Los cuatro ciclos alcistas y bajistas en el mercado criptográfico

El bloque génesis de Bitcoin se creó en 2009 y, en los 14 años siguientes, su precio ha pasado por varios ciclos de mercados alcistas y bajistas. Han surgido narrativas notables de la industria como la “Era ICO”, la “Explosión de la cadena pública”, el “Verano Defi” y la “Ola NFT”.

Para facilitar el análisis, este artículo define de julio de 2015 a enero de 2018 como el primer mercado alcista, de enero de 2018 a marzo de 2020 como el primer mercado bajista, de marzo de 2020 a mayo de 2021 como el segundo mercado alcista y de mayo de 2021 al presente como el segundo mercado bajista. .

El primer mercado alcista de “ICO” entre julio de 2015 y enero de 2018 está demasiado lejos y hay muy pocos datos disponibles para un análisis riguroso. Por lo tanto, este artículo se centra en los últimos tres ciclos.

Los cuatro ciclos alcistas y bajistas del mercado criptográfico

¿Qué factores indican que “el equipo está trabajando activamente”? ¡Hemos identificado seis factores!

En la industria, la gran mayoría de los proyectos se basan en la tecnología blockchain y su código es de código abierto en GitHub (una plataforma para alojar e intercambiar códigos).

Por lo tanto, Falcon utiliza seis factores de GitHub como estándares cuantitativos para medir si “el equipo está trabajando activamente”. Estos incluyen: estrellas, bifurcaciones, confirmaciones, problemas, solicitudes de extracción y observadores. Los siguientes son los significados y tipos específicos de estos seis factores.

Introducción detallada a los seis factores de los datos de GitHub para proyectos

Todos los datos de GitHub de los proyectos mencionados en este artículo también se pueden ver en el producto Falcon. Visite el enlace: https://falcon.lucida.fund/ch/asset_tracker/73/github?uid=

Captura de pantalla de la página del producto

Tamaño de muestra efectivo y glosario

El equipo analizó las tendencias del precio de las monedas y los datos correspondientes de seis factores de GitHub durante tres ciclos de mercado. Después del procesamiento de valores atípicos, las muestras de tokens efectivas retenidas fueron 81, 330 y 596 para cada ciclo de mercado, respectivamente.

A continuación se explican los términos que aparecen en los siguientes cuadros:

Explicación específica de términos

Primer mercado bajista (enero. 2018 - marzo de 2020): los datos de GitHub tuvieron cierta resistencia a las caídas de precios, pero el efecto fue limitado, posiblemente relacionado con el pequeño tamaño de la muestra.

Comenzando con el primer mercado bajista:

Estadísticas descriptivas de los seis factores de GitHub Data y las fluctuaciones del precio de las monedas:

En el primer mercado bajista, los datos de los tokens estaban más dispersos, lo que es característico de las primeras etapas del ascenso del mercado de criptomonedas. Durante este período, la desviación estándar de siete medidas estadísticas estuvo lejos del promedio, lo que indica diferencias significativas entre los diferentes tipos de monedas en términos de precio y datos de GitHub. En esta fase, los tokens más maduros como Bitcoin y ETH recibieron una atención extremadamente alta en GitHub, pero muchos tokens emergentes tenían poca visibilidad de GitHub y contribuciones de los desarrolladores.

La situación estadística de los precios de las monedas que cayeron menos que el promedio (resaltados en negrita) y los seis factores de sus datos de GitHub correspondientes:

Los tokens marcados con celdas grises representan aquellos contrarios a las tendencias del mercado. Consideramos que estos tokens tienen características únicas que requieren un análisis exhaustivo de las condiciones del mercado. En este período, sólo Binance-exchange fue una excepción. Al observar sus seis factores de GitHub, los valores de estrella y bifurcación estaban entre los 10 primeros, pero el compromiso, los problemas, las solicitudes de extracción y los observadores fueron extremadamente bajos. Esto se debió principalmente a que BNB, antes de 2019, solo se consideraba una "moneda de plataforma" sin atributos de "cadena pública", por lo que el código no era de código abierto. Durante la segunda mitad de 2018, la atención del mercado se centró en los segmentos de monedas de plataforma, y el aumento de BNB fue significativo, resistiendo la desaceleración de ese ciclo. Para esta moneda, sólo los factores estrella y bifurcación en GitHub tenían alguna correlación con su precio.

