Курс криптовалют онлайн динамика: Курс Биткоина на сегодня, стоимость, курс BTC онлайн, график Bitcoin

‎App Store: Курс криптовалют, биткоин курс

Все курсы криптовалют онлайн на сегодня. График курсов криптовалют, курса Биткоина, Лайткоина, Эфириума в реальном времени.

Для того, чтобы разобраться в динамике рынка криптовалют в режиме онлайн, быть в курсе происходящих изменений котировок по видам криптовалюты, иметь достоверный и актуальный материал для проведения анализа и прогнозирования на краткосрочную и долгосрочную перспективу, в нашем приложении размещены интерактивные графики котировок, таблицы с курсами криптовалюты и другая полезная информация.

Как узнать курс криптовалют онлайн?

Курс криптовалют в режиме онлайн отображается на данном разделе в таблице с возможностью сортировки столбцов с соответствующими показателями. Рынок криптовалют меняется не только ежедневно, но и ежеминутно. Чтобы оценивать ситуацию на рынке по состоянию на текущую дату в таблице представлена следующая информация по биткоину и альткоинам:

Капитализация — определяется как стоимость криптовалюты умноженная на количество монет в обороте по криптовалюте.

Цена — усредненное значение между курсом покупки и продажи криптовалюты на различных биржах криптовалют. На данный момент цена формируется по данным 22-х бирж. Также, в столбцах правее указано изменение цены криптовалюты в процентах по отношению к ее значению за последние 24 часа.

График показывает динамику изменения цены за последние 7 дней. Для более детального анализа необходимо кликнуть на него и перейти на страницу нужной криптовалюты.
По умолчанию курс цифровых монет установлен в американских долларах USD. Но есть возможность выбрать курс криптовалют по отношению и к другим популярным валютам: рублю, евро, фунту, франку, злотому и т.д. Также, можно установить и проанализировать курс всех альткоинов по отношению к биткоину (BTC) или эфиру (ETH). Такие криптовалютные пары будут интересны тем пользователям, которые активно занимаются торговлей на биржах криптовалют.

Курсы криптовалют в реальном времени, капитализация, объем торгов и динамика изменений помогут пользователю определить лучшие и перспективные криптовалюты как за определенный период времени, так и по состоянию на текущую дату. Кроме того, чтобы правильно сделать инвестиции в криптовалюту нужно оценить состояние рынка и выбрать оптимальное время для входа в него.

Как посчитать Капитализацию криптовалют и где подвох

Капитализацией принято называть совокупную рыночную стоимость находящихся в обороте активов чего-либо (капитализация отдельной компании, отрасли, рынка каких-либо товаров или услуг в целом). Все довольно четко и понятно, но ведь это традиционная сфера, а как же рыночная капитализация криптовалют, в чем особенности, каково ее значение, а самое главное кому и зачем оно нужно, об этом и пойдет речь далее.

Что такое капитализация криптовалют

Вопрос о капитализации на самом деле очень важен, ведь как быть с криптовалютами, которые изначально не имеют физической формы и не принадлежат ни одной стране, кто и чем обеспечивает их, а если не обеспечивает, то зачем тогда покупать пустышки? Это и есть главный вопрос, подводящий нас к рыночной капитализации криптовалют.

Если говорить простым языком, то рыночная капитализация криптовалюты — это общая стоимость всех виртуальных денежных знаков, находящихся в обращении. Данный показатель может указывать как на высокую стоимость одной монеты, так и просто на большое количество множество монет в свободном обороте. Растущая капитализация рынка криптовалют — важный показатель для потенциальных инвесторов. Она говорит о том, что этот рынок развивается, а цифровые деньги становятся всё более популярным средством для расчётов.

Впрочем, рыночная капитализация криптовалют — не единственный параметр, на который следует обращать внимание. Не менее важным, является объем торгов за определённый период времени. Рост интереса к виртуальным деньгам может быть доказательством того факта, что они действительно окупаются и с каждым последующим днём за них будут давать больше, чем сегодня.

Да, подавляющее большинство криптовалют, за исключением некоторых проприетарных ничем не обеспечены, кроме веры их держателей в то, что данные инструменты полезны, востребованы, но самое главное будут оставаться таковыми в будущем, постоянно расширяя свою сферу применения и увеличивая стоимость.

Ничто не может лучше измерить востребованность, надежность и спрос на криптовалюту, чем голосование деньгами, то есть, чем больше данную криптовалюту покупают, тем более она нужна.

Простой пример: есть две валюты — EOS из ТОП-20 с капитализацией в $ (млрд) и курсом более $4 за монету и цифровая денежка Nexus с капитализацией криптовалюты в $ (млн) и курсом около $0,6 за монету. Какая из них привлекательнее для инвестора? На первый взгляд картина очевидна — преимущество за EOS.

Но если проследить недельную динамику денежного оборота, то картина приобретает совсем иной вид.

На протяжении всех семи дней EOS ежедневно сбавляет 25% оборота, в то время как  обороты Nexus, наоборот, так же стабильно растут на ~40%. И эта информация даёт инвесторам возможность более точно определить перспективность той или иной валюты в качестве инструмента для инвестирования.

На сегодняшний момент существуют уже сотни и тысячи различных цифровых токенов, основанных на разных математических алгоритмах, а общая капитализация криптовалют на конец июня 2017-го года составляла около 114,262 млрд долларов США и это при том, что еще в начале мая того же года она была всего 51, млрд, а месяцем ранее еще в 2 раза меньше! В августе этого же года она уже превысила 150 млрд.

Капитализация криптовалюты – величина непостоянная и меняется в зависимости от ситуации на рынке и различных событий связанных как с каждой конкретной криптовалютой, так и с технологией blockchain в целом.

Вполне вероятно, что когда вы читаете данную статью, значения показателей капитализации уже сильно отличаются от тех, что были указаны в ней на момент написания.

Рыночная капитализация криптовалют – рейтинг

Первое место всё ещё занимает Биткоин, который охватывает 41.9% рынка. Но нужно отметить, что перспективных конкурентов у него сегодня хоть отбавляй. ТОП-рейтинг криптовалют по объёмам рыночной капитализации в целом не меняется, но имеет сильную динамику. К примеру, ниже составлена таблица рейтинга криптовалют по капитализации на момент написания статьи:

Рейтинг криптовалют

№	Валюта
1	Bitcoin
2	Ethereum
3	Ripple
4	Tether
5	Bitcoin Cash
6	Litecoin
7	Chainlink
8	Cardano
9	Polkadot
10	Binance Coin

Но места в рейтинге меняются постоянно.  

Впрочем, этот график включает только основные  криптовалюты, оказывающие наибольшее влияние на общий рейтинг. На самом деле это лишь малая часть криптовалют, которые имеют капитализацию выше нескольких сотен миллионов долларов, отличаются высоким суточным оборотом и свободно конвертируются в товары или другие валюты.

Актуальные данные – динамику криптовалют, курс и капитализацию можно смотреть тут:

Coinmarketcap

https://coinmarketcap.com/ – Все данные по криптовалютам онлайн – это и рыночная капитализация, курс, объемы торгов, изменения и графики.

Cryptocompare

https://www.cryptocompare.com/coins/#/btc – также сервис, предоставляющий онлайн статистику всех криптовалют.

Coincap

https://coincap.io/ – аналогичный сайт с онлайн данными по рыночной капитализации, курсу и объему торгов по криптовалютам.

Все сервисы имеют не одинаковые значения и это подчеркивает сложность точного определения рыночной капитализации всех криптовалют.

Сложность оценки капитализации криптовалют

Основная сложность оценки стоимости цифровых денег заключается в невозможности вычислить их реальную ценность. Ведь они не привязаны к сырью, ценным металлам или обычным валютам. Другой момент — отсутствие возможности определить соотношение работающих криптознаков и давно утерянных. Ведь виртуальные деньги могут пропадать вместе со сгоревшими жёсткими дисками, блокироваться в кошельках из-за утерянных паролей или растворяться вслед за рухнувшими «облаками», на которых они хранились. Это делает вопрос капитализации криптовалют довольно спорным.

Рекомендованные для вас статьи:

Значение капитализации для трейдера

Хорошо, мы знаем, что такое капитализация криптовалюты, но какова ее практическая польза для трейдинга и как правильно использовать эту информацию.

Не стоит путать капитализацию со стоимостью – это разные понятия, хотя и имеющие прямую взаимосвязь: падение капитализации ведет к снижению котировок криптотокенов, а их рост – к увеличению капитализации. Это происходит потому, как цена криптовалют по большей части основана на вере, видя, что капитализация растет, инвесторы понимают, что спрос возрастает и превышает предложение. Кто-то вкладывает значительные деньги, соответственно у инструмента есть будущее и его цена повысится, поэтому желательно тоже успеть купить его как можно раньше, что еще больше усиливает спрос.

Орды мелких спекулянтов и торговых роботов вмиг разгоняют этот процесс, создавая эффект снежного кома, до тех пор пока не произойдет важное событие противоположной направленности или пока крупные игроки не начнут фиксировать свою прибыль, после чего начинается коррекция или даже смена тренда.

Другим серьезным отличием криптовалют от традиционных ценных бумаг, например акций, является невозможность точно определить реальную капитализацию, так как нельзя определить какое количество криптовалюты реально доступно инвесторам, а какое намертво зависло на счетах в результате потерь паролей или ошибочного перевода на неправильные адреса, что происходит постоянно (а ведь восстановить пароль или отменить платеж уже нельзя). Повреждение жесткого диска на аппаратном уровне тоже может привести к потере биткоинов, в случае если они хранились не в онлайн сервисе, а в программном кошельке, установленном на компьютере.

Хотя максимальное и текущее количество каждого вида криптовалюты точно известно, понять, сколько из уже сгенерированных токенов могут быть реально включены в оборот невозможно. По примерным подсчетам до 4 млн только одних биткоинов могут находиться в числе потерянных, так что считать показатель рыночной капитализации 100% точным никак нельзя. Однако этот показатель все равно является общим ориентиром, отражающим уровень популярности и развития криптовалюты.

Вот почему, прежде чем открывать сделку, полезно просмотреть не только новости по теме, но и график, показывающий изменения капитализации. Где можно взять такие данные?

Где узнать текущую капитализации криптовалют

Для получения актуальной информации и свежих рейтингов криптовалют по капитализации, достаточно зайти на один из специализированных сайтов, освещающих данную тему: coinmarketcap. com.

На этой странице можно посмотреть как краткую информацию по криптовалютам со всеми основными показателями в виде таблицы, так и подробную по каждому виду токенов, например, изучить график движения цены и изменения рыночной капитализации.

виды анализа, где получить прогнозы рынка криптовалют

Во всем мире, начиная с «криптовалютного ралли» 2017 года, продолжается ажиотаж, вызванный стремительным ростом популярности криптовалют. И это несмотря на резкий отскок флагмана криптовалютного рынка — биткойна — до среднемесячной отметки ниже $ 7000 весной 2018 года, при котором он за 3 месяца потерял половину цены. Но пока государство стремится урегулировать оборот цифровых денег в стране, граждане пытаются заработать на изменениях курса. Несмотря на множество пассивных способов получить прибыль с оборота криптовалюты, классический трейдинг до сих пор является довольно привлекательным способом заработка.

Многие наслышаны о существовании криптовалютных торговых площадок, да и сами не прочь попробовать увеличить свой капитал на таких биржах. Однако это не так просто, как может показаться с первого взгляда. Чтобы торговля криптовалютами приносила прибыль, недостаточно просто везения. Следует глубоко изучить работу всех финансовых механизмов, а также разобраться в тонкостях криптовалютной сферы. Электронные деньги не обеспечиваются золотым запасом государства, а их курс подвержен сильным и частым колебаниям. Поэтому наличие грамотного прогноза и аналитики криптовалют — необходимое условие, защищающее инвестора от разорительных вложений.

Где найти профессиональную аналитику криптовалютного рынка?

Удобный и простой способ получить актуальный прогноз на изменение курса криптовалюты — воспользоваться тематическими ресурсами в интернете. Но если набрать в поисковой строке «прогнозы криптовалюты в мире на сегодня», любая поисковая система выдаст сотни сайтов с различными советами, материалами и мнениями экспертов. Как понять, какому аналитику можно доверять, и как выбрать именно тот прогноз, который действительно будет работать?

Аналитические материалы, ориентированные на далекую перспективу и носящие стратегический характер, составляются по результатам анализа множества факторов — экономических, политических, психологических, правовых… Например, резкое изменение курса криптовалюты может произойти из-за новостей о введении запрета на оборот цифровых денег в одной из развитых стран, как это было с биткойном в сентябре 2017 года[1]. Поэтому эксперты, которые занимаются прогнозами рынка криптовалюты, должны в режиме реального времени следить за появлением и развитием факторов, способных повлиять на курсы цифровых денег. Но не каждый сайт может позволить себе такого специалиста, да и многим ресурсам это неинтересно, так как они занимаются другим направлением. Кроме того, наиболее значимая и действительно ценная аналитика либо вообще не афишируется, либо продается за деньги. Исключение составляют аналитические материалы трейдеров, которые демонстрируют их, чтобы заработать репутационные очки, в целях PR.

Текущие прогнозы, с горизонтом планирования от одного дня, основываются на поиске и техническом анализе уже сформировавшихся тенденций. Принцип составления таких прогнозов полностью аналогичен форекс-аналитике. По этой причине все сайты, которые предлагают аналитические материалы, как и в случае с форекс-аналитикой, можно разделить на три большие группы:

1. Ресурсы, которые специализируются на аналитике рынка криптовалют. Они предлагают своим посетителям несколько видов прогнозов. На таких сайтах можно найти ежедневные прогнозы по отдельным криптовалютам, анализ новых ICO-проектов, а также общие долгосрочные прогнозы.
2. Сайты-агрегаторы, на которых собраны аналитические материалы с других ресурсов. Согласитесь, проще найти всю нужную информацию в одном месте, чем долгое время заниматься мониторингом нескольких ресурсов. Поэтому владельцы многих порталов не занимаются аналитикой криптовалют, а собирают материалы со сторонних источников, а затем систематизируют их по ряду критериев.
3. Ресурсы, которые составляют прогнозы в дополнение к основной услуге. Составлением аналитических материалов занимаются компании, которые разрабатывают курсы по обучению торговле на финансовых рынках, ведут рейтинги криптовалюты, оказывают услуги криптоброкера. Поэтому на своих страницах они бесплатно выкладывают только часть прогнозов роста криптовалют в качестве информационных материалов к своей основной деятельности, а часть включают в пакеты услуг и тарифные планы (трейдерской, консалтинговой или образовательной деятельности).

Таким образом, в Сети существует множество вариантов получения актуальной информации об изменениях курса цифровой валюты, но вопрос о том, каким сведениям доверять, остается все равно открытым.

Методы анализа рынка криптовалют

Как уже было сказано, анализ рынка криптовалют проводится по тем же принципам, что и анализ валютного рынка «Форекс». Существует два подхода, по которым анализируется мировой финансовый рынок, — это технический и фундаментальный анализ.

Технический анализ

Это основа любой трейдерской деятельности, будь то фондовые или товарные биржи либо внебиржевые рынки, включая рынок криптовалют. При использовании технического анализа в истории торгов ищутся определенные закономерности и тенденции, которые при схожих обстоятельствах должны повториться вновь и привести к прогнозируемому результату. Так составляется прогноз о том, в каком направлении и с каким темпом будет двигаться стоимость каждой электронной валюты в течение заданного промежутка времени. Факторы, влияющие на цену, к делу не относятся, поскольку главный постулат теханализа гласит, что в графике, формирующемся в режиме реального времени, уже заложены и отражены все причины, повлиявшие на поведение цены криптовалюты. Остается только найти закономерности, используя различные технические приемы и средства — графические и математические.

Основные достоинства технического анализа криптовалют заключаются в следующем:

• Простота. Результаты использования такого метода всегда можно изобразить в виде графиков, т. е. в наглядной форме. Поэтому даже начинающему трейдеру легко разобраться с возможным изменением курса криптовалюты.
• Возможность мгновенного применения. Как уже было сказано, поскольку движение рынка уже учитывает все факторы влияния на цену криптовалюты, ее изменения в отдельно взятом статистическом отрезке формируют определенную тенденцию (направленность). А любой тренд предрасположен к повторению, значит, всегда можно сказать, где и с какой вероятностью будет находиться цена в определенном коридоре времени (очевидно, если анализ проведен профессионально).
• Выявление трендов. В рамках технического анализа графиков криптовалют можно выявить начало формирования той или иной тенденции, при возобладании которой курс валюты будет вести себя определенным образом. Каждый трейдер может подобрать для себя из доступного методического арсенала или разработать самостоятельно собственную систему признаков, указывающих на появление тренда, чтобы предсказать возможные амплитуды и частоту волатильности криптовалюты (валютных колебаний).

Технический анализ рынка криптовалют состоит из двух частей, иначе — проводится двумя основными группами методов:

1. Методы графической интерпретации. Они используют графические модели (геометрические фигуры — паттерны) в качестве индикаторов цен, или торговых сигналов (к покупке или продаже). Например, индикаторами продолжения тренда выступают такие фигуры, как «треугольники», «флаги», «алмазы», «вымпелы», а индикаторами смены тренда — «голова и плечи», «тройная вершина», «двойная вершина», «двойное основание», «тройное основание» и т. д. Проблема эффективности графических методов состоит главным образом в умении правильно интерпретировать сложившиеся фигуры на графике. Ведь в одном и том же графике различные трейдеры могут разглядеть совершенно разные фигуры, которые будут являться сигналами к совершенно разным действиям. Именно поэтому графический анализ является искусством, а не наукой, с большим трудом поддается переводу в компьютерные алгоритмы и постигается только с опытом. Яркими примерами графических методов служат «японские свечи», «крестики-нолики» и прочие, которые представляют собой определенные системы распознавания графических моделей и их интерпретации в торговые сигналы.

На заметку

«Истинная полезность графиков зависит от способности трейдера успешно синтезировать стандартные концепции и свой собственный опыт. В умелых руках графики могут быть исключительно ценными в предсказании значительных рыночных тенденций».

Джек Швагер, «Технический анализ. Полный курс»

2. Методы алгоритмического анализа (математической аппроксимации и цифровой фильтрации). Они основаны на построении (вычислении) скользящих средних и осцилляторах. В отличие от чисто графических методов более объективны и легко переводятся в компьютерные алгоритмы, т. е. их применение может быть полностью автоматизировано. Но легкость использования таких методов зачастую оказывается обманчивой. Ведь если трейдеры не понимают сути тех алгоритмов, которые заложены в математические методы индикации сигналов, а слепо используют их в рамках программно-аппаратных торговых платформ (терминалов), где они обычно представлены в готовом виде, то и дальнейшую торговлю криптовалютами тоже ведут слепо.

   В качестве индикаторов тренда могут выступать скользящие средние (простые, взвешенные или экспоненциальные), а также сложные средние (MACD, конверты, полосы Боллинджера, каналы цен) и прочие родственные им индикаторы (направленного изменения, вероятной направленности ADX, РТР). Осцилляторы, или так называемые опережающие индикаторы (в отличие от трендовых запаздывающих), также представляют собой большую группу — это индикаторы: момента (Momentum), параболической системы «время-цена» (Parabolic SAR), стохастические линии (Stochastic), «норма изменения» (ROC), «окончательный осциллятор» (UOS), «процент сопротивления» (РСR), торгового канала (CCI), относительной силы (RSI), силы (FI), денежных потоков (MFI).

   При анализе перспективных криптовалют исследуются не только колебания цен, но и объем торгов, при изменении которого можно также установить тенденции и их направление. Индикаторы объема торгов, или силы рынка, дополняют картину, создаваемую осцилляторами, полезными в периоды бокового вялотекущего тренда или переломных моментов, и трендовыми линиями, выделяющими существующий ценовой тренд. Самый простой из индикаторов силы рынка — «балансовый объем» (OBV), более сложный — «индикатор накопления объема» (VA).

   В зависимости от настроения рынка, математические индикаторы различных групп могут вступать во взаимное противоречие и показывать противоположные рекомендации. В таких ситуациях новички часто принимают желаемое за действительное и попадают в роковую ловушку. Здесь нужно понимать, что при слабой, «боковой», волатильности информативны осцилляторы и опасны индикаторы трендов, а при выраженной тенденции — необходимы трендовые индикаторы и бесполезны осцилляторы. Неуместное применение различных групп индикаторов и непонимание принципов их индикации может принести большой убыток.

3. Теории циклов. Некоторые трейдеры выделяют эти методы технического анализа в отдельную группу, например «Теорию волн Эллиота», согласно которой все изменения проходят по определенному циклу, состоящему из нескольких этапов. Когда последний этап заканчивается, цикл начинается с самого начала.

   Волновой анализ криптовалют, как и любых других активов, строится на принципе восьми ступеней колебаний курса. Каждая ступень состоит из волны импульса, когда цена повышается, и волны отката. Любое изменение цены обязательно проходит указанный цикл, поэтому если правильно определить текущую ступень, можно сделать точный прогноз стоимости криптовалюты. Главный недостаток данного типа анализа, как и всех графических методов, заключается в сложности определения текущей ступени.

   Сторонники волнового анализа для прогноза курса криптовалют также используют последовательность Фибоначчи. Ее сущность заключается в ряде чисел, где каждое последующее число равно сумме двух предыдущих. В результате анализа последовательности можно определить процентное соотношение одного числа к другому[2].

   Использование индикаторов последовательности Фибоначчи (Fibonacci Time Zones, Rabbit TT, iFibonacci, Fibo ZigZag, Fibos, Fibo Box, Fibo Machine Pro, Fibo Bar, ChannelsFIBO и других) в волновом анализе позволяет определить, насколько может подняться каждая следующая импульсная волна или опуститься волна отката по отношению к предыдущей.

   Но все же волновая теория Эллиота — это метод графической интерпретации, хотя и основанный на гипотезе циклических колебаний цен, с элементами математической фильтрации. Так же, как индикаторы цикла:

   • Fibonacci Time Zones,
   • MESA Sine Wave,
   • Cyber Cycle,
   • Center of Gravity, —

   в действительности являются трендовыми осцилляторами.

Итак, правильное использование указанных выше методов анализа криптовалюты позволяет:

• выявить направление текущей тенденции изменения курса;
• составить прогноз будущих колебаний;
• определить критическую точку каждого колебания.

Фундаментальный анализ

Заключается в исследовании изменения курса электронных денег в долговременной перспективе. В рамках указанного метода исследуются все сведения о криптовалюте, поступающие по официальным и экспертным каналам данных. Такой анализ позволяет сделать обобщенный прогноз, как изменится курс криптовалюты через месяц, а возможно и год. В связи с тем, что цифровая валюта до сих пор находится в стадии активного развития, пытаться определить более длительные перспективы бессмысленно. В любой момент могут возникнуть факторы, которые коренным образом изменят долгосрочный тренд.

Фундаментальный анализ криптовалют и их перспектив развития строится на трех принципах:

• стоимость электронной валюты меняется на основании определенных факторов;
• эти факторы можно установить при детальном анализе отдельной криптовалюты;
• если установить все факторы и степень их влияния, можно спрогнозировать изменение курса в длительной перспективе.

Методы фундаментального анализа курса криптовалют отличаются от общих методов анализа валютного рынка. Это связано с особенностями цифровых денег: децентрализацией, высоким уровнем волатильности (колебания курса), способами использования в обществе. Поэтому аналитика курса криптовалют финансовым методом проводится путем исследования следующих факторов:

• Популярность криптовалюты. В связи с тем, что электронные деньги не имеют централизованного обеспечения, их курс зависит от востребованности среди населения. Поэтому в рамках анализа изучается, каким образом каждая криптовалюта может использоваться в будущем и будет ли она популярна. В рамках этого фактора исследуется привлекательность электронной валюты для майнинга, количество выпущенных монет и их максимальное количество на рынке.
• Текущее положение на рынке. Чем больше рыночная капитализация монеты, тем выше вероятность ее популярности в будущем. Кроме того, при аналитике роста криптовалют изучается количество инвесторов, а также динамика объемов торговли конкретной валютой.
• Привлекательность вне криптовалютного сектора. Некоторые цифровые деньги используются в реальной жизни для ведения торговли. Возможности такого использования криптовалюты напрямую влияют на ее курс.
• Рейтинг команды разработчиков. Доверие людей к разработчикам позволяет сделать вывод о росте популярности криптовалюты, а значит, и о стабильности в будущем.
• Отношение сообщества к монете. Вокруг каждой цифровой валюты образуется определенное сообщество, в которое входят майнеры, держатели, инвесторы и разработчики. Их отношение к монете и уверенность в ее будущем может положительно сказаться на росте курса валюты.

Большинством трейдеров, и не только в криптовалютной сфере, используются указанные методы анализа. Однако большую популярность на данный момент завоевал волновой анализ криптовалют.

Какую аналитику выбрать?

Как уже говорилось, грамотный прогноз криптовалюты позволяет если не разбогатеть, то, по крайней мере, не потерпеть финансовый крах. У любого из существующих методов аналитики есть свои достоинства и недостатки. Технический анализ позволяет сделать краткосрочный прогноз курса криптовалюты, а фундаментальный — попытку увидеть полную картину будущих изменений. При достаточном опыте успешного применения волнового метода можно достоверно определить ступень цикла и свободно ориентироваться при торговле криптовалютой.

Для точного анализа рынка криптовалют на сегодня и ближайшее будущее правильно использовать указанные методы комплексно. Изменение курса зависит от множества факторов, которые могут возникнуть спонтанно. Поэтому прогноз только по одному методу, скорее всего, окажется неточным.

Какие прогнозы рынка криптовалют можно использовать?

Существующие способы аналитики позволяют создавать несколько видов прогнозов, у каждого из которых есть свои достоинства и недостатки. Условно все прогнозы можно классифицировать по времени действия и перспективности.

По времени действия прогнозы криптовалюты в мире делятся на следующие группы:

• Краткосрочные. Чтобы узнать результаты анализа криптовалют на сегодня, следует воспользоваться краткосрочными прогнозами. Они составляются на один–три дня и содержат максимально точную информацию о ближайших изменениях стоимости электронной валюты. При этом всегда действует правило: чем больше срок прогноза, тем меньше его точность. Такие прогнозы составляются для трейдеров, которые ежедневно проводят валютные операции, с целью своевременного уведомления о возможных колебаниях курса.
• Долгосрочные прогнозы позволяют узнать общую динамику изменения курса электронной валюты на ближайший месяц. Их главная цель — своевременно предупредить о возможном появлении факторов, ведущих к длительному снижению стоимости электронной валюты.

По перспективности криптовалют прогнозы делятся также на две группы:

• Перспективные прогнозы содержат сведения о монетах, которые набирают свою популярность. Они используются для своевременного инвестирования в такую валюту с целью дальнейшего получения прибыли. Один из таких рейтингов публикует компания BitTelelgraf INC[3], которая специализируется на анализе и прогнозах криптовалют.
• Неперспективные прогнозы содержат информацию об электронных деньгах, которые теряют свою популярность, а их курс начинает падать. Они используются трейдерами для своевременной продажи своих накоплений, чтобы не понести убытки.

Грамотная аналитика создает благоприятные условия для успешной торговли на криптовалютном рынке даже начинающим трейдерам. Но из множества публикуемых в Сети прогнозов сложно выбрать материалы, которым можно доверять. Кроме того, следует учесть много субъективных факторов, в частности свой первоначальный капитал и желаемый способ ведения торговли. В такой ситуации решением может стать помощь специалистов, которые проводят полный анализ рынка криптовалют с учетом пожеланий клиентов.

Анализируя криптовалютные рынки с помощью Python / Хабр

Как ведут себя Биткоин-рынки? Каковы причины внезапных взлетов и падений цен на криптовалюты? Есть ли между рынками альткоинов тесная неразделимая связь или же они по большей части не зависят друг от друга? Как можно предсказать, что произойдет в дальнейшем?

Информационно-аналитический подход к криптовалютным рассуждениям

Посвященные криптовалютам вроде Биткоина и Ethereum статьи изобилуют рассуждениями и теориями. Сотни самопровозглашенных экспертов приводят аргументы в пользу трендов, которые, по их мнению, проявят себя в скором времени. Чего точно не хватает многим подобным анализам, так это прочного фундамента в виде данных и статистики, способных поддержать те или иные утверждения.

Цель этой статьи — предоставить простое введение в криптовалютный анализ с помощью Python. В ней мы пошагово рассмотрим простой Python-скрипт для получения, анализа и визуализации данных по разным криптовалютам. В ходе работы мы обнаружим интересный тренд поведения волатильных рынков и узнаем, какие изменения в них произошли.

Этот пост не будет посвящен объяснению того, что такое криптовалюты (если Вам нужно такое объяснение я бы порекомендовал Вам вот этот отличный обзор). Не будет здесь и рассуждений по поводу того, какие конкретные валюты вырастут или упадут в цене. Вместо этого, руководство будет посвящено получению доступа к грубым, необработанным данным и поиску истории, скрытых под пластами чисел.

Этап 1. Обустраиваем нашу лабораторию

Это руководство предназначено для широкого круга энтузиастов, инженеров и специалистов по обработке данных, независимо от их уровня профессионализма. Из навыков от вас потребуется только базовое понимание Python и минимальные умения работы с командной строкой, необходимые для настройки проекта.

Полная версия проделанной работы и все ее результаты доступна здесь.

1.1 Устанавливаем Anaconda

Самый простой способ установки зависимостей с нуля для этого проекта — использование Anaconda — python-экосистемы и менеджера зависимостей, содержащего все необходимые пакеты для работы с данными и их анализа.

Для установки Anaconda я бы порекомендовал воспользоваться официальной инструкцией, доступной здесь.

Если вы продвинутый пользователь, и Anaconda вам не по душе, то устанавливать ее вовсе не обязательно. В таком случае я думаю вам не нужна помощь в установке нужных зависимостей, и вы можете перейти прямо ко второму этапу.

1.2 Настройка окружения проекта в Anaconda

Как только Anaconda будет установлена, мы захотим создать новую среду для упорядочивания работы с зависимостями.

Введите команду conda create --name cryptocurrency-analysis python=3 для создания нового окружения Anaconda для нашего проекта.

Далее вводим source activate cryptocurrency-analysis и (на Linux/macOS) или activate cryptocurrency-analysis (на Windows) для активации среды.

И, наконец, команда conda install numpy pandas nb_conda jupyter plotly quandl установит в среде необходимые зависимости. Это процесс может занять несколько минут.

Почему мы пользуемся окружением? Если вы планируете одновременную работу со множеством Python-проектов на своем компьютере, полезно размещать зависимости (программные библиотеки и пакеты) отдельно во избежание конфликтов. В рамках каждого проекта Anaconda создает в среде специальный каталог для зависимостей, что позволяет отделить их от зависимостей других проектов и упорядочить работу с ними.

1.3 Запуск интерактивной тетради Jupyter Notebook

Как только среда и зависимости будут установлены, введите в консоли

jupyter notebook

для запуска ядра iPython и откройте в браузере ссылку

http://localhost:8888/

. Создайте новую Python-тетрадь, проверив, что для нее используется ядро

Python [conda env:cryptocurrency-analysis]

.

1.4 Импорт зависимостей наверх тетради

Как только перед вами откроется чистый Jupyter-журнал, вам прежде всего нужно будет импортировать необходимые зависимости.

import os
import numpy as np
import pandas as pd
import pickle
import quandl
from datetime import datetime

Кроме, того надо импортировать Plotly и включить для него оффлайн-режим.

import plotly.offline as py
import plotly.graph_objs as go
import plotly.figure_factory as ff
py.init_notebook_mode(connected=True)

Этап 2. Получение ценовых данных Биткоина

Теперь, когда все настройки завершены, мы готовы приступить к получению информации для анализа. Прежде всего нам потребуется запросить ценовые данные Биткоина с помощью бесплатного

биткоин-API Quandl

.

2.1 Задаем вспомогательную функцию Quandl

Для помощи с получением данных мы зададим функцию, скачивающую и кэширующую наборы данных из Quandl.

def get_quandl_data(quandl_id):
    '''Download and cache Quandl dataseries'''
    cache_path = '{}.pkl'.format(quandl_id).replace('/','-')
    try:
        f = open(cache_path, 'rb')
        df = pickle.load(f)   
        print('Loaded {} from cache'.format(quandl_id))
    except (OSError, IOError) as e:
        print('Downloading {} from Quandl'.format(quandl_id))
        df = quandl.get(quandl_id, returns="pandas")
        df.to_pickle(cache_path)
        print('Cached {} at {}'.format(quandl_id, cache_path))
    return df

Для преобразования скачанных данных и сохранения их в файл мы воспользуемся

pickle

. Это позволит предотвратить повторное скачивание одних и тех же данных каждый раз, когда мы запускаем скрипт. Функция будет возвращать данные в виде фрейма данных

Pandas

. Если вы незнакомы с фреймами данных, можете представлять их в виде очень мощных электронных таблиц.

2.2 Берем ценовые данные с биржи Kraken

Для начала давайте подтянем исторические данные по курсу биткоина с биржи

Kraken

.

# Pull Kraken BTC price exchange data
btc_usd_price_kraken = get_quandl_data('BCHARTS/KRAKENUSD')

Мы можем проверить первые 5 строк фрейма данных с помощью метода

head()

.

btc_usd_price_kraken.head()

Далее, давайте сгенерируем простой график для быстрой визуальной проверки корректности полученных данных.

# Chart the BTC pricing data
btc_trace = go.Scatter(x=btc_usd_price_kraken.index, y=btc_usd_price_kraken['Weighted Price'])
py.iplot([btc_trace])

Для визуализации здесь используется Plotly. Это менее традиционный подход по сравнению с более авторитетными python-библиотеками визуализации, такими, как Matplotlib, но на мой взгляд, Plotly представляет собой отличный выбор, поскольку позволяет создавать полностью интерактивные графики за счет применения D3. js. В итоге можно без каких-либо настроек получить на выходе приятные визуальные диаграммы. Кроме того, Plotly прост в изучении и его результаты легко вставляются в веб-страницы.

Разумеется, следует всегда помнить о необходимости сравнивать полученные визуализации с публично-доступными графиками криптовалютных цен (например, на Coinbase) для базовой проверки достоверности скачанных данных.

2.3 Запрашиваем ценовые данные с других BTC-бирж

Вы возможно заметили неувязки в этом наборе: график проседает в нескольких местах до нуля, особенно в конце 2014 года и начале 2016. Эти падения встречаются именно в наборе данных Kraken, и мы очевидно не захотим, чтобы они нашли отражение в нашем итоговым ценовом анализе.

Природа биткоин-бирж такова, что цены определяются спросом и предложением, и потому ни одна из существующих бирж не может претендовать на то, что ее котировки отражают единственно верную, «эталонную» цену Биткоина. Для учета этого недостатка, а также устранения проседания цены на графике, которое скорее всего связано с техническими неполадками или ошибками в наборе данных, мы дополнительно соберем данные еще с трех крупных биткоин-бирж для расчета совокупного индекса цен на биткоин.

Для начала давайте скачаем данные с каждой биржи в словарь фреймов данных.

# Pull pricing data for 3 more BTC exchanges
exchanges = ['COINBASE','BITSTAMP','ITBIT']

exchange_data = {}

exchange_data['KRAKEN'] = btc_usd_price_kraken

for exchange in exchanges:
    exchange_code = 'BCHARTS/{}USD'.format(exchange)
    btc_exchange_df = get_quandl_data(exchange_code)
    exchange_data[exchange] = btc_exchange_df

2.4 Объединяем все ценовые данные в один фрейм данных

Далее, мы определим простую функцию, объединяющую аналогичные столбцы каждого фрейма данных в новый комбинированный фрейм.

def merge_dfs_on_column(dataframes, labels, col):
    '''Merge a single column of each dataframe into a new combined dataframe'''
    series_dict = {}
    for index in range(len(dataframes)):
        series_dict[labels[index]] = dataframes[index][col]
        
    return pd.DataFrame(series_dict)

А теперь объединим все фреймы данных на базе столбца Weighted Price (средневзвешенная цена).

# Merge the BTC price dataseries' into a single dataframe
btc_usd_datasets = merge_dfs_on_column(list(exchange_data.values()), list(exchange_data.keys()), 'Weighted Price')

И наконец, взглянем на пять последних строк с помощью метода

tail()

, чтобы удостовериться, что результат нашей работы выглядит нормально.

btc_usd_datasets.tail()

Цены выглядят как положено: они находятся в схожих пределах, но есть небольшие различия, основанные на соотношении спроса/предложения на каждой отдельной бирже.

2.5 Визуализируем ценовые наборы данных

Следующий логически вытекающий шаг — визуализировать сравнение полученных наборов данных. Для этого определим вспомогательную функцию, предоставляющую возможность сгенерировать график на основе фрейма данных с помощью однострочной команды.

def df_scatter(df, title, seperate_y_axis=False, y_axis_label='', scale='linear', initial_hide=False):
    '''Generate a scatter plot of the entire dataframe'''
    label_arr = list(df)
    series_arr = list(map(lambda col: df[col], label_arr))
    
    layout = go. Layout(
        title=title,
        legend=dict(orientation="h"),
        xaxis=dict(type='date'),
        yaxis=dict(
            title=y_axis_label,
            showticklabels= not seperate_y_axis,
            type=scale
        )
    )
    
    y_axis_config = dict(
        overlaying='y',
        showticklabels=False,
        type=scale )
    
    visibility = 'visible'
    if initial_hide:
        visibility = 'legendonly'
        
    # Form Trace For Each Series
    trace_arr = []
    for index, series in enumerate(series_arr):
        trace = go.Scatter(
            x=series.index, 
            y=series, 
            name=label_arr[index],
            visible=visibility
        )
        
        # Add seperate axis for the series
        if seperate_y_axis:
            trace['yaxis'] = 'y{}'.format(index + 1)
            layout['yaxis{}'.format(index + 1)] = y_axis_config    
        trace_arr.append(trace)

    fig = go.Figure(data=trace_arr, layout=layout)
    py.iplot(fig)

Ради краткости, я не буду подробно вдаваться в работу вспомогательной функции. Если вам интересно узнать про нее больше, обратитесь к документации

Pandas

и

Plotly

.

Мы можем с легкостью сгенерировать график для ценовых данных по биткоину.

# Plot all of the BTC exchange prices
df_scatter(btc_usd_datasets, 'Bitcoin Price (USD) By Exchange')

2.6 Очищение и объединение ценовых данных

Мы можем видеть, что несмотря на то, что все 4 серии данных ведут себя примерно одинаково, в них есть несколько отклонений от нормы, которые необходимо устранить.

Давайте удалим из фрейма все нулевые значения, поскольку мы знаем, что цена биткоина никогда не была равна нулю в рамках рассматриваемого нами временного периода.

# Remove "0" values
btc_usd_datasets.replace(0, np.nan, inplace=True)

Построив график заново, получим более опрятную кривую, без каких-либо резких провалов.

# Plot the revised dataframe
df_scatter(btc_usd_datasets, 'Bitcoin Price (USD) By Exchange')

А теперь можем вычислить новый столбец, содержащий среднюю ежедневную цену биткоина на основе данных всех бирж.

# Calculate the average BTC price as a new column
btc_usd_datasets['avg_btc_price_usd'] = btc_usd_datasets.mean(axis=1)

Этот новый столбец и есть наш ценовой индекс биткоина! Давайте построим по нему график, чтобы убедиться, что он выглядит нормально.

# Plot the average BTC price
btc_trace = go.Scatter(x=btc_usd_datasets.index, y=btc_usd_datasets['avg_btc_price_usd'])
py.iplot([btc_trace])

Да, выглядит хорошо. Мы воспользуемся объединенной ценовой серией в дальнейшем для конвертации биржевых курсов других криптовалют в доллар США.

Этап 3. Получение ценовых данных альткоинов

Теперь, когда у нас есть надежный временной ряд цен на биткоин, давайте запросим некоторые данные для небиткоиновых криптовалют, которые часто называют альткоинами.

3.1 Определяем вспомогательные функции для работы с Poloniex API

Для получения данных по альткоинам мы воспользуемся

API Poloniex

. В этом нам помогут две вспомогательные функции, скачивающие и кэширующие JSON данные, переданные этим API.

Для начала мы определим get_json_data, которая будет скачивать и кэшировать JSON-данные по предоставленному URL.

def get_json_data(json_url, cache_path):
    '''Download and cache JSON data, return as a dataframe.'''
    try:        
        f = open(cache_path, 'rb')
        df = pickle.load(f)   
        print('Loaded {} from cache'.format(json_url))
    except (OSError, IOError) as e:
        print('Downloading {}'.format(json_url))
        df = pd.read_json(json_url)
        df.to_pickle(cache_path)
        print('Cached {} at {}'.format(json_url, cache_path))
    return df

Далее определим функцию, генерирующую HTTP-запросы к API Poloniex, и после вызывающую

get_json_data

, которая, в свою очередь, сохраняет запрошенные данные.

base_polo_url = 'https://poloniex.com/public?command=returnChartData&currencyPair={}&start={}&end={}&period={}'
start_date = datetime.strptime('2015-01-01', '%Y-%m-%d') # get data from the start of 2015
end_date = datetime. now() # up until today
pediod = 86400 # pull daily data (86,400 seconds per day)

def get_crypto_data(poloniex_pair):
    '''Retrieve cryptocurrency data from poloniex'''
    json_url = base_polo_url.format(poloniex_pair, start_date.timestamp(), end_date.timestamp(), pediod)
    data_df = get_json_data(json_url, poloniex_pair)
    data_df = data_df.set_index('date')
    return data_df

Она берет строку с указанием криптовалютной пары (например BTC_ETH) и возвращает фрейм данных, содержащий исторические данные по ее биржевому курсу.

3.2 Скачивание торговых данных с Poloniex

Большинство альткоинов нельзя приобрести напрямую за доллары США. Для их приобретения люди часто покупают биткоины и меняют их на альткоины на биржах. Поэтому мы скачаем биржевые курсы BTC к каждому коину и воспользуемся данными по цене BTC чтобы вычислить стоимость альткоинов в USD.

Мы скачаем биржевые данные для девяти наиболее популярных криптовалют — Ethereum, Litecoin, Ripple, Ethereum Classic, Stellar, Dashcoin, Siacoin, Monero и NEM.

altcoins = ['ETH','LTC','XRP','ETC','STR','DASH','SC','XMR','XEM']

altcoin_data = {}
for altcoin in altcoins:
    coinpair = 'BTC_{}'.format(altcoin)
    crypto_price_df = get_crypto_data(coinpair)
    altcoin_data[altcoin] = crypto_price_df

Теперь у нас есть словарь из 9 фреймов данных, каждый из которых содержит исторические данные по средним ежедневным биржевым ценовым парам альткоинов и биткоина.

Опять же, проверим последние пять строк ценовой таблицы Ethereum чтобы убедиться, что с ней все в порядке.

altcoin_data['ETH'].tail()

3.3 конвертация цен в доллары США

Теперь мы можем сопоставить данные по ценовым парам с нашим ценовым индексом биткоина для прямого получения исторических данных по стоимости альткоинов в долларах США.

# Calculate USD Price as a new column in each altcoin dataframe
for altcoin in altcoin_data.keys():
    altcoin_data[altcoin]['price_usd'] =  altcoin_data[altcoin]['weightedAverage'] * btc_usd_datasets['avg_btc_price_usd']

С помощью этого кода мы создали новый столбец во фрейме данных каждого альткоина с долларовыми ценами за коин.

Далее, можем повторно воспользоваться определенной ранее функцией merge_dfs_on_column для создания фрейма данных, содержащего долларовые цены для каждой криптовалюты.

# Merge USD price of each altcoin into single dataframe 
combined_df = merge_dfs_on_column(list(altcoin_data.values()), list(altcoin_data.keys()), 'price_usd')

Вот так вот просто. А теперь давайте также добавим цены на биткоин в последний столбец комбинированного фрейма данных.

# Add BTC price to the dataframe
combined_df['BTC'] = btc_usd_datasets['avg_btc_price_usd']

А теперь у нас появился единый фрейм, содержащий ежедневные долларовые цены для десяти изучаемых нами криптовалют.

Давайте повторно воспользуемся заданной ранее функцией df_scatter, чтобы нарисовать сравнительный график изменения цен на криптовалюты.

# Chart all of the altocoin prices
df_scatter(combined_df, 'Cryptocurrency Prices (USD)', seperate_y_axis=False, y_axis_label='Coin Value (USD)', scale='log')

Отлично! График позволяет довольно наглядно оценить динамику биржевых курсов каждой криптовалюты за последние несколько лет.

Обратите внимание, что мы пользуемся логарифмической шкалой ординат, потому что она позволяет нам уместить все валюты на одной диаграмме. Но при желании вы можете попробовать различные значения параметров (такие, как scale='linear') чтобы взглянуть на данные с другой точки зрения.

3.4 Анализ корреляции

Вы, возможно, заметили, что биржевые курсы криптовалют, несмотря на их совершенно разные стоимости и волатильность выглядят так, как будто между ними есть некая корреляция. Особенно если смотреть на отрезок после августовского всплеска, даже небольшие флуктуации происходят с разными токенами будто бы синхронно.

Но предчувствие, основанное на внешнем сходстве ничем не лучше простой догадки до тех пор, пока мы не можем подкрепить ее статистическими данными.

Мы можем проверить нашу корреляционную гипотезу с помощью метода corr() из набора Pandas, вычислив с его помощью коэффициент корреляции Пирсона всех столбцов фрейма по отношению друг к другу.

Исправление от 8/22/2017 — Эта часть работы была пересмотрена. Теперь для вычисления коэффициентов корреляции вместо абсолютных ценовых значений используются процентные величины их ежедневного изменения.

Вычисление корреляций напрямую между нестационарными временными рядами (такими, как необработанные ценовые данные) может привести к получению необъективных результатов. Этот недочет мы исправим, применив метод pct_change(), конвертирующий значение каждой ячейки фрейма из абсолютной величины в процентную величину его ежедневного изменения.

Для начала вычислим корреляцию в 2016 году.

# Calculate the pearson correlation coefficients for cryptocurrencies in 2016
combined_df_2016 = combined_df[combined_df.index.year == 2016]
combined_df_2016.pct_change().corr(method='pearson')

Теперь у нас повсюду коэффициенты. Значения, близкие к 1 или -1 говорят, что между временными рядами есть сильная прямая или обратная корреляции соответственно. Близкие к нулю коэффициенты означают, что величины не коррелируют, и меняются независимо друг от друга.

Для визуализации результатов нам понадобится создать еще одну вспомогательную функцию визуализации.

def correlation_heatmap(df, title, absolute_bounds=True):
    '''Plot a correlation heatmap for the entire dataframe'''
    heatmap = go.Heatmap(
        z=df.corr(method='pearson').as_matrix(),
        x=df.columns,
        y=df.columns,
        colorbar=dict(title='Pearson Coefficient'),
    )
    
    layout = go.Layout(title=title)
    
    if absolute_bounds:
        heatmap['zmax'] = 1.0
        heatmap['zmin'] = -1.0
        
    fig = go.Figure(data=[heatmap], layout=layout)
    py.iplot(fig)

correlation_heatmap(combined_df_2016.pct_change(), "Cryptocurrency Correlations in 2016")

Темно-красные ячейки на диаграмме указывают на сильную корреляцию (и каждая из валют очевидно будет максимально коррелировать сама с собой), темно-синие — на сильную обратную корреляцию. Все голубые, оранжевые, серые, песочные цвета между ними говорят о различных степенях слабой корреляции или ее отсутствия.

О чем нам говорит этот график? По сути, он показывает, что статистически значимая связь между ценовыми флуктуациями различных криптовалют в 2016 году невелика.

А теперь, для проверки нашей гипотезы о том, что криптовалюты стали больше коррелировать в последние месяцы, давайте повторим ту же проверку с использованием данных уже за 2017 год.

combined_df_2017 = combined_df[combined_df.index.year == 2017]
combined_df_2017.pct_change().corr(method='pearson')

Полученные коэффициенты говорят о наличии более значимой корреляции. Достаточно ли она сильна чтобы воспользоваться этим фактом для инвестирования? Определенно нет.

Но следует, однако, обратить внимание на то, что почти все криптовалюты в целом стали больше коррелировать друг с другом.

correlation_heatmap(combined_df_2017.pct_change(), "Cryptocurrency Correlations in 2017")

И это довольно интересное наблюдение.

Почему это происходит?

Хороший вопрос. Не могу сказать наверняка.

Первая мысль, которая приходит на ум: причина заключается в том, что хедж-фонды недавно начали открыто торговать на криптовалютных рынках. [1][2] Подобные фонды обладают гораздо большими объемами капиталов, нежели трейдеры средней руки, и если они защищаются от рисков, распыляя свои средства по множеству криптовалют и пользуются схожими стратегиями торговли для каждой из них, основываясь на независимых переменных (как это делают, например, на рынке акций), то вполне логичным следствием такого подхода может стать появление тренда увеличения корреляций.

Углубленный анализ: XRP и STR

Например, одна из тенденции косвенно подтверждает приведенные рассуждения. XRP (токен Ripple) коррелирует с другими альткоинами меньше всего. Но есть одно примечательное исключение — STR (токен Stellar, официальное называется «Люмены»), коэффициент корреляции которого с XRP равен 0.62.

Что интересно, как Stellar, так и Ripple представляют собой довольно похожие финтех-платформы, деятельность которых направлена на упрощение процесса международных межбанковских платежей.

Вполне реальной мне видится ситуация, в которой некоторые состоятельные игроки и хедж-фонды используют схожие стратегии торговли вложенными в Stellar и Ripple средствами, поскольку оба сервиса, стоящие за этими токенами очень похожи по своей сути. Это предположение может объяснить, почему XRP значительно сильнее коррелирует с STR, нежели с другими криптовалютами.

Ваша очередь

Однако это объяснение во многом лишь умозрительное заключение. Но может быть у вас получится лучше? Фундамент, который мы заложили в этой работе позволяет продолжить исследование данных в самых разных направлениях.

Вот вам некоторые идеи на проверку:

• Добавить к анализу данные по большему количеству криптовалют.
• Скорректировать временные рамки и степень детализации корреляционного анализа, рассмотрев тренды в более детально, или наоборот, в более общих чертах.
• Поискать тренды в объемах торговли и/или наборах данных по майнингу блокчейнов. Соотношения объемов купли/продажи больше подходят для предсказания ценовых флуктуаций, нежели необработанные ценовые данные.
• Добавить ценовые данные по акциям, товару и сырью, фиатным валютам, чтобы выяснить, какие из этих активов коррелируют с криптовалютами. (Но всегда помните старую добрую поговорку «Корреляция еще не подразумевает причинную связь»).
• Выразить количественно величину ажиотажа вокруг отдельных криптовалют с помощью Event Registry, GDELT и Google Trends.
• Использовав машинное обучение, потренируйте программу для анализа данных с целью предсказания динамики цен. Если позволяют амбиции, вы могли бы даже попытаться сделать это с помощью рекуррентной нейронной сети.
• Воспользуйтесь своим анализом для создания автоматизированного бота-трейдера, торгующего на таких площадках, как Poloniex и Coinbase с помощью соответствующих API. Но будьте осторожны: плохо оптимизированный торговый бот может быстро лишить вас всех имеющихся средств.
• Поделитесь своими находками! Лучшая особенность Биткоина и других криптовалют в целом заключается в том, что их децентрализованная природа делает их более свободными и демократичными, по сравнению практически с любыми другими активами. Поделитесь своими наработками со всеми, поучаствуйте в жизни сообщества, и может быть, даже напишите об этом блог-пост.

HTML-версия этого python-журнала доступна

здесь

.

Надеюсь, теперь вы получили в свое распоряжение навыки, позволяющие вам произвести собственный анализ и критически взглянуть на любую статью-рассуждение о криптовалютах, которые будут попадаться вам в будущем, особенно тех, авторы которых не позаботились представить подкрепляющих свои теории данных.

Спасибо за чтение и, пожалуйста, оставляйте комментарии, если у вас есть какие-либо идеи, предложения или критика. Если у вас возникают какие-либо проблемы с кодом, вы можете сообщить о ней в Github-репозитории.

Сейчас в работе находится вторая, и, вероятно, третья части материала. В них я, скорее всего, разовью некоторые из описанных выше идей, поэтому оставайтесь на связи в ближайшие несколько недель.

Характеристики сложности и синхронность динамики цен криптовалют

Ежедневные цены закрытия и объемы в долларах США трех виртуальных валют, Биткойн (BTC), Ethereum (ETH) и Litecoin (LTC) были загружены с веб-сайта https: // uk . investing.com (2020), всего 1680 торговых дней за период с 1 сентября 2015 г. по 31 марта 2020 г. Период исследования ограничен более коротким набором данных, доступным для Ethereum, с учетом необходимости перекрытия трех рядов.

Как показано на рис.1, необработанные данные сначала были отфильтрованы Ходриком – Прескоттом (HP, Hodrick and Prescott, 1997), чтобы удалить краткосрочные колебания, связанные с бизнес-циклами, и выявить долгосрочные тенденции.

Рис. 1

Серии дневных цен (p) и объемов (v) в долларах США Биткойн (BTC), Ether (ETH) и Litecoin (LTC), сглаженные фильтром Ходрика – Прескотта [ μ = 6 250 000 (Баджо и Клобас, 2017)]. Черная сплошная кривая представляет цены, тогда как серая пунктирная кривая представляет объемы обмена криптовалюты

. Фильтр HP — это непараметрический нелинейный алгоритм оптимизации, используемый для удаления циклической составляющей (краткосрочных колебаний) временного ряда из исходных данных. В основном, ряд делится на его рост (долгосрочный тренд) и циклическую составляющую, так что квадратичное отклонение значений от тренда сводится к минимуму. Фильтр HP управляется параметром сглаживания µ , который снижает изменчивость в ряду компонентов роста. Чем больше значение μ , тем выше штраф, тем более сглаживается долгосрочная составляющая (по мере приближения μ к бесконечности фильтр формирует линию; μ = 0 оставляет неизменной серию).В литературе предложены оптимальные значения для μ в зависимости от периодичности наблюдений. Здесь мы использовали μ = 6250 000, что является значением, рекомендуемым для ежедневных данных (Baggio and Klobas 2017).

Затем был использован алгоритм горизонтальной видимости (HV) для отображения сглаженных временных рядов на графики в соответствии с конкретным геометрическим критерием, описанным в Lacasa et al. (2008).

Фактически, чтобы проанализировать сложные особенности динамики исследуемых криптовалют, мы избегали таких методов, как показатели Ляпунова, показатель Херста, фрактальные измерения, символическая дискретизация и меры сложности, такие как энтропии или величины, полученные из их (Kantz and Schreiber 2003; Sprott 2003), расчет которых требует сложных методов, а интерпретация результатов может быть проблематичной для практиков с небольшим опытом (Baggio 2008; Baggio and Sainaghi 2011).

Вместо этого подход HVG характеризуется простой реализацией, менее сложен в вычислительном отношении, чем упомянутые методы, и предоставляет нам довольно простой метод сопоставления для наследования свойств временных рядов в структуре связанных графов. «Эти особенности упростят поиск связей между лежащими в основе процессами и сетями, полученными из них, путем прямого анализа последних» (Нуньес и др. 2012, стр. 121).

Пусть \ (Y = \ left \ {{y_ {i}} \ right \} _ {i = 1,2, \ ldots, n} \) будет временным рядом с n наблюдениями.Каждая точка данных \ (y_ {i} \) в серии рассматривается как узел в соответствующем сетевом графе, и, следовательно, узлы наследуют естественный порядок. Для любых двух произвольных узлов, m и n , говорят, что они имеют «горизонтальную видимость» друг для друга, и, следовательно, ребро соединяет их в связанном графе, если какой-либо другой узел h между ними связан с нижний рекорд \ (y_ {h} \) в серии. Формально, горизонтальная граница видимости существует между двумя узлами m и n , если \ (y_ {m}> y_ {h} \) и \ (y_ {n}> y_ {h} \), для каждого узла ч такое, что \ (m

Сеть, извлеченная из временного ряда с помощью описанного алгоритма, по построению всегда неориентированно подключена, поскольку любая точка данных в серии видит, по крайней мере, своих ближайших соседей (Li et al. 2012).

Для наглядности алгоритм графика горизонтальной видимости (HVG) представлен на рис. 2, где вертикальные полосы используются для нанесения на соответствующий график последних 10 точек данных во временном ряду Ethereum.

Рис. 2

Представление алгоритма преобразования последних 10 точек данных во временном ряду Ethereum в связанный HVG

Основные свойства представления HVG можно найти в Luque et al.(2009). Здесь мы просто напоминаем, что временной ряд, отображенный в HVG с экспоненциальным распределением степеней, \ (P \ left (k \ right) \ sim \ exp \ left ({- \ lambda k} \ right) \), демонстрирует хаотичность, некоррелированная или коррелированная стохастическая динамика в зависимости от значения наклона \ (\ lambda \). В частности, в Luque et al. (2009) критическое значение \ (\ lambda _ {{\ text {c}}} = {\ text {ln}} \ left ({3/2} \ right) \) экспоненты было найдено для случая некоррелированного шума (белого шума) путем аналитического вычисления распределения степеней HVG, ассоциированного с би-бесконечной последовательностью независимых и одинаково распределенных случайных величин, извлеченных из непрерывной функции плотности вероятности.

Таким образом, хаотический ряд отображается в HVG с \ (\ lambda <{\ text {ln}} \ left ({3/2} \ right) \), наклон находится точно на границе \ (\ lambda _ {{ \ text {c}}} = {\ text {ln}} \ left ({3/2} \ right) \) для некоррелированного случайного ряда и \ (\ lambda> {\ text {ln}} \ left ( {3/2} \ right) \) характеризует коррелированный случайный процесс (Lacasa and Toral 2010). Следовательно, чем выше наклон экспоненциального распределения степеней, тем выше стабильность и предсказуемость системы.

Существование значительных циклов колебаний в исследуемых временных рядах также было исследовано с учетом структуры сообщества, показанной соответствующими сетями. {2}, $$

где e _ii представляет собой долю соединений между узлами, принадлежащими одному модулю i и a _i , является долей соединений, по крайней мере, с одним конечным узлом внутри модуля i . Q нормализуется между 0 (отсутствие модулей) и 1 (идеальное разделение на полностью разделенные группы).

Здесь мы использовали алгоритм, описанный у Bondel et al. (2008), чтобы определить различные модули и получить значение Q .По сути, метод реализует итеративную модель для определения оптимального количества разделов, которые максимизируют индекс Q , учитывая параметр разрешения для определения уровня детализации, на котором обнаруживаются сообщества. В нашем анализе мы установили разрешение равным 1, чтобы получить стандартное обнаружение сообщества на основе модульности.

Наконец, метод, предложенный Freeman et al. (2018) и Cazelles (2004) использовались для исследования синхронности исследуемых временных рядов, чтобы определить, может ли взрывоопасность одной криптовалюты привести к взрывоопасности других криптовалют, а именно возможность одновременного пузыря криптовалют.

Временной ряд \ (Y = \ left \ {{y_ {i}} \ right \} _ {i = 1,2, \ ldots, n} \) сначала был преобразован в последовательность символов (букв ) путем сравнения каждой точки данных \ (y_ {t} \) с ее ближайшими соседями (предыдущая и следующая запись). Таким образом, \ (y_ {t} \) был идентифицирован как точка впадины, точка пика, увеличение, уменьшение или то же самое в соответствии со следующими критериями: точка впадины, если \ (y_ {t} {n} p (y_ {i}) p \ left ({y_ {j}} \ right) \ log_ {2} \ left [{p \ left ({y_ {i}, y_ {j}} \ right)} \ right] \) представляет их совместную энтропию.{2}}}}}. $$

Чтобы оценить статистическую значимость коэффициента неопределенности, рассчитанного для изучаемых криптовалют, с помощью марковского процесса было построено 500 нулевых значений взаимной информации для любых двух временных рядов. Если вероятность была <0,05, мы отклонили «ноль», что наблюдаемое значение взаимной информации является результатом случайности. Вычисленные таким образом значения взаимной информации нормализованы и могут интерпретироваться как процент синхронизации. В частности, коэффициент взаимной информации позволяет нам задокументировать, колеблются ли временные ряды с одним и тем же ритмом вдоль соответствующего среднего тренда (Cazelles 2004).

В рассматриваемом случае анализ синхронности предназначен для изучения потенциальных взаимодействий между периодами пузыря на исследуемых рынках криптовалют. По этой причине мы использовали взаимную информацию вместо статистических корреляций, которые вместо этого измеряли синхронность между средними тенденциями исследуемых временных рядов.

