कम बाजार मूल्य और कम कीमत, कौन सा बेहतर है?

पिछले कुछ लेखhttps://www.fmz.com/digest-topic/10283 , https://www.fmz.com/digest-topic/10287अलग-अलग रूपों की गिरावट और बिटकॉइन के बीच संबंध पर चर्चा की गई है, ऑनलाइन स्थायी अनुबंध की कीमत पर प्रभाव। इस लेख में मुद्रा की कीमत को प्रभावित करने वाले एक अन्य महत्वपूर्ण कारक की चर्चा की जाएगी। बाजार मूल्य, जो कि मात्रा के व्यापार से परिचित है, को पढ़ने वालों को पता होना चाहिए कि ए शेयर बाजार में सबसे प्रभावी कारक बाजार मूल्य है। लघु बाजार मूल्य शेयरों की उतार-चढ़ाव का प्रदर्शन बहुत प्रतिकूल है, जो कि विभिन्न संकेतकों से बहुत आगे है।

डेटा प्रसंस्करण और संग्रह

इस भाग में पिछले लेखों के समान डेटा का उपयोग किया गया है, इसलिए इसे दोहराया नहीं जा सकता है।

कम कीमत वाली मुद्राओं का प्रदर्शन

कम कीमत वाले सिक्के आमतौर पर एकमुश्त कीमत के लिए कम डिजिटल मुद्राओं को संदर्भित करते हैं। ये सिक्के कम कीमत के कारण छोटे निवेशकों के लिए अधिक आकर्षक होते हैं, जिनमें से अधिकांश केवल कीमत के 0 को देखते हैं और बहुत अधिक ध्यान नहीं देते हैं कि बाजार मूल्य कितना है, प्रत्येक कम 0 का अर्थ है 10 गुना मूल्य, जो कुछ लोगों के लिए बहुत आकर्षक है, लेकिन साथ ही साथ उच्च मूल्य अस्थिरता और जोखिम भी हो सकता है।

सबसे अच्छा उदाहरण सूचकांक के प्रदर्शन को देखने के लिए है, एक ही साल की शुरुआत और अंत में दो बैल बाजारों. हर हफ्ते 20 सबसे कम कीमत वाले मुद्राओं को चुना जाता है, और परिणाम सूचकांक के बहुत करीब हैं, जो कम कीमतों से बहुत अधिक अतिरिक्त लाभ प्रदान नहीं करते 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

छोटे बाजार मूल्य वाले मुद्राओं का प्रदर्शन

चूंकि प्रचलन में लगातार परिवर्तन होता रहता है, इसलिए यहां बाजार मूल्य की गणना के लिए उपयोग की जाने वाली कुल आपूर्ति, जिसका डेटा Coincapmarket से लिया गया है, के लिए आवेदन किया जा सकता है। कुल मिलाकर, सभी मुद्राओं को बाजार मूल्य से पहले 1000 के लिए चुना गया था, और नामकरण के तरीके और अज्ञात कुल आपूर्ति के कारण, कुल मिलाकर 205 सिक्के प्राप्त किए गए थे।

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 तरह, 10 कम मूल्य वाले सिक्कों का एक साप्ताहिक सूचकांक तैयार किया गया है, जो कुल सूचकांक के साथ तुलना करता है। यह देखा जा सकता है कि छोटे मूल्य वाले सिक्के साल की शुरुआत में बुल बाजार में... कुल सूचकांक के साथ अच्छे थे। लेकिन सितंबर और अक्टूबर के बीच में तेजी शुरू हुई, और अंतिम वृद्धि कुल सूचकांक से बहुत अधिक थी।

छोटे बाजार मूल्य वाले सिक्कों को आमतौर पर उच्च वृद्धि क्षमता के साथ माना जाता है; उनके कम बाजार मूल्य के कारण, यहां तक कि अपेक्षाकृत छोटे धन प्रवाह भी कीमतों में महत्वपूर्ण बदलाव का कारण बन सकते हैं; इस तरह के संभावित उच्च रिटर्न ने निवेशकों और सट्टेबाजों का ध्यान आकर्षित किया है। जब बाजार नीचे होता है, तो छोटे बाजार मूल्य वाले सिक्के तेजी से बढ़ते प्रतिरोध के कारण शुरू होते हैं, और यह भी हो सकता है कि यह बुलबुला बैल 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);

सारांश

इस आलेख में विश्लेषण के आधार पर पाया गया है कि कम कीमत वाले सिक्कों ने अतिरिक्त लाभ नहीं दिया है और वे बाजार सूचकांक के करीब प्रदर्शन करते हैं। छोटे बाजार मूल्य वाले सिक्कों का प्रदर्शन समग्र सूचकांक में वृद्धि से काफी अधिक है। नीचे संदर्भ के लिए 100 मिलियन यूए से कम मूल्य वाले अनुबंध सिक्कों की सूची दी गई है, हालांकि वे अब बैल बाजार में हैं।

HOOK: 102007225, SLP: 99406669, एनएमआर: 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, साइबर: 68264478, BADGER: 67746045, एजीएलडी: 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