TOKEN: 28047786, AMB: 24484151