Значения взаимной информации и суррогатные временные ряды были получены с использованием адаптированной версии скриптов, доступных на https: // github.com / people3k / pop-solar-sync (Github 2020).

(PDF) Экспериментальное исследование динамики рынка криптовалют

TradingView, со своей платформы. Ни одна из бирж не реализовала

маркет-мейкеров, и ни одна из бирж не реализовала

общих функций других типов онлайн-платформ,

, таких как модерируемые форумы, информационные страницы,

активности пользователей или рекомендации.

Интерфейсные эффекты

Учитывая пространство дизайна, которое мы обозначили в нашем сравнении

криптовалютных бирж, мы можем предположить, какие интерфейс и рыночные особенности

могут способствовать или способствовать влиянию однорангового узла

. Выбор дизайна графического интерфейса явно может повлиять на

торговли людьми, а возможности API явно повлияют на

на то, что могут делать боты. Выбор дизайна графического интерфейса также может повлиять на

, какие типы ботов люди решат внедрить. Каждая функция

, которую мы наблюдаем в интерфейсах Cryptsy, вероятно, имеет либо нейтральный, либо положительный эффект

на влияние пира, и многие из этих функций

используются другими биржами. Как для людей, так и для

бот-трейдеров особенности рыночного механизма и готовность

к недавней торговой активности, общие для всех

бирж, которые мы сравнивали, — это то, что позволяет в первую очередь влиять на участников

.Для трейдеров-людей заметное отображение

тенденций в истории цен на тикерном графике, опять же характерная черта

, общая для всех сравниваемых нами бирж, правдоподобно поощряет влияние

сверстников. Более того, на боковой панели Cryptsy отображается

восходящих и нисходящих движений цен, которые могли бы привести к

— смещению значимости [42]. Функциональность чата в Cryptsy также

, вероятно, способствует влиянию сверстников, хотя и отличается от типа

, который мы изучали.Важной областью будущей работы является

для более тщательного изучения причинного воздействия этих

особенностей дизайна посредством лабораторных экспериментов, полевых экспериментов или квазиэкспериментального анализа наблюдений

.

Возможность обобщения

Принимая во внимание возможные причины, мы ожидаем, что наши результаты будут обобщены как минимум на другие

криптовалютных бирж, а также, возможно, как минимум на другие

торговых онлайн-платформ (ZuluTrade, eToro и др.) и другие

небольших рынков (например, мелкие акции или акции розовых листов). Тот факт, что

Cryptsy выделила направление изменения цены на боковой панели

своего графического интерфейса, относительно уникален, но другие биржи

имеют свои собственные уникальные особенности, которые также могут способствовать влиянию одноранговых

, таких как звуковые сигналы, которые происходят со всеми сделками

на Bitstamp. Обобщение на более крупные и профессиональные финансовые рынки

— важная тема.Подобные эффекты могут наблюдаться на рынках с большим объемом

, но, возможно, для обнаружения может потребоваться

более крупных или устойчивых интервенций. Ob-

было бы особенно интересно получить более строгое понимание эффектов интерфейса

на этих более крупных рынках.

Влияние на дизайн

В нашем обсуждении мы обратили внимание на особенности интерфейса

, в частности, как потенциальные модерирующие контекстные факторы.Мы подчеркиваем тот факт, что многие варианты дизайна

Cryptsy могли правдоподобно способствовать влиянию сверстников, а

, что Cryptsy потенциально могла сделать альтернативный выбор

, который мог бы этому препятствовать. Эти соображения связаны с интересным моральным риском

. Cryptsy и другие криптовалютные биржи

зарабатывают больше денег, когда платформой пользуется больше людей

, поэтому у них появляется стимул оптимизировать свои сайты

для стимулирования торговли, в том числе через одноранговое влияние. В то же время существует несколько факторов, влияющих на создание стабильного рынка

[53]. Осведомленность о стимулах

и фокус на целях дизайна могут помочь сбалансировать положительные

и отрицательные системные эффекты выбора дизайна.

СМЕЖНАЯ РАБОТА

Есть несколько разделов работ в области вычислительной социальной

науки, экономики и финансов, а также взаимодействия человека и компьютера

, связанных с настоящим исследованием.Мы кратко рассмотрим работу по

полевым онлайн-экспериментам по взаимному влиянию, взаимному влиянию на финансовых рынках

, коллективному поведению в Интернете и дизайну

цифровых институтов.

Полевые онлайн-эксперименты по влиянию сверстников

Растущая область в сообществах, изучающих вычислительные науки

социальные науки — это цифровые и онлайн-эксперименты [5, 69].

Наша работа была непосредственно вдохновлена ​​более ранними онлайн-экспериментами

, изучающими влияние сверстников в различных типах социальных систем на линии

[37, 70, 13, 62, 80]. Эти эксперименты

предоставили убедительные доказательства повсеместного влияния равных

на множество доменов, а в некоторых случаях

важность этих эффектов для коллективных результатов. Наше исследование —

— первое исследование по применению крупномасштабных полевых экспериментов в сети

, новаторских в этих ранних работах, на финансовых рынках онлайн

.

Влияние сверстников на финансовые рынки

Был проведен ряд наблюдательных исследований, лабораторных

экспериментов и небольших полевых экспериментов в области финансов и

экономики, изучающих влияние сверстников на финансовых рынках.Для примера

широко известный эмпирический феномен mo-

в динамике цен связан с нашей работой. Ряд из

исследователей выявили доказательства импульса с помощью

наблюдательного анализа реальных финансовых рынков [75, 57, 59],

и реализации стратегий торговли на основе импульса

[46, 68, 47]. В другом направлении работы модели

«стадо» формализуют поведение трейдеров, копирующих решения

об инвестировании [7, 11, 4, 19].Эти модели

апробированы непосредственно в стилизованных лабораторных экспериментах [2, 22, 21, 25].

Хердинга было доказано, что оно встречается на реальных рынках посредством наблюдательных

анализов грубых рыночных данных и данных отдельных организаций-

финансовых инвесторов [12, 78], но некоторые анализы с рыночными данными

дали отрицательные результаты [ 78]. Эмпирическая работа

по финансам и экономике, наиболее актуальная для нас, заимствована из литературы

по попыткам манипулирования ценами на активы

на лабораторных рынках активов [36, 81, 82, 16] и некоторых типах

реальных рынков [ 17, 67].Общая форма этих существующих исследований

заключалась в проведении крупных сделок на исследуемых рынках и наблюдении за их влиянием на рыночные цены в течение короткого периода времени

. Мы сосредотачиваемся на эффектах небольших индивидуальных сделок

, а не на попытках манипулирования рынком посредством

аномально крупных действий.

Динамика рынка криптовалют

Все большее количество работ изучает динамику рынков криптовалюты, в частности,

.Анализ данных наблюдений, с результатами

, иногда противоречащими друг другу, использовался для изучения ходатайства о

между криптовалютами для определения объема рынка [28]; на

Верхом на американских горках: Биткойн приближается к рекордному уровню

Представление виртуальной криптовалюты Биткойн видно на этой фотографии, сделанной 19 октября 2021 года. REUTERS / Edgar Su

Зарегистрируйтесь сейчас и получите БЕСПЛАТНЫЙ неограниченный доступ к Reuters.com

Регистр

ЛОНДОН, 20 октября (Рейтер) — Биткойн находится на пороге исторического максимума, его последнее ралли было вызвано запуском первого U. Биржевой фонд фьючерсов на биткойны, который, по мнению инвесторов, может сделать криптовалюту доступной для ряда новых инвесторов. подробнее

Но появление криптовалютных ETF в крупнейшей экономике мира не было единственной движущей силой этой главы американских горок Биткойна в 2021 году. Вот несколько графиков, которые демонстрируют динамику его продвижения к рекордному максимуму.

1. ДИКИЕ КАЧЕЛИ ПРОДОЛЖАЮТСЯ

Зарегистрируйтесь сейчас и получите БЕСПЛАТНЫЙ неограниченный доступ к Reuters.com

Зарегистрируйтесь

Биткойн известен резкими колебаниями цен, его 13-летняя история усеяна головокружительными подъемами и столь же крутыми спадами.

Его производительность этой осенью не изменилась. С середины сентября крупнейшая в мире криптовалюта выросла более чем на 60%, а только за октябрь прибавила более 46%.

Тем не менее, в этом году он также пережил резкие спады. После достижения своего текущего рекорда в 64 895 долларов в середине апреля биткойн упал более чем вдвое всего за 35 дней, в том числе из-за жестких мер со стороны Китая в отношении криптовалют.

Среди основных причин его роста в последние недели, по мнению аналитиков, были ставки на то, что U.Регуляторы S., разрешившие первый ETF фьючерсов на биткойны, откроют путь для увеличения инвестиций как розничных, так и институциональных инвесторов. читать далее

Тони Сикамор из City Index сказал, что такие продукты «откроют доступ к биткойнам для большого сегмента инвесторов, у которых есть брокерский счет и которые комфортно покупают акции и ETF, но не желают проходить через трудности и обучение. создания еще одной учетной записи у поставщика криптовалюты «.

На американских горках: последнее ралли Биткойна

2.ПРИТОК РОСТА СНОВА

Тем не менее, даже в преддверии запуска нового ETF приток в существующие биржевые фонды и продукты, торгуемые на биткойны, резко увеличивался.

Средние еженедельные потоки в фонды биткойнов составили 121,1 млн долларов в октябре по сравнению с 31,2 млн долларов месяцем ранее, показывают данные лондонской компании CryptoCompare. Они упали на отрицательную территорию за три месяца до этого, отток капитала после резких потерь биткойнов в мае и июне.

«Летом у нас была довольно резкая распродажа биткойнов.Ценовое движение восстановилось после минимума «, — сказал Суи Чунг, генеральный директор CF Benchmarks, поставщика криптографических индексов.

» Биткойн считался дешевым — все, что ниже 30 000 долларов, привлекало множество инвесторов, особенно институциональных. . »

Деньги снова текут в фонды биткойнов

3. ХЕДЖ ИНФЛЯЦИИ?

С ростом инфляции во многих крупных странах инвесторы все чаще делают ставку на то, что в результате крупные центральные банки повысят ставки. На этом фоне некоторые участники рынка говорят, что биткойны предполагаемые свойства защиты от инфляции также способствовали недавнему росту.

С начала июля биткойн вырос почти на 85%. Некоторые активы хеджирования инфляции показали себя лучше: облигации с привязкой к инфляции — индекс TIPS США — прибавили более 140%. Золото за тот же период не изменилось.

«Мы можем увидеть, как более высокие процентные ставки будут оказывать давление на мировые фондовые рынки», — сказал Джоэл Крюгер на криптовалютной бирже LMAX Digital. «Биткойн будет очень хорошо поддержан этим долгосрочным предложением ценности магазина и предложением хеджирования против инфляции».

Зарегистрируйтесь сейчас и получите БЕСПЛАТНЫЙ неограниченный доступ к Reuters.com

Регистр

Биткойн против хеджирования инфляции

Отчетность Тома Уилсона; Под редакцией Рэйчел Армстронг и Алекса Ричардсона

Наши стандарты: принципы доверия Thomson Reuters.

Банк США объявляет о новых предложениях криптовалюты | Блог компании

Мы запускаем три новых инициативы для удовлетворения растущих потребностей клиентов.

Цена биткойнов была меньше 200 долларов, когда U.Практика блокчейна и криптовалюты S. Bank была основана в 2015 году. Сегодня цена превышает 54000 долларов. По мере того, как этот рынок продолжает расти, межфункциональная группа экспертов по цифровым технологиям, технологиям и продуктам во всем банке поддерживает нашу стратегию криптографии / блокчейна и тестирует, планирует и закулисно предпринимает шаги в поддержку этой революционной технологии, чтобы в конечном итоге поддержать нашу потребности клиентов, связанные с новыми цифровыми активами. Сегодня мы объявляем о трех инициативах в этой динамичной практике:

1. Новые товары и услуги U.S. Bank Global Fund Services предложит клиентам новый продукт хранения криптовалюты с привлечением суб-хранителя для обслуживания фондов. Мы завершаем наш выбор суб-хранителя и сообщим дополнительную информацию в ближайшие недели, как только внутренние проверки будут завершены.
2. Стратегические отношенияНедавно мы объявили о наших инвестициях в Securrency — разработчика финансовых и регулирующих технологий на основе блокчейнов институционального уровня, который назвал U.S. Bank среди инвесторов в своем последнем раунде финансирования.
3. Клиент выигрывает в криптовалютном пространстве США. Банк был выбран для управления биткойн-фондом ETF NYDIG в этом году в ожидании одобрения регулирующих органов. Он расширяет давние отношения банка по обслуживанию частных фондов с NYDIG.

