Нижняя рыночная стоимость или низкая цена, что лучше для копирайтинга?

Предыдущие статьиhttps://www.fmz.com/digest-topic/10283 , https://www.fmz.com/digest-topic/10287Раздельно рассматривается взаимосвязь падения валюты с биткойном, влияние на цену перманентных контрактов на сайте. В этой статье будет продолжено изучение еще одного важного фактора, влияющего на цену валюты - рыночной стоимости. Читатели, знакомые с количественной торговлей, должны знать, что на рынке акций А есть наиболее эффективный фактор - рыночная стоимость.

Обработка и сбор данных

В этом разделе используются те же данные, что и в предыдущих статьях, поэтому не повторяется.

Дешевые валюты

Низкая цена обычно относится к цифровым валютам с более низкой единичной ценой. Эти валюты более привлекательны для мелких инвесторов, поскольку они дешевы. Большинство из них видят только цены на 0, не обращая особого внимания на их стоимость.

Предпочтительным примером является то, что в начале года и в конце года наблюдаются два бычьих рынка. Каждую неделю выбираются 20 валют с наименьшими ценами. Результаты и индекс очень близки, что показывает, что низкие цены не дают большого дополнительного дохода.

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

Процесс развития мелкой валюты

Поскольку объем обращения постоянно изменяется, то общий запас, используемый для расчета рыночной стоимости здесь, данные из Coincapmarket, необходимые могут быть запрошены в следующем ключе. В общей сложности были выбраны все монеты до 1000 рыночной стоимости, из-за названия и неизвестного общего предложения, в общей сложности было получено 205 монет, которые пересекаются с постоянным контрактом на биннн.

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 ]

В этом же недельном индексе выделяются 10 валют с наименьшей рыночной стоимостью, которые сравниваются с общим индексом. Можно увидеть, что небольшие валюты с наименьшей рыночной стоимостью в начале года были... лучше, чем общий индекс.

Маленькие валюты обычно считаются с более высоким потенциалом роста. Поскольку их рыночная стоимость низкая, даже относительно небольшой приток капитала может вызвать значительные изменения в цене. Такая потенциально высокая доходность привлекает внимание инвесторов и спекулянтов.

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);

Подведение итогов

Анализ данных показывает, что низкооцененные монеты не дают дополнительных доходов, а работают в соответствии с рыночными показателями. Малые валюты значительно превышают рост общего индекса. Ниже приведен список контрактных монет с рыночной стоимостью менее 100 млн.

ХУК: 102007225, SLP: 99406669, NMR: 97617143, RDNT: 97501392, MBL: 93681270, OMG: 89129884, NKN: 85700948, ДЕНТ: 84558413, АЛФА: 81367392, RAD: 80849568, HFT: 79696303, STMX: 79472000, АЛИС: 74615631, OGN: 74226686, GTC: 72933069, MAV: 72174400, CTK: 72066028, UNFI: 71975379, OXT: 71727646, COTI: 71402243, HIGH: 70450329, DUSK: 69178891, ARKM: 68822057, HIFI: 68805227, КИБЕР: 68264478, BADGER: 67746045, AGLD: 66877113, ЛИНА: 62674752, Люди: 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, КЕЙ: 31964126, BOND: 29549985, FRONT: 29130102, TOKEN: 28047786, AMB: 24484151