暗号市場における因果関係を探る：Cryptoのブルマーケットを本当に動かしているのは何か？
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暗号市場における因果関係を探る：Cryptoのブルマーケットを本当に動かしているのは何か？
本稿では、階層分析法を用いて、個々のトークンに対して開発活動度指標GDAIを構築するとともに、業界全体に対して全業界GitHub開発活動度指標IGDAIをそれぞれ構築した。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察前回の記事「チームが実際に行動していること」とトークン価格は本当に関係があるのか？」では、業界全体のGitHub開発状況とトークン価格の変動との相関関係を分析し、GitHubの6つの要因が牛市場・熊市場いずれにおいても価格上昇と正の相関を持つという結論を得ました。
本稿ではこの「相関性」という結論をさらに発展させ、因果関係に焦点を当て、「技術の進化が価格上昇を促したのか、それとも価格上昇が技術革新を後押ししたのか？」という問題を検討します。これにより、投資家や開発者が「技術開発」という基本的要素が価格変動の中で果たす役割をより明確に理解できるようになります。
本文の大まかな構成は以下の通りです。
まず、個々のトークンに対してGitHub開発活動度指標（Github Development Activity Index：GDAI）を構築します。
次に、業界内の時価総額ランキングやGitHubプロジェクト数の時間的推移などの要因を考慮し、業界全体のGitHub開発活動度を反映する指標であるIndustry Github Development Activity Index（IGDAI）を構築します。
その後、過去6年間におけるIGDAIと価格変動のトレンドを比較することで、技術と価格の因果関係を判断します。
最後に、GDAI指標を過去6年間にわたって継続的に開発を行ってきたトークンに適用し、その開発活動度および価格上昇率をBTCおよびETHと比較することで、前述の技術と価格の因果関係に関する判断を裏付けます。
ステップ1. 階層分析法（AHP）を用いて単一プロジェクト向けGitHub開発活動度指標GDAI（Github Development Activity Index）を構築
表1: GitHubの5因子とプロジェクト開発の関連性の解釈
具体的なGDAIの式は以下の通りです。
階層分析法（The Analytic Hierarchy Process、AHP）とは、意思決定要素を目的層（objective）、基準層（criterion）、方案層（scheme）に分解して体系的に分析・評価する手法であり、定性的・定量的な分析を組み合わせた効率的な計算方法です。
(1) システム内各要素間の関係を分析し、階層構造を構築
目的層GDAIを以下の5つの基準層に分解します。
μStar, μFork, μCommit, μIssues, μPullRequests。
図1 GDAI指標の分解図
(2) 判断行列の作成
上位層の各基準について、同一層の要素間で重要度を比較し、二項比較行列（判断行列）を作成します。表2に異なる重要度の尺度を示します。
表2 異なる重要度の尺度
基準層Bに対して以下の判断行列を作成します。経験および指標の特性から、GitHub開発活動への寄与度の優先順位はCommit＞Pullrequests＞Issues＞Fork＞Starと設定します。StarおよびForkは開発活動と直接的な関連性が低いため、これらには相対的に低い重みを付与します。
表3 判断行列B
(3) 一貫性チェック（CI）
行列Bの固有方程式：
(4) 3つの方法による重みの算出
方法1：算術平均法
導出された重みベクトルの式は次の通りです。
方法2：幾何平均法
方法3：固有値法を用いて行列Aの最大固有値と対応する固有ベクトルを求め、それを正規化して重みとする。
上記3つの方法で求めた重みの平均値を最終的な重みとして採用します。結果は表4の通りです。
表4 5大因子の具体的重み
したがって、GDAI指標の具体的な式は以下のようになります。
ステップ2. GDAIに基づく業界全体のGitHub開発活動度指標 IGDAI（Industry Github Development Activities Index）の最適化
ステップ1では、個別のトークンに対するGitHub開発活動度指標GDAIを構築しました。ここでは、GDAIを基に、暗号資産業界で上場かつGitHub上でオープンソース化されているすべてのトークンを対象とし、それらすべてのGDAIを合算することで、業界全体のGitHub開発活動度指標IGDAIを求めます。具体的なIGDAIの計算式は以下の通りです。
IGDAI 計算式
ここでnは、ある期間における暗号資産市場で流通し、GitHub上でオープンソース化されているすべてのトークンの総数を表します。
業界全体を反映する指標を構築する際には通常、以下の2つのアプローチがあります。
1. 代表的な対象を選定し、そのパフォーマンスを計算する；
2. 業界全体の状況を包括的に考慮する；
アプローチ1に関して、現在の暗号資産エコシステムはまだ十分に成熟しておらず、価格がありながらもオープンソース化されていないトークンが多く、第三者が正確な開発情報を得られないため、選定される対象の「代表性」には疑問が残ります。また、暗号資産業界は依然としてブルーオーシャンであり、各トークンが短期間で急速に成長する可能性があります。さらに、24時間取引可能な高流動性の特徴により、時価総額は短期間で大きく変動します。例えばA株市場のように半年ごとに選定対象を変更すると、多くのトークンの時価総額変動情報を見逃す可能性があります。
そのため、本稿では全業界のトークン開発情報を包括的に考慮してIGDAIを算出しています。
ステップ3. 「技術革命」と「価格上昇」、どちらが原因か？価格変動が単方向的にGitHub開発活動に影響
