У попередній статті «Чи справді командна діяльність впливає на ціни монет?» ми дослідили кореляцію між розробкою GitHub у галузі в цілому та коливаннями цін на токени. Ми дійшли висновку, що шість факторів GitHub позитивно корелюють із коливаннями цін на токени як на бичачому, так і на ведмежому ринках.

У цій статті ми далі досліджуємо причинно-наслідковий зв’язок, що стоїть за цією кореляцією, запитуючи, чи «підвищення цін викликане технологічними оновленнями, чи підвищення цін стимулює технологічні оновлення». Цей аналіз спрямований на те, щоб допомогти інвесторам і розробникам краще зрозуміти роль «технічного розвитку» як фундаментального фактора у коливаннях цін на токени.

Стаття має такий загальний план:

По-перше, ми створюємо GitHub Development Activity Index (GDAI) для окремих токенів, щоб виміряти їх діяльність у розробці.

Далі ми створюємо індекс активності розробки GitHub в галузі (IGDAI), який відображає загальну діяльність розробки GitHub у галузі. Цей індекс враховує такі фактори, як рейтинг ринкової капіталізації в галузі та історичні тенденції кількості проектів GitHub з часом.

Потім, порівнюючи зміни в IGDAI та коливання цін на токени за останні шість років, ми прагнемо визначити причинно-наслідковий зв’язок між технологією та ціною.

Нарешті, ми застосовуємо індекс GDAI до токенів, які постійно розроблялися протягом останніх шести років. Порівнюючи їхні значення індексу активності розвитку та зростання цін із показниками BTC та ETH, ми прагнемо підтвердити нашу попередню оцінку причинно-наслідкового зв’язку між технологією та ціною.

Крок 1: Створення індексу активності розробки GitHub (GDAI) для окремих проектів за допомогою аналітичного процесу ієрархії.

Таблиця 1: Інтерпретація зв’язку між п’ятьма факторами GitHub і розробкою проекту \

Конкретна формула для GDAI така:

**Аналітичний ієрархічний процес (AHP) — це комплексний метод оцінки для систематичного аналізу та прийняття рішень. Він розбиває елементи, необхідні для прийняття рішень, на три рівні: рівень мети, рівень критеріїв і рівень схеми. На основі цієї декомпозиції проводяться якісний і кількісний аналізи, що робить процес розрахунку простим і ефективним.

(1) Аналізуйте зв’язки між різними факторами в системі та встановіть ієрархічну структуру системи.

Розкладіть GDAI на цільовому рівні на п’ять рівнів критеріїв:

μStar, μFork, μCommit, μIssues, μPullRequests.

Рисунок 1: Декомпозиція індексу GDAI

(2) Встановлення матриць суджень

Для попарного порівняння важливості елементів одного рівня щодо критерію з попереднього рівня будуємо матриці попарного порівняння (матриці суджень). Ми визначили різні рівні важливості, як показано в таблиці 2.

Таблиця 2: Різні рівні важливості

Для шару критеріїв B створюються наступні матриці суджень. Виходячи з досвіду та характеру індикаторів, пріоритетний внесок у розробку GitHub такий: Commit > Pull Requests > Issues > Fork > Star. Оскільки показники «Зірка» та «Вилка» не мають особливого прямого зв’язку з діяльністю щодо розвитку, ми присвоюємо їм відносно нижчі оцінки.

Таблиця 3: Матриця суджень B

(3) Перевірка узгодженості (CI)

Характеристичне рівняння матриці B:

(4) Розрахунок ваг трьома методами

Метод 1: Метод середнього арифметичного

Формула для похідного вектора ваги:

Метод 2: Метод середнього геометричного

Спосіб 3: спочатку використовуйте метод власних значень, щоб визначити максимальне власне значення матриці A та її відповідний власний вектор. Потім нормалізуйте власний вектор, щоб отримати необхідні вагові коефіцієнти.

Візьміть середнє значення ваг, отриманих трьома вищезгаданими методами, яке є остаточним визначеним значенням ваги. Конкретні результати наведено в таблиці 4.