Entre los tokens que cayeron menos que el promedio, el 40% tenía factores de GitHub entre los 10 primeros de las estadísticas. Los tokens restantes generalmente tenían perfiles de GitHub más bajos, lo que sugiere que los factores de GitHub tuvieron un efecto positivo en la reducción de las caídas de precios, aunque no de manera significativa.

Segundo mercado alcista (mar. 2020 - mayo de 2021): Los proyectos de GitHub más activos experimentaron mayores aumentos durante el mercado alcista

Estadísticas descriptivas de los seis factores de GitHub Data y las fluctuaciones del precio de las monedas:

En el segundo mercado alcista, los datos de los tokens estaban más concentrados, lo que indica una mayor madurez y prosperidad en el mercado de las criptomonedas. La desviación estándar de siete medidas estuvo más cerca del promedio en comparación con 2018-2020, lo que indica una distribución de la muestra más concentrada. El análisis de mercado revela que los tokens desarrollaron una mayor madurez para 2020, y los tokens que surgieron en 2018 experimentaron un crecimiento y un aumento en los correspondientes datos fundamentales de GitHub. Además, la cantidad de tokens emitidos durante este período aumentó significativamente, centralizando aún más la distribución de datos.

La situación estadística de las monedas cuyos aumentos de precio excedieron el promedio (resaltados en negrita en negro) y los seis factores de sus datos de GitHub correspondientes:

De 330 puntos de datos, 11 tuvieron aumentos de precios por encima del promedio, y 5 de ellos tuvieron factores de GitHub por encima del promedio, lo que representa alrededor del 45%. El análisis preliminar sugiere una correlación entre el aumento de datos de GitHub y los aumentos de precios, con correlaciones específicas detalladas en la tercera parte del artículo.

Los proyectos que no subieron sino que cayeron durante el mercado alcista generalmente estaban muy inactivos en GitHub.

Anomalías en el precio de las monedas (caídas de precios en el mercado alcista):

De 330 muestras efectivas en este período, 28 tokens fueron en contra de la tendencia y bajaron de precio, lo que pone de relieve su debilidad. En consecuencia, el 90% de estos tokens tenían datos de GitHub por debajo del promedio y tendían hacia el mínimo.

Segundo mercado bajista (mayo de 2021 - presente): proyectos de GitHub más activos contribuyeron a la resistencia en el mercado bajista, pero el efecto no fue sustancial

Estadísticas descriptivas de los seis factores de GitHub Data y las fluctuaciones del precio de las monedas:

Ordenando por factor de estrella, los 20 tokens principales y sus otras seis medidas estadísticas (los tokens que exceden el promedio resaltados en negrita):

Con un mayor desarrollo en el mercado criptográfico, los datos en el segundo mercado bajista se volvieron más dispersos, probablemente debido a la creciente divergencia de la industria. La desviación estándar de siete medidas varió mucho del promedio, lo que indica que los datos simbólicos fueron más diversos durante esta fase del mercado bajista. El mercado de tokens en 2021 todavía se encontraba en una fase de desarrollo sólida, atrayendo a más personas al mercado de tokens, con un enfoque inicial en proyectos de tokens maduros y bien desarrollados. Estos tokens atrajeron la atención de GitHub con decenas de miles de estadísticas, pero los tokens emergentes de este período aún necesitaban tiempo para ganar reconocimiento público y, naturalmente, tenían menor visibilidad y desarrollo.

Al analizar los 20 tokens principales según la clasificación de datos de Star, se observa que los tokens que exceden el promedio en la clasificación de seis factores de GitHub muestran ciertas similitudes en los patrones estadísticos, lo que sugiere una alta correlación entre estos seis factores. También se observa que los tokens con clasificaciones particularmente altas en estos seis factores son más maduros y se emitieron en su mayoría entre 2015 y 2018, incluidos Bitcoin, ETH y Dogecoin.

