Métodos matemáticos para analisar os "problemas metafísicos" no campo das criptomoedas: quem impulsiona quem o aumento dos preços da moeda e as atualizações tecnológicas?

No artigo anterior, “O que a equipe está fazendo está realmente relacionado ao preço da moeda?” Analisamos a correlação entre o desenvolvimento do GitHub e o sobe e desce do preço do token na indústria como um todo, e concluímos que os seis fatores do GitHub estão positivamente correlacionados com o sobe e desce do preço da moeda no mercado de alta e baixa.

Este artigo expande ainda mais a conclusão de “correlação” e examina a causalidade dos dois, ou seja, “é porque a atualização tecnológica promove o aumento dos preços da moeda, ou o aumento dos preços da moeda impulsiona as atualizações tecnológicas”? Desta forma, investidores e desenvolvedores podem entender melhor a posição do fator fundamental do “desenvolvimento tecnológico” no aumento e queda intradiário dos preços da moeda.

A ideia geral do artigo é a seguinte:

• Primeiro, construímos um Índice de Atividade de Desenvolvimento do GitHub (GDAI) para um único token.
• Em segundo lugar, com base em fatores como o ranking de capitalização de mercado da indústria e a tendência regular do número de projetos GitHub ao longo do tempo, o Industury Github Development Activity Index (IGDAI), um indicador que reflete a atividade geral de desenvolvimento do GitHub de toda a indústria, é construído.
• Em seguida, comparando a tendência do IGDAI, um índice de atividade de desenvolvimento da indústria, e a tendência de mudança do preço da moeda nos últimos 6 anos, a relação causal entre tecnologia e preço é julgada.
• Finalmente, o indicador GDAI é aplicado aos tokens que foram desenvolvidos nos últimos 6 anos, e as diferenças entre o valor do índice de atividade de desenvolvimento e o aumento no preço da moeda são comparadas com BTC e ETH para confirmar o julgamento da relação causal entre tecnologia e preço.

Passo 1. Use o processo de hierarquia analítica para criar um GDAI (Development Activity Index) do GitHub para um único projeto

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A fórmula GDAI específica é a seguinte:

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O Analytic Hierarchy Process (AHP) é um método de avaliação abrangente de análise de sistemas e tomada de decisão, que decompõe os elementos da decisão requerida em objetivo, critério e esquema. Com base na decomposição, a análise qualitativa e quantitativa é realizada novamente, e o método de cálculo é simples e eficiente.

(1) Analisar a relação entre os vários fatores do sistema e estabelecer a estrutura hierárquica do sistema

A camada de destino GDAI é dividida em 5 camadas de critério: μStar, μFork, μCommit, μIssues e μPullRequests.

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(2) Estabelecer uma matriz de julgamento

Para os elementos do mesmo nível em relação à importância de um critério no nível anterior, é construída uma matriz de comparação em pares (matriz de julgamento). Foram identificadas medidas de diferentes níveis de importância na Tabela 2.

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Crie a seguinte matriz de julgamento para a camada de critério B. **Com base na experiência e na natureza das métricas, as contribuições para a atividade de desenvolvimento do GitHub são priorizadas como Commit>Pullrequests>Issues>Fork>Star. Como as métricas Star e Fork não estão particularmente ligadas diretamente à atividade de desenvolvimento, atribuiremos uma pontuação relativamente baixa aos seus pesos. **

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(3) Verificação da conformidade (CI)

Equação característica da matriz B:

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(4) 3 formas de calcular pesos

Método 1: Média aritmética

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A fórmula do vetor de peso derivado é:

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Método 2: Média geométrica

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Método 3: Em primeiro lugar, determina-se o autovalor máximo da matriz A e o vetor próprio correspondente, utilizando o método do autovalor. Os autovetores são então normalizados para os pesos desejados. **

Os pesos obtidos pelos 3 métodos acima são calculados em média para serem os pesos finais. Os resultados específicos são apresentados na Tabela 4:

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Portanto, a fórmula específica do indicador GDAI pode assumir a seguinte forma:

$$(GDAIi =0.03Star i + 0.05Forki + 0.44Commiti + 0.15Issuesi + 0.32Pullrequestsi.)$$

Passo 2. IGDAI (Industry Github Development Activities Index) baseado em GDAI-otimizado

Na Etapa 1, criamos o GDAI, uma métrica de atividade de desenvolvimento para um único token GitHub. Agora, com base no GDAI, considerando de forma abrangente todos os tokens listados e circulando na indústria de criptomoedas e código aberto no GitHub, agregando o GDAI de todos os seus tokens, o IGDAI, o índice de atividade de desenvolvimento do GitHub em toda a indústria, é obtido. A fórmula de cálculo IGDAI específica é a seguinte:

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onde n representa o número total de tokens circulando no mercado de criptomoedas e código aberto no GitHub em um determinado período.

Geralmente, há duas maneiras de construir um indicador para refletir a situação de todo o setor:

1.Selecione metas representativas para calcular o seu desempenho 2.Considere de forma abrangente a situação de toda a indústria

Para a ideia 1, primeiro consideramos que a ecologia atual da indústria de criptomoedas não é muito perfeita, muitos tokens com preços de moeda e boa capitalização de mercado não são de código aberto, e terceiros não podem obter suas informações específicas de desenvolvimento, e a “representatividade” dos alvos selecionados é discutível. Em segundo lugar, a atual indústria de criptomoedas ainda é um oceano azul, com um amplo espaço para desenvolvimento, e para cada token, é possível alcançar um desenvolvimento rápido em um curto período de tempo; Em terceiro lugar, a alta liquidez da negociação 24 horas da indústria de criptomoedas torna a capitalização de mercado da indústria volátil no curto prazo. Se você se referir ao mercado de ações A para alterar o alvo selecionado dentro de meio ano, poderá perder um grande número de informações sobre a mudança no valor de mercado do token.

Portanto, este artigo considera de forma abrangente as informações de desenvolvimento de tokens de toda a indústria para calcular o IGDAI.

Passo 3. Qual é a causa e o efeito da “revolução tecnológica” e do “aumento dos preços da moeda”? Impacto unidirecional no desenvolvimento do GitHub devido a mudanças no preço da moeda

Usamos o teste de casualidade de Granger** para analisar a relação causal entre duas séries de dados de séries temporais de mudanças de preços IGDAI e BTC na atividade de desenvolvimento da indústria, onde o período de tempo é 2015-2023.10.31 e a dimensão do índice é “dia”. **Primeiro, a ordem de defasagem é determinada como 4, e o teste de raiz unitária é usado para determinar que ambos os tipos de dados são sequências estacionárias (a premissa do teste de causalidade de Granger “estacionário”) por meio do teste de raiz unitária, e os seguintes resultados são obtidos:

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onde 0,000<0,05 indica que o teste F rejeita a hipótese nula (hipótese nula H0: não há causalidade de Granger), e **BTC_price é a razão para o IGDAI, ou seja, o grau de atividade de desenvolvimento do GitHub na indústria IGDAI é afetado pelo prazo de defasagem das mudanças de preço da moeda. **

0,135>0,05, indicando que este teste F aceita a hipótese nula e IGDAI não é a razão para BTC_price. Em suma, a variação do preço da moeda afeta o grau de atividade de desenvolvimento da indústria em uma direção.

Ao mesmo tempo, usamos gráficos para uma análise mais intuitiva. Considerando que o intervalo diário do indicador de atividade de desenvolvimento flutua muito, existem muitos fatores acidentais, e a visão não é intuitiva, realizamos a suavização do índice e expandimos o período de tempo para “semana”. A Figura 2 mostra as mudanças no índice IGDAI e no preço do BTC de 2015 até o presente.

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O gráfico mostra intuitivamente que as mudanças na ecologia de desenvolvimento da indústria ficam atrás das mudanças no preço do BTC em períodos diferentes, e os dois mostram flutuações semelhantes, o que confirma a conclusão de que o IGDAI é afetado pelas mudanças no preço da moeda em uma direção.

E podemos ver pelo gráfico que, nos últimos meses, o índice de atividade de desenvolvimento da indústria despencou 31,7%, a maior queda em quase uma década!

