Los artículos anteriores https://www.fmz.com/digest-topic/10283 y https://www.fmz.com/digest-topic/10287 analizaron la correlación entre el aumento y la caída de las monedas y Bitcoin. , el impacto de lanzar contratos perpetuos sobre precios. En este artículo, continuaremos explorando otro factor importante que afecta los precios de las divisas: la capitalización de mercado. Los lectores familiarizados con el trading cuantitativo deben saber que el mercado de acciones tipo A tiene uno de los factores más efectivos: la pequeña capitalización de mercado. El rendimiento de la rotación de las acciones de pequeña capitalización es extraordinario, superando con creces a varios índices. Si te interesa, puedes informarte por ti mismo. Entonces, ¿cómo se comportan las criptomonedas de pequeña capitalización o de bajo precio?

Tratamiento y recogida de datos

Esta parte utiliza los mismos datos que los artículos anteriores, por lo que no los repetiré aquí.

Rendimiento de las monedas de bajo precio

Las monedas de bajo precio generalmente se refieren a monedas digitales con precios unitarios más bajos. Estas monedas son más atractivas para los pequeños inversores debido a sus bajos precios. La mayoría de ellos solo ven los numerosos ceros en el precio y no les importa mucho el valor de mercado. Cada cero menos significa un aumento de precio de 10 veces, lo que es Muy importante para algunos inversores. Las personas son muy atractivas, pero también pueden ir acompañadas de una mayor volatilidad de precios y riesgo.

Como es habitual, el primer paso es observar el rendimiento del índice, que también tiene dos mercados alcistas a principios y finales de año. Cada semana se seleccionan las 20 criptomonedas con los precios más bajos y los resultados están muy cerca del índice, lo que indica que los precios bajos no brindan muchos beneficios 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

Rendimiento de las monedas de pequeña capitalización

Dado que el volumen de circulación cambia constantemente, el suministro total utilizado en el cálculo del valor de mercado aquí proviene de Coincapmarket. Puede solicitar una clave si la necesita. En total, se seleccionaron las 1000 criptomonedas más importantes por capitalización de mercado. Debido al método de denominación y al desconocimiento del suministro total, se obtuvieron un total de 205 criptomonedas que se superponían con los contratos perpetuos de 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}"

# 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 ]

De manera similar, trazamos un índice de las 10 monedas con la capitalización de mercado más baja cada semana y lo comparamos con el índice general. Se puede observar que las monedas de pequeña capitalización tuvieron un desempeño ligeramente mejor que el índice general en el mercado alcista a principios de año. Sin embargo, comenzó a subir antes de lo previsto durante las operaciones laterales de septiembre y octubre, y el aumento final superó con creces el índice general.

Generalmente se considera que las monedas con menor capitalización de mercado tienen mayor potencial de crecimiento. Debido a su baja capitalización de mercado, incluso entradas de fondos relativamente pequeñas pueden provocar movimientos de precios significativos. Este potencial de altos rendimientos ha atraído la atención de inversores y especuladores. Cuando el mercado está listo para tocar fondo, las monedas de pequeña capitalización tienden a tomar la delantera debido a su pequeña resistencia al alza, e incluso pueden indicar que un mercado alcista general está a punto de comenzar.

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);

Resumir

En este artículo se analizan los datos y se concluye que las divisas de bajo precio no ofrecen rendimientos adicionales y su rendimiento es similar al del índice de mercado. El rendimiento de las divisas de pequeña capitalización ha superado con creces el aumento del índice general. La siguiente es una lista de monedas contractuales con un valor de mercado de menos de 100 millones de U como referencia, aunque ahora estamos en un mercado alcista.

‘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, ‘PEOPLE’: 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