Comportamiento anormal del precio de los tokens (aumento de precios durante los mercados bajistas):

De 596 tokens, se observaron 28 anomalías. Entre estos, seis tokens, que representan el 28%, tenían uno o más factores que superaban el promedio de los datos de GitHub. Según los datos, se infiere que un aumento en los datos de GitHub contribuye a la resiliencia durante los mercados bajistas, aunque su impacto no es particularmente significativo. La fuerte ventaja de precio de estos tokens está determinada principalmente por factores de otras categorías.

¿Cómo cuantificar la correlación entre los factores de GitHub y el precio? ¿Qué coeficiente se utilizará para esta evaluación?

Como se señaló anteriormente, los datos de GitHub desempeñan distintos papeles en los ciclos alcistas y bajistas.

Entonces, ¿cómo cuantificamos la correlación entre los factores de GitHub y el precio?

Un gráfico QQ utiliza los cuantiles de la muestra como eje horizontal y los puntos cuantiles correspondientes calculados según la distribución normal como eje vertical, mostrando los puntos de muestra en un sistema de coordenadas cartesiano. Si el conjunto de datos sigue una distribución normal, los puntos de muestra forman una línea alrededor de la diagonal del primer cuadrante. Para conjuntos de datos que siguen una distribución normal, el coeficiente de correlación de Pearson es apropiado para el análisis, mientras que el coeficiente de correlación de Spearman es adecuado para conjuntos de datos que no siguen una distribución normal.

Los resultados de los gráficos QQ para los seis factores en tres intervalos son los siguientes:

Como se muestra, los puntos de muestra para los seis factores (Estrella, Bifurcación, Compromiso, Problemas, Solicitudes de extracción, Observadores) no se agrupan alrededor de la diagonal del primer cuadrante, lo que indica que no siguen una distribución normal. Por tanto, el análisis de correlación de estos seis factores con los precios de los tokens se basará en el coeficiente de Spearman.

Primer mercado bajista (enero de 2018 - marzo de 2020): correlación limitada entre los factores de GitHub y los precios de los tokens debido al tamaño de la muestra

Tabla de correlación de los seis factores con la apreciación del precio simbólico:

Los cinco factores de GitHub influyen positivamente en la resistencia del precio de los tokens durante los mercados bajistas. Los coeficientes de correlación de star, fork, issues, pull_requests y watchers con el precio son de alrededor de 0,260, lo que muestra significancia en el nivel de 0,05, lo que indica una correlación positiva con los precios de los tokens.

El factor de compromiso no mostró relación significativa con la apreciación de precios en este intervalo. El coeficiente de correlación del compromiso con la fluctuación del precio fue -0,032, cercano a 0, y el valor P fue 0,776 > 0,05, lo que indica que no hay correlación entre el compromiso y el precio.

Las correlaciones de star, fork, issues, pull_requests y watchers con el precio se alinean con nuestra evaluación anterior, mostrando un impacto positivo, aunque no alto. Una correlación de 0,260 es significativa para nuestra investigación posterior sobre las tendencias de los precios de los tokens y la construcción de estrategias de factores relacionados. El resultado del compromiso difiere ligeramente de nuestros hallazgos anteriores, atribuidos tentativamente a los datos de muestra limitados. En el segundo y tercer intervalo, se recopilaron más datos simbólicos para examinar más a fondo la correlación entre el compromiso y el precio.

Segundo mercado alcista (marzo de 2020 - mayo de 2021): GitHub más activo, mayores ganancias en el precio de los tokens

Tabla de correlación de los seis factores con la apreciación del precio simbólico:

En el segundo mercado alcista, con el tamaño efectivo de la muestra aumentando de 81 a 330, la correlación de los seis factores (estrella, bifurcación, compromiso, emisiones, solicitudes de extracción, observadores) con el precio se fortaleció significativamente, alrededor de 0,322, notablemente más alta que la correlación promedio. de 0,260 en el primer intervalo, y significativo en el nivel de 0,01. La correlación de los observadores estrella, comprometidos y con el precio llegó a 0,350. En este intervalo, los seis factores tuvieron una correlación positiva con el precio, lo que aparentemente confirma nuestra conjetura de una correlación negativa entre el compromiso y el precio en el primer intervalo, posiblemente debido a datos limitados y a la influencia de valores atípicos.

