Что движет бычьим рынком криптовалют? Это технологическая модернизация?

В предыдущей статье "Действительно ли активность команды влияет на цены монет?" мы рассмотрели корреляцию между активностью разработчиков GitHub в отрасли в целом и колебаниями цен на токены. Мы пришли к выводу, что Шесть факторов GitHub положительно коррелируют с колебаниями цены токенов как на бычьем, так и на медвежьем рынках.

В этой статье мы исследуем причинно-следственные связи, лежащие в основе этой корреляции, задаваясь вопросом: "Рост цен обусловлен технологическим обновлением или рост цен стимулирует технологическое обновление". Этот анализ призван помочь инвесторам и разработчикам лучше понять роль "технического развития" как основополагающего фактора в колебаниях цен на токены.

Статья следует этому общему плану:

Во-первых, мы построили индекс активности разработчиков GitHub (GDAI) для отдельных токенов, чтобы измерить их активность в разработке.

Далее мы построили Индекс активности разработчиков GitHub в отрасли (IGDAI), который отражает общую активность разработчиков GitHub в отрасли. Этот индекс учитывает такие факторы, как рейтинг рыночной капитализации отрасли и исторические тенденции в количестве проектов GitHub с течением времени.

Затем, сравнивая изменения в IGDAI и колебания цен на токены за последние шесть лет, мы стремимся определить причинно-следственную связь между технологией и ценой.

Наконец, мы применили индекс GDAI к токенам, которые находятся в непрерывной разработке в течение последних шести лет. Сравнивая значения индекса активности разработчиков и рост цен на них с показателями BTC и ETH, мы стремимся подтвердить нашу предыдущую оценку причинно-следственной связи между технологиями и ценами.

Шаг 1: Построение индекса активности разработчиков GitHub (GDAI) для отдельных проектов с помощью Аналитического процесса иерархии.

Таблица 1: Интерпретация взаимосвязи между пятью факторами GitHub и разработкой проекта \

Специальная формула для GDAI выглядит следующим образом:

**Аналитический процесс иерархии (AHP) - это комплексный метод оценки для систематического анализа и принятия решений. Он декомпозирует элементы, необходимые для принятия решений, на три уровня: уровень цели, уровень критерия и уровень схемы. На основе этой декомпозиции проводится качественный и количественный анализ, что делает процесс вычисления простым и эффективным.

(1) Проанализируйте взаимосвязи между различными факторами в системе и определите иерархическую структуру системы.

Разложите GDAI на объективном уровне на пять уровней критериев:

μStar, μFork, μCommit, μIssues, μPullRequests.

Рисунок 1: Разложение индекса GDAI

(2) Создание матриц суждений

Для попарного сравнения важности элементов одного уровня относительно критерия предыдущего уровня мы строим матрицы попарного сравнения (матрицы суждений). Мы определили различные уровни важности, как показано в Таблице 2.

Таблица 2: Различные уровни важности

Для критериального слоя B создаются следующие матрицы суждений. Основываясь на опыте и характере показателей, приоритетный вклад в активность разработчиков GitHub выглядит следующим образом: Commit > Pull Requests > Issues > Fork > Star. Поскольку индикаторы "Звезда" и "Вилка" не имеют прямой связи с активностью в области развития, мы присвоили им относительно более низкие баллы.

Таблица 3: Матрица суждений B

(3) Проверка согласованности (CI)

Характеристическое уравнение матрицы B:

(4) Расчет веса тремя методами

Метод 1: Метод среднего арифметического

Формула для производного весового вектора такова:

Метод 2: Метод геометрического среднего

Метод 3: Сначала используйте метод собственных значений, чтобы определить максимальное собственное значение матрицы A и соответствующий ему собственный вектор. Затем нормализуйте собственный вектор, чтобы получить необходимые веса.

Возьмите среднее значение весов, полученных тремя вышеуказанными способами, которое и будет окончательно определенным значением веса. Конкретные результаты приведены в Таблице 4.

Таблица 4: Удельные веса пяти основных факторов

Поэтому специальная формула для индекса GDAI может быть выражена следующим образом:

Шаг 2: IGDAI (Industry Github Development Activities Index), оптимизированный на основе GDAI

В Шаге 1 мы построили индекс активности разработчиков GitHub, GDAI, для отдельных токенов. Теперь, основываясь на GDAI, мы всесторонне оцениваем всю криптовалютную индустрию, рассматривая все токены, перечисленные и открыто размещенные на GitHub. В результате рассчитывается Индекс активности разработчиков в индустрии Github (IGDAI). Специальная формула для расчета IGDAI выглядит следующим образом:

Формула расчета IGDAI:

Где "n" представляет собой общее количество токенов, циркулирующих на криптовалютном рынке и открыто размещенных на GitHub в течение определенного интервала времени.

