如何进行数字货币的配对交易

配对交易是一种量化交易策略，它的基本原理是寻找两种资产之间的价格相关性，并利用这种相关性进行交易。

本期教程，我们将探讨如何选择最佳交易对。

1. 获取历史价格数据

这里我们选取了以下十种主流数字货币：

1. Bitcoin (BTC)
2. Ethereum (ETH)
3. Binance Coin (BNB)
4. Tether (USDT)
5. Cardano (ADA)
6. XRP (XRP)
7. Solana (SOL)
8. Polkadot (DOT)
9. USD Coin (USDC)
10. Dogecoin (DOGE)

我们可以通过访问Yahoo Finance获取这些数据。以获取以太坊（ETH）对美元（USD）的历史价格数据为例，我们可以访问：https://finance.yahoo.com/quote/ETH-USD/history?p=ETH-USD ↗

在这个页面中，点击“Download”按钮，就可以下载到一个包含历史价格信息的CSV文件。

注意： 这里我们选择的是一整年的日线数据。小时线和分钟线数据可以，但是我们实践下来发现：越高频的价格数据配对后的稳定性会变差。所有建议选择日线数据。

2. 数据加载

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sn
from matplotlib.pyplot import figure

def load_data(coin):
    coin_data = pd.read_csv(coin+'.csv',index_col=0,parse_dates=True)
    coin_data.rename(columns={'Adj Close': coin+' Close'}, inplace=True)
    coin_close = coin_data[coin+' Close']
    return coin_close


coin_list = ['BTC-USD','ETH-USD','BNB-USD','USDT-USD','ADA-USD','XRP-USD','SOL-USD','DOT-USD','DOGE-USD']
coin_close_list = []
for coin in coin_list:
    coin_close_list.append(load_data(coin))

3. 数据标准化处理

下一步是对这些