最も相関性の高い上位市場を選択します。
top_10 = df_transpose.corr()['BTC-GBP'].sort_values(ascending=False).keys()[0:20]
印刷 (トップ_10)Index(['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='object')
相関性が最も低い市場を選択します。
bottom_10 = df_transpose.corr()['BTC-GBP'].sort_values(ascending=True).keys()[0:20]
印刷 (bottom_10)Index(['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='object')
私たちにとって最も興味深いのは、相関関係が最も低い市場です。 テザー（USDT）やUSDコイン（USDC）のようなステーブルコインが存在することはそれほど驚くべきことではないと思います。 これらは設計上安定しているはずなので、削除する傾向があります。
df_filtered = df[~df_transpose.keys().str.contains('USD[TC]', regex=True)]
df_filtered_transpose = df_filtered.T
そして、USDT と USDC を使用せずに下位リスト 10 を再作成します。
Index(['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='object')
まとめ
これで完了です。 ぜひご意見をお聞かせください。 リストに ADA が表示されていますが、これはある程度予想どおりです。 ビットコインやイーサリアムの暴落に対して完全に耐性があるわけではありませんが、影響は少なくなる傾向があります。 私はADA-GBPを取引していますが、これによるとADA-ETHの方が良い選択肢です。 ここで問題となるのは、ビットコインがクラッシュした場合、イーサリアムでも同じことが起こることがよくあるということです。 私は上記の ETH オプションを無視する傾向があります。
次のステップは、開くことです TradingView.com そしてこれらの市場をBTC-GBPと比較します。
グーグルコラボ
上記ですべてのコードをすでに提供しましたが、ソース コードが必要な場合は、Google Colab で簡単に実行できるノートブックを作成しました。
- "https://colab.research.google.com
- 「GitHub」タブをクリックします
- 「GitHub URL を入力するか、組織またはユーザーで検索」に「」と入力します。https://github.com/whittlem/colabnotebooks」と入力してEnterキーを押します
- リポジトリ：「ホイットレム/コラボノートブック"、 支店： "メイン
- クリック "コインベースプロマーケット分析.ipynp
- クリック "ランタイムメニューから「」を選択し、「すべて実行
頑張ってください。これがお役に立てば幸いです。
