Selezione dei primi mercati più correlati.
top_10 = df_transpose.corr()['BTC-GBP'].sort_values(ascending=False).keys()[0:20]
stampa (top_10)Indice(['BTC-GBP', 'BTC-USD', 'WBTC-USD', 'BTC-EUR', 'BTC-USDT', 'BTC-USDC', 'ADA-USDC', 'ADA-USD' , 'YFI-USD', 'ADA-EUR', 'ADA-GBP', 'OXT-USD', 'ETH-GBP', 'WBTC-BTC', 'ETH-USD', 'ETH-DAI', ' ETH-EUR', 'ETH-USDT', 'ETH-USDC', 'STORJ-USD'], dtype='oggetto')
Selezione dei mercati meno correlati.
bottom_10 = df_transpose.corr()['BTC-GBP'].sort_values(ascending=True).keys()[0:20]
stampa (fondo_10)Indice(['MIR-GBP', 'USDT-EUR', 'USDC-EUR', 'ZEC-BTC', 'DAI-USD', 'CRV-BTC', 'ADA-ETH', 'DAI-USDC' , 'UMA-BTC', 'COMP-BTC', 'USDC-GBP', 'MIR-BTC', 'USDT-GBP', 'REP-BTC', 'FIL-BTC', 'ICP-BTC', ' SUSHI-ETH', 'MIR-EUR', 'MIR-USD', 'BAT-ETH'], dtype='oggetto')
Ciò che ci interesserebbe di più sono i mercati meno correlati. Non credo sia una tale sorpresa che le monete stabili come Tether (USDT) e USD Coin (USDC) siano lì. Sono propenso a rimuoverli poiché in base alla progettazione dovrebbero essere stabili.
df_filtered = df[~df_transpose.keys().str.contains('USD[TC]', regex=True)]
df_filtrato_transpose = df_filtrato.T
E ricrea il nostro elenco in fondo 10 senza USDT e USDC.
Indice(['MIR-GBP', 'ZEC-BTC', 'DAI-USD', 'CRV-BTC', 'ADA-ETH', 'UMA-BTC', 'COMP-BTC', 'MIR-BTC' , 'REP-BTC', 'FIL-BTC', 'ICP-BTC', 'SUSHI-ETH', 'MIR-EUR', 'MIR-USD', 'BAT-ETH', 'ZEC-USD', ' FORTH-BTC', 'CRV-EUR', 'SUSHI-BTC', 'RLC-BTC'], dtype='oggetto')
Sommario
Così il gioco è fatto. Sarei interessato a sentire i tuoi pensieri. Posso vedere ADA nell'elenco che è quello che mi aspetterei in una certa misura. Non è totalmente resistente ai crash di Bitcoin ed Ethereum, ma tende a risentirne meno. Sto scambiando ADA-GBP ma secondo questo ADA-ETH è un'opzione migliore. Il problema qui è spesso se Bitcoin si arresta in modo anomalo, lo stesso accade per Ethereum. Sarei propenso a ignorare le opzioni ETH sopra.
Il prossimo passo sarebbe aprire TradingView.com e confrontare questi mercati con BTC-GBP.
Google Cola
Ho già fornito tutto il codice per te sopra, ma se desideri il codice sorgente ho creato un taccuino che può essere facilmente eseguito in Google Colab.
- Vai a "https://colab.research.google.com"
- Fare clic sulla scheda GitHub
- Per "Inserisci un URL GitHub o cerca per organizzazione o utente" inserisci "https://github.com/whittlem/colabnotebooks" e premi invio
- Deposito: "whittlem/colabnotebook", Ramo: "principale"
- Clicca su "CoinbaseProMarketAnalysis.ipynp"
- Clicca su "Runtime” dal menu, poi “Corri tutto"
Buona fortuna e spero che tu lo abbia trovato utile.