用 pandas 进行加密货币基金的投资分析

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好，背景就介绍这么多，更多细节请自行 Google 或者在灰度官网上查询，本人跟灰度资本无关，也不持有任何灰度基金，仅出于实验目的在二级市场上买过少许 GBTC。

对于 GBTC，什么是好的交易机会？

作为一个铁骨铮铮的程序员，看到这样的问题，心中自然会想：那么，我们拿一下所有的历史数据，看看 NAV 和币价之间有什么关系不就可以了么？

要实现这样的代码很简单，我们需要一个 python 的库： yfinance ，它用于获取某只股票（基金，加密货币）在 Yahoo Finance 上的历史数据：

import yfinance as yf
def get_ticker_history(ticker, period='3y'):    t = yf.Ticker(ticker)    return t.history(period=period)

然后，你可以在 Jupyter 里这样调用来获取 BTC 的历史价格（返回的是一个 pandas DataFrame）：

这个数据可以直接用 mplfinance 库可视化成大家喜闻乐见的 candlestick chart：

同样的，我们也可以拿 GBTC 的数据，并可视化：

可以看到，二者的走势有极强的相关性。简单计算一下二者收盘价和涨跌幅度的相关性：

def get_close_prices(crypto, stock):    df = pd.DataFrame({'Crypto Close': crypto['Close'], 'Stock Close': stock['Close']}).dropna()    comp = df.pct_change().dropna()    return pd.DataFrame({'Crypto Close': df['Crypto Close'],                         'Stock Close': df['Stock Close'],                         'Crypto Percent': comp['Crypto Close'],                         'Stock Percent': comp['Stock Close'],                         'Stock Gain': comp['Stock Close'] - comp['Crypto Close'],                         'Stock Outperform': comp['Stock Close'] > comp['Crypto Close'],                        }).dropna()

可以得到价格（收盘价）相关系数是 0.962，非常强的相关性，涨跌幅的相关系数是 0.7097，比较强的相关性。

你也许会好奇，究竟 GBTC 走势比 BTC 更好，还是更差呢？五年的数据告诉我们，有 599 天 GBTC 的涨幅高于 BTC，有 659 天低于，但平均涨幅来看，GBTC 高于 BTC 0.05%。总体来说差别不大。

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