Таблиця 4: Питома вага п'яти основних факторів

Тому конкретну формулу для індексу GDAI можна виразити наступним чином:

Крок 2: IGDAI (Індекс діяльності з розробки Github галузі) оптимізовано на основі GDAI

На кроці 1 ми створили індекс активності розробки GitHub, GDAI, для окремих токенів. Тепер, ґрунтуючись на GDAI, ми всебічно оцінюємо всю індустрію криптовалют, розглядаючи всі токени, перелічені та відкриті на GitHub. Результатом цього є розрахунок індексу діяльності з розробки галузевих Github (IGDAI). Конкретна формула для розрахунку IGDAI така:

Формула розрахунку IGDAI:

Де «n» означає загальну кількість токенів, що циркулюють на ринку криптовалют і відкрито доступні на GitHub протягом певного інтервалу.

При побудові показника, що відображає загальну ситуацію в галузі, зазвичай існує два підходи:

1. Виберіть репрезентативні активи та оцініть їх ефективність.

2. Розглянемо всю галузь комплексно.

Для підходу 1 ми спочатку враховуємо, що поточна екосистема індустрії криптовалют ще не є повністю зрілою, і багато токенів із хорошою ціною та ринковою капіталізацією не є відкритими. Треті сторони не можуть отримати доступ до конкретної інформації про розробку, що робить вибір «репрезентативних» активів предметом дебатів. По-друге, індустрія криптовалют все ще є сферою, що швидко розвивається, з великим потенціалом зростання, і кожен токен має потенціал для швидкого розвитку. Нарешті, висока ліквідність, характерна для індустрії криптовалют із 24-годинною торгівлею, призводить до значних короткострокових коливань ринкової капіталізації. Якби ми змінювали вибрані активи кожні шість місяців, як це робиться на традиційних фондових ринках, ми могли б упустити важливу інформацію про зміни ринкової вартості токенів.

Тому в цій статті ми розглядаємо інформацію про розвиток усіх токенів у всій галузі для розрахунку IGDAI.

Крок 3: Зв’язок між «технологічною революцією» та «підвищенням цін» – односпрямований вплив зміни ціни на розвиток GitHub

Ми використали тест причинності Грейнджера, щоб проаналізувати причинно-наслідковий зв’язок між галузевою діяльністю IGDAI та змінами цін BTC, двома наборами даних часових рядів. Розглядається часовий діапазон від 2015 до 2023-10-31, з щоденним виміром індексу. Спочатку ми визначили відставання в порядку 4 і за допомогою тестів на одиничний корінь ми підтвердили, що обидва набори даних є стаціонарними (необхідна умова для тесту причинності Грейнджера). Були отримані такі результати:

Таблиця 5: Результати тесту причинності Грейнджера

У таблиці вище:

• P-значення 0,000, яке є меншим за 0,05, вказує на те, що F-критерій відхиляє нульову гіпотезу (H0: між ними немає причинно-наслідкового зв’язку Грейнджера). Це означає, що BTC_price є причиною IGDAI, тобто на галузеву діяльність з розробки GitHub, IGDAI, впливають зміни цін на криптовалюту з відставанням.

• P-значення 0,135, яке перевищує 0,05, означає, що F-тест приймає нульову гіпотезу, припускаючи, що IGDAI не є причиною BTC_price. Підсумовуючи, зміни цін односпрямовано впливають на розвиток галузі.

Крім того, ми представляємо більш інтуїтивно зрозумілий аналіз за допомогою діаграм. Враховуючи значні коливання індексу активності розвитку на добовій основі, на які можуть впливати численні випадкові фактори та можуть бути менш візуально інформативними, ми застосували експоненціальне згладжування та розширили часовий інтервал до «тижневого». На малюнку 2 показано зміни індексу IGDAI і ціни BTC з 2015 року до теперішнього часу з місячним часовим проміжком.

Рисунок 2: Зміни індексу IGDAI і ціни BTC з 2015 по жовтень 2023

Цей графік забезпечує чітке візуальне уявлення про те, як зміни в екології розвитку галузі відстають від коливань цін BTC протягом різних періодів. Крім того, обидва демонструють однакові рівні волатильності, підтверджуючи висновок про односпрямований вплив на IGDAI змін цін.

Крім того, з графіка ми можемо помітити, що за останні кілька місяців індекс активності розвитку промисловості (IGDAI) різко впав на 31,7%, що є найбільшим падінням за майже десять років!

Крок 4. Чи залишаються ціни стабільними під час ведмежих ринків, поки команди розробників залишаються активними? Не обов'язково!

