في المقالة السابقة، «هل يؤثر نشاط الفريق حقًا على أسعار العملات؟» قمنا بفحص العلاقة بين نشاط تطوير GitHub في الصناعة ككل وتقلبات أسعار الرموز. وخلصنا إلى أن عوامل GitHub الستة مرتبطة بشكل إيجابي بتقلبات أسعار التوكنات في كل من الأسواق الصاعدة والهابطة.

في هذه المقالة، نستكشف أيضًا السبب وراء هذا الارتباط، ونتساءل عما إذا كانت «الزيادات في الأسعار مدفوعة بالترقيات التكنولوجية أو ما إذا كانت الزيادات في الأسعار تحفز الترقيات التكنولوجية». يهدف هذا التحليل إلى مساعدة المستثمرين والمطورين على فهم دور «التطوير التقني» بشكل أفضل كعامل أساسي في تقلبات أسعار التوكنات.

تتبع المقالة هذا المخطط العام:

أولاً، نقوم بإنشاء مؤشر نشاط تطوير GitHub (GDAI) للرموز الفردية لقياس نشاط التطوير الخاص بها.

بعد ذلك، نقوم ببناء مؤشر نشاط تطوير GitHub الصناعي (IGDAI) الذي يعكس نشاط تطوير GitHub العام في الصناعة. يأخذ هذا المؤشر في الاعتبار عوامل مثل تصنيفات القيمة السوقية للصناعة والاتجاهات التاريخية في عدد مشاريع GitHub بمرور الوقت.

بعد ذلك، من خلال مقارنة التغييرات في IGDAI وتقلبات أسعار التوكن على مدى السنوات الست الماضية، نهدف إلى تحديد العلاقة السببية بين التكنولوجيا والسعر.

أخيرًا، نطبق مؤشر GDAI على الرموز التي كانت قيد التطوير المستمر على مدار السنوات الست الماضية. من خلال مقارنة قيم مؤشر نشاط التطوير وزيادة الأسعار مع قيم BTC و ETH، نهدف إلى التحقق من تقييمنا السابق للعلاقة السببية بين التكنولوجيا والسعر.

الخطوة 1: إنشاء مؤشر نشاط تطوير GitHub (GDAI) للمشاريع الفردية باستخدام عملية التسلسل الهرمي التحليلي.

الجدول 1: تفسير العلاقة بين عوامل GitHub الخمسة وتطوير المشروع\

الصيغة المحددة لـ GDAI هي كما يلي:

** عملية التسلسل الهرمي التحليلي (AHP) هي طريقة تقييم شاملة للتحليل المنهجي واتخاذ القرار. يحلل العناصر المطلوبة لصنع القرار إلى ثلاثة مستويات: المستوى الموضوعي ومستوى المعيار ومستوى المخطط. بناءً على هذا التحلل، يتم إجراء التحليلات النوعية والكمية، مما يجعل عملية الحساب بسيطة وفعالة.

(1) تحليل العلاقات بين العوامل المختلفة في النظام وإنشاء هيكل هرمي للنظام.

قم بتحليل GDAI على المستوى الموضوعي إلى خمسة مستويات معيارية:

μStar، μFork، μCommit، μالمشكلات، μPull.

الشكل 1: تحلل مؤشر GDAI

(2) إنشاء مصفوفات الحكم

لإجراء مقارنات زوجية لأهمية العناصر داخل نفس المستوى فيما يتعلق بمعيار من المستوى السابق، نقوم بإنشاء مصفوفات مقارنة زوجية (مصفوفات الحكم). لقد حددنا مستويات مختلفة من الأهمية كما هو موضح في الجدول 2.

الجدول 2: مستويات مختلفة من الأهمية

بالنسبة لطبقة المعيار B، يتم إنشاء مصفوفات الحكم التالية. استنادًا إلى الخبرة وطبيعة المؤشرات، تكون المساهمة ذات الأولوية في نشاط تطوير GitHub كما يلي: الالتزام > طلبات السحب > المشكلات > Fork > Star. نظرًا لأن مؤشرات Star and Fork ليس لها علاقة مباشرة بشكل خاص بنشاط التطوير، فإننا نخصص درجات أقل نسبيًا لها.

