Dans l'article précédent, "Does Team Activity Really Affect Coin Prices ?", nous avons examiné la corrélation entre l'activité de développement sur GitHub dans l'ensemble du secteur et les fluctuations du prix des jetons. Nous avons conclu que les six facteurs de GitHub sont positivement corrélés avec les fluctuations du prix des jetons dans les marchés haussiers et baissiers.

Dans cet article, nous explorons plus avant la causalité qui sous-tend cette corrélation, en nous demandant si "les augmentations de prix sont induites par les mises à jour technologiques ou si les augmentations de prix stimulent les mises à jour technologiques". Cette analyse vise à aider les investisseurs et les développeurs à mieux comprendre le rôle du "développement technique" en tant que facteur fondamental dans les fluctuations des prix des jetons.

L'article suit ce schéma général :

Tout d'abord, nous construisons un indice d'activité de développement GitHub (GDAI) pour les jetons individuels afin de mesurer leur activité de développement.

Ensuite, nous créons un indice d'activité de développement GitHub dans l'industrie (IGDAI) qui reflète l'activité globale de développement GitHub dans l'industrie. Cet indice prend en compte des facteurs tels que les classements de capitalisation boursière de l'industrie et les tendances historiques du nombre de projets GitHub au fil du temps.

Ensuite, en comparant l'évolution de l'IGDAI et les fluctuations du prix des jetons au cours des six dernières années, nous cherchons à déterminer la relation de cause à effet entre la technologie et le prix.

Enfin, nous appliquons l'indice GDAI aux jetons qui ont fait l'objet d'un développement continu au cours des six dernières années. En comparant les valeurs de leur indice d'activité de développement et les augmentations de prix avec celles de la BTC et de l'ETH, nous visons à valider notre évaluation précédente de la relation de cause à effet entre la technologie et le prix.

Étape 1 : Construction de l'indice d'activité de développement GitHub (GDAI) pour les projets individuels à l'aide du processus de hiérarchie analytique.

Tableau 1 : Interprétation de la relation entre les cinq facteurs de GitHub et le développement de projets

La formule spécifique du GDAI est la suivante :

**Le processus de hiérarchisation analytique (AHP) est une méthode d'évaluation complète pour l'analyse systématique et la prise de décision. Elle décompose les éléments nécessaires à la prise de décision en trois niveaux : le niveau de l'objectif, le niveau du critère et le niveau du schéma. Sur la base de cette décomposition, des analyses qualitatives et quantitatives sont effectuées, ce qui rend le processus de calcul simple et efficace.

(1) Analyser les relations entre les différents facteurs du système et établir une structure hiérarchique pour le système.

Décomposer l'indice GDAI au niveau objectif en cinq niveaux de critères :

μStar, μFork, μCommit, μIssues, μPullRequests.

Figure 1 : Décomposition de l'indice GDAI

(2) Établissement des matrices de jugement

Pour les comparaisons par paire de l'importance des éléments d'un même niveau concernant un critère du niveau précédent, nous construisons des matrices de comparaison par paire (matrices de jugement). Nous avons déterminé différents niveaux d'importance, comme le montre le tableau 2.

Tableau 2 : Différents niveaux d'importance

Pour la couche de critères B, les matrices de jugement suivantes sont créées. Sur la base de l'expérience et de la nature des indicateurs, la contribution prioritaire à l'activité de développement de GitHub est la suivante : Commit > Pull Requests > Issues > Fork > Star. Les indicateurs Étoile et Fourchette n'ayant pas de relation particulièrement directe avec l'activité de développement, nous leur attribuons des notes relativement plus faibles.

Tableau 3 : Matrice de jugement B

(3) Contrôle de cohérence (CI)

Équation caractéristique de la matrice B :

(4) Calcul des poids selon trois méthodes

Méthode 1 : Méthode de la moyenne arithmétique

La formule du vecteur de poids dérivé est la suivante :

Méthode 2 : Méthode de la moyenne géométrique

Méthode 3 : utilisez d'abord la méthode des valeurs propres pour déterminer la valeur propre maximale de la matrice A et le vecteur propre correspondant. Normaliser ensuite le vecteur propre pour obtenir les poids requis.

Faites la moyenne des poids obtenus par les trois méthodes ci-dessus, ce qui constitue la valeur finale du poids déterminé. Les résultats spécifiques sont présentés dans le tableau 4.

