Empat Siklus Banteng dan Beruang di Pasar Kripto

Blok asal Bitcoin dibuat pada tahun 2009, dan dalam 14 tahun berikutnya, harganya telah mengalami beberapa siklus pasar naik dan turun. Narasi industri terkenal seperti “Era ICO”, “Ledakan Rantai Publik”, “Musim Panas Defi”, dan “Gelombang NFT” telah muncul.

Untuk kemudahan analisis, artikel ini mendefinisikan Juli 2015 - Jan 2018 sebagai pasar bullish pertama, Jan 2018 - Maret 2020 sebagai pasar bearish pertama, Maret 2020 - Mei 2021 sebagai pasar bullish kedua, dan Mei 2021 - hadir sebagai pasar bearish kedua. .

Pasar bullish “ICO” pertama dari Juli 2015 - Januari 2018 masih terlalu jauh, dengan terlalu sedikit data yang tersedia untuk analisis yang cermat. Oleh karena itu, artikel ini berfokus pada tiga siklus terakhir.

Empat Siklus Banteng dan Beruang di Pasar Kripto

Faktor-faktor apa yang menunjukkan bahwa “tim bekerja secara aktif”? Kami telah mengidentifikasi enam faktor!

Di industri ini, sebagian besar proyek didasarkan pada teknologi blockchain, dan kodenya bersumber terbuka di GitHub (platform untuk hosting dan berbagi kode).

Oleh karena itu, Falcon menggunakan enam faktor dari GitHub sebagai standar kuantitatif untuk mengukur apakah “tim bekerja secara aktif”. Ini termasuk: Bintang, Garpu, Komit, Masalah, Permintaan Tarik, dan Pengamat. Berikut pengertian dan jenis spesifik dari keenam faktor tersebut.

Pengantar Mendetail tentang Enam Faktor Data GitHub untuk Proyek

Semua data GitHub dari proyek yang disebutkan dalam artikel ini juga dapat dilihat di produk Falcon. Kunjungi tautan: https://falcon.lucida.fund/ch/asset_tracker/73/github?uid=

Tangkapan Layar Halaman Produk

Ukuran Sampel dan Glosarium yang Efektif

Tim menganalisis tren harga koin dan data enam faktor GitHub yang sesuai untuk tiga siklus pasar. Setelah pemrosesan outlier, sampel token efektif yang dipertahankan masing-masing adalah 81, 330, dan 596 untuk setiap siklus pasar.

Berikut penjelasan istilah-istilah yang muncul pada grafik berikut:

Penjelasan Khusus tentang Istilah

Pasar Beruang Pertama (Jan. 2018 - Maret 2020): Data GitHub memiliki resistensi terhadap penurunan harga, namun pengaruhnya terbatas, mungkin karena ukuran sampel yang kecil

Dimulai dengan pasar beruang pertama:

Statistik Deskriptif untuk Enam Faktor Data GitHub dan Fluktuasi Harga Koin:

Pada pasar bearish pertama, data token lebih tersebar, yang merupakan karakteristik dari tahap awal kebangkitan pasar kripto. Selama periode ini, deviasi standar dari tujuh ukuran statistik jauh dari rata-rata, yang menunjukkan perbedaan signifikan antara berbagai jenis koin dalam hal harga dan data GitHub. Pada fase ini, token yang lebih matang seperti Bitcoin dan ETH mendapat perhatian yang sangat tinggi di GitHub, namun banyak token baru yang memiliki visibilitas GitHub dan kontribusi pengembang yang rendah.

Situasi statistik harga koin yang turun kurang dari rata-rata (disorot dengan warna hitam tebal) dan enam faktor data GitHub yang terkait:

Token yang ditandai dengan sel abu-abu mewakili token yang bertentangan dengan tren pasar. Kami menganggap token ini memiliki karakteristik unik yang memerlukan analisis komprehensif dengan kondisi pasar. Pada periode ini, hanya pertukaran Binance yang merupakan pengecualian. Mengamati enam faktor GitHub, nilai bintang dan garpu berada di 10 teratas, tetapi komitmen, masalah, permintaan penarikan, dan pengamat sangat rendah. Hal ini terutama karena BNB, sebelum tahun 2019, hanya dianggap sebagai “koin platform” tanpa atribut “rantai publik”, sehingga kode tersebut tidak bersumber terbuka. Selama paruh kedua tahun 2018, fokus pasar adalah pada segmen koin platform, dan kenaikan BNB sangat signifikan, menahan penurunan dalam siklus tersebut. Untuk koin ini, hanya faktor bintang dan garpu di GitHub yang memiliki korelasi dengan harganya.

Di antara token yang turun kurang dari rata-rata, 40% memiliki faktor GitHub di 10 besar statistik. Token yang tersisa umumnya memiliki profil GitHub yang lebih rendah, menunjukkan bahwa faktor GitHub memiliki dampak positif dalam mengurangi penurunan harga, meskipun tidak secara signifikan.

Pasar Banteng Kedua (Maret. 2020 - Mei 2021): Proyek GitHub yang lebih aktif mengalami peningkatan yang lebih besar selama pasar bullish

Statistik Deskriptif untuk Enam Faktor Data GitHub dan Fluktuasi Harga Koin:

Di pasar bullish kedua, data token lebih terkonsentrasi, menunjukkan peningkatan kematangan dan kemakmuran di pasar kripto. Standar deviasi ketujuh ukuran tersebut mendekati rata-rata dibandingkan tahun 2018-2020, yang menunjukkan distribusi sampel yang lebih terkonsentrasi. Analisis pasar mengungkapkan bahwa token berkembang lebih matang pada tahun 2020, dengan token yang muncul pada tahun 2018 mengalami pertumbuhan dan peningkatan data fundamental GitHub yang sesuai. Selain itu, jumlah token yang diterbitkan selama periode ini meningkat secara signifikan, sehingga distribusi data semakin terpusat.

Situasi statistik untuk koin yang kenaikan harganya melebihi rata-rata (disorot dengan warna hitam tebal) dan enam faktor data GitHub yang terkait:

Dari 330 titik data, 11 titik mengalami kenaikan harga di atas rata-rata, dan 5 di antaranya memiliki faktor GitHub di atas rata-rata, yaitu sekitar 45%. Analisis awal menunjukkan adanya korelasi antara peningkatan data GitHub dan kenaikan harga, dengan korelasi spesifik yang dirinci di bagian ketiga artikel.

Proyek yang tidak naik namun turun selama pasar bullish biasanya sangat tidak aktif di GitHub

Anomali Harga Koin (Penurunan Harga di Bull Market):

Dari 330 sampel efektif pada periode ini, 28 token bertentangan dengan tren dan harganya turun, menyoroti kelemahannya. Sejalan dengan itu, 90% dari token ini memiliki data GitHub di bawah rata-rata dan cenderung ke arah minimum.

Pasar Beruang Kedua (Mei 2021 - Sekarang): Proyek GitHub yang lebih aktif berkontribusi terhadap resistensi di pasar beruang, namun dampaknya tidak besar

Statistik Deskriptif untuk Enam Faktor Data GitHub dan Fluktuasi Harga Koin:

Menyortir berdasarkan faktor bintang, 20 token teratas, dan enam ukuran statistik lainnya (token yang melebihi rata-rata disorot dengan warna hitam tebal):

Dengan perkembangan lebih lanjut di pasar kripto, data di pasar bearish kedua menjadi lebih tersebar, kemungkinan besar karena meningkatnya perbedaan industri. Standar deviasi dari tujuh ukuran sangat bervariasi dari rata-rata, menunjukkan bahwa data token lebih beragam selama fase pasar bearish ini. Pasar token pada tahun 2021 masih dalam tahap pengembangan yang kuat, menarik lebih banyak orang ke pasar token, dengan fokus awal pada proyek token yang sudah berkembang dengan baik dan matang. Token ini mendapat perhatian GitHub dengan puluhan ribu statistik, namun token yang muncul pada periode ini masih memerlukan waktu untuk mendapatkan pengakuan publik dan tentu saja memiliki visibilitas dan pengembangan yang lebih rendah.

Menganalisis 20 token teratas berdasarkan peringkat data Star, diamati bahwa token yang melebihi rata-rata dalam peringkat enam faktor GitHub menunjukkan kesamaan tertentu dalam pola statistik, menunjukkan korelasi yang tinggi di antara enam faktor ini. Perlu dicatat juga bahwa token dengan peringkat tinggi dalam enam faktor ini lebih matang, sebagian besar diterbitkan antara tahun 2015 dan 2018, termasuk Bitcoin, ETH, dan Dogecoin.