При построении индикатора, отражающего общую ситуацию в отрасли, обычно используются два подхода:

1. Выберите репрезентативные активы и оцените их эффективность.

2. Рассмотрите всю отрасль в целом.

Для подхода 1 мы сначала учтем, что нынешняя экосистема криптовалютной индустрии еще не до конца сформировалась, и многие токены с хорошими ценовыми показателями и рыночной капитализацией не имеют открытых исходных кодов. Третьи стороны не могут получить доступ к конкретной информации о разработке, что делает выбор "репрезентативных" активов предметом споров. Во-вторых, криптовалютная индустрия - это все еще быстро развивающаяся область с огромным потенциалом роста, и каждый токен имеет потенциал для быстрого развития. Наконец, высокая ликвидность, характерная для криптовалютной индустрии с круглосуточной торговлей, приводит к значительным краткосрочным колебаниям рыночной капитализации. Если бы мы меняли выбранные активы каждые шесть месяцев, как это делается на традиционных фондовых рынках, мы могли бы упустить важную информацию об изменениях стоимости токенов на рынке.

Поэтому в данной работе мы рассматриваем информацию о развитии всех токенов во всей индустрии, чтобы рассчитать IGDAI.

Шаг 3: Взаимосвязь между "технологической революцией" и "ростом цен" - однонаправленное влияние изменения цен на развитие GitHub

Мы использовали тест причинно-следственной связи Грейнджера для анализа причинно-следственной связи между активностью развития промышленности IGDAI и изменениями цены BTC, используя два набора данных временных рядов. Рассматривается временной диапазон с 2015 по 2023-10-31, с ежедневным измерением индекса. Изначально мы определили порядок лагов, равный 4, и с помощью тестов на единичный корень подтвердили, что оба набора данных стационарны (необходимое условие для проведения теста на причинность по Грейнджеру). Были получены следующие результаты:

Таблица 5: Результаты теста на причинность по Грейнджеру

В таблице выше:

• Значение p-value 0,000, которое меньше 0,05, указывает на то, что F-тест отвергает нулевую гипотезу (H0: между двумя показателями нет причинно-следственной связи Грейнджера). Это означает, что BTC_price является причиной IGDAI, а это значит, что на активность разработчиков на GitHub, IGDAI, влияют запаздывающие изменения цен на криптовалюту.

• Значение p-value 0,135, превышающее 0,05, означает, что F-тест принимает нулевую гипотезу, предполагая, что IGDAI не является причиной BTC_price. Таким образом, изменения цен однонаправленно влияют на активность развития промышленности.

Кроме того, мы представляем более интуитивный анализ с помощью графиков. Учитывая значительные колебания индекса активности разработчиков на ежедневной основе, на которые могут влиять многочисленные случайные факторы и которые могут быть менее информативными с визуальной точки зрения, мы применили экспоненциальное сглаживание и расширили временной интервал до "еженедельного". На Рисунке 2 показаны изменения индекса IGDAI и цены BTC с 2015 года по настоящее время с ежемесячным временным интервалом.

Рисунок 2: Изменение индекса IGDAI и цены BTC с 2015 по октябрь 2023 года

Этот график дает наглядное представление о том, как изменения в экологии развития индустрии отстают от колебаний цены BTC в разные периоды. Кроме того, оба показателя демонстрируют схожие уровни волатильности, подтверждая вывод о том, что IGDAI однонаправленно зависит от изменения цен.

Кроме того, из графика видно, что за последние несколько месяцев индекс активности развития промышленности (IGDAI) резко снизился на 31,7%, что стало самым большим падением почти за десятилетие!

Шаг 4: Пока команды разработчиков остаются активными, остаются ли ценовые показатели стабильными во время "медвежьих рынков"? Не обязательно!

На третьем этапе мы сделали вывод о том, что цена однонаправленно влияет на техническое развитие, с помощью проверки причинности по Грейнджеру. Однако мы также хотим выяснить, существует ли особая взаимосвязь: даже если степень развития GitHub не является ведущим фактором колебаний цен, приводит ли постоянная активность разработчиков, особенно во время медвежьих рынков, к более стабильным ценовым показателям? Учитывая различия в зрелости экосистем разработки токенов и разнообразие их типов, мы решили определить токены, которые непрерывно разрабатываются с 2018 года, и сравнить их активность в разработке на GitHub (GDAI) с колебаниями их цены по отношению к BTC.

