Explorer les relations de cause à effet sur le marché des cryptomonnaies : qu'est-ce qui alimente réellement le marché haussier ?
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Explorer les relations de cause à effet sur le marché des cryptomonnaies : qu'est-ce qui alimente réellement le marché haussier ?
À l'aide de la méthode d'analyse hiérarchique, cet article établit un indicateur d'activité de développement GDAI pour chaque jeton individuel, ainsi qu'un indicateur d'activité de développement GitHub pour l'ensemble du secteur, appelé IGDAI.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesDans l'article précédent intitulé « Le travail d'équipe influence-t-il vraiment le cours de la cryptomonnaie ? », nous avons analysé la corrélation entre l'activité de développement sur GitHub dans l'ensemble du secteur et les variations des prix des jetons. Nous en avons conclu que les six facteurs issus de GitHub sont positivement corrélés à l'évolution des prix, aussi bien en période de marché haussier qu'en période baissière.
Cet article approfondit cette conclusion concernant la corrélation, en étudiant désormais la causalité entre ces deux variables : « Est-ce que les progrès technologiques entraînent une hausse des prix, ou bien est-ce la hausse des prix qui stimule les développements techniques ? ». Cette analyse vise à aider investisseurs et développeurs à mieux situer le rôle fondamental du « développement technique » dans les fluctuations des cours des cryptomonnaies.
La démarche générale de cet article est la suivante :
Premièrement, nous construisons un indicateur d'activité de développement GitHub pour chaque jeton individuel : l’Indice d'Activité de Développement GitHub (GDAI).
Deuxièmement, à partir de ce GDAI, nous prenons en compte le classement sectoriel par capitalisation boursière ainsi que l’évolution temporelle du nombre de projets GitHub afin de construire un indicateur global reflétant l’activité de développement de l’ensemble du secteur : l'Indice d'Activité de Développement GitHub de l'Industrie (IGDAI).
Troisièmement, en comparant l’évolution de l’IGDAI sectoriel et celle des cours des cryptomonnaies au cours des six dernières années, nous examinons la relation causale entre technologie et prix.
Enfin, nous appliquons l’indicateur GDAI aux jetons ayant fait l’objet d’un développement continu durant les six dernières années, et comparons leurs niveaux d’activité de développement et leurs performances en termes de prix avec ceux du BTC et de l’ETH, afin de confirmer nos conclusions précédentes sur la relation causale entre technologie et prix.
Étape 1 : Construction de l'indicateur d'activité de développement GitHub GDAI (Github Development Activity Index) pour un projet unique via la méthode AHP
Tableau 1 : Interprétation des cinq facteurs GitHub liés au développement du projet
La formule exacte du GDAI est la suivante :
La méthode AHP (Analytic Hierarchy Process), ou méthode de hiérarchisation analytique, est une méthode d'analyse systématique et de prise de décision qui décompose les éléments à évaluer en trois niveaux : objectif (niveau supérieur), critères (niveau intermédiaire) et solutions (niveau inférieur). Sur cette base, une analyse qualitative et quantitative est effectuée, selon un processus simple et efficace.
(1) Analyser les relations entre les différents facteurs du système et construire une structure hiérarchique
Nous décomposons l’objectif GDAI en cinq critères :
μStar, μFork, μCommit, μIssues, μPullRequests.
Figure 1 : Schéma de décomposition de l'indicateur GDAI
(2) Élaborer la matrice de jugement
Pour chaque niveau, on compare deux à deux l'importance relative des éléments par rapport à un critère du niveau supérieur, afin de construire une matrice de comparaison (matrice de jugement). Le tableau 2 ci-dessous présente les niveaux d'importance retenus.
Tableau 2 : Mesures des différences d'importance
Nous créons la matrice de jugement B suivante pour les critères. En nous appuyant sur l'expérience et les propriétés des indicateurs, l'ordre de priorité des contributions à l'activité de développement GitHub est le suivant : Commit > PullRequests > Issues > Fork > Star. Les indicateurs Star et Fork étant peu directement liés aux activités de développement, nous leur attribuons des poids relativement faibles.
Tableau 3 : Matrice de jugement B
(3) Vérification de la cohérence (CI)
Équation caractéristique de la matrice B :
(4) Calcul des poids selon trois méthodes
Méthode 1 : Moyenne arithmétique
La formule du vecteur de poids obtenue est :
Méthode 2 : Moyenne géométrique
Méthode 3 : Utiliser d'abord la méthode des valeurs propres pour déterminer la valeur propre maximale de la matrice A et son vecteur propre associé. Puis normaliser ce vecteur propre pour obtenir les poids recherchés.
