Оригинальное название: «Что движет бычьим рынком Crytpo?» Это обновление технологий? >> ПЕРВОИСТОЧНИК: LUCIDA & FALCON В ПРЕДЫДУЩЕЙ СТАТЬЕ «КОМАНДЫ ДЕЛАЮТ ВЕЩИ» ДЕЙСТВИТЕЛЬНО СВЯЗАНО С ЦЕНОЙ ВАЛЮТЫ? Мы проанализировали корреляцию между развитием GitHub и ростом и падением цены токена в отрасли в целом и пришли к выводу, что шесть факторов GitHub положительно коррелируют с ростом и падением цены валюты на бычьем и медвежьем рынках.
Эта статья об «актуальности
Этот вывод далее расширяется для изучения причинно-следственной связи между ними, а именно: «Происходит ли это потому, что технологическая модернизация способствовала росту цен на валюту, или же рост цен на валюту привел к технологическому обновлению»? Таким образом, инвесторы и разработчики могут лучше понять положение фундаментального фактора «развития технологий» во внутридневном росте и падении цен на валюту.
Общая идея статьи заключается в следующем:
Сначала мы создадим GitHub Development Activity Index (GDAI) для одного маркера.
Во-вторых, на этой основе в сочетании с такими факторами, как рейтинг рыночной стоимости отрасли и регулярная тенденция развития количества проектов GitHub с течением времени, был построен Industury Github Development Activity Index (IGDAI) — показатель, отражающий общую активность GitHub-разработки всей отрасли.
Затем, сравнивая тренд IGDAI, индекса активности развития отрасли, и рост и падение цен на валюту за последние 6 лет, оценивается причинно-следственная связь между технологиями и ценой.
Наконец, индикатор GDAI применяется к токену, который был разработан за последние 6 лет, и сравнивается разница между значением индекса активности разработки и ростом цены валюты, а также BTC и ETH, чтобы подтвердить суждение о причинно-следственной связи между технологией и ценой.
Шаг 1. Использование процесса аналитической иерархии для создания индекса активности разработки GitHub (GDAI) для одного проекта
Конкретная формула GDAI выглядит следующим образом:
Процесс анализа иерархий (AHP) – это комплексный оценочный метод системного анализа и принятия решений, который декомпозирует элементы требуемого решения на объективные, критериальные и схемные. На основе декомпозиции снова проводится качественный и количественный анализ, а метод расчета прост и эффективен.
1. Проанализировать взаимосвязь между различными факторами в системе и установить иерархическую структуру системы
Разложите целевой слой, GDAI, на 5 слоев критериев
μStar, μFork, μCommit, μIssues, μPullRequests。
Рисунок 1 Разнесенный график индикатора GDAI
2.Создание матрицы суждений
Для элементов одного уровня по значимости критерия предыдущего уровня строится матрица попарного сравнения (матрица суждений). В таблице 2 мы определили показатели разного уровня важности.
Таблица 2 Показатели разного уровня важности
Создайте следующую матрицу суждений для слоя критериев B. В зависимости от характера опыта и метрик вклады в разработку GitHub имеют приоритет как Commit>Pullrequests>Issues>Fork>Star. Поскольку метрики Star и Fork не связаны напрямую с деятельностью разработчиков, мы присвоим их весам относительно низкую оценку.
Таблица 3 Матрица суждений B
Проверка соответствия (CI)
Характеристическое уравнение для матрицы B:
4.3 Методы расчета весовых коэффициентов
Способ 1: Арифметическое усреднение
Формула полученного вектора веса:
Способ 2: Геометрическое усреднение
Способ 3: Сначала с помощью метода собственных значений определяется максимальное собственное значение матрицы A и соответствующий собственный вектор. Затем собственные векторы нормализуются до желаемых весов.
Веса, полученные вышеуказанными 3 методами, усредняются и являются окончательными весами. Конкретные результаты приведены в таблице 4:
В таблице 4 приведены удельные веса 5 основных факторов
Таким образом, конкретная формула показателя GDAI может иметь следующий вид:
Шаг 2. Отраслевой индекс деятельности по развитию Github (IGDAI) основан на GDAI-оптимизации
На шаге 1 мы создали метрику действий разработки для GitHub с одним маркером, GDAI. Теперь, на основе GDAI, с учетом всех токенов, перечисленных и циркулирующих в криптовалютной индустрии и с открытым исходным кодом на GitHub, путем агрегирования GDAI всех своих токенов, IGDAI является общеотраслевым индексом активности разработки GitHub. Конкретная формула расчета IGDAI выглядит следующим образом:
Формула расчета IGDAI
где n — общее количество токенов, обращающихся на рынке криптовалют и с открытым исходным кодом на GitHub за определенный период.
Обычно существует два способа построения индикатора, отражающего общеотраслевую ситуацию:
1. Выбор репрезентативных целевых показателей для расчета их эффективности 2. Рассмотрим ситуацию в масштабах всей отрасли
Для идеи 1 мы сначала рассмотрим, что нынешняя экология криптовалютной индустрии не очень совершенна, многие токены с ценами на валюту и хорошей рыночной капитализацией не имеют открытого исходного кода, а третьи лица не могут получить их конкретную информацию о разработке, а «репрезентативность» выбранных целей является спорной. Во-вторых, нынешняя криптовалютная индустрия – это по-прежнему голубой океан, с широким пространством для развития, и для каждого токена можно добиться стремительного развития за короткий промежуток времени; В-третьих, высокая ликвидность 24-часовой торговли криптовалютной индустрией делает рыночную капитализацию отрасли волатильной в краткосрочной перспективе. Если вы обратитесь к рынку акций класса А, чтобы изменить выбранную цель в течение полугода, вы можете упустить большое количество информации об изменении рыночной стоимости токена.
Поэтому в данной статье всесторонне рассмотрена информация о разработке общеотраслевых токенов для расчета IGDAI.
Шаг 3.「 В чем причина и следствие «технологической революции» и «роста цен на валюту»? Одностороннее влияние на разработку GitHub из-за изменения цены валюты
Мы используем тест причинно-следственной связи Грейнджера для анализа причинно-следственной связи между двумя строками данных временных рядов изменения цены IGDAI и BTC, где период времени — 2015-2023.10.31, а измерение индекса — «день». Во-первых, порядок запаздывания определяется равным 4, и критерий единичного корня ** используется для определения того, что оба типа данных являются стационарными рядами (предпосылка «стационарного» теста причинности Грейнджера), и получаются следующие результаты:
где 0.000<0.05 указывает на то, что F-критерий отвергает нулевую гипотезу (нулевая гипотеза H0: между ними нет причинно-следственной связи Грейнджера), а BTC_price является причиной IGDAI, то есть на степень активности разработки GitHub в отрасли IGDAI влияет период запаздывания изменения цены валюты.
0,135>0,05**, что указывает на то, что этот F-критерий принимает нулевую гипотезу и IGDAI не является причиной BTC_price. Подводя итог, можно сказать, что изменение цены валюты влияет на степень активности развития отрасли в одном направлении. **
В то же время мы используем графики для более интуитивного анализа. Учитывая, что суточный интервал индикатора активности развития сильно колеблется, существует множество случайных факторов, а вид не интуитивно понятен, проводим сглаживание индекса и расширяем временной период до «недели». На рисунке 2 показаны изменения индекса IGDAI и цены BTC с 2015 года по настоящее время.
На графике интуитивно видно, что изменения в экологии развития отрасли отстают от изменения цены BTC в разные периоды, и оба показывают схожие колебания, что подтверждает вывод о том, что на IGDAI влияют изменения цены валюты в одном направлении.
И мы видим на графике, что за последние несколько месяцев индекс активности развития отрасли упал на 31,7%, что стало самым большим снижением почти за десятилетие!
**Шаг 4. До тех пор, пока команда разработчиков не напортачит, продолжит развиваться и переживет медвежий рынок, не будет ли цена валюты слишком растянутой? Неправильный! **
На Шаге 3 мы пришли к выводу, что цены валют влияют на развитие технологии в одном направлении с помощью теста причинно-следственной связи Грейнджера. ** Но мы также хотим исследовать, существует ли особая взаимосвязь: даже если степень развития GitHub не является предшествующей улучшению роста и падения цены валюты, до тех пор, пока команда не напортачит, продолжит развиваться и переживет медвежий рынок, не будет ли динамика цены валюты особенно напряженной. Учитывая период зрелости экосистемы разработки токенов и изменения в богатстве типов токенов, мы решили поискать токены, которые непрерывно развиваются с 2018 года, и сравнить взаимосвязь между их деятельностью по разработке на GitHub GDAI и ростом и падением цены валюты и BTC.
Среди них мы определяем «непрерывную разработку» как ядро разработки на GitHub, а три фактора фиксации, проблемы и запросы на вытягивание равны 0 для каждой недели с 2018 по октябрь 2023 года. Изменение цены определяется как период (максимальная цена - минимальная цена) / минимальная цена. С помощью массивного сканирования и анализа данных мы сначала определили, что с 2018 года в общей сложности около 1400 токенов были с открытым исходным кодом и котировались одновременно, и 38 из 1400 токенов соответствуют вышеуказанным условиям (включая BTC и ETH, учитывая, что экология развития и рыночная стоимость BTC и ETH были очень зрелыми и репрезентативными, учитывая объем статьи, в этой статье основное внимание уделяется результатам сравнения между остальными 36 токенами и BTC). В таблице 6 приведен список токенов.
Таблица 6 Токены, которые непрерывно разрабатываются с 2018 года
Что касается активности разработки GitHub GDAI, то насчитали 38 токенов, и получился рисунок 3:
Красный цвет указывает на то, что IGDAI превышает количество токенов BTC, а синий — на то, что оно не было превышено. Среди токенов, которые продолжают развиваться, есть 9 токенов, которые более активны, чем BTC.
Относительно роста и падения цены валюты мы получаем рисунок 4:
Красным цветом обозначены токены, цена которых растет и падает больше, чем BTC, а синим — токены, которые не были превышены. Среди токенов, которые продолжают развиваться, есть 31 токен, цена которых выросла больше, чем BTC.
Резюмируя ситуацию двух графиков, можно выделить 8 красных токенов, которые пересекаются друг с другом, то есть с 2018 года по настоящее время существует 8 токенов GDAI активности развития и показатели роста и падения цены BTC (флюгер индустрии) лучше, чем BTC (флюгер индустрии), составляя 22% всех токенов, непрерывно развивающихся в этом диапазоне. В таблице 7 показаны конкретные токены.
С точки зрения непрерывного развития, коэффициент перекрытия в 22% является низким, поэтому мы можем только заключить, что непрерывное развитие оказывает определенное влияние на цену валюты, но это не может абсолютно точно показать, что непрерывное развитие оказывает очень положительное влияние на цену валюты. Эта точка зрения также подтверждается результатами теста причинно-следственной связи Грейнджера Step3.
Заключение статьи
Исходя из вышесказанного, Фалькон резюмирует выводы этой статьи:
С помощью процесса аналитической иерархии в данной работе установлен индекс активности разработки GDAI для одного токена, а также установлен общеотраслевой индикатор активности разработки GitHub IGDAI для всей отрасли.
Проанализировав «Отраслевой индикатор активности разработки GitHub IGDAI» и «Данные о цене BTC» с 2015 по 2023.10, было обнаружено, что цена монеты влияет на активность разработки GitHub только в одном направлении. А за последние несколько месяцев индекс активности развития отрасли упал на 31,7%, что стало самым большим снижением почти за десятилетие.
«Непрерывное развитие команды не прогнило» не является основным драйвером роста цены после медвежьего рынка. При инвестировании также необходимо учитывать влияние других факторов на цену.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Что именно движет бычьим рынком Crytpo
Оригинальное название: «Что движет бычьим рынком Crytpo?» Это обновление технологий? >> ПЕРВОИСТОЧНИК: LUCIDA & FALCON В ПРЕДЫДУЩЕЙ СТАТЬЕ «КОМАНДЫ ДЕЛАЮТ ВЕЩИ» ДЕЙСТВИТЕЛЬНО СВЯЗАНО С ЦЕНОЙ ВАЛЮТЫ? Мы проанализировали корреляцию между развитием GitHub и ростом и падением цены токена в отрасли в целом и пришли к выводу, что шесть факторов GitHub положительно коррелируют с ростом и падением цены валюты на бычьем и медвежьем рынках.
Эта статья об «актуальности
Этот вывод далее расширяется для изучения причинно-следственной связи между ними, а именно: «Происходит ли это потому, что технологическая модернизация способствовала росту цен на валюту, или же рост цен на валюту привел к технологическому обновлению»? Таким образом, инвесторы и разработчики могут лучше понять положение фундаментального фактора «развития технологий» во внутридневном росте и падении цен на валюту.
Общая идея статьи заключается в следующем:
Сначала мы создадим GitHub Development Activity Index (GDAI) для одного маркера.
Во-вторых, на этой основе в сочетании с такими факторами, как рейтинг рыночной стоимости отрасли и регулярная тенденция развития количества проектов GitHub с течением времени, был построен Industury Github Development Activity Index (IGDAI) — показатель, отражающий общую активность GitHub-разработки всей отрасли.
Затем, сравнивая тренд IGDAI, индекса активности развития отрасли, и рост и падение цен на валюту за последние 6 лет, оценивается причинно-следственная связь между технологиями и ценой.
Наконец, индикатор GDAI применяется к токену, который был разработан за последние 6 лет, и сравнивается разница между значением индекса активности разработки и ростом цены валюты, а также BTC и ETH, чтобы подтвердить суждение о причинно-следственной связи между технологией и ценой.
Шаг 1. Использование процесса аналитической иерархии для создания индекса активности разработки GitHub (GDAI) для одного проекта
Конкретная формула GDAI выглядит следующим образом:
Процесс анализа иерархий (AHP) – это комплексный оценочный метод системного анализа и принятия решений, который декомпозирует элементы требуемого решения на объективные, критериальные и схемные. На основе декомпозиции снова проводится качественный и количественный анализ, а метод расчета прост и эффективен.
1. Проанализировать взаимосвязь между различными факторами в системе и установить иерархическую структуру системы
Разложите целевой слой, GDAI, на 5 слоев критериев
μStar, μFork, μCommit, μIssues, μPullRequests。
Рисунок 1 Разнесенный график индикатора GDAI
2.Создание матрицы суждений
Для элементов одного уровня по значимости критерия предыдущего уровня строится матрица попарного сравнения (матрица суждений). В таблице 2 мы определили показатели разного уровня важности.
Таблица 2 Показатели разного уровня важности
Создайте следующую матрицу суждений для слоя критериев B. В зависимости от характера опыта и метрик вклады в разработку GitHub имеют приоритет как Commit>Pullrequests>Issues>Fork>Star. Поскольку метрики Star и Fork не связаны напрямую с деятельностью разработчиков, мы присвоим их весам относительно низкую оценку.
Таблица 3 Матрица суждений B
Характеристическое уравнение для матрицы B:
4.3 Методы расчета весовых коэффициентов
Способ 1: Арифметическое усреднение
Формула полученного вектора веса:
Способ 2: Геометрическое усреднение
Способ 3: Сначала с помощью метода собственных значений определяется максимальное собственное значение матрицы A и соответствующий собственный вектор. Затем собственные векторы нормализуются до желаемых весов.
Веса, полученные вышеуказанными 3 методами, усредняются и являются окончательными весами. Конкретные результаты приведены в таблице 4:
В таблице 4 приведены удельные веса 5 основных факторов
Таким образом, конкретная формула показателя GDAI может иметь следующий вид:
Шаг 2. Отраслевой индекс деятельности по развитию Github (IGDAI) основан на GDAI-оптимизации
На шаге 1 мы создали метрику действий разработки для GitHub с одним маркером, GDAI. Теперь, на основе GDAI, с учетом всех токенов, перечисленных и циркулирующих в криптовалютной индустрии и с открытым исходным кодом на GitHub, путем агрегирования GDAI всех своих токенов, IGDAI является общеотраслевым индексом активности разработки GitHub. Конкретная формула расчета IGDAI выглядит следующим образом:
Формула расчета IGDAI
где n — общее количество токенов, обращающихся на рынке криптовалют и с открытым исходным кодом на GitHub за определенный период.
Обычно существует два способа построения индикатора, отражающего общеотраслевую ситуацию:
1. Выбор репрезентативных целевых показателей для расчета их эффективности 2. Рассмотрим ситуацию в масштабах всей отрасли
Для идеи 1 мы сначала рассмотрим, что нынешняя экология криптовалютной индустрии не очень совершенна, многие токены с ценами на валюту и хорошей рыночной капитализацией не имеют открытого исходного кода, а третьи лица не могут получить их конкретную информацию о разработке, а «репрезентативность» выбранных целей является спорной. Во-вторых, нынешняя криптовалютная индустрия – это по-прежнему голубой океан, с широким пространством для развития, и для каждого токена можно добиться стремительного развития за короткий промежуток времени; В-третьих, высокая ликвидность 24-часовой торговли криптовалютной индустрией делает рыночную капитализацию отрасли волатильной в краткосрочной перспективе. Если вы обратитесь к рынку акций класса А, чтобы изменить выбранную цель в течение полугода, вы можете упустить большое количество информации об изменении рыночной стоимости токена.
Поэтому в данной статье всесторонне рассмотрена информация о разработке общеотраслевых токенов для расчета IGDAI.
Шаг 3.「 В чем причина и следствие «технологической революции» и «роста цен на валюту»? Одностороннее влияние на разработку GitHub из-за изменения цены валюты
Мы используем тест причинно-следственной связи Грейнджера для анализа причинно-следственной связи между двумя строками данных временных рядов изменения цены IGDAI и BTC, где период времени — 2015-2023.10.31, а измерение индекса — «день». Во-первых, порядок запаздывания определяется равным 4, и критерий единичного корня ** используется для определения того, что оба типа данных являются стационарными рядами (предпосылка «стационарного» теста причинности Грейнджера), и получаются следующие результаты:
где 0.000<0.05 указывает на то, что F-критерий отвергает нулевую гипотезу (нулевая гипотеза H0: между ними нет причинно-следственной связи Грейнджера), а BTC_price является причиной IGDAI, то есть на степень активности разработки GitHub в отрасли IGDAI влияет период запаздывания изменения цены валюты.
0,135>0,05**, что указывает на то, что этот F-критерий принимает нулевую гипотезу и IGDAI не является причиной BTC_price. Подводя итог, можно сказать, что изменение цены валюты влияет на степень активности развития отрасли в одном направлении. **
В то же время мы используем графики для более интуитивного анализа. Учитывая, что суточный интервал индикатора активности развития сильно колеблется, существует множество случайных факторов, а вид не интуитивно понятен, проводим сглаживание индекса и расширяем временной период до «недели». На рисунке 2 показаны изменения индекса IGDAI и цены BTC с 2015 года по настоящее время.
На графике интуитивно видно, что изменения в экологии развития отрасли отстают от изменения цены BTC в разные периоды, и оба показывают схожие колебания, что подтверждает вывод о том, что на IGDAI влияют изменения цены валюты в одном направлении.
И мы видим на графике, что за последние несколько месяцев индекс активности развития отрасли упал на 31,7%, что стало самым большим снижением почти за десятилетие!
**Шаг 4. До тех пор, пока команда разработчиков не напортачит, продолжит развиваться и переживет медвежий рынок, не будет ли цена валюты слишком растянутой? Неправильный! **
На Шаге 3 мы пришли к выводу, что цены валют влияют на развитие технологии в одном направлении с помощью теста причинно-следственной связи Грейнджера. ** Но мы также хотим исследовать, существует ли особая взаимосвязь: даже если степень развития GitHub не является предшествующей улучшению роста и падения цены валюты, до тех пор, пока команда не напортачит, продолжит развиваться и переживет медвежий рынок, не будет ли динамика цены валюты особенно напряженной. Учитывая период зрелости экосистемы разработки токенов и изменения в богатстве типов токенов, мы решили поискать токены, которые непрерывно развиваются с 2018 года, и сравнить взаимосвязь между их деятельностью по разработке на GitHub GDAI и ростом и падением цены валюты и BTC.
Среди них мы определяем «непрерывную разработку» как ядро разработки на GitHub, а три фактора фиксации, проблемы и запросы на вытягивание равны 0 для каждой недели с 2018 по октябрь 2023 года. Изменение цены определяется как период (максимальная цена - минимальная цена) / минимальная цена. С помощью массивного сканирования и анализа данных мы сначала определили, что с 2018 года в общей сложности около 1400 токенов были с открытым исходным кодом и котировались одновременно, и 38 из 1400 токенов соответствуют вышеуказанным условиям (включая BTC и ETH, учитывая, что экология развития и рыночная стоимость BTC и ETH были очень зрелыми и репрезентативными, учитывая объем статьи, в этой статье основное внимание уделяется результатам сравнения между остальными 36 токенами и BTC). В таблице 6 приведен список токенов.
Таблица 6 Токены, которые непрерывно разрабатываются с 2018 года
Что касается активности разработки GitHub GDAI, то насчитали 38 токенов, и получился рисунок 3:
Красный цвет указывает на то, что IGDAI превышает количество токенов BTC, а синий — на то, что оно не было превышено. Среди токенов, которые продолжают развиваться, есть 9 токенов, которые более активны, чем BTC.
Относительно роста и падения цены валюты мы получаем рисунок 4:
Красным цветом обозначены токены, цена которых растет и падает больше, чем BTC, а синим — токены, которые не были превышены. Среди токенов, которые продолжают развиваться, есть 31 токен, цена которых выросла больше, чем BTC.
Резюмируя ситуацию двух графиков, можно выделить 8 красных токенов, которые пересекаются друг с другом, то есть с 2018 года по настоящее время существует 8 токенов GDAI активности развития и показатели роста и падения цены BTC (флюгер индустрии) лучше, чем BTC (флюгер индустрии), составляя 22% всех токенов, непрерывно развивающихся в этом диапазоне. В таблице 7 показаны конкретные токены.
С точки зрения непрерывного развития, коэффициент перекрытия в 22% является низким, поэтому мы можем только заключить, что непрерывное развитие оказывает определенное влияние на цену валюты, но это не может абсолютно точно показать, что непрерывное развитие оказывает очень положительное влияние на цену валюты. Эта точка зрения также подтверждается результатами теста причинно-следственной связи Грейнджера Step3.
Заключение статьи
Исходя из вышесказанного, Фалькон резюмирует выводы этой статьи:
С помощью процесса аналитической иерархии в данной работе установлен индекс активности разработки GDAI для одного токена, а также установлен общеотраслевой индикатор активности разработки GitHub IGDAI для всей отрасли.
Проанализировав «Отраслевой индикатор активности разработки GitHub IGDAI» и «Данные о цене BTC» с 2015 по 2023.10, было обнаружено, что цена монеты влияет на активность разработки GitHub только в одном направлении. А за последние несколько месяцев индекс активности развития отрасли упал на 31,7%, что стало самым большим снижением почти за десятилетие.
«Непрерывное развитие команды не прогнило» не является основным драйвером роста цены после медвежьего рынка. При инвестировании также необходимо учитывать влияние других факторов на цену.