Khám phá mối quan hệ nhân quả trong thị trường tiền mã hóa: Điều gì thực sự thúc đẩy thị trường tăng giá của Crypto?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Khám phá mối quan hệ nhân quả trong thị trường tiền mã hóa: Điều gì thực sự thúc đẩy thị trường tăng giá của Crypto?
Bằng phương pháp phân tích thứ bậc, bài viết này đã xây dựng chỉ số mức độ hoạt động phát triển GDAI cho từng token riêng lẻ, đồng thời xây dựng chỉ số mức độ hoạt động phát triển trên GitHub cho toàn ngành IGDAI.
Chuyên sâu báo cáo Web3Trong bài viết trước “Đội ngũ đang làm việc’ có thực sự liên quan đến giá tiền mã hóa không?”, chúng tôi đã phân tích mối tương quan giữa hoạt động phát triển GitHub trên toàn ngành và mức tăng/giảm giá token, từ đó đưa ra kết luận rằng sáu yếu tố trên GitHub đều có mối tương quan dương với biến động giá tiền mã hóa trong cả thị trường tăng giá (bull market) và thị trường giảm giá (bear market).
Bài viết này sẽ mở rộng sâu hơn vào kết luận về “mối tương quan” nói trên để nghiên cứu mối quan hệ nhân-quả giữa hai yếu tố này: “Liệu việc nâng cấp công nghệ có thúc đẩy giá tăng, hay chính giá tăng mới kéo theo sự phát triển công nghệ?”, nhằm giúp các nhà đầu tư và nhà phát triển hiểu rõ hơn vị trí của yếu tố “phát triển công nghệ” – một yếu tố cơ bản – trong quá trình biến động giá tiền mã hóa.
Tư duy tổng thể của bài viết như sau:
Thứ nhất, chúng tôi xây dựng chỉ số hoạt động phát triển GitHub dành riêng cho từng token đơn lẻ: Chỉ số Hoạt động Phát triển GitHub (Github Development Activity Index - GDAI).
Thứ hai, dựa trên đó, kết hợp cùng các yếu tố như thứ hạng vốn hóa theo ngành, xu hướng phát triển về số lượng dự án GitHub theo thời gian, chúng tôi xây dựng chỉ số phản ánh mức độ hoạt động phát triển GitHub chung toàn ngành: Chỉ số Hoạt động Phát triển GitHub Toàn ngành (Industry Github Development Activity Index - IGDAI).
Thứ ba, bằng cách so sánh xu hướng thay đổi của chỉ số IGDAI và biến động giá tiền mã hóa trong 6 năm gần đây, chúng tôi xác định mối quan hệ nhân-quả giữa công nghệ và giá cả.
Cuối cùng, áp dụng chỉ số GDAI đối với các token duy trì hoạt động phát triển liên tục trong 6 năm qua, so sánh mức độ hoạt động phát triển và mức tăng giá của chúng với BTC và ETH để kiểm chứng lại đánh giá về mối quan hệ nhân-quả giữa công nghệ và giá cả đã nêu ở phần trước.
Bước 1. Xây dựng chỉ số GDAI (Chỉ số Hoạt động Phát triển GitHub) cho từng dự án riêng lẻ bằng phương pháp phân tích phân tầng (AHP)
Bảng 1: Giải thích mối liên hệ giữa năm yếu tố GitHub và hoạt động phát triển dự án
Công thức cụ thể của GDAI như sau:
Phương pháp phân tích phân tầng (The Analytic Hierarchy Process - AHP) là một phương pháp đánh giá tổng hợp dùng để phân tích hệ thống và ra quyết định, trong đó các yếu tố cần ra quyết định được phân rã thành ba lớp: lớp mục tiêu (objective), lớp tiêu chí (criterion) và lớp phương án (scheme). Dựa trên sự phân rã này, tiến hành phân tích định tính và định lượng, phương pháp tính toán đơn giản và hiệu quả.
(1) Phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố trong hệ thống, xây dựng cấu trúc phân tầng của hệ thống
Lớp mục tiêu GDAI được phân rã thành 5 yếu tố lớp tiêu chí:
μStar, μFork, μCommit, μIssues, μPullRequests.
Hình 1: Sơ đồ phân rã chỉ số GDAI
(2) Xây dựng ma trận đánh giá
Đối với các yếu tố trong cùng một lớp, tiến hành so sánh từng cặp về mức độ quan trọng đối với một tiêu chí ở lớp trên, từ đó xây dựng ma trận so sánh từng cặp (ma trận đánh giá). Bảng 2 dưới đây xác định mức độ đo lường cho các mức độ quan trọng khác nhau.
Bảng 2: Độ đo cho các mức độ quan trọng khác nhau
Xây dựng ma trận đánh giá sau cho lớp tiêu chí B. Dựa trên kinh nghiệm và đặc điểm của các chỉ số, thứ tự ưu tiên đóng góp vào mức độ hoạt động phát triển GitHub là: Commit > Pullrequests > Issues > Fork > Star. Vì các chỉ số Star và Fork không liên hệ trực tiếp đặc biệt đến hoạt động phát triển, chúng tôi gán cho chúng trọng số thấp hơn.
Bảng 3: Ma trận đánh giá B
(3) Kiểm tra tính nhất quán (CI)
Phương trình đặc trưng của ma trận B:
(4) Tính trọng số bằng 3 phương pháp
Phương pháp 1: Phương pháp trung bình cộng
Trong đó, công thức dẫn xuất ra vector trọng số là:
Phương pháp 2: Phương pháp trung bình nhân
Phương pháp 3: Trước tiên sử dụng phương pháp trị riêng để xác định trị riêng lớn nhất và vector riêng tương ứng của ma trận A. Sau đó chuẩn hóa vector riêng để thu được trọng số cần thiết.
Lấy trung bình trọng số tính được từ ba phương pháp trên để làm trọng số cuối cùng. Kết quả cụ thể như trong Bảng 4:
Bảng 4: Trọng số cụ thể của 5 yếu tố chính
Do đó, công thức cụ thể của chỉ số GDAI có thể được biểu diễn như sau:
Bước 2. Chỉ số IGDAI (Chỉ số Hoạt động Phát triển GitHub Toàn ngành) được tối ưu dựa trên GDAI
Ở Bước 1, chúng tôi đã xây dựng chỉ số GDAI đo lường mức độ hoạt động phát triển GitHub cho từng token riêng lẻ. Tiếp theo, dựa trên GDAI, xem xét tổng hợp tất cả các token đã niêm yết và mã nguồn mở trên GitHub trong ngành tiền mã hóa, bằng cách tổng hợp GDAI của tất cả các token này, chúng tôi tính được chỉ số IGDAI phản ánh mức độ hoạt động phát triển GitHub chung toàn ngành. Công thức tính cụ thể của IGDAI như sau:
Công thức tính IGDAI
Trong đó n là tổng số token đang lưu hành trên thị trường tiền mã hóa và có mã nguồn mở trên GitHub trong một khoảng thời gian nhất định.
Khi xây dựng một chỉ số phản ánh tình hình toàn ngành, thường có hai hướng tiếp cận:
1. Chọn các mẫu đại diện và tính toán hiệu suất của chúng;
2. Tổng hợp xem xét tình hình toàn ngành;
Với hướng tiếp cận 1, trước hết ta thấy hệ sinh thái tiền mã hóa hiện tại chưa thực sự hoàn thiện, nhiều token có giá và vốn hóa tốt nhưng chưa công khai mã nguồn, khiến bên thứ ba không thể tiếp cận thông tin phát triển cụ thể, do đó tính "đại diện" của các mẫu chọn lọc còn gây tranh cãi. Thứ hai, ngành tiền mã hóa vẫn là một vùng đất xanh (blue ocean) với tiềm năng phát triển rộng lớn, mỗi token đều có khả năng bứt phá mạnh mẽ trong thời gian ngắn. Thứ ba, đặc điểm thanh khoản cao với giao dịch 24/7 khiến vốn hóa ngành biến động mạnh trong ngắn hạn. Nếu tham khảo mô hình thay đổi mẫu theo nửa năm như thị trường cổ phiếu A, có thể bỏ lỡ rất nhiều thông tin biến động vốn hóa của các token.
