前回の記事「チーム活動は本当にコイン価格に影響するか?」では、業界全体のGitHub開発活動とトークンの価格変動の相関関係を調べました。 GitHub Six Factorsは、強気市場と弱気市場の両方でトークン価格の変動と正の相関があると結論付けました。

本稿では、この相関関係の因果関係をさらに探り、「価格上昇は技術のアップグレードによって引き起こされるのか、それとも価格上昇が技術のアップグレードを刺激するのか」を問いかけます。 この分析は、投資家や開発者がトークン価格の変動における基本的な要因としての「技術開発」の役割をよりよく理解できるようにすることを目的としています。

この記事は、次の一般的な概要に従います。

まず、個々のトークンの開発アクティビティを測定するために、GitHub Development Activity Index (GDAI) を構築します。

次に、業界における GitHub 開発活動全体を反映した Industry GitHub Development Activity Index (IGDAI) を構築します。 このインデックスは、業界の時価総額ランキングや、時間の経過に伴う GitHub プロジェクトの数の過去の傾向などの要因を考慮に入れています。

そして、過去6年間のIGDAIとトークン価格の変動の変化を比較することで、技術と価格の因果関係を明らかにすることを目指します。

最後に、GDAIインデックスは、過去6年間継続的に開発されているトークンに適用されます。 開発活動指数の値と価格上昇をBTCやETHのものと比較することで、テクノロジーと価格の因果関係に関する以前の評価を検証することを目指しています。

ステップ 1: 分析階層プロセスを使用して、個々のプロジェクトの GitHub 開発アクティビティ インデックス (GDAI) を構築します。

表1:GitHubの5つの要素とプロジェクト開発の関係の解釈 \

GDAIの具体的な計算式は次のとおりです。

**分析階層プロセス(AHP)は、体系的な分析と意思決定のための包括的な評価方法です。 意思決定に必要な要素を、目的レベル、基準レベル、スキームレベルの3つのレベルに分解します。 この分解に基づいて、定性分析と定量分析が行われ、計算プロセスが簡単かつ効率的になります。

(1)システム内のさまざまな要因間の関係を分析し、システムの階層構造を確立します。

目標レベルで GDAI を 5 つの基準レベルに分解します。

μStar、μFork、μCommit、μIssues、μPullRequests。

図1:GDAI指数の分解

(2)判断マトリックスの確立

前の水準の基準に関する同じ水準内の要素の重要度のペアワイズ比較のために、ペアワイズ比較行列(判断行列)を構築します。 表2に示すように、さまざまなレベルの重要度を決定しました。

表 2: さまざまな重要度

基準層Bに対して、以下の判定行列が作成されます。 経験と指標の性質に基づいて、GitHub 開発アクティビティへの優先的な貢献は次のとおりです。 プルリクエスト>コミット> Issues > Fork > Star。 スター&フォーク指標は開発活動と特に直接的な関係がないため、比較的低いスコアを割り当てています。

表3:判定マトリックスB

(3) 整合性チェック(CI)

行列Bの特性方程式:

(4)3つの方法による重みの計算

方法1:算術平均法

導出された重みベクトルの式は次のとおりです。

方法2:幾何平均法

方法3:まず、固有値法を使用して、行列Aとそれに対応する固有ベクトルの最大固有値を決定します。 次に、固有ベクトルを正規化して、必要な重みを取得します。

上記の3つの方法から得られた重みの平均を取り、これが最終的に決定された重み値です。 具体的な結果を表4に示す通りとした。

表4:5つの主要要因の具体的な重み付け

したがって、GDAIインデックスの具体的な式は次のように表すことができます。

ステップ2:GDAIに基づいて最適化されたIGDAI(Industry Github Development Activities Index)

ステップ 1 では、個々のトークンの GitHub 開発アクティビティ インデックス (GDAI) を構築しました。 現在、GDAIに基づいて、GitHubにリストされ、オープンソース化されているすべてのトークンを考慮することにより、暗号通貨業界全体を包括的に評価しています。 これにより、Industry Github Development Activities Index (IGDAI) が計算されます。 IGDAIの具体的な計算式は、以下の通りです。

IGDAI計算式:

ここで、「n」は、暗号通貨市場で流通し、特定の間隔内にGitHubでオープンソース化されたトークンの総数を表します。

業界全体の状況を反映した指標を構築する場合、通常、2つのアプローチがあります。

1. 代表的な資産を選択し、そのパフォーマンスを評価します。

2. 業界全体を総合的に考えます。

アプローチ1では、まず、現在の暗号通貨業界のエコシステムはまだ完全に成熟しておらず、価格パフォーマンスと時価総額が良好な多くのトークンがオープンソース化されていないことを考慮します。 第三者は特定の開発情報にアクセスできないため、「代表的な」資産の選択は議論の余地があります。 第二に、暗号通貨業界は依然として急速に進化している分野であり、十分な成長の可能性を秘めており、すべてのトークンは急速な発展の可能性を秘めています。 最後に、24時間取引の暗号通貨業界の特徴である流動性の高さは、短期的な時価総額の大きな変動につながります。 従来の株式市場で行われているように、選択した資産を6か月ごとに変更すると、トークン市場の価値の変化に関する重要な情報を見逃す可能性があります。

そこで、本稿では、業界全体の全トークンの開発情報を検討し、IGDAIを算出する。

ステップ3:「技術革命」と「値上げ」の関係 - 価格変動がGitHub開発に及ぼす一方向の影響

グレンジャー因果関係検定を用いて、業界開発活動IGDAIとBTC価格変動の因果関係を2つの時系列データセットで分析しました。 考慮される時間範囲は 2015 年から 2023-10-31 で、日次インデックス ディメンションがあります。 最初に、ラグ次数を4と決定し、単位根検定を通じて、両方のデータセットが定常であることを確認しました(Granger因果関係検定の前提条件)。 以下の結果が得られました。

表5:グレンジャー因果関係テストの結果

上の表では、次のようになります。

• p値が0.000(0.05未満)の場合、F検定で帰無仮説が棄却されることを示します(H0:2つの間にグレンジャー因果関係はありません)。 これは、BTC_priceがIGDAIの原因であることを意味しており、業界のGitHub開発活動であるIGDAIは、暗号通貨価格の遅れた変化の影響を受けていることを意味します。

• 0.05より大きい0.135のp値は、F検定が帰無仮説を受け入れることを意味し、IGDAIがBTC_priceの原因ではないことを示唆しています。 要約すると、価格の変化は業界の発展活動に一方向に影響を与えます。

さらに、チャートを使用したより直感的な分析を提示します。 開発活動指数は日次で大きく変動しており、多くのランダム要因の影響を受け、視覚的に情報量が少ない可能性があることを考慮し、指数平滑化を適用し、時間間隔を「週次」に拡大しました。図2は、2015年から現在までのIGDAI指数とBTC価格の変化を月次で示しています。

図2:2015年から2023年10月までのIGDAI指数とBTC価格の変化

このグラフは、産業発展の生態学の変化が、さまざまな期間のBTC価格変動にどのように遅れているかを明確に視覚的に表現しています。 さらに、どちらも同様のレベルのボラティリティを示しており、IGDAIが価格変動によって一方向的に影響を受けるという結論を裏付けています。

さらに、グラフから、過去数か月で、産業開発活動指数(IGDAI)は31.7%の急激な低下を経験し、ほぼ10年間で最大の下落を記録したことがわかります。

ステップ4:開発チームが活発である限り、弱気相場の間も価格パフォーマンスは安定していますか? 強ち！

ステップ3では、グレンジャー因果関係検定を通じて、価格が技術開発に一方向に影響を与えるという結論を確立しました。 しかし、GitHubの開発の程度が価格変動の主要な要因ではないとしても、特に弱気相場の際に一貫した開発活動がより安定した価格パフォーマンスにつながるかどうかという特別な関係が存在するかどうかも調査したいと思います。 トークン開発エコシステムの成熟度やトークンの種類の多様性のばらつきを考慮し、2018年以降継続的に開発されているトークンを特定し、そのGitHub開発活動(GDAI)とBTCに対する価格変動を比較することにしました。

このコンテキストでは、2018 年から 2023 年 10 月までの各週に、コミット、イシュー、プルリクエストなどの GitHub のコア開発アクティビティがゼロではないことを "継続的開発" と定義しています。 価格変動は、その期間中の(最高価格-最安値)/最低価格として定義されます。 広範なデータ収集と分析を通じて、2018年以降、同時にオープンソース化され上場された約1,400のトークンを最初に特定しました。 このうち、38のトークンが前述の基準を満たしています(開発エコロジーと時価総額の点で非常に成熟しているBTCとETHを含む)。 この記事の長さを考えると、BTCと比較した残りの36トークンの結果について議論することに焦点を当てます。 トークンの具体的なリストを表 6 に示します。

表6:2018年から継続的に開発されているトークン

GitHub Development Activity Index (GDAI) に関しては、38 個のトークンの統計がコンパイルされ、図 3 が生成されました。

図3:2018年から2023年までのGitHubで継続的に開発されているトークンのGDAI

この図では、IGDAIがBTCを上回っているトークンは赤で、そうでないトークンは青で示されています。 継続的に開発されているトークンのうち、9つのトークンはBTCよりも高い開発活動を示しています。

価格変動については、図表4の調査結果を示します。

図4:2018年から2023年までのGitHubで継続的に開発されているトークンの価格変動

この図では、価格変動がBTCを超えるトークンは赤で表され、そうでないトークンは青で示されています。 開発が続いているトークンのうち、31のトークンがBTCを超える価格上昇を経験しています。

両方の図の調査結果をまとめると、赤で表された8つのトークンが重複しています。 これは、2018年から現在まで、8つのトークンがBTC(業界ベンチマーク)と比較して、GitHub開発活動(GDAI)と価格変動において同時に優れたパフォーマンスを示したことを意味します。 これらの8つのトークンは、この期間内に継続的な開発活動が行われるすべてのトークンの22%を占めています。 具体的なトークンを表 7 にリストします。

表7:2018年から2023年までのBTCと比較したGDAIと価格パフォーマンスを同時に向上させたトークン

継続的な開発を考えると、22%の重複率は、継続的な開発が価格にある程度の影響を与える一方で、価格に対する高いプラスの駆動効果を決定的に実証することはできないことを示唆しています。 この観察結果は、ステップ 3 の Granger 因果関係テストの結果と一致しており、価格が GitHub の開発アクティビティに一方向に影響を与えるという概念を裏付けています。

結論

要約すると、Falconはこの記事で次の結論を提示しています。

1. 本稿では、AHP(Analytic Hierarchy Process)を利用して、個々のトークンの開発活動指標(GDAI)と業界全体のIndustry GitHub Development Activities Index(IGDAI)を確立しました。

2. 2015年から2023年10月までの「Industry GitHub Development Activities Index IGDAI」と「BTC価格データ」を分析したところ、価格はGitHubの開発活動に一方向的にしか影響しないことがわかりました。 さらに、過去数か月で、産業開発活動指数は31.7%の急激な低下を経験し、ほぼ10年間で最大の下落を記録しました。

3. 「チームによる継続的な開発」は、弱気相場後の価格上昇の主な推進要因ではありません。 投資を行う際には、価格に影響を与える他の要因を総合的に考慮することが不可欠です。

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