Cette analyse s'est concentrée sur l'identification de toute forme de relation entre les crypto-monnaies et les actions de sociétés négociées sur des bourses populaires.
Trois ensembles de données ont été utilisés pour cette analyse. Le premier est une donnée compilée de 100 cryptodevises avec des informations pertinentes sur leurs prix, le volume échangé et la capitalisation boursière quotidiennement pendant 14 ans (2007 à 2021). La seconde est une liste compilée des prix globaux des actions sur 7 bourses différentes et le volume des actions échangées quotidiennement pendant 7 ans (2014 à 2021). L'ensemble de données final utilisé était un enregistrement des prévisions de quelques indicateurs macroéconomiques sur 8 ans (2013 à 2021).
Ces ensembles de données ont été téléchargés à partir de Kaggle, puis traités pour analyse à l'aide de R. Le seul ensemble de données qui se présentait sous la même forme qu'il avait été téléchargé était l'ensemble de données sur les prévisions macroéconomiques.
Pour l'ensemble de données de crypto-monnaie, le fichier téléchargé contenait 100 fichiers CSV de différentes crypto-monnaies. Ceux-ci ont été fusionnés et étiquetés efficacement à l'aide de R Studio. Lors de l'affirmation que l'ensemble de données de crypto-monnaie était prêt pour l'analyse, il a été exporté hors de R Studio sous forme de fichier CSV.
Pour l'ensemble de données Stock Exchange, le fichier téléchargé contenait 7 fichiers CSV de différentes crypto-monnaies. Celles-ci ont également été fusionnées de la même manière que l'ensemble de données de crypto-monnaies a été fusionné dans R Studio, puis exporté en tant que fichier CSV unique dans le dossier de travail.
L'objectif de ce projet était de déterminer s'il existe une corrélation entre le mouvement du marché boursier et le marché de la crypto-monnaie. Les fluctuations des volumes d'actions négociées en bourse influencent-elles les volumes ou les prix des crypto-monnaies échangées sur la même période ?
Ces ensembles de données ont été visualisés à l'aide de graphiques linéaires pour comprendre la structure des tendances et déterminer les relations entre chacune d'entre elles.
Pour ce faire, nous avons utilisé l'ensemble de données des indicateurs économiques pour déterminer comment le marché boursier et le marché des crypto-monnaies ont réagi aux conditions de marché prévues à différentes périodes.
Pour simplifier ce rapport, les visuels ont été limités pour afficher seulement deux années de données, 2020 et 2021. Mais les inférences s'appliquent à l'ensemble de données.
Pour simplifier également notre analyse et notre visualisation, nous avons sélectionné les quatre principales crypto-monnaies en fonction de la capitalisation boursière (Bitcoin, Etherum, USDT et Solana). La même chose a été faite pour les bourses, les quatre premières ont également été triées sur le volet en fonction de la capitalisation boursière (SSE, FYSE, DAX et Nasdaq).
Les visuels sont présentés en cinq sections selon les différents indicateurs choisis. Le premier graphique sous chaque section décrit la tendance de la prédiction faite pour l'indicateur macroéconomique pour une période spécifiée et montre ensuite la tendance de la crypto-monnaie et du marché boursier au cours de la même période.
