Выбор самых коррелирующих рынков.
top_10 = df_transpose.corr () ['BTC-GBP']. sort_values (ascending = False) .keys () [0:20]
печать (top_10)Индекс (['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 ')
Выбор наименее коррелированных рынков.
bottom_10 = df_transpose.corr () ['BTC-GBP']. sort_values (ascending = True) .keys () [0:20]
печать (bottom_10)Индекс (['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 =' объект ')
Что нас больше всего интересует, так это наименее коррелированные рынки. Я не думаю, что это такая неожиданность, что там есть стабильные монеты, такие как Tether (USDT) и USD Coin (USDC). Я склонен удалить их, поскольку они должны быть стабильными по дизайну.
df_filtered = df [~ df_transpose.keys (). str.contains ('USD [TC]', regex = True)]
df_filtered_transpose = df_filtered.T
И воссоздайте наш нижний список 10 без USDT и USDC.
Индекс (['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 =' объект ')
Обзор
Вот и все. Мне было бы интересно услышать ваши мысли. Я вижу ADA в списке, чего я в какой-то степени ожидал. Он не полностью устойчив к сбоям Биткойн и Эфириум, но, как правило, подвержен меньшему влиянию. Я торгую ADA-GBP, но в соответствии с этим ADA-ETH - лучший вариант. Проблема здесь часто заключается в том, что биткойн падает, то же самое происходит и с Ethereum. Я был бы склонен игнорировать варианты ETH, указанные выше.
Следующим шагом будет открытие TradingView.com и сравнить эти рынки с BTC-GBP.
Google Colab
Я уже предоставил вам весь код выше, но если вам нужен исходный код, я создал записную книжку, которую можно легко запустить в Google Colab.
- Идти к "https://colab.research.google.com
- Перейдите на вкладку GitHub.
- В поле «Введите URL-адрес GitHub или выполните поиск по организации или пользователю» введите «https://github.com/whittlem/colabnotebooks”И нажмите ввод
- Репозиторий: “Whittlem / Colab, Ноутбуки", Ветка: "main
- Нажмите на "CoinbaseProMarketAnaанализ.ipynp
- Нажмите на "Время выполнения"В меню, затем"Запустить все
Удачи, и я надеюсь, что вы нашли это полезным.