Do đó, bài viết này lựa chọn tổng hợp thông tin phát triển của toàn bộ token trong ngành để tính toán IGDAI.
Bước 3. “Cách mạng công nghệ” và “giá tăng” – đâu là nguyên nhân, đâu là kết quả? Biến động giá đơn phương ảnh hưởng đến mức độ phát triển GitHub
Chúng tôi sử dụng kiểm định Granger (Granger causality test) để phân tích mối quan hệ nhân-quả giữa hai chuỗi dữ liệu thời gian: chỉ số hoạt động phát triển toàn ngành IGDAI và biến động giá BTC, trong khoảng thời gian từ 2015 đến 31/10/2023, với tần suất “ngày”. Trước tiên xác định độ trễ là 4, qua kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root test) xác nhận cả hai chuỗi dữ liệu đều ổn định (tính “ổn định” của dữ liệu là điều kiện tiên quyết để áp dụng kiểm định Granger), và thu được kết quả như sau:
Bảng 5: Kết quả kiểm định Granger
Trong đó, 0.000 < 0.05, cho thấy kiểm định F bác bỏ giả thuyết gốc (giả thuyết H0: Không tồn tại mối quan hệ nhân quả Granger), giá BTC là nguyên nhân của IGDAI, tức là mức độ hoạt động phát triển GitHub toàn ngành IGDAI chịu ảnh hưởng từ biến động giá ở các kỳ trễ.
0.135 > 0.05, cho thấy kiểm định F chấp nhận giả thuyết gốc, IGDAI không phải là nguyên nhân của giá BTC. Tóm lại, biến động giá đơn phương ảnh hưởng đến mức độ hoạt động phát triển ngành.
Đồng thời, chúng tôi sử dụng biểu đồ để phân tích trực quan hơn. Do chỉ số hoạt động phát triển theo ngày có biên độ dao động lớn, chứa nhiều yếu tố ngẫu nhiên và khó quan sát, chúng tôi tiến hành làm mịn theo hàm mũ và mở rộng khoảng thời gian lên “tuần”. Hình 2 dưới đây thể hiện chỉ số IGDAI và biến động giá BTC từ năm 2015 đến nay, với khoảng thời gian “tháng”:
Hình 2: Biến động chỉ số IGDAI và giá BTC từ 2015 đến tháng 10 năm 2023
Biểu đồ này minh họa rõ ràng rằng trong các giai đoạn khác nhau, sự thay đổi hệ sinh thái phát triển ngành luôn trễ sau biến động giá BTC, đồng thời hai đường đi có biên độ dao động tương tự, khẳng định kết luận rằng IGDAI đơn phương chịu ảnh hưởng từ biến động giá.
Hơn nữa, từ biểu đồ ta thấy rằng trong vài tháng gần đây, chỉ số hoạt động phát triển ngành đã giảm mạnh 31,7%, mức giảm lớn nhất trong gần một thập kỷ!
Bước 4. Chỉ cần đội ngũ phát triển không buông xuôi, tiếp tục phát triển, sống sót qua thị trường gấu, thì giá tiền sẽ không quá tệ? Sai!
Ở phần Bước 3, chúng tôi đã xác lập kết luận rằng biến động giá đơn phương ảnh hưởng đến phát triển công nghệ thông qua kiểm định Granger. Tuy nhiên, chúng tôi muốn tìm hiểu thêm một mối quan hệ đặc biệt: dù mức độ phát triển GitHub không phải là yếu tố tiên quyết cải thiện giá, nhưng nếu đội ngũ không buông xuôi, tiếp tục phát triển và vượt qua thị trường gấu, liệu giá có thực sự không quá tệ? Cân nhắc đến sự thay đổi trong giai đoạn trưởng thành của hệ sinh thái phát triển token và sự đa dạng về loại token, chúng tôi quyết định tìm các token duy trì phát triển liên tục từ năm 2018 đến nay, rồi so sánh chỉ số GDAI và mức tăng giá của chúng với BTC.
Ở đây, chúng tôi định nghĩa “phát triển liên tục” là ba yếu tố cốt lõi trên GitHub – commit, issues, pull requests – trong từng tuần từ 2018 đến tháng 10 năm 2023 không đồng thời bằng 0. Mức tăng giá được định nghĩa là (giá cao nhất - giá thấp nhất)/giá thấp nhất trong giai đoạn này. Qua việc thu thập và phân tích khối lượng lớn dữ liệu, trước tiên chúng tôi xác định có khoảng 1.400 token vừa mã nguồn mở vừa niêm yết từ năm 2018 đến nay, trong đó tìm được 38 token thỏa mãn điều kiện nêu trên (gồm cả BTC và ETH; do hệ sinh thái và vốn hóa của BTC và ETH đã rất trưởng thành và mang tính đại diện cao, nên để tiết kiệm dung lượng bài viết, phần này tập trung so sánh 36 token còn lại với BTC). Danh sách cụ thể các token xem ở Bảng 6:
Bảng 6: Các token duy trì phát triển từ năm 2018 đến nay
Về chỉ số hoạt động phát triển GitHub GDAI, thống kê tình hình 38 token, thu được Hình 3:
Hình 3: GDAI của các token duy trì phát triển GitHub từ 2018-2023
Màu đỏ biểu thị các token có GDAI vượt BTC, màu xanh là không vượt. Trong số các token duy trì phát triển, có 9 token có mức độ hoạt động phát triển vượt BTC.
Về mức tăng giá, thu được Hình 4:
Hình 4: Mức tăng giá của các token duy trì phát triển GitHub từ 2018-2023
Màu đỏ biểu thị các token có mức tăng giá vượt BTC, màu xanh là không vượt. Trong số các token duy trì phát triển, có 31 token có mức tăng giá vượt BTC.
Tổng hợp hai biểu đồ, có 8 token trùng màu đỏ, tức là từ năm 2018 đến nay, có 8 token đồng thời vượt BTC cả về chỉ số hoạt động phát triển GitHub GDAI lẫn mức tăng giá (BTC là chỉ báo ngành), chiếm 22% tổng số token duy trì phát triển trong giai đoạn này. Chi tiết các token xem ở Bảng 7:
Bảng 7: Các token có GDAI và mức tăng giá đồng thời vượt BTC từ 2018-2023
Xét về góc độ phát triển liên tục, tỷ lệ trùng lặp 22% là khá thấp, do đó chúng tôi chỉ có thể kết luận rằng phát triển liên tục có ảnh hưởng nhất định đến giá, nhưng không thể khẳng định chắc chắn rằng phát triển liên tục tạo ra tác động kéo giá tích cực mạnh mẽ. Quan điểm này cũng phù hợp và bổ trợ cho kết quả kiểm định Granger ở bước 3.
Kết luận bài viết
Thông qua nội dung trên, Falcon xin tóm tắt kết luận của bài viết như sau:
-
Sử dụng phương pháp phân tích phân tầng, bài viết đã xây dựng chỉ số GDAI đo lường mức độ hoạt động phát triển cho từng token riêng lẻ, đồng thời xây dựng chỉ số IGDAI phản ánh mức độ hoạt động phát triển GitHub toàn ngành.
-
Thông qua phân tích dữ liệu “chỉ số hoạt động phát triển GitHub toàn ngành IGDAI” và “giá BTC” từ 2015 đến 10/2023, chúng tôi phát hiện biến động giá chỉ đơn phương ảnh hưởng đến mức độ hoạt động phát triển GitHub. Đồng thời, trong vài tháng gần đây, chỉ số hoạt động phát triển ngành đã giảm mạnh 31,7%, mức giảm lớn nhất trong gần một thập kỷ.
-
“Đội ngũ duy trì phát triển không buông xuôi” không phải là yếu tố then chốt thúc đẩy giá tăng sau thị trường gấu. Khi đầu tư, cần cân nhắc tổng hợp các yếu tố khác ảnh hưởng đến giá.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@lucidafund
