Titre original : « Qu’est-ce qui motive le marché haussier de Crytpo ? » S’agit-il d’une mise à niveau technologique ? >> SOURCE ORIGINALE : LUCIDA & FALCON DANS L’ARTICLE PRÉCÉDENT « LES ÉQUIPES FONT DES CHOSES » EST VRAIMENT LIÉ AU PRIX DE LA MONNAIE ? Nous avons analysé la corrélation entre le développement de GitHub et la hausse et la baisse du prix des tokens dans l’ensemble de l’industrie, et avons conclu que les six facteurs de GitHub sont positivement corrélés à la hausse et à la baisse du prix de la devise dans les marchés haussiers et baissiers.
Cet article traite de la « pertinence »
Cette conclusion est ensuite étendue à l’étude de la causalité des deux, c’est-à-dire : « est-ce parce que la mise à niveau technologique a favorisé la hausse des prix des devises, ou est-ce que la hausse des prix des devises a conduit à des mises à niveau technologiques ? » De cette façon, les investisseurs et les développeurs peuvent mieux comprendre la position du facteur fondamental du « développement technologique » dans la hausse et la baisse intrajournalière des prix des devises.
L’idée générale de l’article est la suivante :
Tout d’abord, nous construisons un indice d’activité de développement GitHub (GDAI) pour un seul jeton.
Deuxièmement, sur cette base, combinée à des facteurs tels que le classement de la valeur marchande de l’industrie et la tendance régulière du nombre de projets GitHub se développant au fil du temps, l’indice d’activité de développement Github industriel (IGDAI), un indicateur reflétant l’activité globale de développement GitHub de l’ensemble de l’industrie, a été construit.
Ensuite, en comparant la tendance de l’IGDAI, un indice d’activité de développement de l’industrie, et la hausse et la baisse des prix des devises au cours des 6 dernières années, la relation de cause à effet entre la technologie et le prix est jugée.
Enfin, l’indicateur GDAI est appliqué au jeton qui a été développé au cours des 6 dernières années, et la différence entre la valeur de l’indice de son activité de développement et l’augmentation du prix de la devise et le BTC et l’ETH est comparée, afin de confirmer le jugement de la relation causale entre la technologie et le prix.
Étape 1. Utiliser un processus de hiérarchie analytique pour créer un index d’activité de développement GitHub (GDAI) pour un seul projet
La formule spécifique du GDAI est la suivante :
Le processus hiérarchique analytique (AHP) est une méthode d’évaluation complète de l’analyse du système et de la prise de décision, qui décompose les éléments de la décision requise en objectif, critère et schéma. Sur la base de la décomposition, des analyses qualitatives et quantitatives sont à nouveau effectuées, et la méthode de calcul est simple et efficace.
1. Analyser la relation entre les différents facteurs du système et établir la structure hiérarchique du système
Décomposez la couche cible, GDAI, en 5 couches de critères
μStar, μFork, μCommit, μIssues, μPullRequests。
Figure 1 Graphique éclaté de l’indicateur GDAI
2.Établir une matrice de jugement
Pour les éléments d’un même niveau par rapport à l’importance d’un critère au niveau précédent, une matrice de comparaison par paires (matrice de jugement) est construite. Nous avons identifié des mesures de différents niveaux d’importance dans le tableau 2.
Tableau 2 Mesures de différents niveaux d’importance
Créez la matrice de jugement suivante pour la couche de critère B. En fonction de la nature de l’expérience et des métriques, les contributions à l’activité de développement GitHub sont classées par ordre de priorité en tant que Commit>Pullrequests>Issues>Fork>Star. Étant donné que les métriques Star et Fork ne sont pas particulièrement directement liées à l’activité de développement, nous attribuerons un score relativement faible à leurs pondérations.
