¿Cuál es el mejor para copiar: el valor de mercado bajo o el precio bajo?

Artículos anterioreshttps://www.fmz.com/digest-topic/10283 , https://www.fmz.com/digest-topic/10287Se analizó separadamente la correlación entre la caída de la moneda y la correlación con Bitcoin, la influencia de los contratos perpetuos en línea en el precio. Este artículo continuará explorando otro factor importante que afecta el precio de la moneda. El valor del mercado de la moneda, que los lectores familiarizados con la transacción cuantitativa deben saber que el mercado de acciones A tiene un factor más efectivo.

Procesamiento y recopilación de datos

Esta parte utiliza los mismos datos que los artículos anteriores y no se repite.

El rendimiento de las monedas de bajo precio

Las monedas de bajo precio generalmente se refieren a monedas digitales de menor precio. Estas monedas son más atractivas para los pequeños inversores debido a su bajo precio, la mayoría de los cuales solo ven muchos ceros de precio y no se preocupan mucho por cuánto es su valor en el mercado, cada menos de un 0 significa que el precio se duplica 10 veces, lo que es muy atractivo para algunos, pero también puede conllevar una mayor volatilidad y riesgo de precios.

El ejemplo preferido es el desempeño del índice, los mismos dos mercados alcistas al comienzo y al final del año. Cada semana se seleccionan las 20 monedas con el precio más bajo, y los resultados y el índice son muy cercanos, lo que indica que los precios bajos no ofrecen muchas ganancias adicionales.

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

El rendimiento de las monedas de menor valor

Debido a que el volumen de circulación cambia constantemente, el suministro total para calcular el valor de mercado aquí, los datos provienen de Coincapmarket, se pueden solicitar a continuación. En total, se seleccionaron todas las monedas antes del valor de mercado de 1000, por razones de denominación y suministro total desconocido, se obtuvieron 205 monedas superpuestas con un contrato perpetuo de Bitcoin.

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 ]

La misma semana, las 10 monedas con el menor valor de mercado se comparan con el índice general. Se puede ver que las monedas con el menor valor de mercado en el mercado alcista de principios de año... estaban bien con el índice general. Pero en septiembre y octubre, el horizonte comenzó a subir con anticipación, y el aumento final fue mucho mayor que el índice general.

Las monedas de menor valor son generalmente consideradas con un mayor potencial de crecimiento. Debido a su bajo valor, incluso un flujo de capital relativamente pequeño puede causar cambios significativos en el precio. Esta alta rentabilidad potencial atrae la atención de los inversores y 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);

Resumen

El análisis de los datos encontró que las monedas de bajo precio no ofrecen ganancias adicionales, sino que se acercan al índice del mercado. Las monedas de menor valor comercial superan significativamente el aumento del índice total. A continuación se proporciona una lista de monedas de contrato con un valor comercial inferior a 100 millones de U para su referencia, aunque ahora están en el mercado de los toros.

HOOK: 102007225, SLP: 99406669, NMR: 97617143, RDNT: 97501392, MBL: 93681270, OMG: 89129884, NKN: 85700948, DENT: 84558413, ¿qué es lo que quiere decir? ALPHA: 81367392, RAD: 80849568, HFT: 79696303, STMX: 79472000, ALICE: 74615631, ¿qué es lo que quieres? OGN: 74226686, GTC: 72933069, MAV: 72174400, CTK: 72066028, UNFI: 71975379, OXT: 71727646, ¿Qué es esto? COTI: 71402243, en el caso de los Estados Unidos, HIGH: 70450329, DUSK: 69178891, ¿qué es lo que quiere decir? ARKM: 68822057, HIFI: 68805227, CYBER: 68264478, BADGER: 67746045, AGLD: 66877113, LINA: 62674752, PEPULA: 62662701, ARPA: 62446098, SPELL: 61939184, el número de teléfono de la ciudad de Nueva York. TRU: 60944721, REN: 59955266, BIGTIME: 59209269, XVG: 57470552, TLM: 56963184, BACKE: 52022509, COMBO: 47247951, DAR: 47226484, FLM: 45542629, ATA: 44190701, MDT: 42774267, BEL: 42365397, PERP: 42095057, REEF: 41151983, IDEX: 39463580, LEVER: 38609947, ¿Qué es eso? PHB: 36811258, LIT: 35979327, KEY: 31964126, ¿Qué es eso? BOND: 29549985, FRONT: 29130102, TOKEN: 28047786, ¿Qué es lo que quieres? AMB: 24484151