Nous prenons la moyenne des poids obtenus par ces trois méthodes, ce qui donne les poids finaux. Les résultats sont présentés dans le tableau 4 ci-dessous :
Tableau 4 : Poids spécifiques des cinq principaux facteurs
Ainsi, la formule finale de l'indicateur GDAI peut s'écrire comme suit :
Étape 2 : Indicateur IGDAI (Industry Github Development Activities Index) amélioré basé sur le GDAI
À l'étape 1, nous avons construit l'indicateur GDAI mesurant l'activité de développement GitHub pour un jeton individuel. À présent, à partir de ce GDAI, nous considérons l'ensemble des jetons cotés sur le marché des cryptomonnaies et open-source sur GitHub, et en agrégeant les GDAI de tous ces jetons, nous calculons l'indicateur global d'activité de développement GitHub pour tout le secteur, appelé IGDAI. La formule précise de l'IGDAI est la suivante :
Formule de calcul de l'IGDAI
où n représente le nombre total de jetons cotés sur le marché des cryptomonnaies et open-source sur GitHub pendant une période donnée.
Pour construire un indicateur représentatif de l'ensemble du secteur, deux approches sont généralement possibles :
1. Sélectionner des actifs représentatifs et analyser leurs performances ;
2. Prendre en compte l'ensemble du secteur.
Concernant l’approche 1, nous constatons d’abord que l’écosystème actuel des cryptomonnaies n’est pas encore parfaitement mature : de nombreux jetons ayant un cours et une capitalisation importante ne sont pas open-source, ce qui empêche les tiers d’accéder à leurs données de développement, rendant discutable la « représentativité » des actifs sélectionnés. Ensuite, le secteur des cryptomonnaies reste un domaine prometteur offrant de vastes opportunités de croissance, et chaque jeton peut connaître un développement fulgurant en peu de temps. Enfin, la nature hautement liquide du marché, opérant 24 heures sur 24, provoque des fluctuations importantes de la capitalisation à court terme. Si l’on adoptait une pratique similaire à celle du marché actions chinois, consistant à renouveler les actifs pris en compte tous les six mois, on risquerait de manquer de nombreuses informations cruciales sur les changements de capitalisation.
C’est pourquoi cet article opte pour une approche intégrant l’ensemble des jetons du secteur afin de calculer l’IGDAI.
Étape 3 : « Révolution technologique » ou « hausse des cours » : quelle est la cause, quel est l'effet ? L'évolution des prix influence unilatéralement l'activité GitHub
Nous utilisons le test de causalité de Granger pour analyser la relation causale entre l’indice d’activité de développement sectoriel IGDAI et les variations du prix du BTC, sur une série chronologique allant de 2015 à 2023-10-31, avec une granularité journalière. Après avoir déterminé un ordre de retard de 4, nous réalisons un test de racine unitaire (Unit Root Test) pour confirmer que les deux séries sont stationnaires (condition nécessaire au test de causalité de Granger), et obtenons les résultats suivants :
Tableau 5 : Résultats du test de causalité de Granger
La valeur 0,000 < 0,05 indique que le test F rejette l'hypothèse nulle (H₀ : aucune causalité de Granger entre les deux variables). Ainsi, BTC_price est une cause de IGDAI, ce qui signifie que l’activité de développement GitHub au niveau du secteur (IGDAI) est influencée par les variations passées du prix.
La valeur 0,135 > 0,05 indique que le test F accepte l’hypothèse nulle : IGDAI n’est pas une cause de BTC_price. En résumé, l’évolution du prix influence unilatéralement le niveau d’activité de développement du secteur.
Par ailleurs, une analyse graphique permet une compréhension plus intuitive. Comme l’indice d’activité de développement par jour présente de fortes fluctuations et de nombreux facteurs aléatoires, rendant l’interprétation difficile, nous appliquons un lissage exponentiel et passons à une granularité hebdomadaire. La figure 2 ci-dessous montre l’évolution mensuelle de l’IGDAI et du prix du BTC depuis 2015 :
Figure 2 : Évolution de l’indice IGDAI et du prix du BTC (octobre 2015 – octobre 2023)
Ce graphique illustre clairement que les variations de l’écosystème de développement du secteur interviennent toujours après celles du prix du BTC, et que leurs amplitudes de fluctuation sont similaires, confirmant ainsi la conclusion d’une influence unilatérale du prix sur l’activité de développement.
