पिछले लेख https://www.fmz.com/digest-topic/10283 और https://www.fmz.com/digest-topic/10287 में मुद्राओं और बिटकॉइन के उत्थान और पतन के बीच संबंध पर चर्चा की गई थी। कीमतों पर स्थायी अनुबंध शुरू करने का। यह लेख मुद्रा की कीमतों को प्रभावित करने वाले एक अन्य महत्वपूर्ण कारक - बाजार पूंजीकरण का पता लगाना जारी रखेगा। मात्रात्मक व्यापार से परिचित पाठकों को पता होना चाहिए कि ए-शेयर बाजार में सबसे प्रभावी कारकों में से एक है - छोटा बाजार पूंजीकरण। स्मॉल-कैप स्टॉक के रोटेशन का प्रदर्शन असाधारण है, जो विभिन्न सूचकांकों से कहीं बेहतर है। यदि आप रुचि रखते हैं, तो आप इसके बारे में स्वयं जान सकते हैं। तो फिर छोटी-कैप या कम कीमत वाली क्रिप्टोकरेंसी कैसा प्रदर्शन करती हैं?

डेटा प्रसंस्करण और संग्रहण

इस भाग में पिछले लेखों के समान ही डेटा का उपयोग किया गया है, इसलिए मैं इसे यहां नहीं दोहराऊंगा।

कम कीमत वाले सिक्कों का प्रदर्शन

कम कीमत वाली मुद्राएं आमतौर पर कम इकाई मूल्य वाली डिजिटल मुद्राओं को संदर्भित करती हैं। ये मुद्राएँ अपनी कम कीमतों के कारण छोटे निवेशकों के लिए अधिक आकर्षक हैं। उनमें से अधिकांश केवल कीमत में कई शून्यों को देखते हैं और बाजार मूल्य के बारे में ज़्यादा परवाह नहीं करते हैं। हर शून्य कम होने का मतलब है कीमत में 10 गुना वृद्धि, जो कि है कुछ निवेशकों के लिए यह बहुत महत्वपूर्ण है। लोग बहुत आकर्षक होते हैं, लेकिन उनके साथ उच्च मूल्य अस्थिरता और जोखिम भी हो सकता है।

हमेशा की तरह, पहला कदम सूचकांक के प्रदर्शन को देखना है, जिसमें वर्ष की शुरुआत और अंत में दो तेजी वाले बाजार भी हैं। प्रत्येक सप्ताह सबसे कम कीमत वाली 20 क्रिप्टोकरेंसी का चयन किया जाता है, और परिणाम सूचकांक के बहुत करीब होते हैं, जो दर्शाता है कि कम कीमतें अधिक अतिरिक्त लाभ प्रदान नहीं करती हैं।

            
            
            
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

स्मॉल-कैप सिक्कों का प्रदर्शन

चूँकि सर्कुलेशन वॉल्यूम लगातार बदल रहा है, इसलिए यहाँ बाजार मूल्य गणना में उपयोग की जाने वाली कुल आपूर्ति Coincapmarket से आती है। यदि आपको इसकी आवश्यकता है तो आप एक कुंजी के लिए आवेदन कर सकते हैं। कुल मिलाकर, मार्केट कैप के हिसाब से सभी शीर्ष 1,000 क्रिप्टोकरेंसी का चयन किया गया। नामकरण विधि और अज्ञात कुल आपूर्ति के कारण, कुल 205 क्रिप्टोकरेंसी प्राप्त हुईं जो बिनेंस स्थायी अनुबंधों के साथ ओवरलैप हुईं।

            
            
            
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 ]

इसी प्रकार, हम प्रत्येक सप्ताह सबसे कम बाजार पूंजीकरण वाली 10 मुद्राओं का सूचकांक बनाते हैं तथा उसकी तुलना समग्र सूचकांक से करते हैं। यह देखा जा सकता है कि वर्ष की शुरुआत में तेजी वाले बाजार में लघु-कैप मुद्राओं ने समग्र सूचकांक की तुलना में थोड़ा बेहतर प्रदर्शन किया। हालांकि, सितंबर और अक्टूबर में साइडवेज ट्रेडिंग के दौरान इसमें निर्धारित समय से पहले ही वृद्धि होने लगी और अंतिम वृद्धि समग्र सूचकांक से कहीं अधिक हो गई।

आमतौर पर यह माना जाता है कि छोटे बाजार पूंजीकरण वाले सिक्कों में वृद्धि की संभावना अधिक होती है। उनके कम बाजार पूंजीकरण के कारण, यहां तक ​​कि धन का अपेक्षाकृत छोटा प्रवाह भी महत्वपूर्ण मूल्य आंदोलनों का कारण बन सकता है। उच्च रिटर्न की इस संभावना ने निवेशकों और सट्टेबाजों का ध्यान आकर्षित किया है। जब बाजार नीचे की ओर जाने के लिए तैयार होता है, तो छोटी-छोटी मुद्राएं अपने छोटे से ऊपर की ओर प्रतिरोध के कारण बढ़त ले लेती हैं, और यह भी संकेत दे सकती हैं कि सामान्य तेजी वाला बाजार शुरू होने वाला है।

            
            
            
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);

संक्षेप

यह लेख डेटा का विश्लेषण करता है और पाता है कि कम कीमत वाली मुद्राएँ अतिरिक्त रिटर्न प्रदान नहीं करती हैं और उनका प्रदर्शन बाजार सूचकांक के समान है। छोटी-कैप मुद्राओं का प्रदर्शन समग्र सूचकांक में वृद्धि से काफी अधिक है। संदर्भ के लिए 100 मिलियन यू से कम बाजार मूल्य वाली अनुबंध मुद्राओं की सूची निम्नलिखित है, हालांकि हम अभी तेजी वाले बाजार में हैं।

'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