الجدول 3: مصفوفة الحكم B

(3) فحص الاتساق (CI)

المعادلة المميزة للمصفوفة B:

(4) حساب الأوزان بثلاث طرق

الطريقة الأولى: طريقة المتوسط الحسابي

صيغة ناقل الوزن المشتق هي:

الطريقة 2: طريقة المتوسط الهندسي

الطريقة الثالثة: أولاً، استخدم طريقة eigenvalue لتحديد الحد الأقصى للقيمة الذاتية للمصفوفة A والمتجه الذاتي المقابل لها. ثم قم بتطبيع المتجه الذاتي للحصول على الأوزان المطلوبة.

خذ متوسط الأوزان التي تم الحصول عليها من الطرق الثلاث المذكورة أعلاه، وهي قيمة الوزن النهائية المحددة. النتائج المحددة موضحة في الجدول 4.

الجدول 4: الأوزان المحددة للعوامل الخمسة الرئيسية

لذلك، يمكن التعبير عن الصيغة المحددة لمؤشر GDAI على النحو التالي:

الخطوة 2: تم تحسين IGDAI (مؤشر أنشطة تطوير Github للصناعة) استنادًا إلى GDAI

في الخطوة 1، قمنا بإنشاء مؤشر نشاط تطوير GitHub، GDAI، للرموز الفردية. الآن، استنادًا إلى GDAI، نقوم بتقييم شامل لصناعة العملات المشفرة بالكامل من خلال النظر في جميع الرموز المدرجة والمصدرة بشكل مفتوح على GitHub. ينتج عن هذا حساب مؤشر أنشطة تطوير الصناعة في Github (IGDAI). الصيغة المحددة لحساب IGDAI هي كما يلي:

صيغة حساب IGDAI:

حيث تمثل 'n' العدد الإجمالي للرموز المتداولة في سوق العملات المشفرة والتي يتم الحصول عليها بشكل مفتوح على GitHub خلال فترة زمنية محددة.

عند إنشاء مؤشر يعكس الوضع العام للصناعة، عادة ما يكون هناك نهجان:

1. حدد الأصول التمثيلية وقم بتقييم أدائها.

2. فكر في الصناعة بأكملها بشكل شامل.

بالنسبة للنهج 1، نعتبر أولاً أن النظام البيئي الحالي لصناعة العملات المشفرة لم ينضج تمامًا بعد، وأن العديد من الرموز ذات الأداء السعري الجيد والقيمة السوقية ليست مفتوحة المصدر. لا يمكن للأطراف الثالثة الوصول إلى معلومات التطوير المحددة، مما يجعل اختيار الأصول «التمثيلية» خاضعًا للنقاش. ثانيًا، لا تزال صناعة العملات المشفرة مجالًا سريع التطور مع إمكانات نمو كبيرة، وكل رمز لديه القدرة على التطور السريع. أخيرًا، تؤدي خاصية السيولة العالية لصناعة العملات المشفرة مع التداول على مدار 24 ساعة إلى تقلبات كبيرة في القيمة السوقية قصيرة الأجل. إذا قمنا بتغيير الأصول المحددة كل ستة أشهر، كما هو الحال في أسواق الأسهم التقليدية، فقد نفوت معلومات مهمة حول التغيرات في القيمة السوقية للرموز.

لذلك، في هذه الورقة، نأخذ في الاعتبار معلومات التطوير لجميع الرموز في الصناعة بأكملها لحساب IGDAI.

الخطوة 3: العلاقة بين «الثورة التكنولوجية» و «زيادة الأسعار» - التأثير أحادي الاتجاه لتغير الأسعار على تطوير GitHub

استخدمنا اختبار Granger للسببية لتحليل العلاقة السببية بين نشاط تطوير الصناعة IGDAI وتغيرات أسعار BTC، وهما مجموعتان من بيانات السلاسل الزمنية. النطاق الزمني الذي تم النظر فيه هو من 2015 إلى 2023-10-31، مع بُعد المؤشر اليومي. في البداية، حددنا ترتيب تأخر قدره 4، ومن خلال اختبارات جذر الوحدة، أكدنا أن كلتا مجموعتي البيانات ثابتة (شرط أساسي لاختبار سببية جرانجر). تم الحصول على النتائج التالية:

الجدول 5: نتائج اختبار جرانجر للسببية

في الجدول أعلاه:

• تشير القيمة p البالغة 0.000، والتي تقل عن 0.05، إلى أن اختبار F يرفض الفرضية الصفرية (H0: لا توجد علاقة سببية لـ Granger بين الاثنين). وهذا يعني أن BTC_price هو سبب IGDAI، مما يعني أن نشاط تطوير GitHub في الصناعة، IGDAI، يتأثر بالتغيرات المتأخرة في أسعار العملات المشفرة.