«Я горжусь тем, как мы объединились во всех сферах деятельности банка и воплотили в жизнь наши лучшие идеи, касающиеся наших цифровых возможностей, разработки продуктов и технологий, чтобы стимулировать инновации в нашей практике блокчейнов и криптовалют», — сказала Кристин Уолдрон, директор по стратегии. для тебя.S. Bank Global Fund Services. «Мы активно работаем в этой сфере в течение многих лет, гарантируя, что мы всегда находимся в наилучшем положении для обслуживания наших институциональных клиентов, — и эти последние инициативы демонстрируют нашу неизменную приверженность и энтузиазм по развитию этого рынка».

Недавнее усиление интереса инвесторов, принятие на рынок и нормативное регулирование открывают новые возможности для банков «продолжать удовлетворять потребности своих клиентов в защите своих наиболее ценных активов, которые сегодня для десятков миллионов американцев включают криптовалюту.И мы применяем подход, который обеспечивает надлежащее управление рисками и средства контроля, позволяющие эффективно и надежно предлагать эти типы продуктов ».

В рамках усилий Банка США в этой области криптовалюта будет в центре внимания нашего Дня консультанта по инвестиционным услугам, который состоится 7 мая. Члены Практики блокчейна и криптовалюты банка США будут представлены на панели для обсуждения ключевых тем, тенденций и проблем. .

Как принять к оплате криптовалюту

Большинство из нас использовали приложение Venmo, чтобы разделить пиццу или отправить деньги за аренду, но как насчет покупки биткойнов? Я также думаю, что можно с уверенностью предположить, что мы все были в CVS, чтобы найти что-то самое необходимое, но включала ли эта поездка также быструю покупку биткойнов?

Скоро это будет возможность.Недавно появились новости о том, что основные платежные системы Venmo и PayPal работают над тем, чтобы предложить своим пользователям возможность покупать или продавать криптовалюту на платформах. Совсем недавно было объявлено, что 20 000 точек 7-Eleven, CVS и Rite Aid теперь станут домом для банкоматов с биткойнами, которые позволят клиентам покупать биткойны за наличные.

Всем, пожалуйста, приветствуйте массовое внедрение криптовалюты.

Поскольку биткойн и криптовалюта в целом набирают обороты, владельцам бизнеса необходимо убедиться, что они знают, как принимать их в качестве формы оплаты. К счастью, принять криптовалюту так же легко, как и купить криптовалюту, и есть несколько способов сделать это.

Не углубляясь в технологию, мы выделили ниже несколько способов, которые позволят вам принимать биткойны и другую криптовалюту, и каждый из них имеет разный уровень подверженности рискам и преимуществам операций с криптовалютой. И хотя в наших примерах мы в основном придерживались биткойнов, способы, указанные ниже, открывают двери не только биткойнам, но и сотням других криптовалют.

1. Вы могли… ничего не делать

Клиент берет свою криптовалютную дебетовую карту, оплачивает товар, и они уходят. Вы не догадываетесь, что они просто быстро конвертировали свою криптовалюту в местную валюту. Сегодня на рынке присутствует ряд платежных компаний, которые сосредоточены на потребительских платежах и позволяют клиентам тратить средства непосредственно из своих кошельков с криптовалютой для повседневных покупок. Большинство этих карт также позволяют снимать наличные в банкоматах с использованием криптовалюты. В этом сценарии клиент оплачивает комиссию за транзакцию криптовалюты, а вы застряли в том, что платите ту же самую старую комиссию за обработку дебетовой карты, но не касаетесь криптовалюты.

2. Прямая одноранговая сеть (P2P)

P2P-платежей — это биткойн в его истинной форме — третьи стороны не требуются. P2P-платежи были исходной предпосылкой белой книги Биткойн и используют головокружительное сочетание криптографии, хеширования, доказательства работы и т. Д. Для выполнения транзакции. Мы не будем вдаваться в подробности, но знаем, что это происходит в фоновом режиме.

С вашей точки зрения, вам просто нужен криптокошелек. Чтобы упростить процесс, клиент переводит валюту прямо в ваш криптокошелек через ваш общедоступный адрес кошелька.Адрес вашего общедоступного кошелька очень похож на номер вашего банковского счета.

Наряду с публичным адресом есть приватный ключ. Закрытый ключ — это ключ к вашему кошельку и к тому, как вы разрешаете отправку платежей. Он очень похож на пароль вашего банковского счета. Однако, в отличие от пароля банковского счета, здесь нет третьей стороны (например, банка), поэтому, если вы потеряете свой закрытый ключ или кто-то украдет его, доступ к вашему кошельку и любые средства, скорее всего, исчезнут навсегда. Так что помните, с вашим личным ключом — держите его и держите его в секрете.

Поскольку адреса кошельков содержат от 25 до 36 символов, ваш публичный адрес может быть преобразован в QR-код, который клиент может сканировать при отправке платежа. После того, как P2P-платеж произведен и подтвержден (в течение нескольких минут), транзакция публикуется в публичной книге цепочки биткойнов, показывая платеж с публичного адреса отправителя на ваш публичный адрес.

Это истинная цель создания Биткойна: P2P-платежи без посредников.Это полный доступ к технологии Биткойн и блокчейн, и этот платеж навсегда регистрируется в блокчейне.

Однако будьте осторожны с тем биткойном, который вы только что получили, так как он подвержен значительной волатильности цен на момент написания этой статьи. (Если вас больше всего беспокоит волатильность, погуглите: «стейблкоины».) Как и все остальное, вы должны понимать риски!

3. Электронная коммерция, фактура и фактура

С принятием криптовалюты в качестве жизнеспособного способа оплаты, различные платежные компании продвинули идею и технологию P2P-платежей, описанных выше.Эти улучшения теперь позволяют вам принимать криптовалюту на своем веб-сайте, лично в обычном магазине или посредством отправки счетов. Короче говоря, хотя вы обычно принимаете платежи, теперь есть способы сделать это в криптовалюте.

Электронная коммерция: Если вы управляете магазином электронной коммерции, большинство платформ уже установили партнерские отношения с платежными процессорами и имеют существующие интеграции, позволяющие принимать крипто-платежи. Если у вас нет, вы можете вместо этого добавить кнопки оплаты или создать индивидуальную интеграцию.Например, Shopify сотрудничает с такими компаниями, как Coinbase Commerce и BitPay. В справочном центре Shopify есть страница, посвященная только криптовалюте, с описанием преимуществ приема криптовалюты для продавцов.

Brick & mortar: Платежные компании предлагают как криптографические платежные терминалы, так и API-интерфейсы для интеграции с вашей текущей POS-системой. POS-система будет отображать счет-фактуру или счет, обычно с помощью сканируемого QR-кода, с фиксированной суммой по соответствующему обменному курсу.Клиент сканирует код, подписывает платеж, и криптовалюта переводится из его кошелька в ваш. Все, что вам действительно нужно, — это научить своих сотрудников говорить «здесь принимаются наличные, кредит или криптовалюта».

Счет клиента: Многие компании также позволяют отправлять счета своим клиентам в криптографии, как правило, по электронной почте, где вы можете выбрать, в какой криптовалюте вы хотите получить оплату. Клиент оплачивает счет в заблокированном состоянии. обменный курс, и после подтверждения криптовалюта переводится от них к вам.

В зависимости от метода оплаты и платежной компании, с которой вы работаете, ваши риски и доступ к средствам будут меняться. Некоторые компании предоставляют услуги только с использованием криптовалюты, что означает, что они просто упрощают процесс выставления счетов, но не являются частью фактической транзакции между вами и клиентом. Криптовалюта течет из кошелька клиента в ваш, и они не взаимодействуют друг с другом. И эти компании часто не поддерживают конвертацию в фиат или вывод средств на банковский счет.

Проще говоря, платежи, сделанные в криптовалюте, будут приниматься вами в криптовалюте, и для вывода, например, в доллары США, вам нужно будет найти другой маршрут — скорее всего, отправка на биржу, привязанную к вашему традиционному банковскому счету. Однако это очень простой процесс настройки.

Если вы просто заинтересованы в принятии криптографической части транзакции, но не в получении или хранении криптовалюты, есть компании, которые также разрешают эту возможность. BitPay, например, упростит процесс выставления счетов таким же образом, как описано выше, но когда клиент платит, через него проходят денежные средства, они конвертируют платеж в местную валюту и инициируют банковский расчет с вами на следующий день.Этот вариант не такой быстрый и требует использования посредника, который взимает комиссию, но комиссия может составлять всего лишь 1% фиксированной ставки. В зависимости от вашей толерантности к риску, эта комиссия и использование посредника могут стоить того, чтобы знать, что вы не подвержены риску волатильности криптовалютных цен.

Что еще нужно знать о том, как принимать криптовалюту

Как видите, есть много разных способов принять криптовалюту, и вы можете в конечном итоге решить, насколько сильно вы подвержены криптовалюте, исходя из вашего уровня комфорта.

Итак, почему вы рассматриваете крипто-платежи, кроме как по запросу клиента? Что ж, операции с криптовалютой решают многие из головных болей и проблем, с которыми сталкиваются продавцы при использовании устаревших процессов платежей. С криптовалютой транзакции рассчитываются за считанные минуты, поэтому полученные вами средства вы можете потратить сейчас, а не в течение текущего периода расчетов 3-5 дней.

Кроме того, традиционные дебетовые и кредитные карты имеют высокую комиссию за обработку и риски возвратных платежей и кражи личных данных.В случае криптовалюты с отправителя взимаются низкие комиссии за обработку. Также нет возвратных платежей. Повторюсь, никаких возвратных платежей. Принятие и совершение транзакций в криптовалюте позволяет вам не только совершать транзакции локально, но и открывать свои продукты и услуги для всех на земном шаре. Крипто открывает новые рынки.

Но прежде чем вы начнете думать о своей глобальной империи через криптовалюту, вы должны помнить, что криптовалюта здесь и сейчас. Ваши текущие клиенты и местные рынки начали принимать криптовалюту в качестве потребителя, и, рискуя потерять бизнес, владельцы бизнеса должны признать, что пора принимать криптовалюту в качестве формы оплаты, пока не стало слишком поздно.

Чтобы узнать больше о блокчейне и других финансовых технологиях, нажмите здесь. Продолжить чтение:

Блокчейн для малого бизнеса: будьте готовы к предстоящим изменениям

5 тенденций в области блокчейнов, которые необходимо знать CPA

Зачем нужно тестирование системы и проверка модели для смарт-контрактов на основе блокчейна

Мнение: Оценка, цена ликвидности и стабильность криптовалют

Захватывающий рост цены Биткойн привлек внимание многих, в том числе государственных регулирующих органов и спекулянтов, а также тех, кто хочет использовать виртуальную валюту, часто с небольшими следами или записями (1 ).13 октября 2017 года рыночная капитализация Биткойна (количество биткойнов, умноженное на торговую цену) превзошла Goldman Sachs и Morgan Stanley, превысив 96 миллиардов долларов, что в девять раз больше, чем в предыдущем году (рис.1). Правительства запутались, пытаясь контролировать криптовалюты (2–4).

Рис. 1.

Биткойн и другие криптовалюты вряд ли останутся стабильными. Изображение любезно предоставлено Shutterstock / PixieMe.

Многие валюты и спекулятивные инструменты эволюционировали в наше время.Однако мы считаем, что основные требования к валютам и спекулятивным активам исключают друг друга. Первое требует стабильности, а именно, чтобы завтрашняя покупательная способность данной валюты была почти идентична сегодняшней. Однако длительная стабильность обычно прекращает спекулятивный интерес к активу. Пока что Биткойн, Эфириум и некоторые другие криптовалюты, похоже, удовлетворяют условиям для спекуляций. Но, на наш взгляд, добиться стабильности будет непросто.

Мы утверждаем, что актив, который не имеет стоимости по традиционным меркам, будет иметь тенденцию торговаться по цене, которая в значительной степени определяется долей, L , суммы долларов, доступной для актива, деленной на общее количество единиц актив.Этот вывод сделан на основе математического моделирования и экономических экспериментов, которые мы обсуждаем ниже. Оба убедительно указывают на отсутствие стабильности, поэтому криптовалюты могут быть просто механизмом для передачи богатства от опоздавших к первым участникам и проворным трейдерам.

Оценка и пузыри

С академической точки зрения все больше ощущается, что это новый пузырь, очень похожий на предыдущие: пузырь на рынке недвижимости 2008 года, пузырь Интернета в 1999 году, пузырь Южного моря 1720 года и Голландские луковицы тюльпанов Bubble 1637 г. (5, 6).Как и в случае Интернет-пузыря, появление новой технологии привлекательно для большого числа людей, которые не видят возможных подводных камней вложения средств.

По мере того, как цена Биткойна стремительно растет (рис. 2), многие обращаются за объяснением к экономике. Криптовалюты не являются ни прокси для материального актива, такого как биржевой фонд, инвестирующий в золото, ни ценной бумагой, такой как обыкновенные акции. Существуют хорошо отработанные методики оценки стоимости таких инструментов. Например, наука об измерении стоимости акций появилась у Бена Грэма в 1930-х годах (7). Традиционные валюты имеют собственный механизм оценки, основанный на экономических и финансовых возможностях. Стоимость таких товаров, как золото и серебро, частично зависит от промышленного спроса и полезности.

Рис. 2.

Цена на биткойн выросла примерно в девять раз к октябрю 2017 года.

Стоимость криптовалюты, такой как биткойн, является неизведанной территорией в экономике. Он отличается от спекулятивных маний прошлого тем, что единственной целью владения активом (в отличие от луковиц тюльпанов или акций в Интернете) является не только спекуляция, но и средство для торговли материальными товарами и услугами.Спекуляция изначально является вторичной мотивацией, но может стать доминирующей по мере роста цен. Вопрос, обсуждаемый ниже, заключается в том, почему цены должны двигаться вверх в первую очередь, учитывая, что некоторые люди предпочитают использовать биткойн в качестве валюты.

Математическое моделирование и экспериментальная экономика

Экспериментальные рынки активов, а также дифференциальные уравнения потоков активов, которые изучались в течение последних трех десятилетий, позволяют лучше понять оценку криптовалюты. Вернон Смит (лауреат Нобелевской премии 2002 г.), Джерри Сучанек и Арлингтон Уильямс (8) представили базовые эксперименты с «пузырями», в которых участникам наделяются наличными и акциями единого актива, ожидаемая стоимость которого составляет 0 долларов.24 в конце каждого из 15 торговых периодов держателю в конце этого периода. Он становится бесполезным после периода 15. Можно рассчитать ожидаемую стоимость актива, равную 3,60 доллара на начальном этапе и уменьшающуюся на 0,24 доллара за каждый период. Этот расчет можно рассматривать как фундаментальную или внутреннюю стоимость актива. Торговая цена на акцию устанавливается путем согласования спроса и предложения. В этих экспериментах, которые повторялись много раз, торговая цена обычно начинается ниже ожидаемой выплаты в размере 3 долларов.60 и начинает расти, достигая высшей точки на пике цены, намного превышающей фундаментальное значение.

Очевидно, что и торговая цена, и фундаментальная стоимость измеряются в долларах за акцию. Однако есть еще одна величина, введенная Кагинальпом и Баленовичем (9), которая также имеет эти единицы. Исследование равновесия привело к выводу: «В отсутствие четкой информации и внимания к стоимости цена имеет тенденцию стремиться к естественной стоимости, определяемой отношением общей суммы денежных средств к общему количеству активов» (9).Это цена или стоимость ликвидности, которую мы обозначаем как L .

Это теоретическое предсказание было проверено в нескольких экспериментах (10, 11), в которых все параметры и условия были зафиксированы, а изменялась только денежная масса. Первый из них имел чрезвычайно простую структуру: участники торговали одним активом с ожидаемой выплатой в конце, подтверждая теоретический прогноз. В экспериментах с форматом пузырьков было обнаружено, что каждый доллар дополнительных денежных средств на акцию поднимал максимальную цену на высоте пузыря примерно на 1 доллар за акцию (рис.3).

Рис. 3.

В экспериментах Кагиналпа, Портера и Смита (11) используется классический дизайн «пузырей» с одним активом, который приносит дивиденды в течение 15 торговых периодов. Когда начальная сумма денежных средств на акцию или значение ликвидности равно фундаментальной стоимости, как в первом эксперименте, описанном выше, пузыря нет, и есть лишь небольшие колебания вокруг торговой цены из-за случайности. Когда первоначальные денежные средства удваиваются, образуется большой пузырь с пиковой ценой, близкой к значению ликвидности.

С точки зрения классической экономики результат удивителен. Почему кто-то должен платить, скажем, 6 долларов за актив, который в конечном итоге принесет выплату 3,60 доллара, если он не может продать его кому-то еще по более высокой цене? Но поскольку потенциальный покупатель будет иметь доступ к той же информации, теория игр предполагает, что никто не купит ее выше ожидаемой выплаты. Один из способов понять это явление состоит в том, что в отсутствие бесконечного арбитража цена определяется «маржей», а не средним числом потенциальных покупателей.Другими словами, если есть небольшое предложение актива и много покупателей, только мнение тех, кто находится на краю колоколообразной кривой (кто может ошибаться), будет определять цену. Средняя (и, возможно, более мудрая) часть распределения не играет в этом роли.

Другой механизм, предусмотренный в теории (9) и подтвержденный экспериментально и крупномасштабной эмпирической работой (12), — это импульс, который способствует возникновению пузыря с точки зрения увеличения цены, которую люди готовы платить. за актив; кроме того, он привлекает больше денег от спекулянтов.Однако в конечном итоге эти нетерпеливые покупатели превращаются в неустанных продавцов, когда цены начинают падать.

Приложение к криптовалютам

Применяя эти теоретические и экспериментальные идеи к биткойну, мы для простоты предполагаем наличие единственной криптовалюты и группы инвесторов, которые хотят использовать ее для транзакций, которые они не могут совершить с использованием своей национальной валюты. Как будет развиваться цена? Общий спрос на криптовалюту — это чистая сумма в долларах, которую эти трейдеры хотели бы использовать.Предложение — это общее количество единиц криптовалюты. В случае Биткойна предложение постепенно увеличивается с электронным «майнингом», то есть биткойны генерируются для тех, кто решает конкретную проблему с помощью вычислений. Сначала среди группы, нуждающейся в криптовалюте, будет некоторый скептицизм, поэтому общее количество долларов, представленных для торговли в криптовалюте, будет небольшим. Как и в случае с покупками в Интернете в 1990-х годах, постепенно люди ощущают большее чувство безопасности, и возрастает вероятность того, что кто-то, кто хочет избежать регулируемой финансовой системы, будет использовать криптовалюту.Через некоторое время можно ожидать, что почти все эти потенциальные участники станут желающими трейдерами.

Другими словами, если M — это сумма в долларах, принадлежащая группе, стремящейся обойти традиционную финансовую систему, p _c — это вероятность того, что владелец каждого доллара готов использовать криптовалюту, и N количество биткойнов, тогда цена ликвидности будет L = p _c M / N . В настоящее время для Биткойна N составляет примерно 16 миллионов единиц (и ограничено 21 миллионом). Можно ожидать, что p _c будет увеличиваться, если не произойдут события, подрывающие уверенность, такие как взлом горы Gox в феврале 2014 года (13), объявления о жестких мерах со стороны регулирующих органов и т. Д. Значение M составляет предположительно трудно оценить, но, вероятно, он меняется во времени медленнее по сравнению с p _c .

По состоянию на 13 октября 2017 года торговая цена Биткойна составляет почти P = 6000 долларов США, что дает рыночную капитализацию PN = (6000) (16 × 10 ⁶ ) или 96 миллиардов долларов.Если мы оценим L на P , то мы получим оценку p _c M = LN = 6000 N , т.е. p _c M также 96 миллиардов долларов. Мировой спрос на частные транзакции, а именно M , предположительно выше этой суммы, что позволяет предположить, что p _c намного меньше единицы, даже если принять во внимание весь набор криптовалют с рыночной капитализацией. в 170 миллиардов долларов.Это говорит о том, что в настоящее время участвует только часть потенциальных пользователей. *

Отсутствие оценки, отсутствие стабильности

Основные силы, стоящие за ростом цен на криптовалюты, похожи на многие исторические пузыри: повышение ликвидности (как определено выше) ) и импульс. Но ликвидность и импульс работают в обоих направлениях. Когда цены начинают снижаться, спекулянты, купившие из-за роста цен, превращаются в решительных продавцов. Если некоторые держатели криптовалюты считают, что их инвестиции не так безопасны, как они думали, цена ликвидности снизится.Эта ситуация не сильно отличается от пузырей на фондовом рынке, которые мы видели, но на каком-то этапе в дело вмешались инвесторы, ориентированные на стоимость, чтобы купить сделки.

Что касается криптовалют, то существенным моментом является то, что фундаментальной ценности не существует, и маловероятно, что покупатели, основанные на ценности, вмешаются любой ценой. В конце концов, акционер здоровой корпорации является совладельцем компании, которая имеет материальные активы и текущую деятельность и обычно выплачивает дивиденды. Что гарантирует держателю владение криптовалютой?

Числитель в цене ликвидности ( L ) был определен как общая сумма в долларах, выделяемая на криптовалюту.Вероятно, на это значительно повлияют многие факторы, в том числе (–) действия правительства, такие как обычные валютные ограничения, которые приводят к увеличению спроса на криптовалюты; ( ii ) государственные ограничения на торговлю криптовалютами, уменьшающие капитал; и ( iii ) убытки из-за взлома снизят аппетит к криптовалютам.

Знаменатель цены ликвидности также представляет собой значительную неопределенность. Хотя Биткойн должен быть ограничен 21 миллионом единиц, у него было два ответвления, Bitcash и Bitgold, в результате чего были запущены тесно связанные инструменты, эффективно добавляющие к предложению.Кроме того, существует конкуренция со стороны других криптовалют, например, тех, которые предлагают большую конфиденциальность.

Вопрос о количестве единиц и способах их выпуска иллюстрирует нестабильность, присущую инструменту, управляемому группой, не подотчетной владельцам валюты. В какой суд обращаться, если совершаются действия, ущемляющие интересы собственников? А какой договор?

Как показывают эксперименты, моделирование и эмпирические исследования, импульс сдерживается трейдерами, сосредоточенными на оценке.Таким образом, импульс может стать еще одной дестабилизирующей силой для криптовалют из-за отсутствия трейдеров, торгующих стоимостью. События, которые вызывают изменение спроса, скорее всего, будут сопровождаться импульсной покупкой или продажей.

По мере того, как рыночная капитализация криптовалют увеличивается до величин, значимых с точки зрения экономики и финансовых институтов, возникнут дополнительные вопросы. Одна из таких проблем — использование заемных средств, то есть покупка на заемные деньги. При использовании кредитного плеча резкое снижение цены актива может привести к неплатежеспособности кредитных организаций, которые, в свою очередь, не могут выплатить свои долги другим организациям.Этот каскадный эффект, который был центральным в жилищном кризисе 2008 г. (14) и крахе фондового рынка 1929 г. (5), может повлиять на тех, кто не владеет конкретным активом (1). В своей нынешней форме криптовалюты вряд ли будут достаточно стабильными для использования в качестве валюты. В отсутствие связи с оценкой цена, вероятно, будет зависеть от непостоянных ветров ликвидности и импульса.

Механизм, который мог бы связать с оценкой, будет включать структуру, основанную на мировом валовом внутреннем продукте (ВВП).Криптовалюта повлечет за собой договор (имеющий исковую силу, как и в случае с другими финансовыми инструментами), который дает право держателю выкупить ее в качестве определенной доли мирового ВВП в виде корзины основных валют или товаров. Без такого механизма привязки нестабильность, скорее всего, будет правилом для криптовалют, а не исключением.

Сноски

• Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

• Любые мнения, выводы, заключения или рекомендации, выраженные в этой работе, принадлежат авторам и не были одобрены Национальной академией наук.