**Passo 4. Enquanto a equipe de desenvolvimento não errar, continuar se desenvolvendo e sobreviver ao bear market, o preço da moeda não será muito esticado? Errado! **

Na Etapa 3, estabelecemos a conclusão de que os preços das moedas têm um impacto unidirecional no desenvolvimento da tecnologia através do teste de causalidade de Granger. Mas também queremos explorar se há uma relação especial: mesmo que o grau de desenvolvimento do GitHub não seja o antecedente para melhorar o sobe e desce do preço da moeda, desde que a equipe não se atrapalhe, continue a se desenvolver e sobreviva ao mercado de baixa, o desempenho do preço da moeda não será particularmente tenso. Considerando a maturidade do ecossistema de desenvolvimento de tokens e as mudanças na riqueza dos tipos de tokens, decidimos procurar tokens que têm sido continuamente desenvolvidos desde 2018 e comparar a relação entre sua atividade de desenvolvimento GitHub GDAI e o aumento e queda do preço da moeda e BTC.

Entre eles, definimos “desenvolvimento contínuo” como os três fatores de commit, issues e pull requests no núcleo do desenvolvimento do GitHub, que são 0 para cada semana de 2018 a outubro de 2023. A variação de preço é definida como o período (maior preço - menor preço) / menor preço. Através de rastreamento e análise de dados massivos, determinamos primeiro que um total de cerca de 1400 tokens foram de código aberto e listados ao mesmo tempo desde 2018, e 38 dos 1400 tokens atendem às condições acima (incluindo BTC e ETH, considerando que a ecologia de desenvolvimento e o valor de mercado do BTC e ETH foram muito maduros e representativos, considerando a extensão do artigo, este artigo se concentra nos resultados da comparação entre os 36 tokens restantes e o BTC). A Tabela 6 mostra a lista de tokens.

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Em relação à atividade de desenvolvimento do GitHub GDAI, 38 tokens são contados, e a Figura 3 é obtida:

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Vermelho indica que IGDAI excede tokens BTC, e azul indica que não foi excedido. Entre os tokens que continuam a ser desenvolvidos, existem 9 tokens que são mais ativos do que o BTC.

Em relação ao sobe e desce do preço da moeda, obtemos a Figura 4:

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Vermelho indica tokens cujo preço sobe e cai mais do que BTC, e azul indica tokens que não foram excedidos. Entre os tokens que continuam a ser desenvolvidos, há 31 tokens cujo preço aumentou mais do que o BTC.

Resumindo a situação dos dois gráficos, existem 8 tokens vermelhos que se sobrepõem entre si, ou seja, de 2018 até o presente, existem 8 tokens GDAI atividade de desenvolvimento e o desempenho de alta e queda de preço do BTC (cata da indústria) é melhor do que o BTC (palheta da indústria), representando 22% de todos os tokens continuamente desenvolvidos nesta faixa. A Tabela 7 mostra os tokens específicos.

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**Do ponto de vista do desenvolvimento contínuo, a taxa de sobreposição de 22% é baixa, então só podemos concluir que o desenvolvimento contínuo tem um certo grau de impacto no preço da moeda, mas não pode absolutamente mostrar que o desenvolvimento contínuo tem um efeito de atração muito positivo no preço da moeda. Esta visão também é corroborada pelos resultados do teste de causalidade Step3 Granger. **

Conclusão do artigo

Com o exposto, Falcon resume as conclusões deste artigo:

1. Com a ajuda do processo de hierarquia analítica, este artigo estabelece o índice de atividade de desenvolvimento GDAI para um único token, e também estabelece o indicador de atividade de desenvolvimento do GitHub em toda a indústria IGDAI para toda a indústria.
2. Ao analisar o “Indicador de Atividade de Desenvolvimento do GitHub IGDAI” e os “Dados de Preço do BTC” de 2015 a 2023.10, verifica-se que o preço da moeda afeta apenas a atividade de desenvolvimento do GitHub em uma direção. E nos últimos meses, o índice de atividade de desenvolvimento da indústria despencou 31,7%, a maior queda em quase uma década.
3. “O desenvolvimento contínuo da equipe não é o principal fator impulsionador para o aumento dos preços da moeda após o bear market”. Ao investir, também é necessário considerar o impacto de outros fatores no preço.