本文用10年的歷史數據告訴你答案。
Crypto市場的四個牛熊周期
比特幣的創世區塊於2009年誕生，其幣價在後續的14年裏呈現多次牛熊周期的交替，且陸續出現了“ICO時代”、“公鏈爆發”、“Defi Summer”、“NFT浪潮”等行業敘事。
爲方便分析，本文將2015.07-2018.01定義爲第一輪牛市，2018.01-2020.03定義爲第一輪熊市，2020.03-2021.05定義爲第二輪牛市，2021.05-至今爲第二輪熊市。
2015.7-2018.1的第一輪“ICO”牛市距今久遠，可獲取的數據太少，無法獲得嚴謹的結果。故本文着重分析後三個周期。
Crypto市場的四個牛熊周期
有哪些因子可體現“團隊在做事”？我們找到了六個因子！
行業內絕大多數項目基於區塊鏈技術，且代碼在Github是开源的（GitHub是進行代碼托管和分享的平台）。
因此，**Falcon將GitHub的6個因子作爲衡量“團隊在做事”的量化標准，具體包括：Star、Fork、Commit、Issues、Pull requests、Watchers。**以下爲六個因子的具體含義和類型
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，訪問鏈接：
產品頁面截圖
有效樣本量與名詞解釋
團隊統計了三個市場周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，三個市場周期分別保留81、330、596份有效的代幣樣本。
下文圖表將出現的名詞解釋：
名詞具體解釋
第1輪熊市（2018.1-2020.3）GitHub數據對幣價起到一定的抗跌效果，但作用有限，或與樣本量太少有關
我們先從第一輪熊市开始講起：
GitHub數據六因子及幣價漲跌幅的描述統計：
**第一輪熊市代幣數據較分散，符合crypto市場興起初期特徵。**該時期7個統計量的標准偏差值都遠遠偏離平均值，說明不同幣種之前的價格及其GitHub數據差異較大。此階段發展較成熟的代幣如bitcoin、ETH的GitHub各因子關注度都極其高，但許多新興的幣種在GitHub上的關注度和开發者貢獻的程度都偏低。
該區間幣價跌幅小於平均跌幅值（黑色加粗）的幣價及其對應的GitHub數據六因子的統計情況：
**其中灰色格子代表與市場趨勢相反的代幣，我們認爲此類代幣性質較爲特殊，需要結合市場情況綜合分析。**該區間只有binance-exchange一個，觀察其GitHub數據六因子，star、fork值位於統計量的前10，但commit、issues、pull_requests、watchers都極其低，主要因爲bnb該代幣在2019年之前只具有“平台幣”屬性，無“公鏈”屬性，因而代碼不开源。而2018年下半年市場熱點聚焦平台幣板塊，bnb漲幅高，在該周期抗跌。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，剩余部分的代幣GitHub情況則普遍較低，初步推斷，在該周期內，GitHub因子對於幣價跌幅減小有一定的正向作用，但該作用不會特別大。
第2輪牛市（2020.3-2021.5）Github更活躍的項目在牛市漲得更多
GitHub數據六因子及幣價漲跌幅的描述統計：
**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。**該區間7個統計量的標准偏差統計值與平均值較接近，與2018-2020年統計情況相比，該區間樣本數據分布較集中。結合市場實際情況分析，一方面是2020年代幣市場已經發展的較爲成熟，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，隨着市場發展，該區間發幣的代幣數量大幅增加，隨着可參考樣本數量的增加，數據分布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：
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。
牛市中不漲反跌的項目，都是Github开發非常不活躍的
幣價異常值情況（牛市中幣價下跌）：
在本周期的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更活躍的項目對與熊市抗跌有一定的貢獻性，但其作用仍不會很大
GitHub數據六因子及幣價漲跌幅的描述統計：
以star因子爲排序，數量前20的代幣及其另外6個統計量的數據（黑色加粗爲超過平均值的代幣：
**隨crypto市場進一步發展，第二輪熊市代幣數據反而較分散，推測與行業差距進一步分化有關。**該區間7個統計量的標准偏差值與平均值相差較大，說明第二個熊市階段的代幣數據較分散。2021年代幣市場仍然處於發展的蓬勃期，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爲成熟的代幣項目，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，仍需要時間被大衆熟悉，所受關注度與开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靠前的，都爲較成熟的代幣，發行時期基本都在2015～2018年，比如bitcoin、ETH、dogecoin。
幣價異常值情況（熊市中幣價上漲）：
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，推斷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？我們會選用哪種系數來判斷？
在上文中，我們通過簡單的統計分析，發現Github的數據在牛熊周期中起到的作用是不同的。
那么我們該如何量化Github因子與價格的相關性呢？
Q-Q圖以樣本的分位數作爲橫坐標，以按照正態分布計算的相應分位點作爲縱坐標，把樣本表現爲直角坐標系的散點。如果數據集服從正態分布，則樣本點呈一條圍繞第一象限對角线的直线。服從正態分布的數據集利用Pearson相關性系數分析較合理，不服從正態分布的數據集利用Spearman相關性系數分析較合理。
三個區間的六因子Q-Q圖結果如下：
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线分布，即都不服從正態分布。六因子與代幣價格的相關性分析將基於Spearman系數的結果進行判斷。
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：
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的相關性系數值都在0.260左右，並都呈現出0.05水平的顯著性，統計學意義上表明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系。**commit與幣價漲跌幅的相關系數值爲-0.032，接近0，並且P值爲0.776>0.05，說明commit與price並沒有相關性。
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構造相關因子策略有意義。**commit的結果與前文稍有不符，**我們初步斷定爲是樣本數據有限的原因。**在第二三個區間，我們搜集到了更多的代幣數據，將進一步考察commit與price的相關性。
第2輪牛市（2020.3-2021.5）：GitHub越活躍，幣價漲得越多
六因子與幣價漲幅的相關性表：
第二輪牛市，由於有效性樣本由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均值0.260，且位於0.01水平的顯著性。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！熊市中仍與幣價顯著相關，但不一定抗跌
六因子與幣價漲幅的相關性表：
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水平的顯著性條件下，相關性均值在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。
我們認爲，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！
即六因子在牛市中對於幣價的漲跌幅有更強的預測性和貢獻性，但在熊市裏則效用偏弱，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數據僅作爲基本面的一部分，發揮作用相對有限。
文章結論
通過上述內容，Falcon對本文的結論做一個總結：
1、隨着Crypto市場的發展和行業开發者生態的繁榮，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开發活躍的項目，規避掉Github开發不活躍的項目。
3、牛市中，Github越活躍的項目，漲幅越高；熊市中，Github越活躍的項目，越抗跌。
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