Криптовалюта, Фундаментальный анализ на Python, Суков Я.

Криптовалюта, Фундаментальный анализ на Python, Суков Я.

   Эти ресурсы предоставляют всестороннее понимание криптовалютного рынка и методов его анализа. Ознакомление с этой литературой поможет вам углубить свои знания и стать более информированным инвестором или аналитиком в мире криптовалют.




Glassnode: API для продвинутых метрик и анализа блокчейн-данных.
Glassnode — это ведущая платформа для анализа блокчейн-данных, предоставляющая доступ к широкому спектру продвинутых метрик и индикаторов. Glassnode собирает и анализирует данные из различных блокчейнов, таких как Bitcoin, Ethereum и других, чтобы предоставить пользователям глубокие инсайты и аналитические инструменты. В этой статье мы подробно рассмотрим возможности Glassnode, её API и примеры использования продвинутых метрик, таких как SOPR (Spent Output Profit Ratio).

Glassnode была основана в 2018 году с целью предоставления аналитиков, трейдеров и исследователей доступа к качественным блокчейн-данным. Платформа собирает данные из различных источников, включая блокчейны, биржи и другие финансовые платформы, и предоставляет их в удобном для анализа формате. Glassnode предлагает как веб-интерфейс для визуализации данных, так и мощный API для интеграции с другими приложениями и сервисами.

Оглавление.
Введение.
Автоматизация анализа криптоактивов через фундаментальные метрики.
Почему Python? Обзор инструментов для работы с блокчейн-данными.
Часть 1: Основы кринтовалют и фундаментального анализа.
1. Криптовалюты vs. Традиционные активы.
Особенности крипторынка: волатильность, децентрализация, токеномика.
Зачем нужен фундаментальный анализ в крипте?.
2. Ключевые метрики фундаментального анализа Ончейн-данные: активные адреса, хешрейт, объем транзакций.
Финансовые метрики: рыночная капитализация, ликвидность, оборот.
Социальные факторы: активность в соцсетях. GitHub, сообщество.
Протокольные показатели: стейкинг, доходность (APY). сжигание токенов.:.
Часть 2: Работа сданными в Python.
3. Источники данных для криптоанализа API криптобирж (Binance, CoinGecko. CoinMarketCap).
Блокчейн-эксплореры (Etherscan, Blockchain.com).
Парсинг социальных данных (Twitter. Reddit, Telegram).
4. Настройка среды и инструменты.
Установка Python и библиотек: Pandas. Requests. Web3.py, Plotly.
Работа с Jupyter Notebook для визуализации данных.
Часть 3: Автоматизация сбора и обработки данных.
5. Сбор ончейн-данных.
Анализ транзакций и адресов через API.
Расчет Network Value to Transactions (NVT) Ratio.
6. Финансовые метрики криптовалют.
Скрипты для отслеживания рыночной капитализации и объема.
Анализ токеномики: распределение токенов, инфляция.
7. Социальный анализ.
Парсинг активности в Twitter и Reddit (Tweepy, PRAW).
Git Hub: оценка активности разработчиков.
Часть 4: Построение аналитических моделей.
8. Оценка стоимости криптовалют.
Модель МЕТАВАЛЮТА.
(MVRV Z-Score. Stock-to-Flow для Bitcoin).
DCF-адаптации для криптоактивов.
9. Дашборды и визуализация.
Создание интерактивных графиков (Plotly/Dash).
Мониторинг метрик в реальном времени.
10. Мониторинг рисков.
Анализ волатильности и корреляции активов.
Сигналы псрскупленности/псрспроданности.
Часть 5: Практические кейсы.
11. Кейс 1: Оценка Bitcoin Анализ хешрейта, адресов, рыночных циклов.
12. Кейс 2: DeFi-протоколы (Uniswap, Aavc).
Расчет TVL (Total Value Locked), доходности пулов.
13. Кейс 3: NFT-коллекции.
Метрики уникальных владельцев, объемов торгов, роялти.
Часть 6: Интеграция с ML и продвинутые методы.
14. Машинное обучение для прогнозирования Предсказание цены на основе фундаментальных данных.
Классификация проектов (скам vs. перспективные).
15. Анализ смарт-контрактов Оценка безопасности кода (Solidity, Rust).
Трекинг активов в реальном времени через Web3.py.
Часть 7: Интеграция с ML и продвинутые методы Хакерские атаки на блокчейны, криптобиржи и крипто кошельки трейдеров.
Часть 8: Интеграция с ML и продвинутые методы Мошеннические схемы с криптовалютами и блокчейнами.
Заключение. 
Фундаментальный анализ в условиях Web3: тренды и вызовы.
Как избежать "туманных" метрик? Критическое мышление.
Будущее: DAO, кросс-чейн аналитика, регулирование.
Приложения.
Термины (стейкинг, газовые сборы, TVL и др.).
Полезные ресурсы (курсы, блоги, подкасты).

Купить .





Теги: учебник по программированию :: программирование :: Суков :: криптовалюта