Содержание

Bitcoin кран Testnet

Справка

Могу ли я перевести биткойн / эфир / лайткойн testnet на свой настоящий кошелек?

Нет. Testnet — это копия сети биткойн / эфир / лайткойн для тестирования новых функций или разработки приложений без затрат реальных денег. Невозможно перевести биткойны / эфиры / лайткойны testnet на ваш реальный кошелек, потому что это две разные сети. Вы можете передавать их только в кошельки testnet.

 

Что я могу сделать с биткойнами testnet

Вы можете научиться управлять криптовалютой, не тратя впустую деньги, или использовать ее для приложений блокчейна, если вы являетесь разработчиком. p>

 

Могу ли я продать эти биткойны / эфиры / лайткойны testnet?

Нет, Bы не можешь. Они не имеют рыночной стоимости. Вы продали бы монопольные счета? Конечно, нет! криптовалюты testnet одинаковы. p>

 

Отличаются ли адреса тестовых сетей от реальных?

Да, в биткойнах адрес начинается с «1» или «3», в биткойне в testnet адрес начинается с «m» или «2». В случае Ethereum можно использовать оба адреса, но вы не можете перенести эфир из Rinkeby в основную сеть. То же самое для Eos, вы можете иметь учетную запись testnet только в testnet, а не в mainnet и наоборот.

 

Можно ли перезагрузить сеть биткойн / эфир / лайткойн testnet?

Да, это может быть, и вы можете потерять все свои биткойны / эфиры / лайткойны в тест-сети, но это не проблема, потому что они не имеют никакой ценности, и вы сможете требовать больше от крана. р>

 

Использование памятки в транзакции

Вы можете сообщить Memo в транзакции, используя поле Memo в форме (EOS, XRP)

 

Батарея крана разряжена

Каждый подтвержденный запрос уменьшает заряд батареи на 2%.
Батарея автоматически заряжается на 4% каждый час. Вдобавок есть еженедельная подзарядка.
Зарегистрированные пользователи, возвращающие криптовалюту, перезаряжают батарею крана.
Любой пользователь может оставить чаевые (ETH, USDT) на подзарядку аккумулятора.

Bitcoin Crane App für iPhone

Приложение Bitcoin Crane дает возможность легко обеспечить заработок на Андроид устройствах. Заработать деньги на телефоне можно – это уже доказали тысячи пользователей Bitcoin кранов по всему миру. В приложении реализована самая новая механика заработка Bitcoin:
удобный пользовательский интерфейс;
возможность создания и участия в партнёрских программах;
вывод Bitcoin в течение 2 дней;
техническая поддержка 24 часа в сутки без выходных;
нет раздражительной рекламы;
не требуется ввод капч.
Доступный и интуитивно понятный интерфейс приложения разработан для максимально эффективного использования даже новичками на криптовалютном рынке. За вас будет работать смартфон, а вы получите бесплатные биткоины на свой кошелек. Мы сделали для вас самый удобный пользовательский интерфейс из всех русифицированных биткоин кранов. Ваш Bitcoin заработок на Андроид будет самым простым из всех возможных!
Установите приложение на Андроид устройство и начните сразу получать сатоши. Вы можете выводить заработанные биткоины на свой кошелек. Наш Bitcoin кран является новой разработкой с возможностью создавать вашу собственную партнерскую сеть. Приглашайте друзей, и ваш заработок увеличится в разы!
Используйте реферальные ссылки, чтобы расширять партнерскую сеть Bitcoin Crane и получайте бонусы от каждого реферала. Предложите заработать деньги на телефоне и они обязательно присоединятся к вам. Расширяйте вашу партнерскую сеть и получайте еще больше сатоши за короткий срок.
Никаких сомнительных вложений и рисков, чистый и простой Bitcoin заработок на Андроид. Каждые 11 минут на вашем счету пополняется satoshi. Для вывода Биткоин нужно только ввести свой кошелек. Не нужно вводить раздражающие капчи.
Не верите – проверьте прямо сейчас!
Мы обеспечиваем Bitcoin заработок на Андроид и помогаем вам круглосуточно. Возникнут вопросы, мы ответим даже ночью. В приложении реализована круглосуточная поддержка пользователей. Мы на связи 24 часа в сутки 7 дней в неделю.
Устанавливайте приложение Биткоин Кран – и ваш смартфон сделает вас богатыми!

Bitcoin Crane — Заработать Биткоин для Андроид

Bitcoin Crane — это тот же биткоин заработок, что и раньше. Это некогда лучший инструмент для того чтобы заработать биткоин на Google Play.

Биткоин кран, который более двух лет стабильно выплачивал сатоши своим пользователям возвращается!

Bitcoin Crane это сатоши кран, который так же как и раньше сможет заработать биткоины для Вас и ваших друзей. Зарабатывайте bitcoin, листайте ленту и узнавайте новости, а затем выводите биткоин на свой биткоин кошелек.

Все так же как и раньше — регулярно посещайте приложение, “собирайте” сатоши, доходите до лимита и подавайте заявку на вывод биткоинов.

Биткоин Кран имеет реферальную систему, которая позволит Вам заработать биткоин быстрее приглашая друзей, а так же специальные задания, которые приблизят Вас к bitcoin выплате в два счёта!

Bitcoin Crane станет незаменимым для Вас — это реальный биткоин заработок в интернете, который возвращается на просторы Google Play с новым запасом биткоинов и будет радовать своих пользователей выплатами в сатоши. Если Вы помните старый Bitcoin Crane, то должны понимать что это самое лучшее криптовалютное приложение, которое было на Google Play — этот сатоши кран регулярно радовал выплатами тысячи пользователей и за 2 года его скачало более двух миллионов человек. Успейте заработать биткоин вместе с Bitcoin Crane!

Помимо этого, Биткоин кран имеет самую лучшую криптовалютную новостную RSS ленту среди всех прочих приложений, которая позволит Вам первым узнавать все самое новое в мире блокчейн и криптовалют. В режиме реального времени вы можете мониторить новости и курсы всех самых популярных криптовалют. Всегда полезно знать капитализацию, курсы для дальнейшего развития и торговли активами. Bitcoin Crane будет полезен как новичку так и опытному трейдеру в качестве приложения с новостями и курсами. Это самое удобное и красивое крипто-приложение.

ДОСТОИНСТВА BITCOIN CRANE:

Тот самый Биткоин Кран вновь врывается чтобы радовать пользователей выплатами.
Надежные и быстрые выплаты в bitcoin.
Лучшая новостная лента среди всех bitcoin приложений.
Контент от проверенных источников.
Минимум навязчивой рекламы — мы зарабатываем продвигая свои новостные проекты.
Это сатоши кран — и мы выплачиваем реальную криптовалюту на Ваш биткоин кошелек.

Просто скачайте и попробуйте этот кран биткоинов и вы не разочаруетесь!

Как заработать биткоин в Bitcoin Crane:

Скачать Bitcoin Crane с Google Play Store.
Привязать свой Google аккаунт — в нем будут находиться ваши сатоши до вывода на биткоин кошелек.
Указать свой биткоин адрес из любого биткоин кошелька.
Заходить в приложение, смотреть видеоролики и нажимать “получить сатоши”.
Приглашать друзей и накапливать рефералов чтобы заработать биткоин быстрее.
Получайте сатоши каждые 15 минут и выводите их на свой биткоин кошелек.

Это не биткоин майнер и мы не используем мощности Вашего телефона — мы просто продвигаем свой новостной проект и в обмен даем возможность заработать биткоин. Bitcoin Crane полностью безопасен и не использует Ваши личные данные и не вредит Вашему устройству.

FREEBITCO.IN — легальный Bitcoin-кран или мошенники?

Факты

Более чем 16 миллионов зарегистрированных пользователей — довольно впечатляющий подвиг для сайтов из категории «bitcoin faucet». Естественно, успех FreeBitco.in сделал их мишенью для спекулятивных обвинений и насмешек. Все эти утверждения мы обязательно рассмотрим в следующих статьях. А сейчас возьмем нейтральный, но практичный подход и постараемся изложить для вас факты. И вы сами сможете решить, является ли эта платформа той, которая стоит вашего времени или нет.

FreeBitco.in биткоин кран?

FreeBitco.in — это не биткоин майнинг и не инвестиционная или генерирующая платформа, с которыми мы все чаще и чаще встречаемся в интернете в поисках биткоин заработков. Эта платформа представляет собой онлайн-биткоин кран, в котором есть игры, еженедельные лотереи и возможность зарабатывать биткоины каждый час. Зарегистрированные на FreeBitco.in пользователи решают и завершают каптчи, чтобы генерировать сатоши, которые впоследствии могут превратиться в биткойн. Столь же популярными, но часто являющимися предметом насмешек, является их азартная игра HI-LO и лотерейная платформа, где пользователи могут получать сатоши или бесплатные билеты в попытках приумножить свой счет.

FreeBitco.in — один из немногих легальных сайтов по заработку криптовалюты, на котором не требуется первоначальный депозит для создания своего аккаунта. Пользователи, зарегистрировавшиеся на сайте, могут генерировать определенное количество сатоши каждый час в течение неограниченного времени. Заработанные сатоши участники могут тратить на игры HI-LO, покупать лотерейные билеты в попытках получить больше прибыли за счет выигрыша или джек-пота, или же перевести их на свой биткоин-кошелек.

Региструйтесь на FreeBitco.in по нашей реферальной ссылке, отправьте нам на почту свой «WITHDRAWAL  ADDRESS»  (его вы можете увидеть выбрав пунк меню «PROFILE» на сайте) и получите в подарок скрипт для заработка в «Multiply BTC»

Статистика FreeBitco.in

С момента своего создания в конце 2013 года FreeBitco.in настолько преуспела в своем развитии, что насчитывает более 16,5 миллиона зарегистрированных пользователей, дала им заработать более 156 000 биткоинов и собирает более 100 миллионов посетителей каждый месяц. Благодаря доказуемо-честным HI-LO играм, щедрой реферальной программе, беспроблемным выводом заработанных сатоши, эта платформа приобрела миллионы пользователей за последние несколько лет. По состоянию на 7 ноября 2018 года сайт Freebitco.in утверждает, что на их платформе было сыграно более 79,4 миллиардов игр.