En outre, on observe sur le graphique que, ces derniers mois, l’indice d’activité de développement du secteur a chuté de 31,7 %, marquant la plus forte baisse depuis dix ans !
Étape 4 : Un développement continu malgré tout garantit-il une bonne performance du prix après un marché baissier ? Non !
À l’étape 3, grâce au test de causalité de Granger, nous avons établi que le prix influence unilatéralement le développement technique. Mais nous souhaitons examiner une relation particulière : même si le développement GitHub n’est pas un prédicteur du cours, est-il possible qu’un développement continu — sans abandon — permette au prix de se maintenir raisonnablement après un marché baissier ? En tenant compte de l’évolution de la maturité des écosystèmes de développement et de la diversité croissante des jetons, nous avons identifié les jetons ayant été continuellement développés depuis 2018, puis comparé leurs niveaux d’activité de développement (GDAI) et leurs performances de prix avec ceux du BTC.
Nous définissons le « développement continu » comme la situation où les trois indicateurs clés de développement GitHub — commit, issues et pull requests — ne sont jamais simultanément nuls chaque semaine entre 2018 et octobre 2023. Le taux de variation du prix est défini comme (prix maximal - prix minimal) / prix minimal sur cette période. Après un vaste travail de collecte et d’analyse de données, nous avons identifié environ 1400 jetons ayant été à la fois cotés et open-source depuis 2018. Parmi eux, 38 répondent à notre critère de développement continu (dont BTC et ETH). Compte tenu de la maturité exceptionnelle de leurs écosystèmes et de leur capitalisation, BTC et ETH sont très représentatifs. Pour des raisons de concision, cet article se concentre sur les 36 autres jetons. La liste complète est fournie dans le tableau 6 :
Tableau 6 : Jetons ayant fait l’objet d’un développement continu depuis 2018
Concernant l’activité de développement GitHub (GDAI), voici la situation des 38 jetons (figure 3) :
Figure 3 : GDAI des jetons ayant fait l’objet d’un développement continu (2018–2023)
Les jetons en rouge ont un GDAI supérieur à celui du BTC, les autres en bleu. Parmi les jetons en développement continu, 9 ont une activité de développement supérieure à celle du BTC.
Concernant les variations de prix, voici la situation (figure 4) :
Figure 4 : Variation du prix des jetons ayant fait l’objet d’un développement continu (2018–2023)
Les jetons en rouge ont vu leur prix augmenter plus que le BTC, les autres en bleu. Parmi les jetons en développement continu, 31 ont surperformé le BTC en termes de prix.
En croisant les deux graphiques, on observe 8 jetons en rouge sur les deux figures : depuis 2018, seulement 8 jetons ont simultanément surpassé le BTC tant en activité de développement GitHub (GDAI) qu’en performance de prix (taux de croissance), soit 22 % des jetons en développement continu sur cette période. Ces jetons sont listés dans le tableau 7 :
Tableau 7 : Jetons ayant surpassé le BTC à la fois en GDAI et en performance de prix (2018–2023)
Compte tenu de ce taux de recouvrement de 22 %, relativement faible, nous devons conclure que le développement continu a certes un impact sur le prix, mais ne constitue pas un levier suffisamment fort pour garantir une performance positive. Ce résultat confirme les conclusions tirées à l’étape 3 à partir du test de causalité de Granger.
Conclusion de l'article
Pour conclure, voici un résumé des points principaux de cet article par Falcon :
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Grâce à la méthode AHP, nous avons construit un indicateur d’activité de développement (GDAI) pour chaque jeton individuel, ainsi qu’un indicateur global du secteur (IGDAI).
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L’analyse des séries temporelles de l’« IGDAI » et du « prix du BTC » entre 2015 et octobre 2023 montre que le prix influence unilatéralement l’activité de développement GitHub. De plus, ces derniers mois, l’indice d’activité de développement du secteur a chuté de 31,7 %, sa plus forte baisse depuis dix ans.
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Le fait qu’une équipe développe continuellement ne constitue pas un facteur déterminant pour une hausse du prix après un marché baissier. Les investisseurs doivent prendre en compte d’autres facteurs influençant le prix.
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