• تشير القيمة p البالغة 0.135، والتي تزيد عن 0.05، إلى أن اختبار F يقبل الفرضية الصفرية، مما يشير إلى أن IGDAI ليس سببًا لـ BTC_price. باختصار، تؤثر تغيرات الأسعار بشكل أحادي الاتجاه على نشاط تطوير الصناعة.

بالإضافة إلى ذلك، نقدم تحليلًا أكثر سهولة باستخدام الرسوم البيانية. وبالنظر إلى التقلبات الكبيرة في مؤشر نشاط التنمية على أساس يومي، والتي قد تتأثر بالعديد من العوامل العشوائية ويمكن أن تكون أقل إفادة بصريًا، فقد قمنا بتطبيق التجانس الأسي وتوسيع الفاصل الزمني إلى «أسبوعي». يوضح الشكل 2 مؤشر IGDAI وتغيرات أسعار BTC من 2015 إلى الوقت الحاضر، مع إطار زمني شهري.

الشكل 2: مؤشر IGDAI وتغيرات أسعار BTC من 2015 إلى أكتوبر 2023

يوفر هذا الرسم البياني تمثيلًا مرئيًا واضحًا لكيفية تخلف التغييرات في بيئة تطوير الصناعة عن تقلبات أسعار BTC خلال فترات مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، يُظهر كلاهما مستويات مماثلة من التقلب، مما يؤكد الاستنتاج القائل بأن IGDAI يتأثر بشكل أحادي الاتجاه بتغيرات الأسعار.

علاوة على ذلك، من الرسم البياني، يمكننا أن نلاحظ أنه في الأشهر القليلة الماضية، شهد مؤشر نشاط تنمية الصناعة (IGDAI) انخفاضًا حادًا بنسبة 31.7٪، مسجلاً أكبر انخفاض منذ ما يقرب من عقد من الزمان!

الخطوة 4: طالما بقيت فرق التطوير نشطة، هل يظل أداء السعر مستقرًا خلال الأسواق الهابطة؟ ليس بالضرورة!

في الخطوة 3، توصلنا إلى استنتاج مفاده أن السعر يؤثر بشكل أحادي الاتجاه على التطور التقني من خلال اختبار Granger للسببية. ومع ذلك، نريد أيضًا استكشاف ما إذا كانت هناك علاقة خاصة: حتى لو لم يكن مدى تطوير GitHub عاملاً رئيسيًا في تقلبات الأسعار، فهل يؤدي نشاط التطوير المستمر، خاصة خلال الأسواق الهابطة، إلى أداء أسعار أكثر استقرارًا؟ بالنظر إلى الاختلافات في نضج النظم البيئية لتطوير الرموز وتنوع أنواع الرموز، قررنا تحديد الرموز التي تم تطويرها باستمرار منذ عام 2018 ومقارنة نشاط تطوير GitHub (GDAI) مع تقلبات أسعارها بالنسبة إلى BTC.

في هذا السياق، نعرّف «التطوير المستمر» على أنه وجود نشاط تطوير أساسي غير صفري لـ GitHub، بما في ذلك الالتزامات والمشكلات وطلبات السحب، في كل أسبوع من 2018 إلى أكتوبر 2023. يتم تعريف تقلبات الأسعار على أنها (أعلى سعر - أدنى سعر) /أدنى سعر خلال تلك الفترة. من خلال جمع البيانات وتحليلها على نطاق واسع، حددنا في البداية ما يقرب من 1,400 رمز تم فتح المصدر وإدراجها في نفس الوقت منذ عام 2018. من بين هذه الرموز، هناك 38 رمزًا تفي بالمعايير المذكورة أعلاه (بما في ذلك BTC و ETH، والتي تعتبر ناضجة للغاية من حيث بيئة التنمية والقيمة السوقية). نظرًا لطول هذه المقالة، سنركز على مناقشة نتائج الرموز الـ 36 المتبقية مقارنة بـ BTC. يتم توفير قائمة الرموز المحددة في الجدول 6:

الجدول 6: الرموز التي تم تطويرها باستمرار منذ عام 2018

فيما يتعلق بمؤشر نشاط تطوير GitHub (GDAI)، تم تجميع إحصائيات 38 رمزًا لإنتاج الشكل 3:

الشكل 3: GDAI للرموز ذات التطوير المستمر على GitHub من 2018 إلى 2023

في هذا الشكل، يتم تصوير الرموز المميزة التي يتجاوز IGDAI فيها BTC باللون الأحمر، بينما تظهر تلك التي لا تظهر باللون الأزرق. من بين الرموز المميزة ذات التطوير المستمر، تُظهر 9 رموز نشاط تطوير أعلى من BTC.