  • Не часто мы сталкиваемся с гарантированной возможностью заработка на сайтах криптовалютной торговли. FreeBitco.in — это авторитетная онлайн-платформа, используемая миллионами людей, желающих заработать дополнительные деньги в криптовалюте.

Monero краны, XMR краны

КранПериодыЗаработокМин. выводПартнеркаОтзывыПереход
1Monerofaucet60 мин0.000004 — 0.01 XMR0.05 XMRестьчитатьПолучить бонус

Пояснения к таблице

  • Периоды — промежуток времени, через который вы можете снова собрать бонусы;
  • Заработок — количество XMR, которые вы можете собрать за один раз;
  • Мин. вывод — минимальная сумма, которую вы должны накопить на балансе прежде чем сможете ее снять. Если указано «FaucetHub (Мгновенно)», значит вы можете вывести деньги только в систему FaucetHub. FaucetHub — это система, которая работает с множеством кранов в сети и отслеживает их платежеспособность, а также позволяет моментально выводить деньги в эту систему с кранов, которые сотрудничают с Faucet. Таким образом, если вывод денег на Faucet, то можете быть уверены, что кран не лохотрон.;
  • Партнерка — реферальная программа, или простым языком «Приведи друга»;
  • Отзывы — можете почитать отзывы о кране или оставить свой отзыв;
  • Переход — ссылка на кран.

 

Использование криптовалюты в данный период времени, как всегда, актуален. Если посмотреть на курс Биткоина по отношению к доллару, он очень высок. И стоит отметить, что курс постоянно растет. Смотря на все это, стоит сделать определенный вывод: работать с цифровыми монетами можно и нужно.

На Биткоине ничего не останавливается. Уже сегодня присутствует огромное число монет, которые являются альтернативой монетам. В качестве примера можно отметить Monero.

Разработчики криптов впервые назвали таковую BitMonero. Приставка «bit» была взята от названия Bitcoin.

Впервые блок Монеро можно было увидеть в 2014 году. Через несколько месяцев монета подверглась мощной хакерской атаке. Эксперты говорят о том, что хакеры уже самостоятельно были готовы ко всем сложностям, которые попадались на их пути. Каким образом? Скорее всего, они имели доступ к исходному коду валюты. После такой возникшей проблемы разработчики проработали целый ряд определенных мер по устранению технических проблем (усилению безопасности).

Monero — форк Bitcoin. Изначально монета даже не имела понятного пользователям интерфейса. Разработчики смогли предоставить кошелек впервые в 2014 году.

ВАЖНО: размер эмиссии Монеро составляет 18 млн 400 тысяч монет. Занимает она 8 лет (до мая 2022 года). После этого выпуск монет не будет прекращен. Майнеры смогут получить ежедневно за каждый блок 0.6 XMR. Такой фактор смогли реализовать разработчики для того, чтобы пользователи не потеряли интерес к заработку на данной криптовалюте.

Активный рост курса Монеро начался в 2016 году (середина). До этого периода за 1 монету давали не более 1$. Уже сегодня XMR торгуются на бирже за 50$. Рост курса начался сразу после того, как она появилась в проекте Даркнет.

Среди преимуществ Monero можно отметить следующие:

  • децентрализация;
  • внедрение технологии Блокчейн;
  • максимальная конфиденциальность;
  • высокая степень защиты.

Отдельный момент: интервалы между созданием каждого нового блока Монеро (не более 2-х минут). Его также можно отнести к положительным характеристикам.

Что такое Monero краны?

Сегодня в интернете присутствуют специальные онлайн-площадки, которые готовы дать заработать желающим. Они могут платить гонорар не простыми деньгами, а монетами (криптовалютой). Выплачиваются деньги за выполнение некоторых действий. Каких именно? Наиболее часто в качестве заданий для клиентов Монеро кранов используется ввод каптчи. Вводишь каптчу, получаешь свои деньги (за каждое выполненное действие).

Нельзя сказать, что XMR краны могут принести огромные деньги. Почему? Такой заработок, скорее, подойдет студентам и школьникам. Если у Вас нет никакой работы, и если есть желание начать хотя бы с чего-то, можно попробовать Монеро краны.

Почему краны платят?

Монеро краны — это не лохотрон. Они выплачивают деньги стабильно. Зарабатывают на рекламе. Чем больше пользователей, тем больше будут кликать на рекламу, вводить каптчку. В свою очередь краны отдают часть своей прибыли, а значит — это им выгодно.

Хочется попробовать заработать на криптовалюте хотя бы что-то? Есть желание ощутить первые деньги? В таком случае стоит попробовать Monero краны. Может быть, у Вас все получится, и Вы сможете открыть для себя новую область.

Что такое Биткоин-краны и как они работают?

08.10.2015

 
И хотя говорят, что бесплатный сыр бывает только в мышеловке, это не всегда так. Ну, может быть, не совсем так. Биткоины можно получить бесплатно, но приложить некоторые усилия все-таки придется. Существуют биткоин-краны, находясь на которых некоторое время (от нескольких минут до нескольких часов), вы получаете криптовалюту на свой кошелек.

Итак, что такое Биткоин краны?

Специализированные, в основном, рекламные сайты. Вход на подобные ресурсы, как правило, бесплатный, но иногда требуется пройти несложную процедуру регистрации. Чаще всего для регистрации нужно всего лишь указать адрес электронной почты и свой кошелёк биткоин — немного подождать и нажать — получить сатоши.

Как работают Биткоин краны?

Владельцы интернет ресурсов размещают свои рекламные объявления – это могут быть баннеры, ролики или флаеры на сайте крана. Посетители кликая «вывески»-переходы, попадают на портал рекламодателя. Чем больше переходов, тем больше возможностей собрать Сатоши – «копейки» Биткоина.
Когда краны только начинали свой интернет-путь, время присутствия на сайте не было приоритетом. Лишь количество просмотренных объявлений за определенный период. Теперь, с появлением все большего числа Биткоин кранов, создатели ресурсов предпочитают более длительное нахождение посетителей на сайте.
Довольно часто охотники за Сатоши должны присутствовать от 1 до 2-х минут на портале, прежде чем появляется кнопка «Введите номер ВТС-кошелька».
Установлена также периодичность появления этой кнопки. На некоторых кранах она выскакивает уже через полчаса, на иных – может появиться через сутки.

Как начать зарабатывать?

Начать зарабатывать Биткоины довольно просто – создайте кошелек.    Как правило, большинство биткоин кранов работает через сайт faucetbox.com на котором вам нужно зарегистрироваться. Именно с его личного кабинета, впоследствии вы будете выводить заработанные биткоины.
Для этого вам понадобится лишь адрес электронной почты. На почту вам будут отправлены идентификационные данные аккаунта в системе Биткоин, постарайтесь не терять присланные коды – сохраните в надежном месте. 
Создав кошелек, вы готовы к охоте за Bitcoin. Если вы человек упорный и целеустремленный, вам потребуется не больше одного дня, чтобы посетить все более-менее известные Биткоин краны. Для достижения максимального эффекта, то есть большего заработка криптовалюты, лучше посещать так называемые ротаторы. Это сайты, на которых представлено сразу несколько Биткоин кранов.

 

Вывод биткоинов на Киви? Проще простого на xchange.cash  

Как получать выплату?

Заработанные на кранах средства выводятся очень просто – одним нажатием кнопки. Отметим только, что практически все сайты для сбора Сатоши имеют определенный порог на выводимые средства. Другими словами, невозможно вывести криптовалюту до тех пор, пока не накопится энное количество, установленное организатором Биткоин крана как необходимый минимум.
Еще один нюанс – периодичность выплат. Этот параметр также отдан на рассмотрение владельцев Биткоин крана. Некоторые порталы предпочитают ежедневные выплаты, другие – один раз в неделю.
Охотиться за Биткоинами можно не только на кранах. В Сети достаточно ресурсов, посещая которые вполне возможно заработать десяток-другой ВТС. Главное – начать, а в процессе вы наработаете определенную собственную технологию добычи криптовалюты.     Преодолейте свойственное нам нежелание смотреть рекламу  — и зарабатывайте деньги!
  

Заработок в интернете. Хайпы которые платят

Инвестирование стало неотъемлемой частью любого человека. Вы зарабатываете достаточно, значит вам нужно, чтобы деньги не лежали и работали на вас, а вы получали свой %.

Read more

Аирдроп кран, по бесплатной ежечасной раздаче монеты Solana и шансом получить золотой билет на приобретение NFT. Минималки нет, монеты сразу попадают на кошелек если добыли.

Read more

Новая зарубежная социальная сеть, которая платит вам за лайки и комментарии на постах. Выплачивает в Bitcoin Cash на ваш кошелек. Минималка на вывод нет, поступает

Read more

Делись интернетом и зарабатывай на этом. Ваша задача установить приложение на любое устройство с интернетом и все. Минимальный вывод 10$ на Bitcoin кошелек.

Read more

Китайская криптовалютная биржа платит 25% в мес. и работает 10 мес., где получается 250% + своя монета GMC. Минимальный вклад 50$. Минимальный вывод 5$. Вывод

Read more

Новая DeFi площадка на Binance Smart chain. Предоставляет возможность стейкать их монету BSW под большой процент, также есть обмен и фармилка. Забрать свои монеты можно

Read more

Инвестиции: Antares: проект перестал работать со странами снг, официальное уведомление при входе в кабинет. Проект проработал 490 дней

Read more

Новый проект, социальное приложение, которое платит вам за вашу активность в их социальной сети, посты, лайки, комментарии и прочее. Минималка пока маленькая и быстро набирается.

Read more

Новая блокчейн игра на базе WAX либо EOS, где мы играя в игру, зарабатываем золото, которое можем обменивать на реальную криптовалюту PGL. И выводить на

Read more

Проект Топ 1 в Азии по заработку криптовалюты играя в различные игры. Более 1 млн. пользователей. Проект на базе Эфириума. Зарабатываем монету DEAPcoin.

Read more

Новый блокчейн проект по заработку без вложений на просмотре или созданию видео. За то что вы просматриваете или публикуете видео, вам платят в монете RNO.