Perilaku harga token yang tidak normal (kenaikan harga selama pasar bearish):

Dari 596 token, 28 anomali teramati. Diantaranya, enam token, terhitung 28%, memiliki satu atau lebih faktor yang melebihi rata-rata dalam data GitHub. Berdasarkan data tersebut, disimpulkan bahwa peningkatan data GitHub berkontribusi terhadap ketahanan selama pasar sedang lesu, meskipun dampaknya tidak terlalu signifikan. Keunggulan harga yang kuat dari token tersebut terutama ditentukan oleh faktor-faktor dari kategori lain.

Bagaimana cara mengukur korelasi antara faktor GitHub dan harga? Koefisien manakah yang akan digunakan untuk penilaian ini?

Seperti disebutkan sebelumnya, data GitHub memainkan peran yang berbeda-beda dalam siklus bullish dan bearish.

Jadi, bagaimana kita mengukur korelasi antara faktor GitHub dan harga?

Plot QQ menggunakan kuantil sampel sebagai sumbu horizontal dan titik kuantil terkait yang dihitung menurut distribusi normal sebagai sumbu vertikal, menampilkan titik sampel dalam sistem koordinat Kartesius. Jika kumpulan data mengikuti distribusi normal, titik sampel membentuk garis mengelilingi diagonal kuadran pertama. Untuk kumpulan data yang mengikuti distribusi normal, koefisien korelasi Pearson sesuai untuk dianalisis, sedangkan koefisien korelasi Spearman cocok untuk kumpulan data yang tidak mengikuti distribusi normal.

Hasil plot QQ keenam faktor dalam tiga interval adalah sebagai berikut:

Seperti yang ditunjukkan, titik sampel untuk enam faktor – Star, Fork, Commit, Issues, Pull_requests, Watchers – tidak mengelompok di sekitar diagonal kuadran pertama, yang menunjukkan bahwa titik-titik tersebut tidak mengikuti distribusi normal. Dengan demikian, analisis korelasi keenam faktor ini dengan harga token akan didasarkan pada koefisien Spearman.

First Bear Market (Jan 2018 - Mar 2020): Korelasi terbatas antara faktor GitHub dan harga token karena ukuran sampel

Tabel korelasi enam faktor dengan apresiasi harga token:

Lima faktor GitHub secara positif mempengaruhi ketahanan harga token selama pasar sedang bearish. Koefisien korelasi star, fork, issue, pull_requests, watchers dengan harga berkisar 0,260, menunjukkan signifikansi pada level 0,05, menunjukkan korelasi positif dengan harga token.

Faktor komitmen tidak menunjukkan hubungan yang signifikan dengan apresiasi harga pada interval ini. Koefisien korelasi komitmen dengan fluktuasi harga sebesar -0,032 mendekati 0, dan P-value sebesar 0,776 > 0,05 yang berarti tidak ada korelasi antara komitmen dan harga.

Korelasi star, fork, issue, pull_requests, watchers dengan harga sejalan dengan penilaian kami sebelumnya, menunjukkan dampak positif meski tidak tinggi. Korelasi sebesar 0,260 bermakna untuk penelitian kami selanjutnya mengenai tren harga token dan membangun strategi faktor terkait. Hasil komitmen sedikit berbeda dari temuan kami sebelumnya, yang sementara ini disebabkan oleh data sampel yang terbatas. Pada interval kedua dan ketiga, lebih banyak data token dikumpulkan untuk mengkaji lebih lanjut korelasi antara komitmen dan harga.

Bull Market Kedua (Mar 2020 - Mei 2021): GitHub yang lebih aktif, kenaikan harga token yang lebih tinggi

Tabel korelasi enam faktor dengan apresiasi harga token:

Di pasar bullish kedua, dengan peningkatan ukuran sampel efektif dari 81 menjadi 330, korelasi enam faktor – bintang, garpu, komitmen, isu, permintaan_tarik, pengamat – dengan harga menguat secara signifikan, sekitar 0,322, jauh lebih tinggi daripada korelasi rata-rata sebesar 0,260 pada interval pertama, dan signifikan pada tingkat 0,01. Korelasi bintang, komitmen, pengamat dengan harga sebesar 0,350. Dalam interval ini, keenam faktor memiliki korelasi positif dengan harga, yang tampaknya membenarkan dugaan kami mengenai korelasi negatif antara komitmen dan harga pada interval pertama, kemungkinan karena terbatasnya data dan pengaruh outlier.

Pasar Beruang Kedua (Dari Mei 2021 hingga sekarang) Faktor GitHub memiliki ketepatan waktu! Masih berkorelasi signifikan dengan harga token di pasar bearish, namun belum tentu tangguh

Tabel korelasi enam faktor dengan apresiasi harga token:

Untuk interval ketiga, dengan peningkatan sampel efektif menjadi 597, korelasi antara enam faktor – bintang, garpu, komitmen, isu, pull_requests, pengamat – dan harga menguat dibandingkan dengan interval pertama, dengan rata-rata korelasi sebesar 0,216 di bawah interval pertama. tingkat signifikansi 0,01, sedikit lebih tinggi dari 0,205 pada pasar bearish pertama namun secara signifikan lebih lemah dibandingkan korelasi 0,322 pada interval kedua.

Dipercaya bahwa enam faktor GitHub berkorelasi positif dengan apresiasi harga token, namun mereka memiliki ketepatan waktu tertentu!

Keenam faktor tersebut menunjukkan kekuatan prediksi dan kontribusi yang lebih kuat terhadap fluktuasi harga mata uang kripto selama pasar bullish. Namun, kegunaannya relatif lebih lemah di pasar yang sedang lesu. Dalam skenario seperti itu, harga mata uang kripto lebih dipengaruhi oleh berbagai kategori faktor lainnya, seperti faktor volume-harga dan sentimen pasar (termasuk faktor-faktor alternatif). Data dari GitHub hanya berfungsi sebagai bagian dari analisis fundamental, dan memainkan peran yang relatif terbatas.

Kesimpulan

Berdasarkan isi di atas, Falcon merangkum kesimpulan artikel ini sebagai berikut:

1. Dengan berkembangnya pasar Kripto dan berkembangnya ekosistem pengembang, korelasi antara data GitHub dan harga mata uang kripto semakin kuat.

2. Dari perspektif investasi, disarankan untuk berinvestasi pada proyek dengan pengembangan GitHub aktif dan menghindari proyek dengan pengembangan GitHub tidak aktif.

3. Di pasar bullish, proyek dengan aktivitas GitHub yang lebih aktif cenderung memperoleh keuntungan lebih tinggi; di pasar yang sedang lesu, proyek-proyek tersebut cenderung lebih tahan terhadap penurunan.

4. Korelasi antara aktivitas GitHub dan harga mata uang kripto secara signifikan lebih kuat di pasar bullish dibandingkan di pasar bearish.

Tentang LUCIDA & FALCON

Lucida (https://www.lucida.fund/) adalah dana lindung nilai kuantitatif terkemuka yang memasuki pasar Crypto pada bulan April 2018. Ini terutama memperdagangkan strategi seperti CTA, arbitrase statistik, dan arbitrase volatilitas opsi, dan saat ini mengelola aset senilai $30 juta.

Falcon (https://falcon.lucida.fund/) adalah infrastruktur investasi Web3 generasi baru. Berdasarkan model multi-faktor, ini membantu pengguna dalam “memilih”, “membeli”, “mengelola”, dan “menjual” aset kripto. Falcon diinkubasi oleh Lucida pada Juni 2022.

Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi https://linktr.ee/lucida_and_falcon

Penafian:

1. Artikel ini dicetak ulang dari [mirror]. Semua hak cipta milik penulis asli [LUCIDA & FALCON]. Jika ada keberatan terhadap cetak ulang ini, silakan menghubungi tim Gate Learn , dan mereka akan segera menanganinya.
2. Penafian Tanggung Jawab: Pandangan dan pendapat yang diungkapkan dalam artikel ini adalah sepenuhnya milik penulis dan bukan merupakan nasihat investasi apa pun.
3. Terjemahan artikel ke bahasa lain dilakukan oleh tim Gate Learn. Kecuali disebutkan, dilarang menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel terjemahan.