В предыдущей статье «Действительно ли то, что делает команда, 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 рынке.
В этой статье далее расширяется вывод о «корреляции» и исследуется причинно-следственная связь между ними, т.е. «происходит ли это, потому что технологическая модернизация способствует росту цен на валюту, или рост цен на валюту стимулирует технологическую модернизацию»? 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 создаем GitHub Development Activity Index (GDAI) для одного токена.
Во-вторых, на основе таких факторов, как рейтинг рыночной капитализации отрасли и регулярная тенденция количества проектов GitHub с течением времени, построен индекс Industury Github Development Activity Index (IGDAI), показатель, отражающий общую активность разработки GitHub всей отрасли.
Затем, сравнивая тренд IGDAI, индекса активности развития отрасли, и тенденцию изменения цены валюты за последние 6 лет, оценивается причинно-следственная связь между технологиями и ценой.
Наконец, индикатор GDAI применяется к токенам, которые были разработаны за последние 6 лет, и различия между значением индекса активности разработки и ростом цены валюты сравниваются с BTC и ETH для подтверждения суждения о причинно-следственной связи между технологией и ценой.
Шаг 1. Использование процесса аналитической иерархии для создания GitHub Development Activity Index (GDAI) для одного проекта
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/d97dd32aaa7e5b0dc2de22b8915205b0.)
Конкретная формула GDAI выглядит следующим образом:
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/33447dd704237eaab05a6c358a1a8a14.)
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
GDAI целевого уровня разбит на 5 уровней критериев: μStar, μFork, μCommit, μIssues и μPullRequests.
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/81f99f58efa627b593c5654e69fb05d9.)
(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.
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/93191b5ff9bd04cc8b6e9deb1563e02d.)
Создайте следующую матрицу суждений для слоя критериев B. **В зависимости от опыта и характера 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. **
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/950d3b7f8301f908e2cb517f2141ed08.)
(3) Проверка соответствия (CI)
Характеристическое уравнение для матрицы B:
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/ef9ea4b2ad2e6ec12b157a75a6e1e55a.)
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/eba7972f62d45dfde7eda1b8cd48a578.)
(4) 3 способа вычисления весов
Метод 1: Среднее арифметическое
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/27d1de9ab8bfda920a564fceac6d51b3.)
Формула полученного вектора веса:
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/36810108bdc41c8bf84c905a425a0755.)
Метод 2: Геометрическое усреднение
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/de10342e27b4fe401aae617a03601ab7.)
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:
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/a6ad89d72dab65abf14f91411eb80996.)
Таким образом, конкретная формула показателя GDAI может иметь следующий вид:
Шаг 2. IGDAI (Industry Github Development Activities Index) на основе GDAI-оптимизации
На шаге 1 мы создали GDAI, метрику действий разработки для GitHub с одним маркером. Теперь, на основе GDAI, всесторонне рассматривая все токены, перечисленные и циркулирующие в криптовалютной индустрии и с открытым исходным кодом на GitHub, путем агрегирования GDAI всех их токенов, получен IGDAI, общеотраслевой индекс активности разработки GitHub. Конкретная формула расчета IGDAI выглядит следующим образом:
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/a1760033c0699996a3bea2656d6d3fc4.)
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.Выберите репрезентативные цели для расчета их эффективности 2.Всесторонне рассмотрите ситуацию в 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 случайности Грейнджера** для анализа причинно-следственной связи между двумя рядами данных временных рядов IGDAI и изменениями цены BTC в активности развития отрасли, где период времени - 2015-2023.10.31, а измерение индекса - "день". ** Во-первых, порядок запаздывания определяется равным 4, и тест единичного корня используется для определения того, что оба типа данных являются стационарными последовательностями (предпосылка «стационарного» теста причинности Грейнджера) с помощью критерия единичного корня, и получаются следующие результаты:
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/7f6d9dcd20a8af55c90eda55739ac12d.)
где 0.000<0.05 указывает на то, что F-критерий отвергает нулевую гипотезу (нулевая гипотеза H0: нет причинно-следственной связи Грейнджера), а **BTC_price — причина IGDAI, то есть степень активности разработки GitHub в отрасли IGDAI зависит от 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.
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/292f291c98c3fe31805f90a257e67f9a.)
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 оказывают одностороннее влияние на развитие технологий 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, динамика цены валюты не будет особенно напряженной. Учитывая зрелость 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 три фактора фиксации, проблем и запросов на вытягивание в ядре разработки GitHub, которые равны 0 для каждой недели с 2018 по октябрь 2023 года. Изменение цены определяется как период (самая высокая цена - самая низкая цена) / самая низкая 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.
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/6109610fe0880a88c71d83af50a2b395.)
Что касается активности разработки GitHub GDAI, то насчитали 38 токенов, и получился рисунок 3:
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/7e4314065ac8a4f19faf3cfd24ad374f.)
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:
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/0c4fb388d4257596e7de866698b9a022.)
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.
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/39351eadac059ede62fb9272a744f638.)