Read more

Пакет криптовалют

— RDocumentation

Исторические цены на криптовалюту для ВСЕХ токенов!

Теперь предоставляется поддержка профессионального API CMC
Легко взаимодействуйте с профессиональным API для CoinMarketCap с помощью пакетов keychain и rstudioapi .

Дополнительную информацию по настройке и использованию можно найти здесь.
R-Studio и использование Keyring

Извлекает все значения открытия, максимума, минимума и закрытия для всех криптовалют.Это извлекает данные из исторических цен CoinMarketCap, сведений об обмене и API текущих цен.

  • Извлекает исторические данные о криптовалюте crypto_history ()
  • Извлекает текущие цены криптовалюты crypto_prices ()
  • Извлекает список всех криптовалют crypto_list ()
  • Извлекает все криптовалютные биржи и их списки )
  • Преобразует / суммирует исторические данные в объекты xts crypto_xts ()
  • Данные временных рядов отдельных криптовалют crypto_timeseries ()
  • Данные временных рядов глобальных рынков crypto_global_markets ()

Предварительные требования

зависимости высокого уровня для правильной установки пакета.

  R (> = 3.4.0), rvest, xml2

# Ubuntu
sudo apt install libxml2-dev libcurl4-openssl-dev libssl-dev

Установка

R-пакет crypto можно установить через CRAN или через github.

  # Установка через CRAN
install.packages ("крипто", зависимости = ИСТИНА)

# Установка через Github
devtools :: install_github ("jessevent / crypto")

Использование пакета

Это основные функции, которые были добавлены на данный момент, и краткое описание того, что они делают.Дополнительные параметры можно просмотреть в документации по каждой функции.

Обратите внимание, что CoinMarketCap недавно ввела ограничитель скорости для своих услуг 30 звонков в минуту, этот пакет теперь будет работать медленнее, чтобы соответствовать ограничению скорости.

Поставьте этому пакету звезду, если вы сочтете его полезным

  библиотека (крипто)

# Получить историю криптовалютного рынка для монет all-to-n
?получить монеты
will_i_get_rich <- crypto_history (лимит = 50)

# Получить историю криптовалютного рынка для конкретной монеты
?получить монеты
will_i_get_rich_from <- crypto_history ("род")

# Получить список монет и рейтинг
? listCoins
rich_list <- crypto_list ()

# Получить текущую информацию о криптовалютном рынке
? getPrices
am_i_rich_now <- crypto_prices ()

# Преобразование и / или обобщение истории рынка в объект xts
? крипто2xts
when_will_i_get_rich <- crypto_xts (will_i_get_rich, "неделя")

# Получение рыночных данных таймсерий для токена для отображения на графиках
? daily_market
show_me_getting_rich <- crypto_timeseries ('биткойн')

# Получить данные глобального рынка таймсерий для всех монет или альт-монет для отображения в графиках
?глобальный рынок
show_me_everyone_getting_rich <- crypto_global_market ()

Проблемы с пакетом

Пожалуйста, запустите ниже, прежде чем поднимать проблему, затем включите вывод sessionInfo ()

  crypto :: repair_dependencies ()

print (sessionInfo ())

Создано с помощью: heart_eyes_cat: R

  • Kaggle - Получите этот набор данных на kaggle!
  • CoinSpot - Инвестируйте $ AUD в криптовалюту сегодня!
  • CoinMarketCap - Обеспечение потрясающих данных @CoinMarketCap
  • CRAN - Репозиторий CRAN для криптовалюты

Автор / Лицензия

Этот проект под лицензией MIT - см.
<лицензия.md> для подробностей

Благодарности

  • Спасибо команде https://coinmarketcap.com за отличную работу, а также команде CoinTelegraph, откуда были взяты изображения.

  • Пожалуйста, пометьте это, если вы сочтете это полезным, и помните, что рынок криптовалют нестабилен по своей природе, пожалуйста, будьте ответственны при торговле.

  • Если случайно вам удастся разбогатеть с помощью какой-нибудь модели, меняющей правила игры, я был бы признателен за ваше рассмотрение ниже 🙂

      ERC-20: 0x375923Bf82F0b728d23A5704261a6e16341fd860
XRP: rK59semLsuJZEWftxBFhWuNE6uhznjz2bK
LTC: LWpiZMd2cEyqCdrZrs9TjsouTLWbFFxwCj

крипто @ METACRAN

Получает текущую и историческую информацию о криптовалюте, а также информацию об биржах, на которых они зарегистрированы.Для текущих и исторических данных он будет получать ежедневные значения открытия, максимума, минимума и закрытия для всех криптовалют. Это извлекает исторические рыночные данные с помощью таблиц веб-парсинга, предоставленных «Рыночной капитализацией криптовалюты» https://coinmarketcap.com>.

Теперь предоставляется поддержка профессионального API CMC
Легко взаимодействуйте с профессиональным API для CoinMarketCap с помощью пакетов keychain и rstudioapi .

Дополнительную информацию по настройке и использованию можно найти здесь.
R-Studio и использование Keyring

Извлекает все значения открытия, максимума, минимума и закрытия для всех криптовалют. Это извлекает данные из исторических цен CoinMarketCap, сведений об обмене и API текущих цен.

  • Извлекает исторические данные о криптовалюте crypto_history ()
  • Возвращает текущие цены на криптовалюту crypto_prices ()
  • Получает список всех криптовалют crypto_list ()
  • Извлекает все криптобиржи и их списки crypto_exchanges ()
  • Преобразует / суммирует исторические данные в объекты xts crypto_xts ()
  • Отдельные данные временных рядов криптовалюты crypto_timeseries ()
  • Данные временных рядов мировых рынков crypto_global_markets ()

Предварительные требования

Ниже приведены высокоуровневые зависимости для правильной установки пакета.

  R (> = 3.4.0), rvest, xml2

# Ubuntu
sudo apt установить libxml2-dev libcurl4-openssl-dev libssl-dev

Установка

Пакет crypto R можно установить через CRAN или через github.

 
 # Установка через CRAN 
 
 install.packages ("crypto", dependencies = TRUE) 
 
 
 
 # Установка через Github 
 
 devtools :: install_github ("jessevent / crypto")

Использование пакета

Это основные функции, которые были добавлены на данный момент, и краткое описание того, что они делают.Дополнительные параметры можно просмотреть в документации по каждой функции.

Обратите внимание, что CoinMarketCap недавно представила ограничитель скорости для своих услуг 30 звонков в минуту, этот пакет теперь будет работать медленнее, чтобы соответствовать лимиту скорости. 

 
 библиотека (крипто) 
 
 
 
 # Получить историю криптовалютного рынка для монет all-to-n 
 
? GetCoins 
 
 will_i_get_rich <- crypto_history (limit = 50) 
 
 
 
 # Получить историю криптовалютного рынка для конкретной монеты 
 
? GetCoins 
 
 will_i_get_rich_from <- crypto_history ("kin") 
 
 
 
 # Получить список монет и рейтинг 
 
? ListCoins 
 
 rich_list <- crypto_list () 
 
 
 
 # Получить текущую информацию о рынке криптовалюты 
 
 
 
 # Получить текущую информацию о рынке криптовалют getPrices 
 
 am_i_rich_now <- crypto_prices () 
 
 
 
 # Получить данные обмена для всех монет или конкретной монеты 
 
? getExchanges 
 
 where_do_i_get_rich <- crypto_exchanges () 
 
 
 
 # Конвертировать объект и / или суммировать в историю 
 
? Crypto2xts 
 
 when_will_i_get_rich <- crypto_xts (will_i_get_rich, "неделя") 
 
 
 
 # Get tim Данные рынка eseries для токена для отображения на графиках 
 
? daily_market 
 
 show_me_getting_rich <- crypto_timeseries ('bitcoin') 
 
 
 
 # Получить данные глобального рынка timeseries для всех монет или альтернативных монет для отображения на графиках 
 
? global_market 
 
 show_me_everyone_getting_rich <- crypto_global_markets ()

Проблемы с пакетами

Пожалуйста, запустите ниже, прежде чем поднимать проблему, затем включите вывод sessionInfo ()

 
 crypto :: repair_dependencies () 
 
 
 
 print (sessionInfo ())

построен за 😻 R

  • Kaggle - Получите этот набор данных на kaggle!
  • CoinSpot - инвестируйте $ AUD в криптовалюту сегодня!
  • CoinMarketCap - предоставление потрясающих данных @CoinMarketCap
  • CRAN - Репозиторий CRAN для криптовалюты

Автор / Лицензия

Этот проект находится под лицензией MIT - см.
<лицензия.md> подробности в файле

Благодарности

  • Спасибо команде https://coinmarketcap.com за отличную работу, а также команде CoinTelegraph, откуда были взяты изображения.

  • Пожалуйста, пометьте это, если вы сочтете это полезным, и помните, что рынок криптовалют нестабилен по своей природе, пожалуйста, будьте ответственны, если торгуете.

  • Если случайно вам удастся разбогатеть с помощью какой-нибудь модели, которая изменит правила игры, я буду признателен за ваше рассмотрение ниже 🙂

      ERC-20: 0x375923Bf82F0b728d23A5704261a6e16341fd860
XRP: rK59semLsuJZEWftxBFhWuNE6uhznjz2bK
LTC: LWpiZMd2cEyqCdrZrs9TjsouTLWbFFxwCj

Границы | Изменяющаяся во времени волатильность на рынке биткойнов и информационный поток на минутной частоте

1 Введение

Первое математическое описание эволюции ценовых изменений на рынке восходит к Башелье [1] (позже было переоткрыто как броуновское движение или случайное движение). модель ходьбы), Мандельброта [2] (приращения цены - это устойчивое распределение Леви) и усеченные процессы Леви [3].Противоположная гипотеза (позже названная «Гипотеза смешения распределений») была представлена ​​Кларком [4], в которой ненормальность распределения доходности цен приписывается изменяющейся скорости эволюции ценовых рядов в течение различных временных интервалов. Предлагается, чтобы процесс, определяющий скорость изменения цен, был потоком информации, доступным трейдерам. Из-за управления информационным потоком количество суммированных изменений цен за наблюдаемый временной интервал существенно варьируется, и центральная предельная теорема не может быть применена для получения распределения изменений цен.Тем не менее, обобщение теоремы обеспечивает гауссовское предельное распределение, обусловленное случайной величиной, определяющей количество изменений [4]. В другом подходе модель авторегрессионной условной гетероскедастичности (ARCH) [5], первоначально представленная Энглом, описывает гетероскедастическое поведение (изменяющуюся во времени волатильность) логарифмической доходности цен, полагаясь только на информацию о предыдущих движениях цен. В дополнение к предыдущим значениям ценовых возвратов его обобщенный вариант GARCH [6] также вводит предыдущие условные дисперсии при вычислении текущей условной дисперсии.Таким образом, GARCH может учитывать кластеризацию волатильности и лептокуртическое распределение доходности - как стилизованные статистические свойства доходности. Альтернативная точка зрения исходит из модели GARCH-Jump [7], которая предполагает, что новостной процесс может быть представлен как ϵt = ϵ1, t + ϵ2, t, суперпозиция нормального компонента ϵ1, t = σtzt и скачкообразного Компонента Пуассона с интенсивностью λ . Постоянная интенсивность была обобщена на интенсивность авторегрессионного условного скачка λt = f (λt − 1) в [8].