В данном контексте мы определяем "непрерывную разработку" как наличие ненулевой активности в основной разработке на GitHub, включая коммиты, проблемы и запросы на вытягивание, в каждую неделю с 2018 по октябрь 2023 года. Колебания цен определяются как (самая высокая цена - самая низкая цена) / самая низкая цена за этот период. Проведя обширный сбор и анализ данных, мы определили около 1 400 токенов, которые были одновременно выложены в открытый доступ и включены в листинг с 2018 года. Среди них 38 токенов соответствуют вышеупомянутым критериям (включая BTC и ETH, которые являются очень зрелыми с точки зрения экологии развития и рыночной капитализации). Учитывая объем этой статьи, мы сосредоточимся на обсуждении результатов остальных 36 токенов в сравнении с BTC. Конкретный список маркеров приведен в Таблице 6:

Таблица 6: Токены, которые постоянно разрабатываются с 2018 года

Что касается индекса активности разработчиков GitHub (GDAI), то для получения Рисунка 3 была собрана статистика по 38 токенам:

Рисунок 3: GDAI токенов с непрерывной разработкой на GitHub с 2018 по 2023 гг.

На этом рисунке токены с IGDAI, превышающим BTC, показаны красным цветом, а те, которые не превышают, - синим. Среди токенов с непрерывным развитием 9 токенов демонстрируют более высокую активность развития, чем BTC.

Что касается колебаний цен, мы представляем результаты на Рисунке 4:

Рисунок 4: Колебания цен на токены с непрерывной разработкой на GitHub с 2018 по 2023 гг.

На этом рисунке токены с колебаниями цены, превышающими BTC, представлены красным цветом, а те, у которых таких колебаний нет, показаны синим цветом. Среди токенов с непрерывным развитием 31 токен испытал рост цен, превышающий BTC.

Суммируя результаты, полученные на обоих рисунках, можно сказать, что 8 лексем, представленных красным цветом, совпадают. Это означает, что с 2018 года по настоящее время 8 токенов одновременно демонстрировали превосходные показатели активности разработчиков на GitHub (GDAI) и колебания цены по сравнению с BTC (отраслевым эталоном). Эти 8 токенов составляют 22% всех токенов с непрерывной активностью в разработке в течение этого периода времени. Конкретные маркеры перечислены в Таблице 7:

Таблица 7: Токены с 2018 по 2023 год с одновременно лучшими показателями GDAI и цены по сравнению с BTC

Если рассматривать непрерывное развитие, то показатель совпадения в 22% говорит о том, что, хотя непрерывное развитие и оказывает некоторое влияние на цену, оно не может убедительно продемонстрировать положительный движущий эффект на цену. Это наблюдение согласуется с результатами теста на причинно-следственную связь по Грейнджеру в Шаге 3, подтверждая мысль о том, что цена однонаправленно влияет на активность разработчиков GitHub.

Заключение

Подводя итог, Falcon делает следующие выводы в этой статье:

1. Используя процесс аналитической иерархии (AHP), в этой статье мы определили индекс активности разработчиков, GDAI, для отдельных токенов и индекс активности разработчиков индустрии GitHub, IGDAI, для всей индустрии.

2. Проанализировав "Индекс активности разработчиков GitHub в индустрии IGDAI" и "данные о цене BTC" с 2015 по октябрь 2023 года, было обнаружено, что цена только однонаправленно влияет на активность разработчиков GitHub. Более того, за последние несколько месяцев индекс активности развития промышленности резко снизился на 31,7%, что стало самым большим падением почти за десять лет.

3. "Непрерывное развитие команд" не является основным движущим фактором роста цен после медвежьих рынков. При осуществлении инвестиций необходимо всесторонне учитывать другие факторы, влияющие на цену.

Отказ от ответственности：

1. Эта статья перепечатана из[зеркало]. Все авторские права принадлежат оригинальному автору[LUCIDA & FALCON]. Если у Вас есть возражения против этой перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с командой Gate Learn, и они незамедлительно рассмотрят их.
2. Предупреждение об ответственности: Мнения и взгляды, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно автору и не являются инвестиционным советом.
3. Перевод статьи на другие языки осуществляется командой Gate Learn. Если не указано, копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещены.