Os quatro ciclos Bull and Bear no Mercado Cripto

O bloco de génese do Bitcoin foi criado em 2009 e, nos 14 anos seguintes, o seu preço sofreu vários ciclos de bull and bear markets. Surgiram narrativas notáveis da indústria como a “Era ICO”, “Explosão da Cadeia Pública”, “Defi Summer” e “NFT Wave”.

Para conveniência de análise, este artigo define Jul 2015 - Jan 2018 como o primeiro bull market, Jan 2018 - Mar 2020 como o primeiro bear market, Mar 2020 - Maio de 2021 como o segundo bull market e maio de 2021 - presente como o segundo bear market.

O primeiro mercado em alta “ICO” de julho de 2015 - janeiro de 2018 está muito distante, com poucos dados disponíveis para uma análise rigorosa. Portanto, este artigo centra-se nos últimos três ciclos.

Os quatro ciclos Bull and Bear do Mercado Cripto

Que fatores indicam que “a equipa está a trabalhar ativamente”? Identificámos seis fatores!

Na indústria, a grande maioria dos projetos baseia-se na tecnologia blockchain, e o seu código é de código aberto no GitHub (uma plataforma para alojamento e partilha de código).

Portanto, a Falcon usa seis fatores do GitHub como padrões quantitativos para medir se “a equipa está a trabalhar ativamente”. Estes incluem: Estrelas, Forks, Commits, Problemas, Pedidos de Pulso e Vigilantes. A seguir estão os significados e tipos específicos destes seis fatores.

Introdução detalhada aos seis fatores dos dados do GitHub para Projetos

Todos os dados do GitHub dos projetos mencionados neste artigo também podem ser visualizados no produto da Falcon. Visite o link: https://falcon.lucida.fund/ch/asset_tracker/73/github?uid =

Captura de ecrã da página do produto

Tamanho efetivo da amostra e glossário

A equipa analisou as tendências dos preços das moedas e os dados correspondentes de seis fatores do GitHub para três ciclos de mercado. Após o processamento atívico, as amostras de token efetivas retidas foram 81, 330 e 596 para cada ciclo de mercado, respectivamente.

Aqui estão as explicações para os termos que aparecem nos seguintes gráficos:

Explicação Específica dos Termos

First Bear Market (Jan. 2018 - Mar. 2020): Os dados do GitHub tiveram alguma resistência a quedas de preços, mas o efeito foi limitado, possivelmente relacionado com o pequeno tamanho da amostra

Começando com o primeiro bear market:

Estatísticas descritivas para os seis fatores do GitHub Data e flutuações do preço da moeda:

No primeiro mercado em alta, os dados dos tokens estavam mais dispersos, característicos dos estágios iniciais da subida do mercado de cripto. Durante este período, o desvio padrão de sete medidas estatísticas estava longe da média, indicando diferenças significativas entre os diferentes tipos de moedas em termos de preço e dados do GitHub. Nesta fase, os tokens mais maduros como Bitcoin e ETH tinham uma atenção extremamente elevada no GitHub, mas muitos tokens emergentes tinham baixa visibilidade do GitHub e contribuições dos programadores.

A situação estatística dos preços das moedas que caíram menos do que a média (destacado em preto a negrito) e os seis fatores dos seus dados GitHub correspondentes:

Os tokens marcados com células cinzentas representam aqueles contrários às tendências do mercado. Consideramos que estes tokens têm características únicas que exigem uma análise abrangente com as condições de mercado. Neste período, apenas a Binance-exchange foi uma exceção. Observando os seus seis fatores do GitHub, os valores de estrela e fork estavam no top 10, mas o compromisso, os problemas, os pull requests e os observadores eram extremamente baixos. Isto ocorreu principalmente porque o BNB, antes de 2019, só era considerado uma “moeda de plataforma” sem atributos de “cadeia pública”, portanto, o código não era de código aberto. Durante o segundo semestre de 2018, o foco do mercado esteve nos segmentos de moedas de plataforma, e a subida do BNB foi significativa, resistindo à desaceleração nesse ciclo. Para esta moeda, apenas os fatores de estrela e bifurcação no GitHub tiveram alguma correlação com o seu preço.

Entre os tokens que caíram menos do que a média, 40% tinham fatores GitHub no top 10 das estatísticas. Os restantes tokens geralmente tinham perfis GitHub mais baixos, sugerindo que os fatores do GitHub tiveram um efeito positivo na redução de quedas de preços, embora não significativamente.

Segundo Bull Market (Mar. 2020 - Maio 2021): Projetos GitHub mais ativos viram aumentos maiores durante o mercado em alta

Estatísticas descritivas para os seis fatores do GitHub Data e flutuações do preço da moeda:

No segundo mercado em alta, os dados dos tokens estavam mais concentrados, indicando um aumento da maturidade e prosperidade no mercado cripto. O desvio padrão de sete medidas foi mais próximo da média em comparação com 2018-2020, indicando uma distribuição de amostra mais concentrada. A análise de mercado revela que os tokens desenvolveram mais maturidade até 2020, com os tokens que surgiram em 2018 a registar crescimento e um aumento nos dados fundamentais correspondentes do GitHub. Além disso, o número de tokens emitidos durante este período aumentou significativamente, centralizando ainda mais a distribuição de dados.

A situação estatística das moedas cujos aumentos de preço excederam a média (destacado em negrito) e os seis fatores dos seus dados GitHub correspondentes:

Dos 330 pontos de dados, 11 tiveram aumentos de preços acima da média, com 5 deles a terem fatores do GitHub acima da média, representando cerca de 45%. A análise preliminar sugere uma correlação entre o aumento dos dados do GitHub e aumentos de preços, com correlações específicas detalhadas na terceira parte do artigo.

Projetos que não subiram mas caíram durante o mercado em alta eram tipicamente muito inativos no GitHub

Anomalias do preço da moeda (queda de preço no mercado em alta):

Das 330 amostras efetivas neste período, 28 tokens foram contra a tendência e caíram de preço, destacando a sua fraqueza. Correspondentemente, 90% destes tokens tinham dados do GitHub abaixo da média e tendiam para o mínimo.

Segundo Bear Market (maio 2021 - presente): Projetos GitHub mais ativos contribuíram para a resistência no mercado em bear, mas o efeito não foi substancial

Estatísticas descritivas para os seis fatores do GitHub Data e flutuações do preço da moeda:

Ordenação pelo fator estrela, os 20 melhores tokens e as suas outras seis medidas estatísticas (fichas que excedem a média destacada a preto a negrito):

Com um maior desenvolvimento no mercado de cripto, os dados no segundo mercado em risco tornaram-se mais dispersos, provavelmente devido ao aumento da divergência da indústria. O desvio padrão de sete medidas variou muito da média, indicando que os dados do token eram mais diversos durante esta fase de bear market. O mercado de tokens em 2021 ainda estava numa fase de desenvolvimento robusta, atraindo mais pessoas para o mercado de tokens, com foco inicial em projetos de token bem desenvolvidos e maduros. Estes tokens tinham a atenção do GitHub com dezenas de milhares de estatísticas, mas os tokens emergentes deste período ainda precisavam de tempo para ganhar reconhecimento público e naturalmente tinham menor visibilidade e desenvolvimento.

Analisando os 20 melhores tokens por classificação de dados Star, observa-se que os tokens que excedem a média na classificação de seis fatores do GitHub mostram certas semelhanças nos padrões estatísticos, sugerindo uma correlação elevada entre estes seis fatores. Note-se também que os tokens com classificações particularmente elevadas nestes seis fatores são mais maduros, principalmente emitidos entre 2015 e 2018, incluindo Bitcoin, ETH e Dogecoin.

Comportamento anormal do preço do token (aumento de preço durante os mercados em baixa):

De 596 fichas, foram observadas 28 anomalias. Entre estes, seis tokens, representando 28%, tinham um ou mais fatores que excederam a média nos dados do GitHub. De acordo com os dados, inferi-se que um aumento nos dados do GitHub contribui para a resiliência durante os mercados em alta, embora o seu impacto não seja particularmente significativo. A forte vantagem de preço desses tokens é determinada principalmente por fatores de outras categorias.

Como quantificar a correlação entre os fatores do GitHub e o preço? Qual coeficiente será utilizado para esta avaliação?

Como observado anteriormente, os dados do GitHub desempenham papéis variados nos ciclos de touros e ursos.

Então, como quantificamos a correlação entre os fatores do GitHub e o preço?

Um gráfico Q-Q utiliza os quantis da amostra como eixo horizontal e os pontos quantiis correspondentes calculados de acordo com a distribuição normal como o eixo vertical, exibindo os pontos de amostra num sistema de coordenadas cartesianas. Se o conjunto de dados seguir uma distribuição normal, os pontos de amostra formam uma linha em torno da diagonal do primeiro quadrante. Para conjuntos de dados que seguem uma distribuição normal, o coeficiente de correlação de Pearson é apropriado para análise, enquanto o coeficiente de correlação de Spearman é adequado para conjuntos de dados que não seguem uma distribuição normal.

Os resultados dos gráficos Q-Q para os seis fatores em três intervalos são os seguintes:

Como mostrado, os pontos de amostra para os seis fatores — Star, Fork, Commit, Issues, Pull_requests, Watchers — não se agrupam em torno da diagonal do primeiro quadrante, indicando que não seguem uma distribuição normal. Assim, a análise de correlação destes seis fatores com os preços dos tokens será baseada no coeficiente de Spearman.

First Bear Market (Jan 2018 - Mar 2020): Correlação limitada entre os fatores do GitHub e os preços dos tokens devido ao tamanho da amostra

Tabela de correlação dos seis fatores com valorização do preço simbólico:

Os cinco fatores do GitHub influenciam positivamente a resiliência do preço dos tokens durante os mercados em baixa. Os coeficientes de correlação de estrela, fork, edições, pull_requests, observadores com preço rondam os 0,260, mostrando significância ao nível de 0,05, indicando uma correlação positiva com os preços dos tokens.

O fator de compromisso não mostrou nenhuma relação significativa com a valorização dos preços neste intervalo. O coeficiente de correlação do compromisso com a flutuação do preço foi de -0,032, próximo de 0, e o valor P foi de 0,776 > 0,05, indicando não haver correlação entre o compromisso e o preço.

As correlações de estrela, fork, problemas, pull_requests, observadores com preço alinham-se com a nossa avaliação anterior, mostrando um impacto positivo, embora não elevado. Uma correlação de 0,260 é significativa para a nossa pesquisa subsequente sobre tendências de preços de token e construção de estratégias de fatores relacionados. O resultado para o compromisso difere ligeiramente das nossas descobertas anteriores, provisoriamente atribuído aos dados limitados da amostra. No segundo e terceiro intervalos, foram recolhidos mais dados de token para examinar melhor a correlação entre o compromisso e o preço.

Segundo Bull Market (Mar 2020 - Maio 2021): GitHub mais ativo, maiores ganhos de preço de token

Tabela de correlação dos seis fatores com valorização do preço simbólico:

No segundo mercado em alta, com o tamanho efetivo da amostra a aumentar de 81 para 330, a correlação dos seis fatores — estrela, fork, compromisso, questões, pull_requests, observadores — com o preço significativamente reforçado, cerca de 0,322, marcadamente superior à correlação média de 0,260 no primeiro intervalo e significativo ao nível de 0,01. A correlação de estrela, comprometimento, observadores com o preço era tão alta quanto 0.350. Neste intervalo, todos os seis fatores tiveram uma correlação positiva com o preço, aparentemente confirmando a nossa conjectura de uma correlação negativa entre o compromisso e o preço no primeiro intervalo, possivelmente devido a dados limitados e a influência de valores discrepantes.

Segundo Bear Market (De maio de 2021 até o presente) Os fatores do GitHub têm pontualidade! Ainda significativamente correlacionado com os preços dos tokens nos mercados em baixa, mas não necessariamente resilientes

Tabela de correlação dos seis fatores com valorização do preço simbólico:

Para o terceiro intervalo, com um aumento das amostras efetivas para 597, a correlação entre os seis fatores — estrela, fork, compromisso, edições, pull_requests, watchers — e preço reforçou-se em comparação com o primeiro intervalo, com uma correlação média de 0,216 sob o nível de significância de 0,01, ligeiramente superior aos 0,205 no primeiro mercado em baixa mas significativamente mais fraca do que a correlação de 0,322 no segundo intervalo.

Acredita-se que os seis fatores do GitHub estão positivamente correlacionados com a valorização do preço do token, mas têm uma certa pontualidade!

Os seis fatores demonstram um poder preditivo e contributivo mais forte para as flutuações de preços das criptomoedas durante um mercado em alta. No entanto, a sua utilidade é relativamente mais fraca num mercado em baixa. Nesses cenários, os preços das criptomoedas são mais influenciados por outras grandes categorias de fatores, tais como fatores de preço de volume e sentimento do mercado (incluindo fatores alternativos). Os dados do GitHub servem apenas como parte da análise fundamental, desempenhando um papel relativamente limitado.

Conclusão

Com base no conteúdo acima, o Falcon resume as conclusões deste artigo da seguinte forma:

1. Com o desenvolvimento do mercado Crypto e o florescimento do ecossistema de programadores, a correlação entre os dados do GitHub e os preços das criptomoedas é cada vez mais forte.

2. Do ponto de vista do investimento, é aconselhável investir em projetos com desenvolvimento GitHub ativo e evitar aqueles com desenvolvimento GitHub inativo.

3. Nos mercados em alta, os projetos com atividade mais ativa no GitHub tendem a ter ganhos mais elevados; nos mercados em baixa, esses projetos tendem a ser mais resilientes a quedas.

4. A correlação entre a atividade do GitHub e os preços das criptomoedas é significativamente mais forte nos mercados em alta do que nos mercados em baixa.

Sobre LUCIDA & FALCON

Lucida (https://www.lucida.fund/) é um fundo de hedge quantitativo líder que entrou no mercado Crypto em abril de 2018. Ele negocia principalmente estratégias como CTA, arbitragem estatística e arbitragem de volatilidade de opções, e atualmente gere ativos no valor de $30 milhões.

O Falcon (https://falcon.lucida.fund/) é uma nova geração de infra-estruturas de investimento Web3. Com base num modelo multifator, ajuda os utilizadores a “selecionar”, “comprar”, “gerir” e “vender” ativos criptoativos. O Falcon foi incubado pela Lucida em junho de 2022.

Para mais informações, visite https://linktr.ee/lucida_and_falcon

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