В отличие от других исследований динамики новостных скачков и их влияния на дневную доходность [8, 9], мы будем моделировать волатильность и внешние сигналы на минутном уровне. В этой шкале времени наши внешние сигналы не моделируются пуассоновской динамикой, а добавляются непосредственно как экзогенная наблюдаемая переменная It − 1 для формирования модели GARCHX.

В этой статье мы сравниваем прогнозы волатильности цен GARCH (1,1) с прогнозами GARCHX (1,1), чтобы изучить, как информация поглощается на развивающемся рынке криптовалюты Биткойн.Биткойн [10] - это система криптовалюты, управляемая через узлы одноранговой сети, с публично распределенным реестром, называемым блокчейном [11]. Подобно валютным рынкам, рынки биткойнов [12, 13] позволяют осуществлять обмен на фиатные валюты и обратно. Различные исследования Биткойна позволяют количественно оценить ценообразование [14, 15], пузыри [16, 17], волатильность [18, 19], системную динамику [20–22] и экономическую ценность [23–25]. В различных исследованиях [26–29] использовались социальные сигналы из социальных сетей, WWW, поисковые запросы, настроения, комментарии и ответы на форумах, а [30] добавлялась информация из блокчейна в качестве внешнего сигнала для модели GARCH.Несколько моделей из семейства GARCH использовались для моделирования и прогнозирования нескольких криптовалют [31, 32] на ежедневном уровне, и было показано, что IGARCH превосходит другие модели. Данные Twitter использовались для получения успешных ежедневных [33] прогнозов объема и волатильности биткойнов с использованием только объема Twitter, а также успешных почасовых прогнозов доходности и волатильности с добавленным настроением Twitter [34]. Мы фокусируем это исследование на понимании процесса волатильности биткойнов и статистической количественной оценке предсказательной силы класса моделей GARCH с экзогенными сигналами из твитов в социальных сетях, объемом торгов и книгой заказов на минутном уровне времени.

2 Данные

Мы использовали два типа определения цены, среднюю цену котировки и цену, взвешенную по объему, оба рассчитывались на минутном уровне. Средняя котировка была построена как среднее значение между максимальной ценой предложения и минимальной ценой предложения на последнем тике за минуту, а средневзвешенная цена по объему (VWAP) - как средневзвешенная по объему цена сделок за минуту.

Выборка цен с такой высокой частотой поднимает проблему микроструктурных эффектов, таких как отскок спроса и предложения, который вводит автокорреляцию между последовательными ценами.По этой причине, в дополнение к ценам, взвешенным по объему, мы используем цены со средними котировками, которые имеют значительно меньший первый порядок автокорреляции, как объяснено в [35], чтобы повысить надежность результатов. График автокорреляции для обоих типов доходности приведен в Приложении.

Цены на биткойны были получены на бирже Bitfinex, а логарифмическая доходность была рассчитана как натуральный логарифм двух последовательных цен. Наблюдаемый нами период охватывает период с 18 апреля 2019 г. по 30 мая 2019 г., всего 58 000 наблюдений, 50 000 наблюдений в выборке и 8 000 вне выборки, и показан на рисунке 1A.В таблице на Рисунке 1B мы можем увидеть описательную статистику обоих видов логарифмической доходности; средние значения доходности очень близки к нулю (8⋅10−6), со стандартными отклонениями 9,41⋅10−4 и 9,94⋅10−4, оба распределения имеют отрицательный перекос и лептокуртичность.

РИСУНОК 1 . Взвешенная по объему и логарифмическая доходность средней котировки для рынка биткойнов. (A) Временной ряд. (B) Описательная статистика.

В качестве внешнего информационного прокси были доступны три различных набора данных для внешних сигналов - временной ряд количества твитов, в которых упоминаются новости, связанные с криптовалютой [36], временной ряд объемов торговли биткойнами с рынка Bitfinex и временной ряд биткойнов. Спред между ценой покупки и продажи, созданный как временной ряд абсолютных разностей между максимальной ценой предложения и минимальной ценой продажи в каждый зарегистрированный момент, также с рынка Bitfinex.Данные собираются на втором уровне и показаны на рисунках 2A – C, а описательная статистика - на рисунке 2D. Все три временных ряда были агрегированы до минутного уровня. Данные не нормализовались.

РИСУНОК 2 . (A) Внешний сигнал временных рядов твитов, связанных с криптовалютой. (B) Временной ряд объема торгов на рынке Bitfinex по паре BTC-USD. (C) Временной ряд спреда спроса и предложения на рынке Bitfinex для пары BTC-USD. (D) Описательная статистика внешних сигналов для рынка Биткойн.

3 Гипотеза о смешанном распределении

«Гипотеза о смешанном распределении» моделирует ненормальность распределения доходности цен с различной скоростью эволюции ценовых рядов из-за различий в потоках информации в разные интервалы времени. На практике Кларк [4] выдвигает гипотезу о том, что это можно наблюдать как линейную зависимость между прокси для информационного потока It и дисперсией изменения цены rt2, и предлагает в качестве прокси объем торгов vt. Таучен и Питтс [37] формулируют двумерную модель нормальной смеси, которая обуславливает доходность цен и объем торгов в информационном потоке следующим образом:

rt = ∑i = 1Itrt, i, rt, i∈N (0, σ1).(1) vt = ∑i = 1Itvt, i, vt, i∈N (μ2, σ2). (2)

И ценовая доходность, и объем торгов представляют собой смесь независимых нормальных распределений с одной и той же переменной смешивания It, которая представляет количество новых единиц информации, поступающих на рынок. При условии It изменения цен распределяются как N (0, Itσ1), а объем торгов распределяется как N (Itμ2, Itσ2), и модель может быть переписана как:

rt = σ1Itz1t, z1t∈N (0,1) . (3) vt = μ2It + σ2Itz2t, z2t∈N (0,1). (4)

Непосредственно следует соотношение между дисперсией цены и объемом торгов:

Cov (rt2, vt) = σ1μ2Var (It), (5)

и стохастический член в уравнении.4 показывает, что предложенная выше линейная зависимость является только приближением.

Чтобы начать наш анализ, мы рассчитали графики корреляции для взаимосвязи между внешними сигналами и возведенными в квадрат доходностями цены VWAP. Корреляция между возведенными в квадрат доходностями цены и объемом была рассчитана для различных временных лагов временного ряда объема, как показано на рисунке 3A. У обоих есть пик, когда внешний ряд опережает квадратичную доходность на 1 минуту. Существенная корреляция, то есть нормализованная ковариация между возведенной в квадрат доходностью цены и объемом торгов, указывает примерно на линейную зависимость между волатильностью и двумя заместителями для информационного потока (см.3). Результат, который мы получили при использовании спреда между спросом и предложением в качестве внешнего сигнала, можно увидеть (рис. 3В), аналогично тому, который мы получили для объема.

РИСУНОК 3 . (A) Квадратная корреляция доходности, взвешенной по объему, и объема. Все значения корреляции статистически значимы ( p -значение ≤ 0,001). Проверка значимости перестановки указывает на отсутствие статистически значимой корреляции между возведенными во времени возведенными в квадрат доходностями цен и рядами объемов. (B) Квадратная корреляция между возвратами цены, взвешенной по объему, и спредом спроса и предложения.Все значения корреляции статистически значимы ( p -значение ≤ 0,001). Проверка значимости перестановки указывает на отсутствие статистически значимой корреляции между возведенными во времени возведенными в квадрат доходностями цен и рядами объемов.

В Приложении мы строим тот же расчет корреляции для твитов, связанных с криптовалютой (см. Рисунок A2A). Мы не наблюдаем аналогичной модели корреляции (ковариации), как для сигналов объема и спреда спроса и предложения. Этому может быть несколько причин: 1) большой шум в сигнале Twitter может перекрывать информационный поток w.r.t. сигнал об объеме торгов, 2) линейной зависимости может быть недостаточно, чтобы зафиксировать взаимосвязь, или 3) сигнал Twitter может не содержать достаточного потока информации, чтобы повлиять на волатильность цен. Если шум i.i.d., то «интегрированный внешний сигнал» I˜ (t) = ∫t − δtItdt должен отфильтровать шумовую составляющую. Мы наблюдаем, что более сильная картина корреляции присутствует после того, как ряд Twitter интегрирован с δ = 30 мин (см. Рис. A2B приложения), что указывает на наличие сильного шума в рядах Twitter.

4 Перенос энтропии между информационным потоком и прокси волатильности

Для продолжения мы переходим от линейной зависимости, которая фиксируется корреляцией ρ (rt2, vt), к проверке аргумента нелинейной зависимости между возведенными в квадрат доходностями и внешним информационным потоком, который сигнализирует ( объем, спред спроса и предложения и Twitter) в причинно-следственной связи rt2 = f (It − 1, rt − 1). В частности, для процесса возврата квадрата цены {rt2} и процесса прокси внешней информации {It} мы вычисляем энтропию переноса (TE) [38].

TEI → r2: = H (rt + 12 | rt2) −H (rt + 12 | rt2, It), (6)

где H (X | Y): = - ∑i, jp (xi, yj) log [p (xi | yj)] обозначает условную энтропию Шеннона. Переносная энтропия - это теоретико-информационная мера, которая является как нелинейной, так и несимметричной, и не требует гауссовского предположения для временных рядов [39]. Несимметрия позволяет различать направление обмена информацией между временными рядами It и rt2. На рисунке 4 мы представляем результаты для передачи энтропии от внешних переменных к квадратам временных рядов возвратов и наоборот.Стационарность ряда проверялась с помощью теста ADF, и гипотеза единичного корня была отклонена с 1% значимостью. Результаты анализа энтропии переноса показывают, что значения значимы, причем наибольшим из них является энтропия переноса от квадрата доходности к объему торгов. Статистическая значимость (значение p ) переносимой энтропии была оценена методом бутстрапа лежащего в основе марковского процесса [40]. Чтобы учесть конечный размер выборки, мы используем меру эффективной энтропии переноса (ETE):

ETEI → r2 = TI → r2−1M∑m = 1MTI (m) → r2, (7)

где I (m) - м -я перетасованная серия I [41].Мы наблюдаем более сильную передачу информации от сигнала объема и спреда спроса и предложения к квадрату доходности, чем от сигнала Twitter к квадрату доходности. На этом этапе мы делаем вывод, что все внешние сигналы демонстрируют значительную зависимость от прокси для сигнала волатильности, то есть от квадрата доходности.

РИСУНОК 4 . Энтропия переноса (TE) и эффективная энтропия переноса (ETE) между внешними сигналами (Twitter, объем и спред между спросом и предложением) и возведенной в квадрат доходностью (VWAP и доходность средней котировки).Все результаты по переносу энтропии являются статистически значимыми ( p - значение меньше 0,001), кроме того, наличие единичных корней проверялось с помощью расширенного критерия Дики – Фуллера (α = 0,01).

5 Обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность с внешним информационным потоком

Используя анализ энтропии переноса, мы обнаружили статистически значимую зависимость между прокси исторической информации и прокси волатильности, но не фактическую функциональную зависимость.Поэтому теперь мы переходим к классу обобщенных авторегрессионных моделей условной гетероскедастичности [6], которые будут описывать процесс возврата цены и дополнять его прокси-сигналом внешнего информационного потока.

Модель GARCH (1,1) обусловливает волатильность ее предыдущим значением и предыдущим значением доходности цены:

rt = μt + εt, εt = σtzt, zt∈N (0,1). (8) σt2 = ω + αεt − 12 + βσt − 12. (9)

Большой коэффициент α указывает на то, что волатильность интенсивно реагирует на движения рынка, в то время как большой β показывает, что влияние большой волатильности медленно угасает.Волатильность, определенная моделью, отображает кластеризацию волатильности и соответствующее распределение доходности цены лептокуртичными, что согласуется с наблюдениями в реальных данных.

На основе анализа MDH и TE мы сформировали модель GARCHX, добавив прокси для информационного потока It − 1 непосредственно в уравнение волатильности GARCH:

σt2 = ω + αεt − 12 + βσt − 12 + γIt − 1. ( 10)

Мы сравним прогнозы волатильности цен GARCH (1,1) с прогнозами GARCHX (1, ​​1), чтобы изучить, как информация поглощается на развивающемся рынке криптовалюты Биткойн.

5.1 Волатильность Анализ процессов GARCHX

Мы обращаем внимание на статистическую количественную оценку процессов волатильности GARCH. Для подгонки данных к процессу GARCH и выполнения оценок вне выборки мы используем библиотеку rugarch [42] в R, доступную на CRAN (https://cran.r-project.org/). Помимо расширения GARCH (1,1) до GARCHX (1,1), мы также добавляем экзогенную переменную к моделям eGARCH (1,1), cGARCH (1,1) и TGARCH (1,1), чтобы проверить для улучшения прогнозов волатильности.Уравнения условной дисперсии, соответствующие этим моделям (см. Таблицу 1), являются расширениями уравнения. 5. eGARCH [43] и TGARCH [44] фиксируют асимметрию между положительными и отрицательными шоками, придавая больший вес последним, причем разница между ними заключается в мультипликативном и аддитивном вкладе исторических ценностей, а cGARCH [45] разделяет долгосрочные и краткосрочные компоненты волатильности.

ТАБЛИЦА 1 . Семья ГАРЧ.

Чтобы получить интуитивное представление о том, насколько хорошо модели волатильности GARCH объясняют волатильность, мы регрессируем a⋅σt2 + b по квадрату доходности rt2 [46], где σt2 - это возведенная в квадрат оценка волатильности GARCH (вне выборки).Затем мы измеряем коэффициент детерминации R2, то есть долю дисперсии зависимой переменной, которую можно спрогнозировать на основе независимой переменной. Мы определяем статистическую значимость с помощью F-теста. Кроме того, мы измеряем коэффициент корреляции Пирсона (PCC) оцененного σt2 и возведенного в квадрат доходности rt2, а также его статистическую значимость, рисунок 5.

Рисунок 5 . Меры вне выборки для процесса волатильности GARCH. В выборке содержится 50 000 точек, а вне выборки - 8 000 точек.Все значения PCC статистически значимы. Статистическая значимость R 2 была проверена с использованием F-статистики и удовлетворена для всех значений.

Однако для более точной статистической количественной оценки разницы между моделями и их вариантами GARCHX необходимы более сложные статистические тесты. Для этой цели мы используем прогнозирующее отрицательное логарифмическое правдоподобие (NLLH) [47].

ℒ˜ = −ln (ℒ (μ1,…, μn, σ1,…, σn)) = - ∑i = 1n (12ln (σi) + ​​12ln (2π) - (ri − μi) 22σi2). (11)

Мы оценили прогнозирующую отрицательную логарифмическую вероятность (NLLH) за период вне выборки.Значения {μi} i = 1n и {σi} i = 1n - это прогнозы модели, а {ri} i = 1n - наблюдаемая доходность цен. Чтобы показать, можно ли считать улучшения значительными, мы использовали тест отношения правдоподобия. В качестве статистики используется натуральный логарифм отношения двух логарифмических правдоподобий:

LR = −2ln (ℒ (θ0) ℒ (θ)). (12)

Поскольку его асимптотическое распределение является χ2-распределением, a p -значение получено с использованием критерия хи-квадрат Пирсона. На рисунке 6 мы видим из значений p , что экзогенные переменные значительно улучшают NLLH для всех моделей, кроме eGARCH, поскольку логарифмическая отдача создается из VWAP.При использовании средних котировок значительное улучшение наблюдается только для GARCH и cGARCH.

РИСУНОК 6 . Результаты теста отношения правдоподобия вне выборки. В выборке содержится 50 000 точек, а вне выборки - 8 000 точек. * Синяя палитра представляет значение p меньше 0,001. NaN - у некоторых алгоритмов были проблемы с конвергенцией.

Обратите внимание, что для двух моделей с фиксированными параметрами критерий отношения правдоподобия является наиболее мощным тестом при заданном уровне значимости α по лемме Неймана – Пирсона.

Чтобы в дальнейшем проверить надежность выводов на различных образцах, мы выполняем самонастройку. Мы ограничиваем длину в выборке и вне выборки до T = 1000 точек каждый и выборки N = 100 таких блоков с заменой из исходного временного ряда. Затем для каждого блока мы подбираем модель по его сегменту данных в выборке и вычисляем прогнозируемое значение NLLH {ℒ˜i} i = 1N вне выборки.

В уравнении. 11 Mi представляет модель из семейства GARCH {GARCH, cGARCH, eGARCH и TGARCH}, а Mi, j обозначает соответствующее ей расширение GARCHX, где внешний сигнал j∈ {Объем, Twitter, спред спроса и предложения}.Модели Mi и Mi, j будут иметь эмпирические функции распределения ψMi (ℒ˜) и ψMi, j (ℒ˜), соответственно (см. Оценки диаграмм на рисунке 7). Мы вычисляем статистику Колмогорова – Смирнова (KS) между соответствующими эмпирическими предсказательными распределениями NLLH вне выборки:

KSi, j = supℒ˜ | ψMi (ℒ˜) −ψMi, j (ℒ˜) |, (13)

и получить его статистическую значимость. На рисунках 7, 8 мы видим, что модели GARCH и cGARCH показывают значительные улучшения со всеми внешними переменными и обоими определениями цен при начальной проверке устойчивости KS-NLLH.Это неудивительно, поскольку непараметрический тест КС не очень эффективен [48]. Однако существенные различия моделей GARCH и cGARCH позволяют нам подтвердить, что их предсказательная сила является устойчивой в условиях временной начальной загрузки. Наконец, мы берем процесс волатильности GARCH в качестве репрезентативного и выполняем дополнительные проверки устойчивости KS – NLLH с начальной загрузкой на двух дополнительных сегментах (март – апрель 2019 г. и ноябрь – декабрь 2019 г.), и мы видим аналогичные результаты (см. Рис. A3 в приложении).

РИСУНОК 7 .Проверка устойчивости начальной загрузки для N = 100 точек разделения с T = 1000 обучающих точек и T = 1000 размер теста для моделей GARCH и GARCHX. Цена определяется как взвешенная по объему. Выполнен непараметрический критерий Колмогорова – Смирнова на равенство вневыборочных распределений NLLH между моделями GARCH и GARCHX. (A) Тест KS подразумевает значительную разницу для обоих внешних сигналов для модели GARCH. (B) Тест KS не показывает существенной разницы для внешних сигналов для модели eGARCH. (C) KS тест не подразумевает существенной разницы для обоих внешних сигналов для модели cGARCH. (D) KS тест не подразумевает существенной разницы для внешних сигналов для модели TGARCH.

РИСУНОК 8 . Проверка устойчивости начальной загрузки для N = 100 точек разделения с T = 1000 обучающих точек и T = 1000 размер теста для моделей GARCH и GARCHX. Цена определяется как средняя котировка. Выполнен непараметрический критерий Колмогорова – Смирнова на равенство вневыборочных распределений NLLH между моделями GARCH и GARCHX. (A) Тест KS подразумевает значительную разницу для обоих внешних сигналов для модели GARCH. (B) Тест KS не показывает существенной разницы для внешних сигналов для модели eGARCH. (C) KS тест не подразумевает существенной разницы для обоих внешних сигналов для модели cGARCH. (D) KS тест не подразумевает существенной разницы для внешних сигналов для модели TGARCH.

