«Чи справді діяльність команди пов’язана з цінами на криптовалюту?»

Чотири бичачий і ведмежий цикли на крипторинку

Генезисний блок біткойна був створений у 2009 році, і протягом наступних 14 років його ціна пройшла кілька циклів бичачого та ведмежого ринків. З’явилися такі відомі індустріальні наративи, як «Ера ICO», «Вибух громадського ланцюга», «Літо Defi» та «Хвиля NFT».

Для зручності аналізу ця стаття визначає липень 2015 – січень 2018 як перший бичачий ринок, січень 2018 – березень 2020 як перший ведмежий ринок, березень 2020 – травень 2021 як другий бичачий ринок, а травень 2021 – поточний як другий ведмежий ринок .

Перший бичачий ринок «ICO» з липня 2015 р. по січень 2018 р. є надто далеким, із замало даних для ретельного аналізу. Тому ця стаття зосереджена на останніх трьох циклах.

Чотири бичачий і ведмежий цикли крипторинку

Які фактори свідчать про те, що «команда активно працює»? Ми визначили шість факторів!

У галузі переважна більшість проектів базується на технології блокчейн, а їхній код є відкритим на GitHub (платформа для розміщення та обміну кодом).

Тому Falcon використовує шість факторів з GitHub як кількісні стандарти для вимірювання того, чи «команда активно працює». До них належать: зірки, розгалуження, коміти, проблеми, запити на вилучення та спостерігачі. Нижче наведено конкретні значення та типи цих шести факторів.

Детальний вступ до шести факторів даних GitHub для проектів

Усі дані GitHub проектів, згаданих у цій статті, також можна переглянути в продукті Falcon. Перейдіть за посиланням: https://falcon.lucida.fund/ch/asset_tracker/73/github?uid=

Скріншот сторінки продукту

Ефективний розмір вибірки та глосарій

Команда проаналізувала тенденції цін на монети та відповідні шестифакторні дані GitHub за три ринкові цикли. Після обробки викидів збережені ефективні зразки токенів становили 81, 330 і 596 для кожного ринкового циклу відповідно.

Нижче наведено пояснення термінів, які з’являються в наступних таблицях:

Конкретне пояснення термінів

Перший ведмежий ринок (січ. 2018 – березень 2020): дані GitHub мали певний опір зниженню цін, але ефект був обмеженим, можливо, пов’язаним із малим розміром вибірки.

Починаючи з першого ведмежого ринку:

Описова статистика для даних GitHub про шість факторів і коливання цін на монети:

На першому ведмежому ринку дані про токени були більш розпорошеними, що характерно для ранніх етапів підйому крипторинку. Протягом цього періоду стандартне відхилення семи статистичних показників було далеким від середнього, що вказує на значні відмінності між різними типами монет з точки зору ціни та даних GitHub. На цьому етапі більш зрілі токени, як-от біткойни та ETH, мали надзвичайно високу увагу на GitHub, але багато нових токенів мали низьку видимість GitHub і внесок розробників.

Статистична ситуація щодо цін на монети, які впали менше, ніж середні (виділені жирним чорним шрифтом), і шість факторів відповідних даних GitHub:

Токени, позначені сірими клітинками, представляють ті, що суперечать тенденціям ринку. Ми вважаємо, що ці токени мають унікальні характеристики, які вимагають комплексного аналізу ринкових умов. У цей період винятком була лише біржа Binance. З огляду на його шість факторів GitHub, значення зірок і форків увійшли до топ-10, але комітів, проблем, запитів на отримання та спостерігачів було надзвичайно мало. Головним чином це було тому, що BNB до 2019 року вважався лише «монетою платформи» без атрибутів «публічної мережі», отже код не був відкритим. У другій половині 2018 року ринок зосереджувався на сегментах платформних монет, і зростання BNB було значним, протистоячи спаду в цьому циклі. Для цієї монети лише зіркові та форк-фактори на GitHub мали певну кореляцію з її ціною.

Серед токенів, які впали менше середнього, 40% мали фактори GitHub у топ-10 статистики. Інші токени загалом мали нижчі профілі GitHub, що свідчить про те, що фактори GitHub позитивно вплинули на зниження цін, хоча й незначно.

Другий бичачий ринок (березень 2020 – травень 2021): більш активні проекти GitHub спостерігали більший приріст під час зростання ринку

Описова статистика для даних GitHub про шість факторів і коливання цін на монети:

На другому «бичачому» ринку дані про токени були більш концентрованими, що вказувало на підвищення зрілості та процвітання крипторинку. Стандартне відхилення семи показників було ближче до середнього порівняно з 2018-2020 роками, що вказує на більш концентрований розподіл вибірки. Аналіз ринку показує, що до 2020 року токени стали більш зрілими, а токени, які з’явилися в 2018 році, зазнали зростання та збільшення відповідних фундаментальних даних GitHub. Крім того, кількість токенів, випущених протягом цього періоду, значно зросла, що ще більше централізувало розподіл даних.