Segundo mercado bajista (desde mayo de 2021 hasta la actualidad) ¡Los factores de GitHub son puntuales! Todavía está significativamente correlacionado con los precios de los tokens en los mercados bajistas, pero no necesariamente es resistente.

Tabla de correlación de los seis factores con la apreciación del precio simbólico:

Para el tercer intervalo, con un aumento en las muestras efectivas a 597, la correlación entre los seis factores (estrella, bifurcación, compromiso, problemas, pull_requests, observadores) y el precio se fortaleció en comparación con el primer intervalo, con una correlación promedio de 0,216 bajo el nivel de significancia de 0,01, ligeramente superior al 0,205 en el primer mercado bajista pero significativamente más débil que la correlación de 0,322 en el segundo intervalo.

Se cree que los seis factores de GitHub están correlacionados positivamente con la apreciación del precio de los tokens, ¡pero tienen cierta puntualidad!

Los seis factores demuestran un mayor poder predictivo y de contribución a las fluctuaciones de precios de las criptomonedas durante un mercado alcista. Sin embargo, su utilidad es relativamente menor en un mercado bajista. En tales escenarios, los precios de las criptomonedas están más influenciados por otras categorías amplias de factores, como los factores de volumen-precio y el sentimiento del mercado (incluidos factores alternativos). Los datos de GitHub sirven sólo como parte del análisis fundamental y desempeñan un papel relativamente limitado.

Conclusión

Con base en el contenido anterior, Falcon resume las conclusiones de este artículo de la siguiente manera:

1. Con el desarrollo del mercado de las criptomonedas y el florecimiento del ecosistema de desarrolladores, la correlación entre los datos de GitHub y los precios de las criptomonedas es cada vez más fuerte.

2. Desde una perspectiva de inversión, es recomendable invertir en proyectos con desarrollo GitHub activo y evitar aquellos con desarrollo GitHub inactivo.

3. En mercados alcistas, los proyectos con actividad GitHub más activa tienden a tener mayores ganancias; En los mercados bajistas, esos proyectos tienden a ser más resistentes a las crisis.

4. La correlación entre la actividad de GitHub y los precios de las criptomonedas es significativamente más fuerte en los mercados alcistas que en los mercados bajistas.

Acerca de LÚCIDA Y HALCÓN

Lucida (https://www.lucida.fund/) es un fondo de cobertura cuantitativo líder que ingresó al mercado de criptomonedas en abril de 2018. Principalmente comercializa estrategias como CTA, arbitraje estadístico y arbitraje de volatilidad de opciones, y actualmente gestiona activos por valor de 30 millones de dólares.

Falcon (https://falcon.lucida.fund/) es una nueva generación de infraestructura de inversión Web3. Basado en un modelo multifactor, ayuda a los usuarios a "seleccionar", "comprar", "administrar" y "vender" criptoactivos. Lucida incubó Falcon en junio de 2022.

Para obtener más información, visite https://linktr.ee/lucida_and_falcon

Descargo de responsabilidad:

1. Este artículo se reimprime de [espejo]. Todos los derechos de autor pertenecen al autor original [LUCIDA & FALCON]. Si hay objeciones a esta reimpresión, comuníquese con el equipo de Gate Learn y ellos lo manejarán de inmediato.
2. Descargo de responsabilidad: los puntos de vista y opiniones expresados en este artículo son únicamente los del autor y no constituyen ningún consejo de inversión.
3. Las traducciones del artículo a otros idiomas están a cargo del equipo de Gate Learn. A menos que se mencione, está prohibido copiar, distribuir o plagiar los artículos traducidos.