往輪牛熊週期複盤:「團隊在做事」和幣價真的有關嗎?

Crypto市場的四個牛熊週期

比特幣的創世區塊於2009年誕生,其幣價在後續的14年裡呈現多次牛熊週期的交替,且陸續出現了「ICO時代」、「公鏈爆發」、「Defi Summer」、 「NFT浪潮」等產業敘事。

為方便分析,本文將2015.07-2018.01定義為第一輪多頭市場,2018.01-2020.03定義為第一輪熊市,2020.03-2021.05定義為第二輪多頭市,2021.05-至今為第二輪熊市。

2015.7-2018.1的第一輪「ICO」牛市距今久遠,可取得的數據太少,無法獲得嚴謹的結果。故本文著重分析後三個週期。

有哪些因子可反映「團隊在做事」?我們找到了六個因子!

業界絕大多數專案是基於區塊鏈技術,且程式碼在Github是開源的(GitHub是進行程式碼託管和分享的平台)。

因此,Falcon將GitHub的6個因子作為衡量「團隊在做事」的量化標準,具體包括:Star、Fork、Commit、Issues、Pull requests、Watchers。以下為六個因子的具體意義和類型:

往輪牛熊週期複盤:「團隊在做事」和幣價真的有關嗎?

表1 項目GitHub數據六因子的具體介紹

本文中所有項目的Github數據,在Falcon的產品上也可以看到,訪問連結:https://falcon.lucida.fund/ch/asset_tracker/73/github?uid=

往輪牛熊週期複盤:「團隊在做事」和幣價真的有關嗎?

表2 FALCON 產品圖

有效樣本量與名詞解釋

團隊統計了三個市場週期的幣價走勢及其對應的項目GitHub六因子數據,經過異常值處理,三個市場週期分別保留81、330、596份有效的代幣樣本。

下文圖表將出現的名詞解釋:

往輪牛熊週期複盤:「團隊在做事」和幣價真的有關嗎?

表3 名詞具體解釋

第1輪熊市(2018.1-2020.3)GitHub數據對幣價有一定的抗跌效果,但作用有限,或與樣本量太少有關

我們先從第一輪熊市開始講:

往輪牛熊週期複盤:「團隊在做事」和幣價真的有關嗎?

GitHub數據六因子及幣價漲跌幅的描述統計:

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往輪牛熊週期複盤:「團隊在做事」和幣價真的有關嗎?

其中灰色格子代表與市場趨勢相反的代幣,我們認為此類代幣性質較為特殊,需要結合市場狀況綜合分析。該區間只有binance-exchange一個,觀察其GitHub資料六因子,star、fork值位於統計量的前10,但commit、issues、pull_requests、watchers都極為低,主要因為bnb該代幣在2019年之前只具有「平台幣」屬性,無「公鏈」屬性,因而程式碼不開源。而2018年下半年市場熱點聚焦平台幣板塊,bnb漲幅高,在該週期抗跌。針對該幣,GitHub數據六因子只有star、fork因子與price有一定的相關性。

在幣價跌幅小於平均值的代幣中,有40%的代幣GitHub因子位於統計量的前10,剩餘部分的代幣GitHub情況則普遍較低,初步推斷,在該週期內,GitHub因子對於幣價跌幅減少有一定的正向作用,但此作用不會特別大。

第2輪多頭市場(2020.3-2021.5)Github更活躍的計畫在多頭市場漲得更多

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GitHub數據六因子及幣價漲跌幅的描述統計:

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第二輪牛市代幣數據相對集中,crypto市場成熟度和景氣度提升。此區間7個統計量的標準差統計值與平均值較接近,與2018-2020年統計量相比,此區間樣本資料分佈較集中。結合市場實際狀況分析,一方面是2020年代幣市場已經發展的較為成熟,在18年興起的代幣在該區間都得到了一定的發展,其對應的基本面GitHub數據情況也普遍的有較大的增加。另一方面,隨著市場發展,此區間發幣的代幣數量大幅增加,隨著可參考樣本數的增加,資料分佈的集中度也進一步提升。

該區間幣價漲幅超過平均漲幅值(黑色加粗)的幣價及其對應的GitHub數據六因子的統計情況:

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330個數據幣價漲幅超過平均值的有11個,其中GitHub數據六因子超過平均值的有5個,佔比45%左右。初步推斷GitHub數據的增加與幣價上漲有一定的相關性,具體的相關性大小則在文中第三部分分析。

多頭市場中不漲反跌的項目,都是Github開發非常不活躍的

幣價異常值情形(多頭中幣價下跌):

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在本週期的330個有效樣本中,有28個代幣價格卻逆勢下跌,反映了這28個代幣非常弱勢。同時,這些代幣對應的GitHub數據90%低於平均值且整體趨近於最小值。

第2輪熊市(2021.5至今)GitHub更活躍的計畫對與熊市抗跌有一定的貢獻性,但其作用仍不會很大

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GitHub數據六因子及幣價漲跌幅的描述統計:

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以star因子為排序,數量前20的代幣及其另外6個統計量的數據(黑色加粗為超過平均值的代幣:

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隨crypto市場進一步發展,第二輪熊市代幣數據反而較分散,推測與產業差距進一步分化有關。此區間7個統計量的標準差值與平均值相差較大,顯示第二個熊市階段的代幣資料較分散。 2021年代幣市場仍處於發展的蓬勃期,越來越多人湧入代幣市場,人們首先將目標鎖定於市場中發展較好且較為成熟的代幣項目,此類代幣對應的GitHub關注度高達上萬次的統計量,但對於該時期新興的代幣,仍需要時間被大眾熟悉,所受關注度與開發程度自然也相對低很多。

結合star數據排名前20的代幣統計情況,發現GitHub數據六因子排名超過平均值的代幣在統計規律上有一定的相似性,推斷六因子之間有較高的相關性。同時發現,GitHub數據六因子排名特別前的,都是較成熟的代幣,發行時期基本上都在2015~2018年,例如bitcoin、ETH、dogecoin。

幣價異常值情形(熊市中幣價上漲):

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596個代幣數據中有28個異常,其中GitHub數據有一個因子以上超過平均值的代幣有6個,佔28%。根據表格,推論GitHub數據的增加對與熊市抗跌有一定的貢獻性,但其作用不會特別大。此類幣種能有如此強勢的價格優勢,主要由其他品類的因子決定。

如何量化GitHub因子與價格的相關性?我們會選用哪一種係數來判斷?

在上文中,我們透過簡單的統計分析,發現Github的數據在牛熊週期中扮演的角色是不同的。

那我們該如何量化Github因子與價格的相關性呢?

QQ圖以樣本的分位數作為橫座標,以依照常態分佈計算的對應分位點作為縱座標,並將樣本表現為直角座標系的散佈點。如果資料集服從常態分佈,則樣本點呈現一條圍繞第一象限對角線的直線。服從常態分佈的資料集利用Pearson相關性係數分析較合理,不服從常態分佈的資料集利用Spearman相關性係數分析較合理。

三個區間的六因子QQ圖結果如下:

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由表所知,三個區間Star、Fork、Commit、Issues、Pull_requests、Watchers六個因子的樣本點都不圍繞第一區間的對角線分佈,即都不服從常態分佈。六因子與代幣價格的相關性分析將基於Spearman係數的結果進行判斷。

第1輪熊市(2018.1-2020.3):受樣本量影響,GitHub因子與幣價相關性有限

六因子與幣價漲幅的相關性表:

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GitHub數據的5個因子對於幣價在熊市的抗跌有正向作用。由表易得,star、fork、issues、pull_requests、watchers與price的相關性係數值都在0.260左右,並都呈現出0.05水平的顯著性,統計意義上表明5因子與幣價都具有正相關性。

該區間commit因子與幣價漲幅無顯著關係。 commit與幣價漲跌幅的相關係數值為-0.032,接近0,且P值為0.776>0.05,顯示commit與price並無相關性。

star、fork、issues、pull_requests、watchers與price的相關性結果符合我們前文的判斷,即有一定的正向作用,我們已知該相關性不會太高,但0.260程度的相關性對於我們後續研究代幣價格的走勢並建構相關因子策略有意義。 commit的結果與前文稍有不符,我們初步斷定為是樣本資料有限的原因。在第二三個區間,我們蒐集到了更多的代幣數據,將進一步檢視commit與price的相關性。

第2輪多頭市場(2020.3-2021.5):GitHub越活躍,幣價漲越多

六因子與幣價漲幅的相關性表:

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第二輪多頭市場,由於效度樣本由81增加到330,star、fork、commit、issues、pull_requests、watchers六因子與price的相關性顯著增強,相關性在0.322附近,顯著高於第一個區間的相關性平均值0.260,且位於0.01水準的顯著性。其中star、commit、watchers因子與price的相關性高達0.350。此區間六個因子都與price呈正向相關,似乎也印證了我們對於第一個區間commit與price呈負相關的推測,即樣本數據不夠多,受個別極端值影響。

第2輪熊市(2021.5至今)GitHub因子具有時效性!熊市中仍與幣價有顯著相關,但不一定抗跌

六因子與幣價漲幅的相關性表:

往輪牛熊週期複盤:「團隊在做事」和幣價真的有關嗎?

對於第三個區間,有效樣本數增加到597個,與第一個區間相比,star、fork、commit、issues、pull_requests、watchers六因子與price的相關性增強,在0.01水準的顯著性條件下,相關性平均值在0.216,稍微高於第一個熊市的0.205,但顯著弱於第二個區間所求相關性0.322。

我們認為,GitHub數據的六因子都與幣價漲幅呈正相關,但具有一定的時效性!

即六因子在多頭市場中對於幣價的漲跌幅有更強的預測性和貢獻性,但在熊市裡則效用偏弱,熊市中的幣價更多受到其他因子大類的等影響(比如量價因子、市場情緒等另類因子等),GitHub數據僅作為基本面的一部分,發揮作用相對有限。

文章結論

透過上述內容,Falcon對本文的結論做一個總結:

1.隨著Crypto市場的發展和產業開發者生態的繁榮,Github數據與幣價的愈發呈現強烈的相關性。

2.從投資的角度上講,要投資Github開發活躍的項目,規避掉Github開發不活躍的項目。

3.多頭市場中,Github越活躍的項目,漲幅越高;熊市中,Github越活躍的項目,越抗跌。

4.Github與幣價的相關性,在多頭市場顯著高於熊市。

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