Статистична ситуація для монет, зростання ціни яких перевищило середнє (виділено жирним чорним шрифтом), і шість факторів відповідних даних GitHub:

З 330 точок даних 11 мали підвищення ціни вище середнього, причому 5 з них мали коефіцієнти GitHub вище середнього, що становить приблизно 45%. Попередній аналіз показує кореляцію між збільшенням даних GitHub і зростанням цін, а конкретні кореляції детально описані в третій частині статті.

Проекти, які не зростали, а падали під час зростання ринку, зазвичай були дуже неактивними на GitHub

Аномалії цін на монети (падіння цін на бичачому ринку):

З 330 ефективних зразків за цей період 28 токенів пішли проти тренду і впали в ціні, підкреслюючи їх слабкість. Відповідно, у 90% цих токенів дані GitHub були нижчими за середні та мали тенденцію до мінімуму.

Другий ведмежий ринок (травень 2021 р. – теперішній час): більш активні проекти GitHub сприяли опору на ведмежому ринку, але ефект не був суттєвим

Описова статистика для даних GitHub про шість факторів і коливання цін на монети:

Сортування за зірковим фактором, 20 найкращих токенів та інші шість статистичних показників (токени, що перевищують середнє, виділені жирним чорним):

З подальшим розвитком крипто-ринку дані на другому ведмежому ринку стали більш розпорошеними, ймовірно, через збільшення розбіжностей у галузі. Стандартне відхилення семи показників сильно відрізнялося від середнього, що вказує на те, що дані про токени були більш різноманітними під час цієї фази ведмежого ринку. У 2021 році ринок токенів все ще перебував на стадії потужного розвитку, залучаючи більше людей на ринок токенів, з початковим фокусом на добре розроблених і зрілих проектах токенів. Ці токени привернули увагу GitHub завдяки десяткам тисяч статистичних даних, але нові токени цього періоду все ще потребували часу, щоб отримати суспільне визнання, і, природно, мали меншу видимість і розвиток.

Аналізуючи 20 найкращих токенів за рейтингом даних Star, можна помітити, що токени, які перевищують середній показник у шестифакторному рейтингу GitHub, демонструють певну подібність у статистичних моделях, що свідчить про високу кореляцію між цими шістьма факторами. Також зазначається, що токени з особливо високим рейтингом за цими шістьма факторами є більш зрілими, в основному випущеними між 2015 і 2018 роками, включаючи Bitcoin, ETH і Dogecoin.

Аномальна поведінка ціни токена (підвищення ціни під час ведмежих ринків):

З 596 жетонів було виявлено 28 аномалій. Серед них шість токенів, що становить 28%, мали один або більше факторів, що перевищували середній показник у даних GitHub. Згідно з даними, зроблено висновок, що збільшення даних GitHub сприяє стійкості під час ведмежих ринків, хоча його вплив не є особливо значним. Сильна цінова перевага таких токенів в першу чергу визначається факторами з інших категорій.

Як кількісно визначити кореляцію між факторами GitHub і ціною? Який коефіцієнт використовуватиметься для цієї оцінки?

Як зазначалося раніше, дані GitHub відіграють різні ролі в бичачих і ведмежих циклах.

Отже, як кількісно визначити кореляцію між факторами GitHub і ціною?

На графіку QQ використовуються квантилі вибірки як горизонтальна вісь, а відповідні квантильні точки, обчислені відповідно до нормального розподілу, як вертикальна вісь, відображаючи точки вибірки в декартовій системі координат. Якщо набір даних відповідає нормальному розподілу, точки вибірки утворюють лінію навколо діагоналі першого квадранта. Для наборів даних, що відповідають нормальному розподілу, коефіцієнт кореляції Пірсона підходить для аналізу, тоді як коефіцієнт кореляції Спірмена підходить для наборів даних, які не відповідають нормальному розподілу.

Результати графіків QQ для шести факторів у трьох інтервалах такі:

Як показано, точки вибірки для шести факторів – Star, Fork, Commit, Issues, Pull_requests, Watchers – не групуються навколо діагоналі першого квадранта, що вказує на те, що вони не дотримуються нормального розподілу. Таким чином, кореляційний аналіз цих шести факторів із цінами на токени базуватиметься на коефіцієнті Спірмена.

Перший ведмежий ринок (січень 2018 – березень 2020): обмежена кореляція між факторами GitHub і цінами на токени через розмір вибірки

Кореляційна таблиця шести факторів із підвищенням курсу токена:

П’ять факторів GitHub позитивно впливають на стійкість цін на токени під час ведмежих ринків. Коефіцієнти кореляції star, fork, issues, pull_requests, watchers з ціною становлять близько 0,260, демонструючи значущість на рівні 0,05, що вказує на позитивну кореляцію з цінами токенів.

