En el artículo anterior, "¿La actividad del equipo realmente afecta los precios de las monedas?" Examinamos la correlación entre la actividad de desarrollo de GitHub en la industria en su conjunto y las fluctuaciones de precios de los tokens. Concluimos que los seis factores de GitHub están correlacionados positivamente con las fluctuaciones de los precios de los tokens tanto en los mercados alcistas como bajistas.

En este artículo, exploramos más a fondo la causalidad detrás de esta correlación, preguntándonos si "los aumentos de precios están impulsados por actualizaciones tecnológicas o si los aumentos de precios estimulan las actualizaciones tecnológicas". Este análisis tiene como objetivo ayudar a los inversores y desarrolladores a comprender mejor el papel del "desarrollo técnico" como factor fundamental en las fluctuaciones de los precios de los tokens.

El artículo sigue este esquema general:

Primero, construimos un índice de actividad de desarrollo de GitHub (GDAI) para tokens individuales para medir su actividad de desarrollo.

A continuación, creamos un Índice de actividad de desarrollo de GitHub de la industria (IGDAI) que refleja la actividad general de desarrollo de GitHub en la industria. Este índice tiene en cuenta factores como las clasificaciones de capitalización de mercado de la industria y las tendencias históricas en la cantidad de proyectos de GitHub a lo largo del tiempo.

Luego, al comparar los cambios en el IGDAI y las fluctuaciones de los precios de los tokens durante los últimos seis años, nuestro objetivo es determinar la relación causal entre tecnología y precio.

Finalmente, aplicamos el índice GDAI a los tokens que han estado en desarrollo continuo durante los últimos seis años. Al comparar los valores del índice de actividad de desarrollo y los aumentos de precios con los de BTC y ETH, pretendemos validar nuestra evaluación anterior de la relación causal entre tecnología y precio.

Paso 1: Construir el Índice de Actividad de Desarrollo de GitHub (GDAI) para proyectos individuales utilizando el Proceso de Jerarquía Analítica.

Tabla 1: Interpretación de la relación entre los cinco factores de GitHub y el desarrollo del proyecto \

La fórmula específica para GDAI es la siguiente:

**El Proceso de Jerarquía Analítica (AHP) es un método de evaluación integral para el análisis sistemático y la toma de decisiones. Descompone los elementos necesarios para la toma de decisiones en tres niveles: el nivel objetivo, el nivel de criterio y el nivel de esquema. A partir de esta descomposición se realizan análisis cualitativos y cuantitativos, haciendo que el proceso de cálculo sea sencillo y eficiente.

(1) Analizar las relaciones entre varios factores del sistema y establecer una estructura jerárquica para el sistema.

Descomponga el GDAI a nivel objetivo en cinco niveles de criterios:

μStar, μFork, μCommit, μIssues, μPullRequests.

Figura 1: Descomposición del Índice GDAI

(2) Establecimiento de matrices de juicio

Para comparaciones por pares de la importancia de elementos dentro del mismo nivel con respecto a un criterio del nivel anterior, construimos matrices de comparación por pares (matrices de juicio). Hemos determinado diferentes niveles de importancia como se muestra en la Tabla 2.

Tabla 2: Diferentes niveles de importancia

Para la capa de criterio B, se crean las siguientes matrices de juicio. Según la experiencia y la naturaleza de los indicadores, la contribución prioritaria a la actividad de desarrollo de GitHub es la siguiente: Confirmar > Solicitudes de extracción > Problemas > Bifurcación > Estrella. Dado que los indicadores Star y Fork no tienen una relación particularmente directa con la actividad de desarrollo, les asignamos puntuaciones relativamente más bajas.

Tabla 3: Matriz de Juicio B

(3) Verificación de coherencia (CI)

Ecuación característica de la matriz B:

(4) Cálculo de pesos mediante tres métodos

Método 1: método de la media aritmética

La fórmula para el vector de peso derivado es:

Método 2: método de media geométrica

Método 3: Primero, utilice el método del valor propio para determinar el valor propio máximo de la matriz A y su vector propio correspondiente. Luego normalice el vector propio para obtener los pesos requeridos.

Tome el promedio de los pesos obtenidos con los tres métodos anteriores, que es el valor de peso final determinado. Los resultados específicos se muestran en la Tabla 4.

Tabla 4: Pesos específicos de los cinco factores principales

Por tanto, la fórmula específica del índice GDAI se puede expresar de la siguiente manera:

Paso 2: IGDAI (Índice de actividades de desarrollo industrial de Github) optimizado según GDAI

En el Paso 1, construimos el índice de actividad de desarrollo de GitHub, GDAI, para tokens individuales. Ahora, basándose en GDAI, evaluamos exhaustivamente toda la industria de las criptomonedas considerando todos los tokens enumerados y de origen abierto en GitHub. Esto da como resultado el cálculo del Índice de actividades de desarrollo de Github de la industria (IGDAI). La fórmula específica para calcular el IGDAI es la siguiente:

Fórmula de cálculo del IGDAI:

Donde 'n' representa la cantidad total de tokens que circulan en el mercado de criptomonedas y que se obtienen de forma abierta en GitHub dentro de un intervalo específico.

Cuando se construye un indicador que refleja la situación general de la industria, normalmente existen dos enfoques:

1. Seleccionar activos representativos y evaluar su desempeño.

2. Considere toda la industria de manera integral.

Para el enfoque 1, primero consideramos que el ecosistema actual de la industria de las criptomonedas aún no está completamente maduro y que muchos tokens con buen desempeño de precios y capitalización de mercado no son de código abierto. Los terceros no pueden acceder a información específica sobre el desarrollo, lo que hace que la selección de activos “representativos” esté sujeta a debate. En segundo lugar, la industria de las criptomonedas sigue siendo un campo en rápida evolución con un amplio potencial de crecimiento, y cada token tiene potencial para un rápido desarrollo. Por último, la alta liquidez característica de la industria de las criptomonedas con operaciones de 24 horas conduce a importantes fluctuaciones de capitalización de mercado a corto plazo. Si tuviéramos que cambiar los activos seleccionados cada seis meses, como se hace en los mercados de valores tradicionales, podríamos perdernos información importante sobre los cambios en el valor de mercado de los tokens.

Por lo tanto, en este documento, consideramos la información de desarrollo de todos los tokens en toda la industria para calcular el IGDAI.

Paso 3: La relación entre “revolución tecnológica” y “aumento de precios”: influencia unidireccional del cambio de precios en el desarrollo de GitHub

Utilizamos la prueba de causalidad de Granger para analizar la relación causal entre la actividad de desarrollo de la industria IGDAI y los cambios de precios de BTC, dos conjuntos de datos de series temporales. El rango temporal considerado es del 2015 al 31-10-2023, con una dimensión de índice diario. Inicialmente, determinamos un orden de rezago de 4 y, mediante pruebas de raíz unitaria, confirmamos que ambos conjuntos de datos son estacionarios (un requisito previo para la prueba de causalidad de Granger). Los siguientes resultados fueron obtenidos:

Tabla 5: Resultados de la prueba de causalidad de Granger

En la tabla de arriba:

• Un valor p de 0,000, que es inferior a 0,05, indica que la prueba F rechaza la hipótesis nula (H0: no existe una relación de causalidad de Granger entre las dos). Esto implica que BTC_price es una causa de IGDAI, lo que significa que la actividad de desarrollo de GitHub de la industria, IGDAI, está influenciada por cambios retrasados en los precios de las criptomonedas.

• Un valor p de 0,135, que es mayor que 0,05, implica que la prueba F acepta la hipótesis nula, lo que sugiere que IGDAI no es una causa de BTC_price. En resumen, los cambios de precios influyen unidireccionalmente en la actividad de desarrollo de la industria.

Además, presentamos un análisis más intuitivo mediante gráficos. Teniendo en cuenta las fluctuaciones significativas en el índice de actividad de desarrollo a diario, que pueden estar influenciadas por numerosos factores aleatorios y pueden ser menos informativos visualmente, hemos aplicado una suavización exponencial y ampliamos el intervalo de tiempo a "semanal". La Figura 2 ilustra los cambios en el índice IGDAI y el precio de BTC desde 2015 hasta el presente, con un marco de tiempo mensual.

Figura 2: Índice IGDAI y cambios en el precio de BTC desde 2015 hasta octubre de 2023

Este gráfico proporciona una representación visual clara de cómo los cambios en la ecología del desarrollo de la industria van por detrás de las fluctuaciones de precios de BTC durante diferentes períodos. Además, ambos exhiben niveles similares de volatilidad, lo que confirma la conclusión de que el IGDAI está influenciado unidireccionalmente por los cambios de precios.

Además, en el gráfico podemos observar que en los últimos meses, el Índice de Actividad de Desarrollo de la Industria (IGDAI) ha experimentado una fuerte caída del 31,7%, ¡lo que marca la mayor caída en casi una década!

Paso 4: Mientras los equipos de desarrollo permanezcan activos, ¿se mantiene estable el rendimiento de los precios durante los mercados bajistas? ¡No necesariamente!

En el Paso 3, establecimos la conclusión de que el precio influye unidireccionalmente en el desarrollo técnico mediante la prueba de causalidad de Granger. Sin embargo, también queremos explorar si existe una relación especial: incluso si el alcance del desarrollo de GitHub no es un factor importante en las fluctuaciones de precios, ¿la actividad de desarrollo constante, especialmente durante los mercados bajistas, conduce a un desempeño de precios más estable? Teniendo en cuenta las variaciones en la madurez de los ecosistemas de desarrollo de tokens y la diversidad de tipos de tokens, decidimos identificar los tokens que se han desarrollado continuamente desde 2018 y comparar su actividad de desarrollo de GitHub (GDAI) con sus fluctuaciones de precios en relación con BTC.

En este contexto, definimos "desarrollo continuo" como tener una actividad de desarrollo central de GitHub distinta de cero, incluidas confirmaciones, problemas y solicitudes de extracción, en cada semana desde 2018 hasta octubre de 2023. Las fluctuaciones de precios se definen como el (precio más alto - precio más bajo) / precio más bajo durante ese período. A través de una extensa recopilación y análisis de datos, inicialmente identificamos aproximadamente 1400 tokens que han sido de código abierto y cotizados simultáneamente desde 2018. Entre ellos, 38 tokens cumplen los criterios antes mencionados (incluidos BTC y ETH, que están muy maduros en términos de ecología de desarrollo y capitalización de mercado). Dada la extensión de este artículo, nos centraremos en discutir los resultados de los 36 tokens restantes en comparación con BTC. La lista específica de tokens se proporciona en la Tabla 6:

Tabla 6: Tokens que se han desarrollado continuamente desde 2018

Con respecto al Índice de actividad de desarrollo de GitHub (GDAI), se han compilado las estadísticas de 38 tokens para producir la Figura 3:

Figura 3: GDAI de Tokens con Desarrollo Continuo en GitHub de 2018 a 2023

En esta figura, los tokens con IGDAI que superan a BTC se muestran en rojo, mientras que los que no lo hacen se muestran en azul. Entre los tokens con desarrollo continuo, 9 tokens exhiben una mayor actividad de desarrollo que BTC.

En cuanto a las fluctuaciones de precios, presentamos los hallazgos en la Figura 4:

Figura 4: Fluctuaciones de precios de tokens con desarrollo continuo en GitHub de 2018 a 2023

En esta figura, los tokens con fluctuaciones de precio superiores a BTC se representan en rojo, mientras que los que no lo hacen se muestran en azul. Entre los tokens en continuo desarrollo, 31 tokens han experimentado aumentos de precios que superaron a BTC.

Resumiendo los hallazgos de ambas figuras, hay una superposición de 8 fichas representadas en rojo. Esto significa que desde 2018 hasta el presente, 8 tokens han mostrado simultáneamente un rendimiento superior en la actividad de desarrollo de GitHub (GDAI) y fluctuaciones de precios en comparación con BTC (un punto de referencia de la industria). Estos 8 tokens representan el 22% de todos los tokens con actividad de desarrollo continuo dentro de este período de tiempo. Los tokens específicos se enumeran en la Tabla 7:

Tabla 7: Tokens de 2018 a 2023 con GDAI y rendimiento de precios simultáneamente superiores en comparación con BTC

Al considerar el desarrollo continuo, la tasa de superposición del 22% sugiere que, si bien el desarrollo continuo tiene cierta influencia sobre el precio, no puede demostrar de manera concluyente un efecto determinante altamente positivo sobre el precio. Esta observación se alinea con los resultados de la prueba de causalidad de Granger en el Paso 3, lo que confirma la noción de que el precio afecta unidireccionalmente la actividad de desarrollo de GitHub.

Conclusión

En resumen, Falcon presenta las siguientes conclusiones en este artículo:

1. Utilizando el proceso de jerarquía analítica (AHP), este artículo estableció el índice de actividad de desarrollo, GDAI, para tokens individuales y el índice de actividades de desarrollo de GitHub de la industria, IGDAI, para toda la industria.

2. Al analizar el “Índice de actividades de desarrollo de GitHub de la industria IGDAI” y los “datos de precios de BTC” desde 2015 hasta octubre de 2023, se encontró que el precio solo influye unidireccionalmente en la actividad de desarrollo de GitHub. Además, en los últimos meses, el Índice de Actividad de Desarrollo de la Industria ha experimentado una fuerte caída del 31,7%, lo que supone la mayor caída en casi una década.

3. El “desarrollo continuo por parte de los equipos” no es el factor principal que impulsa los aumentos de precios después de los mercados bajistas. Al realizar inversiones, es fundamental considerar otros factores que impactan el precio de manera integral.

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