На кроці 3 ми дійшли висновку, що ціна односпрямовано впливає на технічний розвиток за допомогою перевірки причинності Грейнджера. Однак ми також хочемо дослідити, чи існує особливий зв’язок: навіть якщо ступінь розвитку GitHub не є провідним фактором у коливаннях цін, чи послідовна активність розробки, особливо під час ведмежих ринків, призводить до більш стабільних цінових показників? Враховуючи відмінності в зрілості екосистем розробки токенів і різноманіття типів токенів, ми вирішили визначити токени, які постійно розроблялися з 2018 року, і порівняти їх діяльність з розробки GitHub (GDAI) з коливаннями їхніх цін відносно BTC.

У цьому контексті ми визначаємо «безперервну розробку» як ненульову активність розробки ядра GitHub, включаючи коміти, проблеми та запити на отримання, щотижня з 2018 по жовтень 2023. Коливання цін визначаються як (найвища ціна - найнижча ціна) / найнижча ціна протягом цього періоду. Завдяки широкому збору та аналізу даних ми спочатку ідентифікували приблизно 1400 токенів, які були одночасно відкритими та перерахованими з 2018 року. Серед них 38 токенів відповідають вищезазначеним критеріям (включаючи BTC і ETH, які є дуже зрілими з точки зору екології розвитку та ринкової капіталізації). Враховуючи довжину цієї статті, ми зосередимося на обговоренні результатів решти 36 токенів у порівнянні з BTC. Конкретний перелік токенів наведено в таблиці 6:

Таблиця 6: Токени, які постійно розробляються з 2018 року

Що стосується індексу активності розробки GitHub (GDAI), статистику 38 токенів було зібрано для отримання рисунка 3:

Рисунок 3: GDAI токенів із безперервною розробкою на GitHub з 2018 по 2023 рік

На цьому малюнку токени, у яких IGDAI перевершує BTC, зображені червоним кольором, а ті, у яких немає, — синім. Серед токенів із постійним розвитком 9 токенів демонструють вищу активність у розробці, ніж BTC.

Що стосується коливань цін, ми представляємо результати на рисунку 4:

Малюнок 4. Коливання цін на токени з постійним розвитком на GitHub з 2018 по 2023 рік

На цьому малюнку токени з коливаннями ціни, що перевищують BTC, представлені червоним кольором, тоді як ті, які не коливаються, показані синім. Серед токенів, які постійно розвиваються, 31 токен зазнав підвищення ціни, що перевищило BTC.

Узагальнюючи висновки з обох малюнків, існує перекриття 8 токенів, представлених червоним кольором. Це означає, що з 2018 року до теперішнього часу 8 токенів одночасно продемонстрували високу продуктивність у розробці GitHub (GDAI) і коливаннях цін порівняно з BTC (еталонним показником галузі). На ці 8 токенів припадає 22% усіх токенів, які постійно розвиваються протягом цього періоду часу. Конкретні токени наведено в таблиці 7:

Таблиця 7: Токени з 2018 по 2023 рік з одночасним кращим GDAI і ціновою ефективністю порівняно з BTC

Розглядаючи безперервний розвиток, 22% коефіцієнт перекриття свідчить про те, що хоча безперервний розвиток справді має певний вплив на ціну, він не може остаточно продемонструвати дуже позитивний вплив на ціну. Це спостереження узгоджується з результатами тесту причинності Грейнджера на Кроці 3, підтверджуючи уявлення про те, що ціна односпрямовано впливає на діяльність розробки GitHub.

Висновок

Підсумовуючи, у цій статті Falcon робить такі висновки:

1. Використовуючи аналітичний ієрархічний процес (AHP), у цій статті встановлено індекс активності розробки, GDAI, для окремих токенів та індекс активності розвитку GitHub галузі, IGDAI, для всієї галузі.

2. Аналізуючи «Industry GitHub Development Activities Index IGDAI» і «BTC price data» з 2015 по жовтень 2023 року, було виявлено, що ціна лише односпрямовано впливає на діяльність GitHub з розробки. Крім того, за останні кілька місяців індекс активності розвитку промисловості різко впав на 31,7%, що є найбільшим падінням за майже десять років.

3. «Постійний розвиток команд» не є основним рушійним фактором зростання цін після ведмежих ринків. Здійснюючи інвестиції, важливо всебічно враховувати інші фактори, які впливають на ціну.

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.