École de données sur chaîne (8) : Une nouvelle méthodologie de tarification magique du BTC, étudiée par ARK (III)
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École de données sur chaîne (8) : Une nouvelle méthodologie de tarification magique du BTC, étudiée par ARK (III)
Cet article présente une autre méthode d'observation des sommets pour Cointime Price.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Monsieur Berg
🔸 TL;DR
- La série d'articles sur Cointime Price se compose de trois textes, celui-ci étant le troisième.
- Nous recommandons fortement de lire au moins le premier article de cette série !
- Cet article présente une autre méthode d’observation des sommets basée sur Cointime Price.
- Partage d’un modèle personnel : le modèle d’observation du taux de distribution Cointime Price.
🟡 Révision rapide des deux articles précédents
Dans la série d'articles consacrée au Cointime Price, le premier a expliqué les principes fondamentaux de ce dernier et proposé une application pratique pour repérer les points de creux.
Le second article a quant à lui adopté une perspective différente en analysant « l’écart entre le prix du marché et le Cointime Price ». J’y ai présenté mon modèle personnel, appelé Cointime Price Deviation, que j’utilise comme filtre pour identifier les signaux de sommet.
Pour les lecteurs découvrant cette série, il est fortement conseillé d’avoir lu au minimum le premier article, sans quoi la compréhension des éléments suivants pourrait être compromise.
🟡 Méthodologie pour détecter les sommets : le modèle du taux de distribution quotidien du Cointime Price
1. La logique sous-jacente du Cointime Price
Avant d’aller plus loin, examinons à nouveau un graphique du Cointime Price :
Les observateurs attentifs auront remarqué une caractéristique assez nette dans l’évolution du Cointime Price :
« hausse brutale ➝ phase de plateau ➝ hausse brutale ➝ phase de plateau ➝ ... »
D’après ce qui a été expliqué dans le premier article de cette série, nous savons que :
« Le Cointime Price ne change rapidement que lorsque les détenteurs à long terme procèdent massivement à des distributions. »
Par ailleurs, le Cointime Price représente essentiellement « le coût moyen pondéré par le temps des jetons en circulation sur le marché ».
Pendant les phases de distribution, les détenteurs restants absorbent ces ventes, ce qui augmente leur coût moyen. Ce phénomène se traduit graphiquement par une hausse rapide du Cointime Price.
En exploitant cette caractéristique, j’ai conçu un indicateur permettant d’observer le rythme de distribution, que j’appelle provisoirement le « taux de distribution quotidien du Cointime Price ».
2. Le modèle du taux de distribution quotidien du Cointime Price
Pour mesurer un taux de variation, j’utilise ici la formule la plus simple possible :
Taux de distribution quotidien = (Cointime Price d’aujourd’hui – Cointime Price d’hier) / Cointime Price d’aujourd’hui
Les valeurs obtenues sont ensuite lissées par une moyenne mobile.
En intégrant cette formule dans Glassnode, on obtient le graphique suivant :
On observe clairement qu’à chaque fois qu’une poussée majeure du marché haussier se produit, elle est accompagnée d’un taux élevé de distribution du Cointime Price.
À l’exception notable d’un pic en 2019, apparu près d’un creux, tous les autres pics élevés de ce taux correspondent à des phases où les détenteurs à long terme accélèrent leurs prises de profit.
Quant au cas de 2019, en pratique, il n’aurait pas conduit à une erreur d’interprétation, car même sans consulter d’autres indicateurs, le niveau des prix à ce moment-là excluait clairement toute idée de « sommet ».
3. Analyse du taux de distribution aux sommets historiques
Logiquement, chaque fois que le BTC atteint un sommet cyclique majeur, la distribution ne se produit pas en un seul événement ponctuel. Ce constat est confirmé par d'autres indicateurs tels que l’URPD ou le Realized Profit, etc.
Cela s’explique aussi par la nature même du processus : la distribution est toujours progressive, jamais instantanée.
Comme illustré ci-dessus, chaque sommet majeur est marqué par plusieurs pics successifs du taux de distribution quotidien.
Lors du cycle haussier actuel, le taux de distribution a connu une première accélération en mars 2024 — phénomène corroboré par les données de Realized Profit, indiquant qu’une partie des détenteurs à long terme a effectivement réalisé des profits à ce moment-là.
En mars 2024, nous avons donc assisté à la première montée significative du taux de distribution. Puis, en novembre de la même année, lors de l’élection de Trump et de la forte hausse des prix, ce taux a de nouveau augmenté brutalement.
D’un point de vue d’analyse on-chain, cela constitue assurément un signal d’alerte méritant attention.
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