6 Обсуждение

Хотя теоретические основы воздействия информации на рынки были предложены давно [1, 2], они получили дальнейшее развитие в 1970 году как «слабые», «полусильные» и « сильные »формы гипотезы эффективного рынка [49].Математические модели информационных эффектов продолжали развиваться и в 70-х годах благодаря предложению гипотезы смешанного распределения [4], в которой говорится, что динамика доходности цен определяется потоком информации, доступным трейдерам. После роста компьютеризированных систем и доступности эмпирических данных в 80-х годах были предложены более сложные статистические модели, такие как обобщенные авторегрессионные модели условной гетероскедастичности (GARCH) [6] и новостные процессы пуассоновского скачка [7] с постоянной интенсивностью.Более того, исследования 2000-х годов обобщили новостные процессы пуассоновских скачков, введя изменяющиеся во времени эффекты скачков, подтверждая их статистическими данными об изменении во времени распределения размеров скачков [8, 9].

В этой статье мы проанализировали влияние потока информации на рынок обмена криптовалюты Биткойн, возникшего с внедрением технологии блокчейн в 2008 году [11]. Хотя объем торгов на крупнейших криптовалютных рынках за последние 10 лет вырос в геометрической прогрессии, исследования по количественной оценке их (не) эффективности продолжаются [50, 51].Мы сосредоточились на Биткойне, крупнейшей криптовалюте в мире. рыночной капитализации, и использовали надежные данные о доходности цен, торговом объеме и спреде спроса и предложения с биржевого рынка Bitfinex [52] с точностью до минуты. Ценовая отдача была рассчитана с использованием двух разных определений, VWAP и средней котировки, чтобы учесть возможный шум рыночной микроструктуры. Другой причиной, по которой мы сконцентрировались на Биткойне, была доступность данных, связанных с Twitter [36]. Мы использовали сигналы социальных сетей из Twitter, объем торгов и спред между покупателями и покупателями на рынке Биткойн в качестве прокси для информационного потока вместе с процессами семейства GARCH [53] для количественной оценки возможности прогнозирования волатильности цен.

Мы начали анализ с использования недавно разработанных непараметрических теоретико-информационных мер энтропии переноса [38, 40, 41], чтобы подтвердить нелинейную взаимосвязь между экзогенными посредниками для получения информации (объем торгов, спред между спросом и предложением и твиты, связанные с криптовалютами) и возведенная в квадрат доходность цены (показатель волатильности). Далее мы провели обширные эксперименты со следующими моделями: GARCH, eGARCH, cGARCH и TGARCH с данными о доходности цен на минутном уровне, объемом Twitter, данными об объеме обмена и спредом между спросом и предложением.Наша процедура тестирования состояла из многоэтапных статистических проверок: 1) измерения R2 вне выборки и корреляции Пирсона, 2) измерения предиктивного правдоподобия вне выборки с тестом отношения правдоподобия по 8000 точкам и 3) предварительные измерения предиктивного правдоподобия. с непараметрическим критерием Колмогорова – Смирнова. С точки зрения прогнозирования нелинейной параметрической модели GARCH мы обнаружили, что экзогенный прокси для информационного потока значительно улучшает прогнозы минутной волатильности вне выборки для моделей GARCH и cGARCH [54].Неудивительно, что базовая модель GARCH превосходит более продвинутые модели [46, 55], такие как eGARCH [43] и TGARCH [44], по данным вне выборки. Кроме того, в предыдущем исследовании [18] было обнаружено, что модель cGARCH на рынке биткойнов дает наилучшие результаты в отношении ежедневной доходности в выборке.

Наконец, мы взяли модель GARCH и применили бутстрэппинг к двум дополнительным сегментам (март – апрель 2019 г. с 38 000 точек и ноябрь – декабрь 2019 г. с 52 000 точек), и мы видим, что наши наблюдения все еще остаются в силе (см. Рис. A3 в приложении).Для будущей работы мы оставим сосредоточение на других криптовалютах и ​​анализ вторичных эффектов межрыночной волатильности, в которых различные режимы рыночного поведения могут быть изучены отдельно.

Заявление о доступности данных

Для доступа к данным, пожалуйста, свяжитесь с соответствующим автором по адресу [email protected].

Вклад авторов

IB проводил эксперименты, NA-F контролировал исследование, оба автора проанализировали результаты и написали рукопись.

Финансирование

NA-F выражает признательность SoBigData ++ за финансовую поддержку в рамках Соглашения о гранте №871042. IB выражает признательность за исследовательский визит SoBigData TransNational Access и частичную поддержку со стороны Центра передового опыта QuantiXLie, проекта, софинансируемого правительством Хорватии и Европейским союзом через Европейский фонд регионального развития - Оперативная программа конкурентоспособности и сплоченности (грант KK.01.1. 1.01.0004, элементный лидер НП).

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Мы хотели бы поблагодарить Тиан Го и Фабрицио Лилло за полезные обсуждения.

Приложение

РИСУНОК A1 . Автокорреляция доходности цен. Автокорреляция первого порядка доходности средней котировки значительно меньше, чем автокорреляция доходности цены, взвешенной по объему, что указывает на меньший уровень микроструктурного шума при доходности средней котировки. Доверительный интервал.

РИСУНОК A2 . (A) Корреляция между возвратом цен в квадрате и объемом Twitter.Проверка значимости перестановки указывает на отсутствие статистически значимой корреляции между возведенными во времени возведенными в квадрат доходностями цен и временными рядами Twitter. (B) Корреляция между возведенными в квадрат доходностями цены и интегрированным объемом Twitter (в течение 30-минутного скользящего окна). Этот тест используется только для проверки того, фильтрует ли интегрирующий оператор шум. Корреляция между возведенными в квадрат доходностями цен и временными рядами Twitter. Все значения корреляции статистически значимы ( p -значение ≤0.001).

РИСУНОК A3 . Проверка устойчивости начальной загрузки для N = 100 точек разделения с T = 1000 обучающих точек и T = 1000 точек в размере теста для моделей GARCH и GARCHX. Выполнен непараметрический критерий Колмогорова – Смирнова на равенство вневыборочных распределений NLLH между моделями GARCH и GARCHX. (A) Тест KS подразумевает значительную разницу для всех внешних сигналов для модели GARCH в период с 3 ноября 2019 г. по 9 декабря 2019 г. с 52 000 наблюдений. (B) Тест KS подразумевает значительную разницу для всех внешних сигналов для модели GARCH в период с 18 марта 2019 г. по 9 апреля 2019 г. с 38000 наблюдений.

Список литературы

1. Башелье Л. Теория спекуляции Луи Башелье: истоки современных финансов . Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета (2011). DOI: 10.1515 / 9781400829309

CrossRef Полный текст

3. Стэнли Х., Мантенья Р. Введение в эконофизику .Кембридж: Издательство Кембриджского университета (2000).

4. Кларк ПК. Модель подчиненного стохастического процесса с конечной дисперсией для спекулятивных цен. Econometrica (1973) 41 (1): 135. doi: 10.2307 / 1913889

CrossRef Полный текст | Google Scholar

5. Engle RF. Авторегрессионная условная гетероскедастичность с оценками дисперсии инфляции Соединенного Королевства. Econometrica (1982) 50: 987–1007. doi: 10.2307 / 1912773

CrossRef Полный текст | Google Scholar

6.Боллерслев Т. Обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность. J Econom (1986) 31 (3): 307–27. doi: 10.1016 / 0304-4076 (86) -1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

7. Джорион П. О скачкообразных процессах на валютном и фондовом рынках. Rev Financ Stud (1988) 1 (4): 427–45. doi: 10.1093 / rfs / 1.4.427

CrossRef Полный текст | Google Scholar

8. Chan WH, Maheu JM. Условная динамика скачка доходности фондового рынка. J Business Econ Stat (2002) 20 (3): 377–89.doi: 10.1198 / 073500102288618513

CrossRef Полный текст | Google Scholar

9. Maheu JM, McCurdy TH. Компоненты поступления новостей, динамики скачка и волатильности для доходности отдельных акций. J Finance (2004) 59 (2): 755–93. doi: 10.1111 / j.1540-6261.2004.00648.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

10. Чуен Д. Справочник по цифровой валюте: биткойны, инновации, финансовые инструменты и большие данные . Амстердам: Academic Press (2015). DOI: 10.1016 / C2014-0-01905-3

CrossRef Полный текст

12. Гандал Н., Хамрик Дж., Мур Т., Оберман Т. Манипуляции ценами в экосистеме Биткойн (2017). Документы для обсуждения CEPR 12061.

Google Scholar

13. Ciaian P, Rajcaniova M, Kancs d. A. Экономика ценообразования биткойнов. Appl Econ (2016) 48: 1799–815. doi: 10.1080 / 00036846.2015.1109038

CrossRef Полный текст | Google Scholar

14. Cheah E-T, Фрай Дж. Спекулятивные пузыри на рынках биткойнов? Эмпирическое исследование фундаментальной ценности биткойна. Econ Lett (2015) 130: 32–6. doi: 10.1016 / j.econlet.2015.02.029

CrossRef Полный текст | Google Scholar

18. Кациампа П. Оценка волатильности биткойнов: сравнение моделей GARCH. Econ Lett (2017) 158: 3–6. doi: 10.1016 / j.econlet.2017.06.023

CrossRef Полный текст | Google Scholar

19. Гуо Т., Бифет А., Антулов-Фантулин Н. «Прогнозирование волатильности биткойнов с учетом заказов на покупку и продажу», 2018 г. IEEE Int Conf Data Mining (Icdm) ноябрь (2018) 989– 94.doi: 10.1109 / ICDM.2018.00123

CrossRef Полный текст | Google Scholar

20. Рон Д., Шамир А. Количественный анализ полного графа транзакций биткойнов. В: Международная конференция по финансовой криптографии и безопасности данных . Спрингер (2013). п. 6–24. doi: 10.1007 / 978-3-642-39884-1_2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

21. ЭльБахрави А., Алессандретти Л., Кандлер А., Пастор-Саторрас Р., Барончелли А. Эволюционная динамика рынка криптовалют, Р.Soc. Open Sci. R Soc Open Sci (2017) 4 (11): 170623. doi: 10.1098 / rsos.170623

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

22. Антулов-Фантулин Н., Толик Д., Пискорец М., Ц. З., Воденска И. Вывод индикаторов краткосрочной волатильности из цепочки блоков биткойнов. В: Сложные сети и их приложения VII . Чам: Springer International Publishing (2019). п. 508–20. doi: 10.1007 / 978-3-030-05414-4_41

CrossRef Полный текст | Google Scholar

23.Хейс А., «Формирование стоимости криптовалюты: эмпирический анализ, ведущий к модели стоимости производства для оценки биткойнов» (2015). Телематика и информатика, готовится к печати, доступно на SSRN: https://ssrn.com/abstract=2648366,

Google Scholar

27. Ли TR, Chamrajnagar AS, Fong XR, Rizik NR, Fu F. Альтернативные колебания цен на криптовалюту с использованием модели дерева градиентного повышения (2018). Документы 1805.00558, arXiv.org.

Google Scholar

28.Kim YB, Kim JG, Kim W, Im JH, Kim TH, Kang SJ и др. Прогнозирование колебаний транзакций с криптовалютой на основе комментариев и ответов пользователей. PloS one (2016) 11. doi: 10.1371 / journal.pone.0161197

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

31. Наими В., Хаддад О., Фернандес-Авилес Дж., Эль-Хури Р. Прогностическая способность моделей типа Гарча при измерении волатильности криптовалют и мировых валют. PLOS ONE (2021) 16 (1): e0245904–17.doi: 10.1371 / journal.pone.0245904

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

36. Бек Дж., Хуанг Р., Линднер Д., Гуо Т., Се З., Хельбинг Д. и др. Анализ сигналов социальных сетей для получения новостей о криптовалюте. В: Сопутствующие материалы конференции World Wide Web 2019 г. (2019). п. 1051–4.

Google Scholar

37. Таухен Г.Е., Питтс М. Взаимосвязь между изменчивостью цен и объемом на спекулятивных рынках. Econometrica (1983) 51 (2): 485–505.doi: 10.2307 / 1912002

CrossRef Полный текст | Google Scholar

40. Dimpfl T, Peter FJ. Использование энтропии переноса для измерения информационных потоков между финансовыми рынками. Stud Nonlinear Dyn Econom (2013) 17 (1): 85–102. doi: 10.1515 / snde-2012-0044

CrossRef Полный текст | Google Scholar

41. Маршински Р., Канц Х. Анализ информационного потока между финансовыми временными рядами. Eur Phys J B (2002) 30 (2): 275–81. doi: 10.1140 / epjb / e2002-00379-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

42.Галанос А., Ругарх: Одномерные модели GARCH . , (2020), версия пакета r 1.4-4.

Google Scholar

43. Nelson DB. Условная гетероскедастичность в доходности активов: новый подход. Econometrica (1991) 59 (2): 347–70. doi: 10.2307 / 2938260

CrossRef Полный текст | Google Scholar

44. Zakoian J-M. Пороговые гетероскедастические модели. J Econ Dyn Control (1994) 18 (5): 931–55. doi: 10.1016 / 0165-1889 (94) -6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

45.Ли Дж., Энгл Р. Модель постоянных и переходных компонентов волатильности доходности акций. В: WJ Granger Cointegration, Causality And Forecasting: Festschrift In Honor Of Clive (1999). п. 475–97.

Google Scholar

46. Андерсен Т.Г., Боллерслев Т. Отвечая скептикам: Да, стандартные модели волатильности дают точные прогнозы. Int Econ Rev (1998) 39: 885–905. doi: 10.2307 / 2527343

CrossRef Полный текст | Google Scholar

47.Ву Й., Эрнандес-Лобато Дж. М., Гахрамани З. Гауссовская модель волатильности процесса. В: NIPS (2014). п. 1044–52.

Google Scholar

48. Мароцци М. Непараметрические одновременные тесты для определения местоположения и масштабирования: сравнение нескольких методов. Commun Stat - Simulation Comput (2013) 42 (6): 1298–317. doi: 10.1080 / 03610918.2012.665546

CrossRef Полный текст | Google Scholar

49. Fama EF. Эффективные рынки капитала: обзор теории и эмпирических исследований. J Finance (1970) 25 (2): 383. doi: 10.2307 / 2325486

CrossRef Полный текст | Google Scholar

50. Тран В.Л., Лейрвик Т. Эффективность рынков криптовалют, Finance Res Lett , 35 (2019). п. 101382. doi: 10.1016 / j.frl.2019.101382

CrossRef Полный текст | Google Scholar

51. Кристофек Л., Восврда М. Рейтинг эффективности рынка криптовалют: не так однозначно. Physica A: Stat Mech its Appl (2019) 531: 120853.doi: 10.1016 / j.physa.2019.04.089

CrossRef Полный текст | Google Scholar

54. Engle RF, Sokalska ME. Прогнозирование волатильности на фондовом рынке США в течение дня. Мультипликативная составляющая Гарха. J Financial Econom (2012) 10 (1): 54–83. doi: 10.1093 / jjfinec / nbr005

CrossRef Полный текст | Google Scholar

55. Джафари Г. Р., Бахраминасаб А., Норуззаде П. Почему стандартная модель Гарча (1, 1) работает хорошо? Int J Mod Phys C (2007) 18 (07): 1223–30.doi: 10.1142 / s0129183107011261

CrossRef Полный текст | Google Scholar

CRAN.P | Обзор акций Cranstown Capital Corp. (Канада: TSX Venture)

Акции: котировки акций США в реальном времени отражают сделки, зарегистрированные только через Nasdaq; подробные котировки и объем отражают торговлю на всех рынках и задерживаются не менее чем на 15 минут. Котировки международных акций задерживаются в соответствии с требованиями биржи. Основные данные компании и оценки аналитиков предоставлены FactSet. Авторские права 2019 © FactSet Research Systems Inc.Все права защищены. Источник: FactSet

Индексы

: котировки индексов могут быть в режиме реального времени или с задержкой в ​​соответствии с требованиями биржи; обратитесь к отметкам времени для информации о любых задержках. Источник: FactSet

Markets Diary: данные на странице обзора США представляют торговлю на всех рынках США и обновляются до 20:00. См. Таблицу «Дневники закрытия» на 16:00. закрытие данных. Источники: FactSet, Dow Jones

.

Таблицы движения акций: Таблицы роста, падения и наиболее активных участников рынка представляют собой комбинацию списков NYSE, Nasdaq, NYSE American и NYSE Arca.Источники: FactSet, Dow Jones

.

ETF Movers: Включает ETF и ETN с объемом не менее 50 000. Источники: FactSet, Dow Jones

.

Облигации: Котировки облигаций обновляются в режиме реального времени. Источники: FactSet, Tullett Prebon

.

Валюты: Котировки валют обновляются в режиме реального времени. Источники: FactSet, Tullett Prebon

.

Commodities & Futures: цены на фьючерсы задерживаются не менее чем на 10 минут в соответствии с требованиями биржи. Значение изменения в течение периода между расчетом открытого протеста и началом торговли на следующий день рассчитывается как разница между последней сделкой и расчетом предыдущего дня.Стоимость изменения в другие периоды рассчитывается как разница между последней сделкой и самым последним расчетом. Источник: FactSet

Данные предоставляются «как есть» только в информационных целях и не предназначены для торговых целей. FactSet (а) не дает никаких явных или подразумеваемых гарантий любого рода в отношении данных, включая, помимо прочего, любые гарантии товарной пригодности или пригодности для определенной цели или использования; и (b) не несет ответственности за любые ошибки, неполноту, прерывание или задержку, действия, предпринятые на основе любых данных, или за любой ущерб, возникший в результате этого.Данные могут быть намеренно задержаны в соответствии с требованиями поставщика.

Паевые инвестиционные фонды и ETF: Вся информация о взаимных фондах и ETF, содержащаяся на этом экране, за исключением текущей цены и истории цен, была предоставлена ​​компанией Lipper, A Refinitiv, при соблюдении следующих условий: Copyright 2019 © Refinitiv. Все права защищены. Любое копирование, переиздание или распространение контента Lipper, в том числе путем кэширования, фреймирования или аналогичных средств, категорически запрещено без предварительного письменного согласия Lipper.Lipper не несет ответственности за какие-либо ошибки или задержки в содержании, а также за любые действия, предпринятые в связи с этим.

Криптовалюты: котировки криптовалют обновляются в режиме реального времени. Источники: CoinDesk (Биткойн), Kraken (все остальные криптовалюты)

Календари и экономика: «Фактические» числа добавляются в таблицу после выпуска экономических отчетов. Источник: Kantar Media

JRFM | Бесплатный полнотекстовый | Механика сети Биткойн: прогнозирование цены закрытия BTC с использованием моделей векторной авторегрессии на основе эндогенных и экзогенных переменных характеристик

Модель авторегрессии обычно используется для разработки прогнозов и понимания тенденции временного ряда.Однако в финансовых и экономических данных на временные ряды влияют несколько факторов, например предложение, спрос и регулирование. Сложный характер любого финансового рынка требует более сложной модели. Эффективность моделей прогнозирования VAR и BVAR зависит от оптимального выбора набора интересующих эндогенных переменных. Несколько переменных были протестированы в качестве прокси для представления цены, спроса и предложения на рынке BTC, соответственно, после тестирования многочисленных итераций VAR и BVAR и использования анализа чувствительности с различными переменными, лагами и временными рамками.Окончательный набор эндогенных переменных определен в уравнении (1). Пусть Yt будет вектором интересующей эндогенной переменной, такой что:

Yt = {MKPRU, MWNUS, TOTBC}

(1)

t 1 = [04-01-2009, 22-11-2016]

(2)

t 2 = [01-01-2011, 01-08-2020]

(3)