فيما يتعلق بتقلبات الأسعار، نقدم النتائج في الشكل 4:

الشكل 4: تقلبات أسعار الرموز مع التطوير المستمر على GitHub من 2018 إلى 2023

في هذا الشكل، يتم تمثيل الرموز المميزة ذات تقلبات الأسعار التي تتجاوز BTC باللون الأحمر، بينما تظهر تلك التي لا تظهر باللون الأزرق. ومن بين التوكنات ذات التطوير المستمر، شهدت 31 رمزًا زيادات في الأسعار تتجاوز بيتكوين.

تلخيصًا للنتائج من كلا الشكلين، هناك تداخل بين 8 رموز ممثلة باللون الأحمر. هذا يعني أنه من عام 2018 إلى الوقت الحاضر، أظهرت 8 رموز في وقت واحد أداءً فائقًا في نشاط تطوير GitHub (GDAI) وتقلبات الأسعار مقارنة بـ BTC (معيار الصناعة). تمثل هذه الرموز الثمانية 22٪ من جميع الرموز مع نشاط التطوير المستمر خلال هذا الإطار الزمني. يتم سرد الرموز المحددة في الجدول 7:

الجدول 7: الرموز من 2018 إلى 2023 مع GDAI المتفوق في نفس الوقت وأداء السعر مقارنة بـ BTC

عند التفكير في التطوير المستمر، يشير معدل التداخل البالغ 22٪ إلى أنه في حين أن التطوير المستمر له بعض التأثير على السعر، إلا أنه لا يمكن أن يثبت بشكل قاطع تأثيرًا إيجابيًا للغاية على السعر. تتوافق هذه الملاحظة مع نتائج اختبار Granger للسببية في الخطوة 3، مما يؤكد فكرة أن السعر يؤثر بشكل أحادي على نشاط تطوير GitHub.

الاستنتاج

باختصار، تقدم Falcon الاستنتاجات التالية في هذه المقالة:

1. باستخدام عملية التسلسل الهرمي التحليلي (AHP)، أنشأت هذه المقالة مؤشر نشاط التطوير، GDAI، للرموز الفردية ومؤشر أنشطة تطوير GitHub للصناعة، IGDAI، للصناعة بأكملها.

2. من خلال تحليل «مؤشر أنشطة تطوير الصناعة في GitHub IGDAI» و «بيانات أسعار BTC» من 2015 إلى أكتوبر 2023، وجد أن السعر يؤثر فقط بشكل أحادي الاتجاه على نشاط تطوير GitHub. علاوة على ذلك، في الأشهر القليلة الماضية، شهد مؤشر نشاط تطوير الصناعة انخفاضًا حادًا بنسبة 31.7٪، مسجلاً أكبر انخفاض منذ ما يقرب من عقد من الزمان.

3. «التطوير المستمر من قبل الفرق» ليس العامل الدافع الأساسي لزيادة الأسعار بعد الأسواق الهابطة. عند إجراء الاستثمارات، من الضروري مراعاة العوامل الأخرى التي تؤثر على السعر بشكل شامل.

إخلاء المسؤولية：

1. تمت إعادة طباعة هذه المقالة من [mirror]. جميع حقوق التأليف والنشر تنتمي إلى المؤلف الأصلي [LUCIDA & FALCON]. إذا كانت هناك اعتراضات على إعادة الطبع هذه، فيرجى الاتصال بفريق Gate Learn ، وسيتعاملون معها على الفور.
2. إخلاء المسؤولية: الآراء ووجهات النظر الواردة في هذه المقالة هي فقط آراء المؤلف ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
3. يقوم فريق Gate Learn بترجمة المقالة إلى لغات أخرى. ما لم يُذكر، يُحظر نسخ المقالات المترجمة أو توزيعها أو سرقتها.