Velge de mest korrelerte markedene.
top_10 = df_transpose.corr()['BTC-GBP'].sort_values(ascending=False).keys()[0:20]
print (top_10)Indeks(['BTC-GBP', 'BTC-USD', 'WBTC-USD', 'BTC-EUR', 'BTC-USDT', 'BTC-USDC', 'ADA-USD', '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='objekt')
Velge de minst korrelerte markedene.
bottom_10 = df_transpose.corr()['BTC-GBP'].sort_values(ascending=True).keys()[0:20]
print (bottom_10)Indeks(['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')
Det som vil være mest interessant for oss er de minst korrelerte markedene. Jeg tror ikke det er så overraskende at stabile mynter som Tether (USDT) og USD Coin (USDC) er der. Jeg er tilbøyelig til å fjerne disse siden de etter design skal være stabile.
df_filtered = df[~df_transpose.keys().str.contains('USD[TC]', regex=True)]
df_filtered_transpose = df_filtred.T
Og gjenopprett vår bunnliste 10 uten USDT og USDC.
Indeks(['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='objekt')
Oppsummering
Så der har du det. Jeg vil være interessert i å høre dine tanker. Jeg kan se ADA i listen som er det jeg ville forvente til en viss grad. Den er ikke helt motstandsdyktig mot Bitcoin- og Ethereum-krasj, men har en tendens til å bli mindre påvirket. Jeg handler med ADA-GBP, men i følge dette er ADA-ETH et bedre alternativ. Problemet her er ofte hvis Bitcoin krasjer, det samme skjer for Ethereum. Jeg vil være tilbøyelig til å ignorere ETH-alternativene ovenfor.
Neste trinn ville være å åpne TradingView.com og å sammenligne disse markedene mot BTC-GBP.
Google Colab
Jeg har allerede oppgitt all koden for deg ovenfor, men hvis du vil ha kildekoden, har jeg laget en notatbok som enkelt kan kjøres i Google Colab.
- Gå til "https://colab.research.google.com"
- Klikk på GitHub-fanen
- For "Skriv inn en GitHub URL eller søk etter organisasjon eller bruker" skriv inn "https://github.com/whittlem/colabnotebooks" og trykk enter
- Oppbevaringssted: "whittlem/colabnotatbøker", gren: "main"
- Klikk på "CoinbaseProMarketAnalysis.ipynp"
- Klikk på "Runtime" fra menyen, deretter "Kjør alt"
Lykke til og jeg håper du har funnet dette nyttig.