где MKPRU представляет собой равновесную цену закрытия рынка BTC, выраженную в долларах США (Рисунок 1 и Рисунок 2). MWNUS - это количество уникальных пользователей MyWallet, а TOTBC - это общее количество биткойнов, доступных на рынке на сегодняшний день, поскольку существует ограниченное количество биткойнов, доступное на уровне 21000000.Наши временные рамки охватывают два интервала: первый - [04-01-2009, 22-11-2016] (рисунок 1), а второй период - [01-01-2011, 01-08-2020] (рисунок 2). В процессе принятия решений используются разумные метрики, которые считаются жизнеспособными драйверами эндогенных переменных, при этом в качестве экзогенных переменных были выбраны следующие: средний размер блока в МБ (AVBLS), сложность биткойнов (DIFF), количество транзакций на блок (NTRBL). , Доход майнера (MIREV), изменение количества уникальных адресов (NADDU), общего объема вывода (TRVOU) и скорости хеширования (HRATE).Большинство выбранных факторов были те, которые были результатом транзакционного поведения сети BTC и того, как фундаментальные механизмы влияют на цену закрытия. Переменные AVBLS, DIFF, TRVOU и HRATE были взяты в качестве переменных, определяющих сложность доступа и поставки BTC на рынок. NTRBL рассматривает растущее количество транзакций, происходящих на блок BTC, как меру объема транзакций на доступный блок BTC. Переменная NADDU учитывает изменение количества уникальных адресов, выполняющих транзакции BTC, чтобы понять тенденции поведения с течением времени.TRVOU измеряет объем биржевой торговли долларами США на рынке BTC, который служит ориентиром для того, как рынок реагирует на изменения стоимости при покупке или продаже BTC. Наконец, Xt, как список экзогенных переменных, определяется в уравнении (4) как:

Xt = {MIREV, NTRBL, AVBLS, DIFF, NADDU, TRVOU, HRATE}

(4)

Виньетка из пакета bittrex • rOpenSci: bittrex

Пакет bittrex - это R-реализация интерфейса REST, используемого криптовалютной биржей Bittrex.Он предоставляет функции для конечных точек, поддерживаемых биржей. Это включает в себя возможность получать информацию о цене, объеме и книге заказов, а также возможность торговать криптовалютами.

Вызовы на биржу делятся на открытые, что включает запросы информации о цене, объеме и книге заказов, и частные, которые включают все запросы, требующие наличия учетной записи, включая размещение заказов на покупку или продажу. Публичные вызовы можно использовать напрямую, установив пакет. Для частных вызовов необходимо создать учетную запись и создать API и секретный ключ с соответствующими разрешениями.

Пакет доступен на GitHub и вскоре будет загружен в CRAN. Если вы хотите установить версию для разработки, установите пакет devtools, доступный на CRAN.

  # install.packages ("инструменты разработчика")
devtools :: install_github ("kaneplusplus / bittrex")

Открытый интерфейс биржи позволяет получать данные на уровне рынка, включая информацию о цене, объеме и книге заказов. Через публичный интерфейс поддерживаются следующие функции:

  • bt_getcurrencies : все поддерживаемые валюты Bittrex вместе с другими метаданными
  • bt_getmarkethistory : последние сделки, которые произошли для указанного рынка
  • bt_getmarkets : открытые и доступные торговые рынки на Bittrex вместе с другими метаданными
  • bt_getmarketsummaries : сводка всех активных бирж за последние 24 часа
  • bt_getmarketsummary : сводка всех активных бирж за последние 24 часа
  • bt_getorderbook : книга заказов для данного рынка
  • bt_getticker : текущие значения тиков для рынка

Каждая из этих функций возвращает именованный список.Первый элемент, success , представляет собой логическое значение, указывающее, был ли вызов функции успешным. Второй элемент, message , выдает сообщение об ошибке, если вызов не был успешным. Третий элемент, , результат , является результатом вызова функции.

В следующих разделах представлены простые примеры использования пакета bittrex с популярными пакетами визуализации и финансов.

Визуализация всех торговых пар

В настоящее время на бирже торгуется 261 уникальная валюта.Однако это не означает, что существует \ ({261 \ choose 2} = 33930 \) рынков. Многие валюты не имеют объема, необходимого для жизнеспособного рынка. Чтобы понять структуру доступных рынков, мы можем использовать графическую модель, чтобы визуализировать, какими валютами можно торговать. Следующий код создает график и создает интерактивную визуализацию с использованием библиотеки 3js Брайана Льюиса . Обратите внимание, что результирующий граф поддерживает «вращение» графа, а также «увеличение» интересующих вершин.

Визуализация показывает, что BTC действует как «концентратор». Другие валюты, такие как ETC, связаны с несколькими другими валютами. Торговля между тонко торгуемыми валютами осуществляется только посредством торговли центральными валютами.

Визуализация ценовых данных с помощью Quantmod

Открытый интерфейс также поддерживает поиск традиционной информации о валютном рынке, включая данные о ценах и объемах. bt_getmarkethistory извлекает последние 200 транзакций на указанном рынке.В этом примере цена и объем торгов биткойнами в долларах США преобразуются в объект временного ряда xts и визуализируются с помощью пакета Quantmod Джеффри Райана.

  shut_up (библиотека (Quantmod))

# Получите новейшую историю рынка btc-eth.
btc_eth_df = bt_getmarkethistory ("btc-eth") $ результат
btc_eth = btc_eth_df%>% select (цена, количество)%>%
  xts (order.by = btc_eth_df $ time_stamp)
имена (btc_eth) [2] = "объем"

# Построить график недавней истории цен.chartSeries (btc_eth)

Цена Эфириума в биткойнах показана в верхней половине графика. Изменения цен связаны с тем, что люди покупают (и продают) Эфириум по определенной цене. Количество купленного (и проданного) эфириума показано в нижней половине графика.

Визуализация книги заказов с помощью ggplot2

Пакет также позволяет пользователям находить заказы для данного рынка. То есть количество Эфириума, которое человек хотел бы купить или продать, вместе с соответствующей ценой, которую он или она хотел бы.Ордер на покупку - это запрос на покупку определенного количества Эфириума по указанной цене, а продажа - это запрос на продажу Эфириума с аналогичными ограничениями. Разница между самым высоким ордером на покупку и самым низким ордером на продажу называется спредом . Набор заявок на покупку и продажу называется книгой заявок. Книга заказов визуализирована ниже с использованием пакета Hadley Wickam ggplot2 .

  ## Предупреждение: указывать `guide = FALSE` для удаления руководства устарело.Пожалуйста
## вместо этого используйте `guide =" none "`.

Из информации о ценах в предыдущем разделе мы знаем, что Эфириум продавался примерно за 0,074 биткойна. Визуализация книги заказов показывает поддержку около этой точки, но также показывает большой ордер на покупку по очень низкой цене, а также большой ордер на продажу, когда один Эфириум стоит половину цены одного Биткойна.

Заявление: Это программное обеспечение никоим образом не является аффилированным, одобренным или одобренным обменом криптовалют Bittrex или любым из его аффилированных лиц.Он поставляется без каких-либо гарантий и не должен использоваться в реальной торговле, если пользователь не может прочитать и понять источник и знать, что вы делаете.

Частный интерфейс позволяет пользователям торговать криптовалютами на бирже. Для частных вызовов необходимо создать учетную запись и создать API и секретный ключ с соответствующими разрешениями. Эти клавиши позволяют пользователю успешно вызывать следующие функции:

  • bt_authenticate : предоставить данные аутентификации пользователя
  • bt_buy : разместить лимитный ордер на покупку
  • bt_cancel : отменить заявку на покупку или продажу
  • bt_getbalances : остатки на счетах в валютах
  • bt_getbalance : остаток на счете в указанной валюте
  • bt_getdepositaddress : получить или сгенерировать адрес для определенной валюты
  • bt_getdeposithistory : получить историю ваших депозитов
  • bt_getopenorders : данные для всех открытых ордеров
  • bt_getorder : получить единичный заказ по uuid
  • bt_getorderhistory : история последних заказов для учетной записи
  • bt_getwithdrawlhistory : получить историю вывода средств
  • bt_sell : разместить лимитный ордер на продажу
  • bt_withdraw : вывести средства со своего счета

Частные вызовы извлекают API и секретный ключ с помощью переменных среды BITTREX_API_KEY и BITTREX_SECRET_KEY.Они могут быть установлены пользователем перед открытием сеанса R или могут быть установлены с помощью функции «bittrex_authenticate».

Сделки инициируются с использованием функций bt_buy или bt_sell . Эти функции возвращают uuid в элементе result , который однозначно идентифицирует заказ. Заказ отменяется с помощью функции order . Заказ считается выполненным, если верно любое из следующих утверждений:

  1. функция bt_getorder с соответствующим uuid

    2. не возвращает результат

  2. заказ не отображается в данных .кадр , возвращенный bt_getopenorders
  3. , заказ появляется в data.frame , возвращаемом bt_getorderhistory или bt_getorder .

Пакет R

'crypto' на CRAN

crypto 1.0.1

Пакет R, который предоставляет исторические данные рынка криптовалюты OHLC для ВСЕХ монет и бирж. После нескольких месяцев в открытом доступе первая основная версия «криптографического» пакета для R была только что выпущена на CRAN с некоторыми новыми функциями и исправлениями ошибок.

Пакет «crypto» - это ресурс R , который можно использовать для всего, что связано с криптовалютой, и включает в себя множество различных функций для извлечения данных о рынках криптовалют.

Представленный на Kaggle как 35-й по популярности набор данных, он быстро становится популярным ресурсом для получения информации о рынке криптовалют в сообществе специалистов по науке о данных.

  install.packages ("крипто", зависимости = ИСТИНА)
библиотека (крипто)

history <- crypto_history () # Получает исторические данные о криптовалюте OHLC
price <- crypto_prices () # Получает текущие цены на криптовалюту
list <- crypto_list () # Получает список всех криптовалют
exchange <- crypto_exchanges () # Получает все криптобиржи и их списки
xts <- crypto_xts () # Преобразует / суммирует исторические данные в объекты xts
timeseries <- daily_market () # Временные ряды рыночных данных идеально подходят для графиков и визуализации
global <- global_market () # Временной ряд глобального рынка для всех монет или альт-монет

Теперь с улучшенной поддержкой локализации для различных стандартов кодирования.