作者：LUCIDA & FALCON
当咱们持有加密财物时，「团队在干事」是「坚决币价会在牛市起飞」的决心，也是「熊市被套时持续持有」的底线。
但「团队在干事」真的会让币价在牛市涨得更多？在熊市更抗跌吗？
本文用 10 年的历史数据告知你答案。
Crypto 商场的四个牛熊周期
比特币的创世区块于 2009 年诞生，其币价在后续的 14 年里出现屡次牛熊周期的交替，且陆续出现了「ICO 时代」、「公链爆发」、「Defi Summer」、「NFT 浪潮」等职业叙事。
为便利剖析，本文将 2015.07-2018.01 界说为第一轮牛市，2018.01-2020.03 界说为第一轮熊市，2020.03-2021.05 界说为第二轮牛市，2021.05- 至今为第二轮熊市。
2015.7-2018.1 的第一轮「ICO」牛市距今久远，可获取的数据太少，无法获得严谨的成果。故本文侧重剖析后三个周期。
有哪些因子可表现「团队在干事」？咱们找到了六个因子
职业界绝大多数项目根据区块链技能，且代码在 Github 是开源的（GitHub 是进行代码保管和共享的渠道）。
因而，Falcon 将 GitHub 的 6 个因子作为衡量「团队在干事」的量化规范，详细包括：Star、Fork、Commit、Issues、Pull requests、Watchers。以下为六个因子的详细含义和类型：
项目GitHub数据六因子的详细介绍
本文中所有项目的 Github 数据，在 Falcon 的产品上也能够看到，拜访链接。
有用样本量与名词解释
团队计算了三个商场周期的币价走势及其对应的项目 GitHub 六因子数据，经过反常值处理，三个商场周期分别保存 81、330、596 份有用的代币样本。
下文图表将出现的名词解释：
第 1 轮熊市（2018.1-2020.3）GitHub 数据对币价起到必定的抗跌效果，但效果有限，或与样本量太少有关
咱们先从第一轮熊市开始讲起：
GitHub 数据六因子及币价涨跌幅的描述计算：
第一轮熊市代币数据较分散，契合 crypto 商场鼓起初期特征。该时期 7 个计算量的规范偏差值都远远违背平均值，阐明不同币种之前的价格及其 GitHub 数据差异较大。此阶段开展较老练的代币如 bitcoin、ETH 的 GitHub 各因子重视度都极端高，但许多新兴的币种在 GitHub 上的重视度和开发者奉献的程度都偏低。
该区间币价跌幅小于平均跌幅值（黑色加粗）的币价及其对应的 GitHub 数据六因子的计算状况：
其中灰色格子代表与商场趋势相反的代币，咱们认为此类代币性质较为特殊，需求结合商场状况综合剖析。该区间只要 binance-exchange 一个，观察其 GitHub 数据六因子，star、fork 值坐落计算量的前 10，但 commit、issues、pull_requests、watchers 都极端低，主要因为 bnb 该代币在 2019 年之前只具有「渠道币」特点，无「公链」特点，因而代码不开源。而 2018 年下半年商场热门聚集渠道币板块，bnb 涨幅高，在该周期抗跌。针对该币，GitHub 数据六因子只要 star、fork 因子与 price 有必定的相关性。
在币价跌幅小于平均值的代币中，有 40% 的代币 GitHub 因子坐落计算量的前 10，剩余部分的代币 GitHub 状况则普遍较低，开始揣度，在该周期内，GitHub 因子关于币价跌幅减小有必定的正向效果，但该效果不会特别大。
第 2 轮牛市（2020.3-2021.5）Github 更活泼的项目在牛市涨得更多
GitHub 数据六因子及币价涨跌幅的描述计算：
第二轮牛市代币数据相对会集，crypto 商场老练度和景气量提升。* 该区间 7 个计算量的规范偏差计算值与平均值较挨近，与 2018-2020 年计算状况比较，该区间样本数据散布较会集。结合商场实际状况剖析，一方面是 2020 年代币商场已经开展的较为老练，在 18 年鼓起的代币在该区间都得到了必定的开展，其对应的根本面 GitHub 数据状况也普遍的有较大的添加。另一方面，跟着商场开展，该区间发币的代币数量大幅添加，跟着可参阅样本数量的添加，数据散布的会集度也进一步提升。
该区间币价涨幅超越平均涨幅值（黑色加粗）的币价及其对应的 GitHub 数据六因子的计算状况：
330 个数据币价涨幅超越平均值的有 11 个，其中 GitHub 数据六因子超越平均值的有 5 个，占比 45% 左右。开始揣度 GitHub 数据的添加与币价上涨有必定的相关性，详细的相关性大小则在文中第三部分剖析。
牛市中不涨反跌的项目，都是 Github 开发十分不活泼的
币价反常值状况（牛市中币价下跌）：
在本周期的 330 个有用样本中，有 28 个代币价格却逆势下跌，反映了这 28 个代币十分弱势。一起，这些代币对应的 GitHub 数据 90% 低于平均值且全体趋近于最小值。
第 3 轮熊市（2021.5 至今）GitHub 更活泼的项目对与熊市抗跌有必定的奉献性，但其效果仍不会很大
GitHub 数据六因子及币价涨跌幅的描述计算：
以 star 因子为排序，数量前 20 的代币及其别的 6 个计算量的数据（黑色加粗为超越平均值的代币：
随 crypto 商场进一步开展，第二轮熊市代币数据反而较分散，估测与职业差距进一步分化有关。* 该区间 7 个计算量的规范偏差值与平均值相差较大，阐明第二个熊市阶段的代币数据较分散。2021 年代币商场仍然处于开展的昌盛期，越来越多人涌入代币商场，人们首先将方针锁定于商场中开展较好且较为老练的代币项目，此类代币对应的 GitHub 重视度高达上万次的计算量，但关于该时期新兴的代币，仍需求时刻被群众了解，所受重视度与开发程度自然也相对低很多。
结合 star 数据排名前 20 的代币计算状况，发现 GitHub 数据六因子排名超越平均值的代币在计算规律上有必定的相似性，揣度六因子之间有较高的相关性。一起发现，GitHub 数据六因子排名特别靠前的，都为较老练的代币，发行时期根本都在 2015～2018 年，比方 bitcoin、ETH、dogecoin。
币价反常值状况（熊市中币价上涨）：
596 个代币数据中有 28 个反常，其中 GitHub 数据有一个因子以上超越平均值的代币有 6 个，占 28%。根据表格，揣度 GitHub 数据的添加对与熊市抗跌有必定的奉献性，但其效果不会特别大。此类币种能有如此强势的价格优势，主要由其他品类的因子决议。
怎么量化 GitHub 因子与价格的相关性？咱们会选用哪种系数来判别？
在上文中，咱们经过简单的计算剖析，发现 Github 的数据在牛熊周期中起到的效果是不同的。
那么咱们该怎么量化 Github 因子与价格的相关性呢？
Q-Q 图以样本的分位数作为横坐标，以按照正态散布计算的相应分位点作为纵坐标，把样本表现为直角坐标系的散点。如果数据集遵守正态散布，则样本点呈一条环绕第一象限对角线的直线。遵守正态散布的数据集使用 Pearson 相关性系数剖析较合理，不遵守正态散布的数据集使用 Spearman 相关性系数剖析较合理。
三个区间的六因子 Q-Q 图成果如下：
由表所知，三个区间 Star、Fork、Commit、Issues、Pull_requests、Watchers 六个因子的样本点都不环绕第一区间的对角线散布，即都不遵守正态散布。六因子与代币价格的相关性剖析将根据 Spearman 系数的成果进行判别。
第 1 轮熊市（2018.1-2020.3）：受样本量影响，GitHub 因子与币价相关性有限
六因子与币价涨幅的相关性表：
GitHub 数据的 5 个因子关于币价在熊市的抗跌有正向效果。由表易得，star、fork、issues、pull_requests、watchers 与 price 的相关性系数值都在 0.260 左右，并都出现出 0.05 水平的明显性，计算学意义上标明 5 因子与币价都具有正相关性。
该区间 commit 因子与币价涨幅无明显联系。commit 与币价涨跌幅的相联系数值为 -0.032，挨近 0，而且 P 值为 0.776>0.05，阐明 commit 与 price 并没有相关性。
star、fork、issues、pull_requests、watchers 与 price 的相关性成果契合咱们前文的判别，即有必定的正向效果，咱们已知该相关性不会太高，但 0.260 程度的相关性关于咱们后续研究代币价格的走势并构造相关因子战略有意义。commit 的成果与前文稍有不符，咱们开始断定为是样本数据有限的原因。在第二三个区间，咱们收集到了更多的代币数据，将进一步考察 commit 与 price 的相关性。
第 2 轮牛市（2020.3-2021.5）：GitHub 越活泼，币价涨得越多
六因子与币价涨幅的相关性表：
第二轮牛市，由于有用性样本由 81 添加到 330，star、fork、commit、issues、pull_requests、watchers 六因子与 price 的相关性明显增强，相关性在 0.322 附近，明显高于第一个区间的相关性均值 0.260，且坐落 0.01 水平的明显性。其中 star、commit、watchers 因子与 price 的相关性高达 0.350。此区间六个因子都与 price 呈正向相关，好像也印证了咱们关于第一个区间 commit 与 price 呈负相关的估测，即样本数据不够多，受单个极端值影响。
第 2 轮熊市（2021.5 至今）GitHub 因子具有时效性！熊市中仍与币价明显相关，但不必定抗跌
六因子与币价涨幅的相关性表：
关于第三个区间，有用样本数添加到 597 个，与第一个区间比较，star、fork、commit、issues、pull_requests、watchers 六因子与 price 的相关性增强，在 0.01 水平的明显性条件下，相关性均值在 0.216，略微高于第一个熊市的 0.205，但明显弱于第二个区间所求相关性 0.322。
咱们认为，GitHub 数据的六因子都与币价涨幅呈正相关，但具有必定的时效性！
即六因子在牛市中关于币价的涨跌幅有更强的猜测性和奉献性，但在熊市里则功效偏弱，熊市中的币价更多受到其他因子大类的等影响（比方量价因子、商场心情等特殊因子等），GitHub 数据仅作为根本面的一部分，发挥效果相对有限。
文章定论
经过上述内容，Falcon 对本文的定论做一个总结：
1、跟着 Crypto 商场的开展和职业开发者生态的昌盛，Github 数据与币价的益发出现激烈的相关性。
2、从投资的角度上讲，要投资 Github 开发活泼的项目，规避掉 Github 开发不活泼的项目。
3、牛市中，Github 越活泼的项目，涨幅越高；熊市中，Github 越活泼的项目，越抗跌。
4、Github 与币价的相关性，在牛市明显高于熊市。
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