Analisi rendimenti continui Crypto

 

Vi propongo di seguito un’analisi a diversi periodi temporali, dei rendimenti continui delle principali crypto per capitalizzazione di mercato, più quelle che seguo io. Alcune mancheranno o daranno risultati “inf” perchè non ancora nate nel periodo considerato.

L’analisi è stata fatta in Python, potrebbero esserci degli errori, in tal caso segnalatemeli per favore.

Dal 01-01-2023:

Lista:

Codice:

# migliori crypto per rendimento

top_10_tickers = rendimenti_continui.iloc[-1].sort_values(ascending=False).head(10).index

top_10_data = datax[top_10_tickers]

# Rendimenti continui dei top 10 titoli

top_10_rendimenti_continui = top_10_data.pct_change().add(1).cumprod().sub(1).mul(100)

# Grafico

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))

top_10_rendimenti_continui.plot(ax=ax, title='Top 10 crypto for continuous performance', linewidth=1)

ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1.05, 0.5))

plt.tight_layout()

plt.show()

Peggiori per rendimento:

Rendimenti rapportati al prezzo del BTC:

Lista:

Codice:

# Calcolo prezzi rapportati al Bitcoin

datax_onBTC = datax.div(datax["BTC-USD"], axis=0)

datax_onBTC.drop(columns=["BTC-USD"], inplace=True)

rendimenti_continui_onBTC = datax_onBTC.pct_change().add(1).cumprod().sub(1).mul(100)

rendimenti_continui_onBTC = rendimenti_continui_onBTC.iloc[1:]

# Crypto on BTC

selected_index = rendimenti_continui_onBTC.iloc[-1].index

all_data_onBTC = datax_onBTC[selected_index]

# Rendimenti continui

all_rendimenti_continui_onBTC = all_data_onBTC.pct_change().add(1).cumprod().sub(1).mul(100)

# Grafico

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))

all_rendimenti_continui_onBTC.plot(ax=ax, title='Crypto for continuous performance on BTC', linewidth=1)

ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1.05, 0.5))

ax.axhline(y=0, color='black', linewidth=1, linestyle='--')

plt.tight_layout() # per ottimizzare i margini

plt.show()

Dal 01-01-2024:

Crypto su BTC:

Dal 01-09-2024: