Điều gì phù hợp hơn cho việc đánh cá dưới đáy, giá trị thị trường thấp hay giá thấp?

Bài trướchttps://www.fmz.com/digest-topic/10286vàhttps://www.fmz.com/digest-topic/10292Bài viết này sẽ tiếp tục khám phá một yếu tố quan trọng khác ảnh hưởng đến giá tiền xu - giá trị thị trường. Những độc giả quen thuộc với giao dịch định lượng nên biết rằng có một yếu tố hiệu quả nhất trong thị trường cổ phiếu A - giá trị thị trường nhỏ. Hiệu suất xoay cổ phiếu nhỏ là rất phản trực quan, vượt xa các chỉ số khác nhau, những người quan tâm có thể tự tìm hiểu. Vậy hiệu suất giá của các loại tiền kỹ thuật số nhỏ hoặc giá thấp trông như thế nào?

Xử lý và thu thập dữ liệu

Phần này sử dụng cùng dữ liệu như vài bài viết trước, vì vậy nó sẽ không được lặp lại ở đây.

Hiệu suất của các loại tiền tệ giá thấp

Các loại tiền tệ giá thấp thường đề cập đến các loại tiền kỹ thuật số có giá đơn vị thấp hơn. Các loại tiền này hấp dẫn hơn đối với các nhà đầu tư nhỏ do giá thấp của chúng. Hầu hết mọi người chỉ nhìn thấy nhiều số không trong giá nhưng không quan tâm nhiều đến giá trị thị trường. Mỗi đơn vị giảm (số không) có nghĩa là giá được nhân với 10, rất hấp dẫn đối với một số người, nhưng nó cũng có thể đi kèm với sự biến động giá cao hơn và rủi ro.

Như thường lệ, chúng ta hãy xem xét đầu tiên hiệu suất của chỉ số, với hai thị trường tăng vào đầu và cuối năm. Mỗi tuần chúng ta chọn 20 loại tiền tệ có giá thấp nhất, và kết quả rất gần với các chỉ số, cho thấy giá thấp không cung cấp nhiều lợi nhuận bổ sung.

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

Hiệu suất của các loại tiền tệ vốn hóa thị trường nhỏ

Do lưu thông liên tục thay đổi, tính toán giá trị thị trường ở đây sử dụng tổng khối lượng cung, với dữ liệu lấy từ Coincapmarket. Những người cần có thể nộp đơn xin khóa. Tổng cộng 1000 loại tiền tệ có giá trị thị trường cao nhất đã được chọn. Do phương pháp đặt tên và tổng nguồn cung không rõ, chúng tôi đã có được 205 loại tiền tệ chồng chéo với các hợp đồng vĩnh cửu Binance.

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 ]

Một chỉ số được rút ra từ 10 đồng tiền điện tử có giá trị thị trường thấp nhất mỗi tuần, và so sánh với chỉ số tổng thể. Có thể thấy rằng các đồng tiền điện tử đầu tư nhỏ hoạt động tốt hơn một chút so với chỉ số tổng thể trong thị trường bò vào đầu năm. Tuy nhiên, chúng bắt đầu tăng trước thời gian trong chuyển động bên trong tháng 9 - tháng 10, và sự gia tăng cuối cùng của chúng vượt xa chỉ số tổng thể.

Các loại tiền điện tử vốn hóa nhỏ thường được coi là có tiềm năng tăng trưởng cao hơn. Bởi vì giá trị thị trường của chúng thấp, ngay cả dòng tiền tương đối nhỏ có thể gây ra những thay đổi giá đáng kể.

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);

Tóm lại

Bài viết này, thông qua phân tích dữ liệu, phát hiện ra rằng các loại tiền tệ giá thấp không cung cấp lợi nhuận bổ sung và hiệu suất của chúng gần với chỉ số thị trường. Hiệu suất của các loại tiền tệ vốn hóa thị trường nhỏ vượt quá đáng kể sự gia tăng chỉ số tổng thể. Dưới đây là danh sách các loại tiền tệ hợp đồng có giá trị thị trường dưới 100 triệu U để tham khảo, mặc dù chúng ta hiện đang ở thị trường tăng.

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, POPLE: 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