Коефіцієнт зобов’язань не показав істотного зв’язку з підвищенням ціни в цьому інтервалі. Коефіцієнт кореляції зобов’язань із коливаннями ціни становив -0,032, близький до 0, а P-значення становило 0,776 > 0,05, що вказує на відсутність кореляції між зобов’язаннями та ціною.

Кореляція star, fork, issues, pull_requests, watchers з ціною узгоджується з нашою попередньою оцінкою, демонструючи позитивний вплив, хоча й не високий. Кореляція 0,260 є значущою для нашого подальшого дослідження тенденцій цін на токени та побудови відповідних факторних стратегій. Результат для фіксації дещо відрізняється від наших попередніх висновків, попередньо пов’язаних з обмеженою вибіркою даних. У другому та третьому інтервалах було зібрано більше даних про токени для подальшого вивчення кореляції між зобов’язаннями та ціною.

Другий бичачий ринок (березень 2020 – травень 2021): більш активний GitHub, вищий приріст ціни на токени

Кореляційна таблиця шести факторів із підвищенням курсу токена:

На другому «бичачому» ринку, коли ефективний розмір вибірки збільшився з 81 до 330, кореляція шести факторів – star, fork, commit, issues, pull_requests, watchers – з ціною значно посилилася, близько 0,322, помітно вище, ніж середня кореляція 0,260 у першому інтервалі та значущим на рівні 0,01. Кореляція зірок, комітів, спостерігачів із ціною досягала 0,350. У цьому інтервалі всі шість факторів мали позитивну кореляцію з ціною, мабуть, підтверджуючи нашу гіпотезу про негативну кореляцію між зобов’язаннями та ціною в першому інтервалі, можливо, через обмежені дані та вплив викидів.

Другий ведмежий ринок (з травня 2021 року до сьогодні) Фактори GitHub мають своєчасність! Все ще значною мірою корелює з цінами на токени на ведмежих ринках, але не обов’язково є стійким

Кореляційна таблиця шести факторів із підвищенням курсу токена:

Для третього інтервалу, зі збільшенням ефективних вибірок до 597, кореляція між шістьма факторами – star, fork, commit, issues, pull_requests, watchers – і ціною посилилася порівняно з першим інтервалом із середньою кореляцією 0,216 під рівень значущості 0,01, трохи вищий, ніж 0,205 на першому ведмежому ринку, але значно слабший, ніж кореляція 0,322 у другому інтервалі.

Вважається, що шість факторів GitHub позитивно корелюють з подорожчанням токенів, але вони мають певну своєчасність!

Шість факторів демонструють сильнішу прогностичну силу та вплив на коливання цін на криптовалюти під час бичачого ринку. Однак їхня корисність відносно слабша на ведмежому ринку. У таких сценаріях на ціни криптовалют більшою мірою впливають інші широкі категорії факторів, такі як фактори обсягу-ціни та настрої ринку (включаючи альтернативні фактори). Дані з GitHub служать лише частиною фундаментального аналізу, відіграючи відносно обмежену роль.

Висновок

Виходячи з наведеного вище, Falcon узагальнює висновки цієї статті таким чином:

1. З розвитком криптовалютного ринку та процвітанням екосистеми розробників кореляція між даними GitHub і цінами на криптовалюту стає дедалі сильнішою.

2. З точки зору інвестицій, доцільно інвестувати в проекти з активною розробкою GitHub і уникати проектів з неактивною розробкою GitHub.

3. На зростаючих ринках проекти з більш активною діяльністю GitHub, як правило, мають більший прибуток; на ведмежих ринках ці проекти, як правило, більш стійкі до спадів.

4. Кореляція між активністю GitHub і цінами на криптовалюту значно сильніша на бичачих ринках, ніж на ведмежих.

Про LUCIDA & FALCON

Lucida (https://www.lucida.fund/) є провідним кількісним хедж-фондом, який вийшов на криптовалютний ринок у квітні 2018 року. В основному він торгує такими стратегіями, як CTA, статистичний арбітраж і арбітраж волатильності опціонів, і наразі управляє активами на суму 30 мільйонів доларів.

Falcon (https://falcon.lucida.fund/) — це нове покоління інвестиційної інфраструктури Web3. Заснований на багатофакторній моделі, він допомагає користувачам «вибирати», «купувати», «керувати» та «продавати» криптоактиви. Сокіл був інкубований Lucida в червні 2022 року.

Для отримання додаткової інформації відвідайте https://linktr.ee/lucida_and_falcon

Відмова від відповідальності:

1. Ця стаття передрукована з [дзеркало]. Усі авторські права належать оригінальному автору [LUCIDA & FALCON]. Якщо є заперечення щодо цього передруку, будь ласка, зв’яжіться з командою Gate Learn , і вони негайно розглянуть це.
2. Відмова від відповідальності: погляди та думки, висловлені в цій статті, належать виключно автору та не є жодною інвестиційною порадою.
3. Переклади статті на інші мови виконує команда Gate Learn. Якщо не зазначено вище, копіювання, розповсюдження або плагіат перекладених статей заборонено.