グレンジャー因果関係検定（Granger causality test）を用い、業界の開発活動度IGDAIとBTC価格変動の2つの時系列データの因果関係を分析します。期間は2015年～2023年10月31日まで、指数の粒度は「日次」です。まずラグ次数を4と設定し、単位根検定（Unit root test）により、両データが定常系列であることを確認（グレンジャー因果関係検定の前提条件）。その結果、以下の通りです。
表5 グレンジャー因果関係検定の結果
0.000＜0.05であることから、F検定は帰無仮説（H0：両者にグレンジャー因果関係なし）を棄却します。BTC_priceはIGDAIの原因であり、つまり業界のGitHub開発活動度IGDAIは価格変動のラグ項の影響を受けているということです。
一方、0.135＞0.05であり、F検定は帰無仮説を受け入れるため、IGDAIはBTC_priceの原因ではないと結論づけられます。以上から、価格変動は単方向的に業界の開発活動度に影響を与えていることがわかります。
また、図表を使ってより直感的に分析します。日次単位での開発活動度指標は変動幅が大きく、偶発的要因も多く、視覚的にも分かりにくいので、指数平滑化を行い、期間を「週次」に拡大します。図2は2015年から現在までの「月次」でのIGDAI指数とBTC価格の変化を示しています。
図2 2015年～2023年10月 IGDAI指数とBTC価格の変化
この図から明らかなように、不同时期における業界の開発エコシステムの変化はBTC価格の変動に遅れて起こっており、両者の変動パターンも類似しており、IGDAIが価格変動の影響を単方向的に受けているという結論を裏付けています。
さらに、最近数ヶ月間で業界の開発活動度指数が31.7%急落し、過去10年間で最大の下落幅を記録したこともわかりました。
ステップ4. チームがサボらずに開発を続け、熊相場を乗り越えれば、価格はそこまで悪くならないのか？いいえ、そうではありません！
ステップ3ではグレンジャー因果関係検定によって、価格が技術開発に単方向的に影響を与えることを確認しました。しかし、もう一つの疑問があります。つまり、GitHubの開発レベルが価格上昇の先行要因でなくても、チームがサボらずに継続的に開発を行い、熊相場を乗り切れば、価格パフォーマンスが極端に悪くなることはないのではないか？という点です。トークン開発エコシステムの成熟度と種類の多様性の変化を考慮し、2018年以降も継続的に開発を行っているトークンを特定し、そのGitHub開発活動度GDAIと価格変動をBTCと比較することにしました。
ここで「継続的開発」とは、2018年から2023年10月までの期間において、毎週少なくとも1回はcommit、issues、pull requestsのうちいずれかが0でない状態を維持することと定義します。価格変動率は（最高値－最低値）÷最低値で計算します。大量のデータを収集・分析した結果、2018年以降に公開され上場したトークンは約1400件あり、その中で上記条件を満たすのは38件でした（BTCおよびETHを含む）。BTCとETHは開発エコシステムと時価総額がすでに非常に成熟しており代表的であるため、本文では残りの36件のトークンとBTCの比較結果を中心に述べます。具体的なリストは表6の通りです。
表6 2018年以降継続的に開発されているトークン
GitHub開発活動度GDAIについて、38件のトークンを統計処理した結果が図3です。
図3 2018年～2023年 GitHubで継続開発中のトークンのGDAI
赤色はBTCを上回るGDAIを持つトークン、青色はBTC未満のものを示します。継続的に開発しているトークンのうち、9件がBTCの開発活動度を超えています。
価格変動については、図4の通りです。
図4 2018年～2023年 GitHubで継続開発中のトークンの価格変動率
赤色は価格変動率がBTCを上回るトークン、青色はBTC未満のもの。継続開発中のトークンのうち、31件がBTCの価格上昇率を超えています。
両図を総合すると、赤色が重なるトークンは8件あります。つまり、2018年以降、GitHub開発活動度GDAIと価格変動率の両面でBTC（業界のベンチマーク）を上回ったトークンは8件存在し、これは継続開発中の全トークンの22%にあたります。詳細は表7をご覧ください。
表7 2018年～2023年 GDAIおよび価格変動率がBTCを上回ったトークン
継続的開発という観点から見ると、22%という一致率は低く、つまり継続的な開発が価格に一定の影響を与えるとはいえ、それが価格上昇に強く貢献するとは断言できません。この見解はステップ3のグレンジャー因果関係検定の結果とも一致しています。
結論
以上を踏まえ、Falconは本稿の結論をまとめます。
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階層分析法を用いて、個別トークン向けの開発活動度指標GDAIおよび業界全体向けのIGDAIをそれぞれ構築しました。
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2015年～2023年10月の「業界全体のGitHub開発活動度指標IGDAI」と「BTC価格データ」を分析した結果、価格はGitHub開発活動度に単方向的にのみ影響することが明らかになりました。また、ここ数ヶ月で業界の開発活動度指数が31.7%急落し、過去10年間で最大の下落を記録しています。
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「チームが継続的に開発を行う」ことは、熊相場後の価格上昇を牽引する核心的要素ではありません。投資にあたっては、他の要因も総合的に考慮する必要があります。
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