Tableau 4 : Poids spécifiques des cinq facteurs principaux

Par conséquent, la formule spécifique de l'indice GDAI peut être exprimée comme suit :

Étape 2 : Optimisation de l'IGDAI (Industry Github Development Activities Index) sur la base du GDAI

À l'étape 1, nous avons construit l'indice d'activité de développement de GitHub, GDAI, pour des jetons individuels. Aujourd'hui, en nous appuyant sur le GDAI, nous évaluons de manière exhaustive l'ensemble du secteur des crypto-monnaies en prenant en compte tous les jetons répertoriés et ouvertement sourcés sur GitHub. Il en résulte le calcul de l'indice IGDAI (Industry Github Development Activities Index). La formule spécifique de calcul de l'IGDAI est la suivante :

Formule de calcul de l'IGDAI :

Où "n" représente le nombre total de jetons circulant sur le marché des crypto-monnaies et librement accessibles sur GitHub dans un intervalle spécifique.

Pour construire un indicateur reflétant la situation globale du secteur, il existe généralement deux approches :

1. Sélectionnez des actifs représentatifs et évaluez leur performance.

2. Examinez l'ensemble du secteur dans sa globalité.

Pour l'approche 1, nous considérons tout d'abord que l'écosystème actuel du secteur des crypto-monnaies n'est pas encore totalement mature et que de nombreux jetons dont le prix et la capitalisation boursière sont bons ne sont pas ouverts à la concurrence. Les tiers n'ont pas accès à des informations spécifiques sur le développement, ce qui rend la sélection des actifs "représentatifs" sujette à débat. Deuxièmement, le secteur des crypto-monnaies est encore un domaine en pleine évolution, avec un potentiel de croissance considérable, et chaque jeton a la possibilité de se développer rapidement. Enfin, la grande liquidité qui caractérise le secteur des crypto-monnaies, avec des échanges 24 heures sur 24, entraîne d'importantes fluctuations de la capitalisation boursière à court terme. Si nous devions changer les actifs sélectionnés tous les six mois, comme c'est le cas sur les marchés boursiers traditionnels, nous pourrions passer à côté d'informations importantes sur les changements de valeur symbolique du marché.

Par conséquent, dans le présent document, nous prenons en compte les informations relatives au développement de tous les jetons de l'ensemble du secteur pour calculer l'IGDAI.

Étape 3 : Relation entre "révolution technologique" et "augmentation des prix" - Influence unidirectionnelle de la modification des prix sur le développement de GitHub

Nous avons utilisé le test de causalité de Granger pour analyser la relation de cause à effet entre l'activité de développement de l'industrie IGDAI et les changements de prix de la BTC, deux séries de données temporelles. La période considérée va de 2015 à 2023-10-31, avec une dimension journalière de l'indice. Dans un premier temps, nous avons déterminé un ordre de décalage de 4 et, par le biais de tests de racine unitaire, nous avons confirmé que les deux ensembles de données sont stationnaires (une condition préalable au test de causalité de Granger). Les résultats suivants ont été obtenus :

Tableau 5 : Résultats du test de causalité de Granger

Dans le tableau ci-dessus :

• Une valeur p de 0,000, inférieure à 0,05, indique que le test F rejette l'hypothèse nulle (H0 : il n'y a pas de relation de causalité de Granger entre les deux). Cela implique que BTC_price est une cause d'IGDAI, ce qui signifie que l'activité de développement GitHub du secteur, IGDAI, est influencée par les changements décalés des prix des crypto-monnaies.

• Une valeur p de 0,135, supérieure à 0,05, implique que le test F accepte l'hypothèse nulle, suggérant que l'IGDAI n'est pas une cause du prix de la BTC. En résumé, les changements de prix influencent de manière unidirectionnelle l'activité de développement de l'industrie.

En outre, nous présentons une analyse plus intuitive à l'aide de graphiques. Compte tenu des fluctuations importantes de l'indice d'activité de développement sur une base quotidienne, qui peuvent être influencées par de nombreux facteurs aléatoires et peuvent être moins informatives visuellement, nous avons appliqué un lissage exponentiel et élargi l'intervalle de temps à "hebdomadaire". La figure 2 illustre les variations de l'indice IGDAI et du prix du BTC de 2015 à aujourd'hui, sur une base mensuelle.

Figure 2 : Evolution de l'indice IGDAI et du prix du BTC de 2015 à octobre 2023

Ce graphique fournit une représentation visuelle claire de la façon dont les changements dans l'écologie du développement de l'industrie sont en décalage par rapport aux fluctuations du prix de la BTC au cours de différentes périodes. En outre, les deux présentent des niveaux de volatilité similaires, ce qui confirme la conclusion selon laquelle l'IGDAI est influencé de manière unidirectionnelle par les variations de prix.

En outre, le graphique montre qu'au cours des derniers mois, l'indice d'activité de développement de l'industrie (IGDAI) a connu une forte baisse de 31,7 %, la plus importante depuis près de dix ans !

Étape 4 : Tant que les équipes de développement restent actives, la performance des prix reste-t-elle stable pendant les marchés baissiers ? Pas nécessairement !

À l'étape 3, nous avons conclu que le prix influence de manière unidirectionnelle le développement technique par le biais d'un test de causalité de Granger. Cependant, nous souhaitons également examiner s'il existe une relation particulière : même si l'ampleur du développement de GitHub n'est pas un facteur déterminant dans les fluctuations de prix, une activité de développement constante, en particulier pendant les marchés baissiers, conduit-elle à une performance de prix plus stable ? Compte tenu des variations dans la maturité des écosystèmes de développement de jetons et de la diversité des types de jetons, nous avons décidé d'identifier les jetons qui ont été développés en continu depuis 2018 et de comparer leur activité de développement sur GitHub (GDAI) avec leurs fluctuations de prix par rapport à la BTC.

Dans ce contexte, nous définissons le "développement continu" comme une activité de développement GitHub non nulle, y compris les commits, les issues et les pull requests, chaque semaine de 2018 à octobre 2023. Les fluctuations de prix sont définies comme le (prix le plus élevé - prix le plus bas) / prix le plus bas au cours de cette période. Grâce à une collecte et une analyse approfondies des données, nous avons initialement identifié environ 1 400 tokens qui ont été simultanément mis en open-source et listés depuis 2018. Parmi ceux-ci, 38 jetons répondent aux critères susmentionnés (y compris BTC et ETH, qui sont très matures en termes d'écologie de développement et de capitalisation boursière). Compte tenu de la longueur de cet article, nous nous concentrerons sur les résultats des 36 tokens restants par rapport à la BTC. La liste spécifique des jetons est fournie dans le tableau 6 :

Tableau 6 : jetons développés en continu depuis 2018

En ce qui concerne l'indice d'activité de développement de GitHub (GDAI), les statistiques de 38 jetons ont été compilées pour produire la figure 3 :

Figure 3 : GDAI des tokens avec développement continu sur GitHub de 2018 à 2023

Dans cette figure, les jetons dont l'IGDAI dépasse BTC sont représentés en rouge, tandis que ceux qui ne le dépassent pas sont représentés en bleu. Parmi les jetons à développement continu, 9 jetons présentent une activité de développement supérieure à celle de la BTC.

En ce qui concerne les fluctuations de prix, nous présentons les résultats dans la figure 4 :

Figure 4 : Fluctuations du prix des tokens avec développement continu sur GitHub de 2018 à 2023.

Dans cette figure, les jetons dont les fluctuations de prix dépassent BTC sont représentés en rouge, tandis que ceux qui ne le sont pas sont représentés en bleu. Parmi les jetons en développement continu, 31 jetons ont connu des augmentations de prix supérieures à la BTC.

Si l'on résume les résultats des deux figures, on constate un chevauchement de 8 jetons représentés en rouge. Cela signifie que de 2018 à aujourd'hui, 8 jetons ont simultanément affiché des performances supérieures en matière d'activité de développement GitHub (GDAI) et de fluctuations de prix par rapport à la BTC (une référence du secteur). Ces huit jetons représentent 22 % de tous les jetons ayant fait l'objet d'une activité de développement continue au cours de cette période. Les jetons spécifiques sont énumérés dans le tableau 7 :

Tableau 7 : Tokens de 2018 à 2023 avec un GDAI et une performance de prix simultanément supérieurs à ceux de la BTC

En ce qui concerne le développement continu, le taux de chevauchement de 22 % suggère que si le développement continu a une certaine influence sur le prix, il ne peut pas démontrer de manière concluante un effet moteur très positif sur le prix. Cette observation correspond aux résultats du test de causalité de Granger à l'étape 3, confirmant l'idée que le prix affecte de manière unidirectionnelle l'activité de développement de GitHub.

Conclusion

En résumé, Falcon présente les conclusions suivantes dans cet article :

1. En utilisant le processus de hiérarchie analytique (AHP), cet article a établi l'indice d'activité de développement, GDAI, pour les jetons individuels et l'indice d'activité de développement GitHub de l'industrie, IGDAI, pour l'ensemble de l'industrie.

2. L'analyse de l'indice IGDAI (Industry GitHub Development Activities Index) et des données sur le prix de la BTC de 2015 à octobre 2023 montre que le prix n'a qu'une influence unidirectionnelle sur l'activité de développement de GitHub. En outre, au cours des derniers mois, l'indice de l'activité de développement de l'industrie a connu une forte baisse de 31,7 %, la plus importante depuis près de dix ans.

3. Le "développement continu par les équipes" n'est pas le principal facteur d'augmentation des prix après les marchés baissiers. Lors d'un investissement, il est essentiel de prendre en compte les autres facteurs qui influencent le prix de manière globale.

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