** 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 показатель активности разработки GitHub IGDAI для всей отрасли.
Проанализировав «Общеотраслевой индикатор активности разработки GitHub IGDAI» и «Данные о ценах BTC» с 2015 по 2023.10, было обнаружено, что цена валюты 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 является основным движущим фактором роста цен на валюту 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» .
Математические методы анализа «метафизических проблем» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?
В предыдущей статье «Действительно ли то, что делает команда, 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 рынке.
В этой статье далее расширяется вывод о «корреляции» и исследуется причинно-следственная связь между ними, т.е. «происходит ли это, потому что технологическая модернизация способствует росту цен на валюту, или рост цен на валюту стимулирует технологическую модернизацию»? 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:
Шаг 1. Использование процесса аналитической иерархии для создания GitHub Development Activity Index (GDAI) для одного проекта
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/d97dd32aaa7e5b0dc2de22b8915205b0.)
Конкретная формула GDAI выглядит следующим образом:
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/33447dd704237eaab05a6c358a1a8a14.)
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
GDAI целевого уровня разбит на 5 уровней критериев: μStar, μFork, μCommit, μIssues и μPullRequests.
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/81f99f58efa627b593c5654e69fb05d9.)
(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.
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/93191b5ff9bd04cc8b6e9deb1563e02d.)
Создайте следующую матрицу суждений для слоя критериев B. **В зависимости от опыта и характера 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. **
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/950d3b7f8301f908e2cb517f2141ed08.)
(3) Проверка соответствия (CI)
Характеристическое уравнение для матрицы B:
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/ef9ea4b2ad2e6ec12b157a75a6e1e55a.)
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/eba7972f62d45dfde7eda1b8cd48a578.)
(4) 3 способа вычисления весов
Метод 1: Среднее арифметическое
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/27d1de9ab8bfda920a564fceac6d51b3.)
Формула полученного вектора веса:
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/36810108bdc41c8bf84c905a425a0755.)
Метод 2: Геометрическое усреднение
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/de10342e27b4fe401aae617a03601ab7.)
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:
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/a6ad89d72dab65abf14f91411eb80996.)
Таким образом, конкретная формула показателя GDAI может иметь следующий вид:
$$(GDAIi = 0.03Star i + 0.05Forki + 0.44Commiti + 0.15Issuesi + 0.32Pullrequestsi.)$$
Шаг 2. IGDAI (Industry Github Development Activities Index) на основе GDAI-оптимизации
На шаге 1 мы создали GDAI, метрику действий разработки для GitHub с одним маркером. Теперь, на основе GDAI, всесторонне рассматривая все токены, перечисленные и циркулирующие в криптовалютной индустрии и с открытым исходным кодом на GitHub, путем агрегирования GDAI всех их токенов, получен IGDAI, общеотраслевой индекс активности разработки GitHub. Конкретная формула расчета IGDAI выглядит следующим образом:
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/a1760033c0699996a3bea2656d6d3fc4.)
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.Выберите репрезентативные цели для расчета их эффективности 2.Всесторонне рассмотрите ситуацию в 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 случайности Грейнджера** для анализа причинно-следственной связи между двумя рядами данных временных рядов IGDAI и изменениями цены BTC в активности развития отрасли, где период времени - 2015-2023.10.31, а измерение индекса - "день". ** Во-первых, порядок запаздывания определяется равным 4, и тест единичного корня используется для определения того, что оба типа данных являются стационарными последовательностями (предпосылка «стационарного» теста причинности Грейнджера) с помощью критерия единичного корня, и получаются следующие результаты:
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/7f6d9dcd20a8af55c90eda55739ac12d.)
где 0.000<0.05 указывает на то, что F-критерий отвергает нулевую гипотезу (нулевая гипотеза H0: нет причинно-следственной связи Грейнджера), а **BTC_price — причина IGDAI, то есть степень активности разработки GitHub в отрасли IGDAI зависит от 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.
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/292f291c98c3fe31805f90a257e67f9a.)
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 оказывают одностороннее влияние на развитие технологий 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, динамика цены валюты не будет особенно напряженной. Учитывая зрелость 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 три фактора фиксации, проблем и запросов на вытягивание в ядре разработки GitHub, которые равны 0 для каждой недели с 2018 по октябрь 2023 года. Изменение цены определяется как период (самая высокая цена - самая низкая цена) / самая низкая 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.
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/6109610fe0880a88c71d83af50a2b395.)
Что касается активности разработки GitHub GDAI, то насчитали 38 токенов, и получился рисунок 3:
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/7e4314065ac8a4f19faf3cfd24ad374f.)
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:
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/0c4fb388d4257596e7de866698b9a022.)
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.
! [Математический анализ «метафизической проблемы» в сфере крипты: кто кого гонит ростом цен на валюту и технологическими обновлениями?] ](https://cdn-img.panewslab.com//panews/2022/11/3/images/39351eadac059ede62fb9272a744f638.)
** 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: