Вибір найбільш корельованих ринків.
top_10 = df_transpose.corr()['BTC-GBP'].sort_values(ascending=False).keys()[0:20]
друк (топ_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')
Вибір найменш корельованих ринків.
bottom_10 = df_transpose.corr()['BTC-GBP'].sort_values(ascending=True).keys()[0:20]
друк (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')
Найбільший інтерес для нас представляли б найменш корельовані ринки. Я не думаю, що це такий сюрприз, що є стабільні монети, такі як Tether (USDT) і USD Coin (USDC). Я схильний видалити їх, оскільки за задумом вони повинні бути стабільними.
df_filtered = df[~df_transpose.keys().str.contains('USD[TC]', regex=True)]
df_filtered_transpose = df_filtered.T
І знову створіть наш нижній список 10 без USDT і USDC.
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')
Підсумки
Отже, ось і все. Мені було б цікаво почути ваші думки. Я бачу ADA у списку, чого я певною мірою очікував. Він не зовсім стійкий до збоїв у біткойнах та Ethereum, але, як правило, на них впливає менше. Я торгую ADA-GBP, але згідно з цим ADA-ETH є кращим варіантом. Проблема тут часто полягає в тому, що якщо біткойн падає, те саме відбувається з Ethereum. Я був би схильний ігнорувати варіанти ETH вище.
Наступним кроком буде відкриття TradingView.com і порівняти ці ринки з BTC-GBP.
google colab
Я вже надав вам весь код вище, але якщо вам потрібен вихідний код, я створив блокнот, який можна легко запустити в Google Colab.
- Йти до "https://colab.research.google.com"
- Перейдіть на вкладку GitHub
- У полі «Введіть URL-адресу GitHub або здійсніть пошук за організацією чи користувачем» введіть «https://github.com/whittlem/colabnotebooks” і натисніть enter
- Репозиторій: “whittlem/colabnotebooks”, Відділення: “основний"
- Натисніть на "CoinbaseProMarketAnalysis.ipynp"
- Натисніть на "Час виконання» з меню, а потім «Бігти всім"
Успіхів, і я сподіваюся, що ви знайшли це корисним.