投资策略是决定投资者盈亏的关键因素。不同的投资策略适用于不同风险偏好和目标的投资者（长期或短期）。加密货币作为一种数字货币，可以在没有第三方干预的情况下用作支付方式。作为一种资产类别，加密货币曾在一年内为投资者带来超过10,000%的回报。
恐惧与贪婪指数是一种监测市场情绪的指标。社交媒体、谷歌趋势、市场波动性、市场交易量、市场主导地位和调查都对恐惧与贪婪指数的值有所贡献。恐惧与贪婪值表明市场处于极度恐惧、恐惧、中性、贪婪和极度贪婪状态。“极度恐惧”表明市场情绪过于恐慌，暗示着潜在的买入机会，而“极度贪婪”则意味着市场即将调整。想要了解更多关于恐惧与贪婪指数的信息，请访问。
在本项目中，将探讨使用一种知名的投资方法——定投策略（Dollar Cost Averaging, DCA）结合恐惧与贪婪指数的优势。这种投资策略可以与其他投资策略结合使用，以实现更好的结果。分析突出了比特币的长期表现，并展示了在“极度恐惧”时期DCA的长期潜力。
本项目中使用的库使得数据分析变得非常简单。这些库可以通过在终端执行pip命令来获得：
pip install library_name
以下是使用的库的简要描述：
本项目需要两组数据：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import json
btc = pd.read_csv("Binance_BTCUSDT_d.csv")
fear = json.load(open('Fear_Data.json'))
通过查看比特币价格数据集和恐惧与贪婪指数数据集的前5行，可以简要了解数据集包含的数据。
在比特币价格数据集中，注意到“date”列的数据类型是‘object’，因此需要将其转换为‘date’数据类型（将在“处理数据”部分进行此操作）。
将‘date’和‘timestamp’列的数据类型从object转换为date：
btc["date"] = pd.to_datetime(btc["date"])
df["date"] = pd.to_datetime(df["timestamp"])
执行此代码后，如果尝试在任何数据集上执行.info()函数，将注意到‘date’和‘timestamp’列的数据类型已从‘object’更改为‘datetime64[ns]’。
在本节中，将看到在市场处于“极度恐惧”时，每天以开盘价购买价值10美元的BTC的强大力量。
j = 431
qty = 0
for i in range(len(btc)-1, -1, -1):
if j >= 0:
if (btc.loc[i, 'date'] == extreme_fear_date[j]):
price = btc.loc[i, 'open']
qty = qty + (10 / price)
j -= 1
plt.figure(figsize=(20,7))
plt.plot(newdf['Date'], newdf['Current Value'], color="black")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Portfolio Value")
plt.title("Portfolio Value Overtime")