O que é mais adequado para transcrição: baixo valor de mercado ou baixo preço?

Anteriores artigoshttps://www.fmz.com/digest-topic/10283 , https://www.fmz.com/digest-topic/10287A correlação entre o declínio da moeda e o Bitcoin e o impacto dos contratos perpétuos on-line no preço. Este artigo vai continuar a explorar outro fator importante que influencia o preço da moeda. O valor do mercado de ações, que é familiar com a quantificação de transações, deve ser conhecido pelos leitores.

Processamento e coleta de dados

Esta parte utiliza os mesmos dados dos artigos anteriores e não se repete.

O desempenho da moeda de baixo preço

Moedas de baixo preço geralmente referem-se a moedas digitais de preço unitário mais baixo. Estas moedas são mais atraentes para os pequenos investidores devido ao seu baixo preço, a maioria dos quais vê apenas muitos zeros de preço e não se importa muito com o valor de mercado, cada zero menos significa 10 vezes o preço, o que é muito atraente para algumas pessoas, mas também pode ser acompanhado por maior volatilidade de preços e risco.

O exemplo preferido é ver o desempenho do índice, os mesmos dois mercados de ouro no início e no final do ano. Selecionando as 20 moedas com o menor preço por semana, os resultados e o índice são muito próximos, indicando que os preços baixos não oferecem muitos ganhos adicionais.

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

O desempenho das moedas de pequeno valor

Como o volume de circulação varia constantemente, a oferta total usada para calcular o valor de mercado aqui, os dados são do Coincapmarket, o que é necessário pode ser aplicado abaixo. No total, foram selecionadas todas as moedas antes do valor de mercado de 1000, resultando em 205 moedas sobrepostas ao contrato de perpetuidade de bitcoin devido ao modo de nomeação e à falta de oferta total.

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 ]

O mesmo índice de 10 moedas com o menor valor de mercado semanal é comparado com o índice total. Pode-se ver que as moedas de menor valor de mercado estão em um mercado de touros no início do ano.

As moedas de pequeno valor são geralmente consideradas com maior potencial de crescimento. Devido ao seu baixo valor de mercado, mesmo um fluxo de capital relativamente pequeno pode causar mudanças significativas nos preços. Esse potencial de alto retorno atrai a atenção de investidores e especuladores.

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);

Resumo

A análise dos dados mostrou que as moedas de baixo preço não oferecem ganhos adicionais, e que suas performances estão próximas ao índice de mercado. As moedas de pequeno valor de mercado apresentaram um aumento significativamente maior do que o índice total. A seguir, para referência, é dada uma lista de moedas de contrato com valor de mercado inferior a 100 milhões de U, embora já estejam no mercado de ouro.

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