Tableau 3 Matrice des jugements B
Contrôle de conformité (CI)
Équation caractéristique de la matrice B :
4.3 Méthodes de calcul des poids
Méthode 1 : Calcul de la moyenne arithmétique
La formule dérivée du vecteur de poids est la suivante :
Méthode 2 : Calcul de la moyenne géométrique
Méthode 3 : Tout d’abord, la valeur propre maximale de la matrice A et le vecteur propre correspondant sont déterminés à l’aide de la méthode des valeurs propres. Les vecteurs propres sont ensuite normalisés aux poids souhaités.
Les poids obtenus par les 3 méthodes ci-dessus sont moyennés pour être les poids finaux. Les résultats spécifiques sont présentés dans le tableau 4 :
Le tableau 4 présente les pondérations spécifiques des 5 principaux facteurs
Par conséquent, la formule spécifique de l’indicateur GDAI peut prendre la forme suivante :
Étape 2. Indice des activités de développement Github de l’industrie (IGDAI) basé sur GDAI-optimized
À l’étape 1, nous avons créé une métrique d’activité de développement pour un jeton unique GitHub, GDAI. Désormais, basé sur GDAI, en prenant en compte tous les tokens répertoriés et circulant dans l’industrie des crypto-monnaies et open source sur GitHub, en agrégeant le GDAI de tous leurs tokens, l’IGDAI est l’indice d’activité de développement GitHub à l’échelle de l’industrie. La formule de calcul spécifique de l’IGDAI est la suivante :
Formule de calcul IGDAI
où n représente le nombre total de tokens circulant sur le marché des crypto-monnaies et open source sur GitHub au cours d’une certaine période.
Il y a généralement deux façons de construire un indicateur pour refléter la situation à l’échelle de l’industrie :
1. Sélection d’objectifs représentatifs pour calculer leur performance 2. Tenez compte de la situation à l’échelle de l’industrie
Pour l’idée 1, nous considérons d’abord que l’écologie actuelle de l’industrie des crypto-monnaies n’est pas très parfaite, que de nombreux tokens avec des prix en devises et une bonne capitalisation boursière ne sont pas open source, et que les tiers ne peuvent pas obtenir leurs informations de développement spécifiques, et que la « représentativité » des cibles sélectionnées est discutable. Deuxièmement, l’industrie actuelle de la crypto-monnaie est toujours un océan bleu, avec un large espace de développement, et pour chaque jeton, il est possible d’atteindre un développement rapide dans un court laps de temps ; Troisièmement, la liquidité élevée des transactions 24 heures sur 24 de l’industrie des crypto-monnaies rend la capitalisation boursière de l’industrie volatile à court terme. Si vous vous référez au marché des actions A pour changer la cible sélectionnée dans un délai de six mois, vous risquez de manquer un grand nombre d’informations sur l’évolution de la valeur marchande du jeton.
Par conséquent, cet article examine de manière exhaustive les informations de développement des jetons à l’échelle de l’industrie pour calculer l’IGDAI.
Étape 3.「 Quelle est la cause et l’effet de la « révolution technologique » et de la « hausse des prix des devises » ? Impact unidirectionnel sur le développement GitHub en raison des variations du prix de la devise
Nous utilisons le test de causalité de Granger pour analyser la relation causale entre les deux chaînes de données de séries chronologiques de l’évolution des prix de l’IGDAI et du BTC, où la période est 2015-2023.10.31, et la dimension de l’indice est « jour ». Tout d’abord, l’ordre de décalage est déterminé comme étant 4, et le test de racine unitaire ** est utilisé pour déterminer que les deux types de données sont des séries stationnaires (la prémisse du test de causalité de Granger « stationnaire »), et les résultats suivants sont obtenus :
où 0,000<0,05 indique que le test F rejette l’hypothèse nulle (hypothèse nulle H0 : il n’y a pas de causalité de Granger entre les deux), et BTC_price est la raison de l’IGDAI, c’est-à-dire que le degré d’activité de développement de GitHub dans l’industrie IGDAI est affecté par le délai de latence des changements de prix des devises.
0.135>0.05**, ce qui indique que ce F-test accepte l’hypothèse nulle et que l’IGDAI n’est pas la raison de BTC_price. En résumé, le changement de prix de la monnaie affecte le degré d’activité de développement de l’industrie dans une direction. **
Dans le même temps, nous utilisons des graphiques pour une analyse plus intuitive. Étant donné que l’intervalle quotidien de l’indicateur d’activité de développement fluctue considérablement, qu’il existe de nombreux facteurs accidentels et que la vue n’est pas intuitive, nous effectuons un lissage de l’indice et étendons la période à « semaine ». La figure 2 montre l’évolution de l’indice IGDAI et du prix du BTC de 2015 à aujourd’hui.
Le graphique montre intuitivement que les changements dans l’écologie du développement de l’industrie sont en retard par rapport aux changements du prix du BTC dans différentes périodes, et les deux montrent des fluctuations similaires, ce qui confirme la conclusion selon laquelle l’IGDAI est affecté par les changements du prix de la devise dans une direction.
Et nous pouvons voir sur le graphique qu’au cours des derniers mois, l’indice d’activité de développement de l’industrie a chuté de 31,7 %, la plus forte baisse en près d’une décennie !
**Étape 4. Tant que l’équipe de développement ne se trompe pas, continue à se développer et survit au marché baissier, le prix de la devise ne sera-t-il pas trop tendu ? Erreur! **
À l’étape 3, nous avons établi la conclusion que les prix des devises affectent le développement de la technologie dans une direction grâce au test de causalité de Granger. Mais nous voulons aussi explorer s’il existe une relation spéciale : même si le degré de développement de GitHub n’est pas l’antécédent de l’amélioration de la hausse et de la baisse du prix de la devise, tant que l’équipe ne se trompe pas, continue à se développer et survit au marché baissier, la performance du prix de la devise ne sera-t-elle pas particulièrement tendue. Compte tenu de la période de maturité de l’écosystème de développement de tokens et de l’évolution de la richesse des types de tokens, nous avons décidé de rechercher des tokens qui ont été développés en continu depuis 2018, et de comparer la relation entre leur activité de développement GitHub GDAI et la hausse et la baisse du prix de la devise et du BTC.
Parmi eux, nous définissons le « développement continu » comme le cœur du développement GitHub, et les trois facteurs de validation, de problèmes et de demandes de tirage sont 0 pour chaque semaine de 2018 à octobre 2023. Le changement de prix est défini comme la période (prix élevé - prix bas) / prix bas. Grâce à une exploration et à une analyse massives des données, nous avons d’abord déterminé qu’un total d’environ 1400 jetons ont été open-source et répertoriés en même temps depuis 2018, et que 38 des 1400 jetons remplissent les conditions ci-dessus (y compris le BTC et l’ETH, étant donné que l’écologie du développement et la valeur marchande du BTC et de l’ETH ont été très matures et représentatives, compte tenu de la longueur de l’article, cet article se concentre sur les résultats de la comparaison entre les 36 jetons restants et le BTC). Le tableau 6 présente la liste des jetons.
Tableau 6 Tokens qui ont été développés en continu depuis 2018
En ce qui concerne l’activité de développement GitHub GDAI, 38 tokens sont comptabilisés, et la figure 3 est obtenue :
Le rouge indique que l’IGDAI dépasse les jetons BTC et le bleu indique qu’il n’a pas été dépassé. Parmi les tokens qui continuent d’être développés, il y a 9 tokens qui sont plus actifs que le BTC.
En ce qui concerne la hausse et la baisse du prix de la devise, nous obtenons le graphique 4 :
Le rouge indique les tokens dont le prix augmente et baisse plus que le BTC, et le bleu indique les tokens qui n’ont pas été dépassés. Parmi les tokens qui continuent d’être développés, il y a 31 tokens dont le prix a augmenté plus que le BTC.
En résumant la situation des deux graphiques, il y a 8 jetons rouges qui se chevauchent, c’est-à-dire que de 2018 à aujourd’hui, il y a 8 jetons Activité de développement GDAI et la performance à la hausse et à la baisse des prix du BTC (girouette de l’industrie) est meilleure que celle du BTC (girouette de l’industrie), représentant 22 % de tous les jetons développés en continu dans cette gamme. Le tableau 7 présente les jetons spécifiques.
Du point de vue du développement continu, le taux de chevauchement de 22% est faible, nous ne pouvons donc que conclure que le développement continu a un certain impact sur le prix de la devise, mais il ne peut pas montrer de manière absolue que le développement continu a un effet d’attraction très positif sur le prix de la devise. Ce point de vue est également corroboré par les résultats du test de causalité de Granger de l’étape 3.
Conclusion de l’article
Avec ce qui précède, Falcon résume les conclusions de cet article :
À l’aide d’un processus de hiérarchie analytique, ce document établit l’indice d’activité de développement GDAI pour un seul jeton, et établit également l’indicateur d’activité de développement GitHub IGDAI à l’échelle de l’industrie pour l’ensemble de l’industrie.
En analysant l'"indicateur d’activité de développement GitHub à l’échelle de l’industrie IGDAI » et les « données sur le prix du BTC » de 2015 à 2023.10, il est constaté que le prix de la pièce n’affecte l’activité de développement GitHub que dans une seule direction. Et au cours des derniers mois, l’indice d’activité de développement de l’industrie a chuté de 31,7 %, la plus forte baisse en près d’une décennie.
« Le développement continu de l’équipe n’est pas pourri » n’est pas le principal moteur de la hausse des prix après le marché baissier. Lors de l’investissement, il est également nécessaire de tenir compte de l’impact d’autres facteurs sur le prix.
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Qu’est-ce qui motive exactement le marché haussier de Crytpo ?
Titre original : « Qu’est-ce qui motive le marché haussier de Crytpo ? » S’agit-il d’une mise à niveau technologique ? >> SOURCE ORIGINALE : LUCIDA & FALCON DANS L’ARTICLE PRÉCÉDENT « LES ÉQUIPES FONT DES CHOSES » EST VRAIMENT LIÉ AU PRIX DE LA MONNAIE ? Nous avons analysé la corrélation entre le développement de GitHub et la hausse et la baisse du prix des tokens dans l’ensemble de l’industrie, et avons conclu que les six facteurs de GitHub sont positivement corrélés à la hausse et à la baisse du prix de la devise dans les marchés haussiers et baissiers.
Cet article traite de la « pertinence »
Cette conclusion est ensuite étendue à l’étude de la causalité des deux, c’est-à-dire : « est-ce parce que la mise à niveau technologique a favorisé la hausse des prix des devises, ou est-ce que la hausse des prix des devises a conduit à des mises à niveau technologiques ? » De cette façon, les investisseurs et les développeurs peuvent mieux comprendre la position du facteur fondamental du « développement technologique » dans la hausse et la baisse intrajournalière des prix des devises.
L’idée générale de l’article est la suivante :
Tout d’abord, nous construisons un indice d’activité de développement GitHub (GDAI) pour un seul jeton.
Deuxièmement, sur cette base, combinée à des facteurs tels que le classement de la valeur marchande de l’industrie et la tendance régulière du nombre de projets GitHub se développant au fil du temps, l’indice d’activité de développement Github industriel (IGDAI), un indicateur reflétant l’activité globale de développement GitHub de l’ensemble de l’industrie, a été construit.
Ensuite, en comparant la tendance de l’IGDAI, un indice d’activité de développement de l’industrie, et la hausse et la baisse des prix des devises au cours des 6 dernières années, la relation de cause à effet entre la technologie et le prix est jugée.
Enfin, l’indicateur GDAI est appliqué au jeton qui a été développé au cours des 6 dernières années, et la différence entre la valeur de l’indice de son activité de développement et l’augmentation du prix de la devise et le BTC et l’ETH est comparée, afin de confirmer le jugement de la relation causale entre la technologie et le prix.
Étape 1. Utiliser un processus de hiérarchie analytique pour créer un index d’activité de développement GitHub (GDAI) pour un seul projet
La formule spécifique du GDAI est la suivante :
Le processus hiérarchique analytique (AHP) est une méthode d’évaluation complète de l’analyse du système et de la prise de décision, qui décompose les éléments de la décision requise en objectif, critère et schéma. Sur la base de la décomposition, des analyses qualitatives et quantitatives sont à nouveau effectuées, et la méthode de calcul est simple et efficace.
1. Analyser la relation entre les différents facteurs du système et établir la structure hiérarchique du système
Décomposez la couche cible, GDAI, en 5 couches de critères
μStar, μFork, μCommit, μIssues, μPullRequests。
Figure 1 Graphique éclaté de l’indicateur GDAI
2.Établir une matrice de jugement
Pour les éléments d’un même niveau par rapport à l’importance d’un critère au niveau précédent, une matrice de comparaison par paires (matrice de jugement) est construite. Nous avons identifié des mesures de différents niveaux d’importance dans le tableau 2.
Tableau 2 Mesures de différents niveaux d’importance
Créez la matrice de jugement suivante pour la couche de critère B. En fonction de la nature de l’expérience et des métriques, les contributions à l’activité de développement GitHub sont classées par ordre de priorité en tant que Commit>Pullrequests>Issues>Fork>Star. Étant donné que les métriques Star et Fork ne sont pas particulièrement directement liées à l’activité de développement, nous attribuerons un score relativement faible à leurs pondérations.
Tableau 3 Matrice des jugements B
Équation caractéristique de la matrice B :
4.3 Méthodes de calcul des poids
Méthode 1 : Calcul de la moyenne arithmétique
La formule dérivée du vecteur de poids est la suivante :
Méthode 2 : Calcul de la moyenne géométrique
Méthode 3 : Tout d’abord, la valeur propre maximale de la matrice A et le vecteur propre correspondant sont déterminés à l’aide de la méthode des valeurs propres. Les vecteurs propres sont ensuite normalisés aux poids souhaités.
Les poids obtenus par les 3 méthodes ci-dessus sont moyennés pour être les poids finaux. Les résultats spécifiques sont présentés dans le tableau 4 :
Le tableau 4 présente les pondérations spécifiques des 5 principaux facteurs
Par conséquent, la formule spécifique de l’indicateur GDAI peut prendre la forme suivante :
Étape 2. Indice des activités de développement Github de l’industrie (IGDAI) basé sur GDAI-optimized
À l’étape 1, nous avons créé une métrique d’activité de développement pour un jeton unique GitHub, GDAI. Désormais, basé sur GDAI, en prenant en compte tous les tokens répertoriés et circulant dans l’industrie des crypto-monnaies et open source sur GitHub, en agrégeant le GDAI de tous leurs tokens, l’IGDAI est l’indice d’activité de développement GitHub à l’échelle de l’industrie. La formule de calcul spécifique de l’IGDAI est la suivante :
Formule de calcul IGDAI
où n représente le nombre total de tokens circulant sur le marché des crypto-monnaies et open source sur GitHub au cours d’une certaine période.
Il y a généralement deux façons de construire un indicateur pour refléter la situation à l’échelle de l’industrie :
1. Sélection d’objectifs représentatifs pour calculer leur performance 2. Tenez compte de la situation à l’échelle de l’industrie
Pour l’idée 1, nous considérons d’abord que l’écologie actuelle de l’industrie des crypto-monnaies n’est pas très parfaite, que de nombreux tokens avec des prix en devises et une bonne capitalisation boursière ne sont pas open source, et que les tiers ne peuvent pas obtenir leurs informations de développement spécifiques, et que la « représentativité » des cibles sélectionnées est discutable. Deuxièmement, l’industrie actuelle de la crypto-monnaie est toujours un océan bleu, avec un large espace de développement, et pour chaque jeton, il est possible d’atteindre un développement rapide dans un court laps de temps ; Troisièmement, la liquidité élevée des transactions 24 heures sur 24 de l’industrie des crypto-monnaies rend la capitalisation boursière de l’industrie volatile à court terme. Si vous vous référez au marché des actions A pour changer la cible sélectionnée dans un délai de six mois, vous risquez de manquer un grand nombre d’informations sur l’évolution de la valeur marchande du jeton.
Par conséquent, cet article examine de manière exhaustive les informations de développement des jetons à l’échelle de l’industrie pour calculer l’IGDAI.
Étape 3.「 Quelle est la cause et l’effet de la « révolution technologique » et de la « hausse des prix des devises » ? Impact unidirectionnel sur le développement GitHub en raison des variations du prix de la devise
Nous utilisons le test de causalité de Granger pour analyser la relation causale entre les deux chaînes de données de séries chronologiques de l’évolution des prix de l’IGDAI et du BTC, où la période est 2015-2023.10.31, et la dimension de l’indice est « jour ». Tout d’abord, l’ordre de décalage est déterminé comme étant 4, et le test de racine unitaire ** est utilisé pour déterminer que les deux types de données sont des séries stationnaires (la prémisse du test de causalité de Granger « stationnaire »), et les résultats suivants sont obtenus :
où 0,000<0,05 indique que le test F rejette l’hypothèse nulle (hypothèse nulle H0 : il n’y a pas de causalité de Granger entre les deux), et BTC_price est la raison de l’IGDAI, c’est-à-dire que le degré d’activité de développement de GitHub dans l’industrie IGDAI est affecté par le délai de latence des changements de prix des devises.
0.135>0.05**, ce qui indique que ce F-test accepte l’hypothèse nulle et que l’IGDAI n’est pas la raison de BTC_price. En résumé, le changement de prix de la monnaie affecte le degré d’activité de développement de l’industrie dans une direction. **
Dans le même temps, nous utilisons des graphiques pour une analyse plus intuitive. Étant donné que l’intervalle quotidien de l’indicateur d’activité de développement fluctue considérablement, qu’il existe de nombreux facteurs accidentels et que la vue n’est pas intuitive, nous effectuons un lissage de l’indice et étendons la période à « semaine ». La figure 2 montre l’évolution de l’indice IGDAI et du prix du BTC de 2015 à aujourd’hui.
Le graphique montre intuitivement que les changements dans l’écologie du développement de l’industrie sont en retard par rapport aux changements du prix du BTC dans différentes périodes, et les deux montrent des fluctuations similaires, ce qui confirme la conclusion selon laquelle l’IGDAI est affecté par les changements du prix de la devise dans une direction.
Et nous pouvons voir sur le graphique qu’au cours des derniers mois, l’indice d’activité de développement de l’industrie a chuté de 31,7 %, la plus forte baisse en près d’une décennie !
**Étape 4. Tant que l’équipe de développement ne se trompe pas, continue à se développer et survit au marché baissier, le prix de la devise ne sera-t-il pas trop tendu ? Erreur! **
À l’étape 3, nous avons établi la conclusion que les prix des devises affectent le développement de la technologie dans une direction grâce au test de causalité de Granger. Mais nous voulons aussi explorer s’il existe une relation spéciale : même si le degré de développement de GitHub n’est pas l’antécédent de l’amélioration de la hausse et de la baisse du prix de la devise, tant que l’équipe ne se trompe pas, continue à se développer et survit au marché baissier, la performance du prix de la devise ne sera-t-elle pas particulièrement tendue. Compte tenu de la période de maturité de l’écosystème de développement de tokens et de l’évolution de la richesse des types de tokens, nous avons décidé de rechercher des tokens qui ont été développés en continu depuis 2018, et de comparer la relation entre leur activité de développement GitHub GDAI et la hausse et la baisse du prix de la devise et du BTC.
Parmi eux, nous définissons le « développement continu » comme le cœur du développement GitHub, et les trois facteurs de validation, de problèmes et de demandes de tirage sont 0 pour chaque semaine de 2018 à octobre 2023. Le changement de prix est défini comme la période (prix élevé - prix bas) / prix bas. Grâce à une exploration et à une analyse massives des données, nous avons d’abord déterminé qu’un total d’environ 1400 jetons ont été open-source et répertoriés en même temps depuis 2018, et que 38 des 1400 jetons remplissent les conditions ci-dessus (y compris le BTC et l’ETH, étant donné que l’écologie du développement et la valeur marchande du BTC et de l’ETH ont été très matures et représentatives, compte tenu de la longueur de l’article, cet article se concentre sur les résultats de la comparaison entre les 36 jetons restants et le BTC). Le tableau 6 présente la liste des jetons.
Tableau 6 Tokens qui ont été développés en continu depuis 2018
En ce qui concerne l’activité de développement GitHub GDAI, 38 tokens sont comptabilisés, et la figure 3 est obtenue :
Le rouge indique que l’IGDAI dépasse les jetons BTC et le bleu indique qu’il n’a pas été dépassé. Parmi les tokens qui continuent d’être développés, il y a 9 tokens qui sont plus actifs que le BTC.
En ce qui concerne la hausse et la baisse du prix de la devise, nous obtenons le graphique 4 :
Le rouge indique les tokens dont le prix augmente et baisse plus que le BTC, et le bleu indique les tokens qui n’ont pas été dépassés. Parmi les tokens qui continuent d’être développés, il y a 31 tokens dont le prix a augmenté plus que le BTC.
En résumant la situation des deux graphiques, il y a 8 jetons rouges qui se chevauchent, c’est-à-dire que de 2018 à aujourd’hui, il y a 8 jetons Activité de développement GDAI et la performance à la hausse et à la baisse des prix du BTC (girouette de l’industrie) est meilleure que celle du BTC (girouette de l’industrie), représentant 22 % de tous les jetons développés en continu dans cette gamme. Le tableau 7 présente les jetons spécifiques.
Du point de vue du développement continu, le taux de chevauchement de 22% est faible, nous ne pouvons donc que conclure que le développement continu a un certain impact sur le prix de la devise, mais il ne peut pas montrer de manière absolue que le développement continu a un effet d’attraction très positif sur le prix de la devise. Ce point de vue est également corroboré par les résultats du test de causalité de Granger de l’étape 3.
Conclusion de l’article
Avec ce qui précède, Falcon résume les conclusions de cet article :
À l’aide d’un processus de hiérarchie analytique, ce document établit l’indice d’activité de développement GDAI pour un seul jeton, et établit également l’indicateur d’activité de développement GitHub IGDAI à l’échelle de l’industrie pour l’ensemble de l’industrie.
En analysant l'"indicateur d’activité de développement GitHub à l’échelle de l’industrie IGDAI » et les « données sur le prix du BTC » de 2015 à 2023.10, il est constaté que le prix de la pièce n’affecte l’activité de développement GitHub que dans une seule direction. Et au cours des derniers mois, l’indice d’activité de développement de l’industrie a chuté de 31,7 %, la plus forte baisse en près d’une décennie.
« Le développement continu de l’équipe n’est pas pourri » n’est pas le principal moteur de la hausse des prix après le marché baissier. Lors de l’investissement, il est également nécessaire de tenir compte de l’impact d’autres facteurs sur le prix.