저시장 가치와 낮은 가격, 어떤 것이 더 적합합니까?

이전 기사https://www.fmz.com/digest-topic/10283 , https://www.fmz.com/digest-topic/10287이 글은 동전 가격에 영향을 미치는 또 다른 중요한 요소인 동전 시장 가치에 대해 계속 논의할 것이다. 양적 거래에 익숙한 독자들은 A 주식 시장이 가장 효과적인 요소인 동전 시장 가치에 대해 알아야 한다. 소액 시장 가치 주식 변동의 성능은 매우 역동적이며, 다양한 지표를 훨씬 뛰어넘고, 관심있는 소액은 스스로 알 수 있다. 그렇다면 시장 가치 또는 낮은 디지털 통화 가격 성능은 어떻게 될까요?

데이터 처리 및 수집

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낮은 가격의 통화

저가 코인은 일반적으로 단위 가격보다 낮은 디지털 화폐를 의미합니다. 이러한 코인은 저렴한 가격으로 인해 소규모 투자자에게 더 매력적입니다. 대부분의 사람들은 가격에 0을 많이 볼 뿐이며 시장 가치에 대해 별로 신경 쓰지 않습니다. 모든 0이 10배의 가격을 의미합니다. 이것은 일부 사람들에게 매우 매력적이지만 동시에 더 높은 가격 변동성과 위험을 초래할 수 있습니다.

가장 좋은 예로 지표의 성과를 살펴보면, 같은 해 초와 말 두 개의 황금시장이다. 매주 가장 낮은 가격의 20 개의 동전을 선택하면 결과와 지표가 매우 가깝고 낮은 가격이 많은 추가 수익을 제공하지 않는다는 것을 보여줍니다.

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

소시장 가치 통화의 성과

유통량은 끊임없이 변하기 때문에 시장가치를 계산하기 위한 총 공급량은 Coincapmarket에서 자료를 얻으며, 필요한 키는 아래와 같습니다. 총 1000개 이상의 시장가치를 가진 모든 동전이 선택되었으며, 명칭 방식과 전체 공급이 알려지지 않은 이유로, 총 205개의 동전과 비트코인 상속계약이 중복되어 있습니다.

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 ]

같은 주간 시장 가치 최하위 10개 동전이 지수를 그려 전체 지수에 비교된다. 작은 시장 가치 동전이 일 년 초에 황금 시장에서 전체 지표에... 더 좋아 보이는 것을 볼 수 있다. 그러나 9~10 월 횡단선에서 일찍 상승을 시작했고 최종 상승은 전체 지표보다 훨씬 더 높았다.

소가치 동전은 일반적으로 더 높은 성장 잠재력을 가지고 있다고 여겨진다. 그들의 시가치가 낮기 때문에, 비교적 작은 자본 유입도 가격의 중대한 변화를 유발할 수 있다. 이러한 잠재적인 높은 수익은 투자자와 스펙케이터들의 관심을 끌었다. 시장이 바닥에 있을 때 소가치 동전은 낮은 상승 저항으로 인해 먼저 시작될 수 있으며, 심지어는 부진적인 쇠시장의 시작을 예측할 수도 있다.

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);

요약

이 논문은 데이터 분석을 통해 낮은 가격의 동전이 추가 수익을 제공하지 않으며 시장 지수와 가까운 성능을 보였다는 것을 발견했습니다. 작은 시장 가치 동전의 성과는 전체 지수보다 크게 증가했습니다. 아래는 시장 가치가치가 1 억U 미만인 계약 동전의 목록이 참조되어 있지만 현재 쇠시장에 있습니다.

HOOK: 102007225, SLP: 99406669, NMR: 97617143 RDNT: 97501392 MBL: 93681270, OMG: 89129884 NKN: 85700948, 84558413번입니다 알파: 81367392 RAD: 80849568 HFT: 79696303 STMX: 79472000 앨리스: 74615631, OGN: 74226686 GTC: 72933069, MAV: 72174400, CTK: 72066028 UNFI: 71975379 71727646 COTI: 71402243 HIGH 70450329, DUSK: 69178891, ARKM: 68822057 HIFI: 68805227 사이버: 68264478, BADGER: 67746045, AGLD: 66877113, LINA: 62674752, 62662701 ARPA: 62446098 61939184 TRU: 60944721, REN: 59955266, BIGTIME: 59209269, XVG: 57470552, TLM: 56963184 BAKE: 52022509, COMBO: 47247951, DAR: 47226484 FLM: 45542629 44190701 MDT: 42774267 BEL: 42365397, PERP: 42095057, REEF: 41151983, IDEX: 39463580 레버: 38609947, PHB: 36811258, LIT: 35979327, 31964126 BOND: 29549985, 전면 29130102 TOKEN: 28047786, AMB: 24484151