L’analyse technique est morte, vive l’analyse des transactions

L’analyse technique était controversée avant que le trading de Crypto n’existe.

Pour les non-initiés : l’analyse technique, ou TA, tente de prédire les mouvements de prix futurs sur la base des mouvements de prix historiques. Cela se fait généralement en recherchant des modèles reproductibles dans les données sur les prix.

Miguel Morel est fondateur et PDG d'Arkham Intelligence, une société d'analyse blockchain. Cet Analyses fait partie de la « Trading Week » de CoinDesk.

Les haussiers de TA pensent que ces modèles graphiques peuvent être auto-réalisateurs, étant donné la réflexivité des prix des traders qui placent des paris sur la base des mêmes données et analyses. Les sceptiques disent que ces schémas sont un tas d’absurdités, que l’AT est une astrologie pour les hommes.

Au cours de la course haussière des Crypto de 2021, il y a eu un engouement pour l’analyse technique. Les cercles de trading de Crypto étaient remplis de graphiques de prix sur lesquels étaient tracées des lignes traçant les niveaux de résistance au retracement de Fibonacci, des drapeaux, des fanions, des coupes, des triangles et d'autres formes de bon augure.

L’analyse technique est-elle une bêtise ? Pas entièrement. Bien entendu, l’évolution passée des prix vous renseigne sur l’évolution future des prix. Cela est vrai partout : connaître l’histoire d’une chose vous aide à mieux prédire son avenir.

Mais ce que TA vous dit exactement n’est T facile à comprendre. Et personne ne semble savoir avec certitude si ses différents prédicteurs géométriques peuvent garantir quoi que ce soit.

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Les traders de Crypto ont été obligés de s'appuyer sur l'analyse technique parce qu'ils n'ont T grand-chose d'autre à faire, comme les flux de trésorerie, qui sont utilisés pour modéliser les actions. De plus, les données sur les prix sont facilement accessibles en Crypto (c'est l'intérêt d'une blockchain). Mais les outils d’analyse Crypto de nouvelle génération conduisent à l’émergence d’une nouvelle TA : l’analyse des transactions.

Dans le cadre des transactions Finance traditionnelles, les données sur les transactions sont protégées par les bourses, les courtiers, les banques et les régulateurs. Ce n'est pas accessible à tout le monde et les grands acteurs paient une fortune pour cela. En Crypto, les données de transaction sont publiques et en chaîne – mais elles ne sont pas utilisables par tout le monde.

Donner manuellement un sens aux données brutes de la blockchain est pratiquement impossible. Les données doivent être traitées et analysées pour être rendues utiles. C’est ce que font les outils sophistiqués d’analyse de la blockchain.

La combinaison de données en chaîne et d'analyses de transactions est quelque chose qui T jamais existé auparavant – dans le Crypto ou de la Finance traditionnelle. L’accès aux données de transaction et aux outils permettant de les rechercher et de les analyser débloquera une mine d’or d’informations potentielles.

Les personnes qui ont participé à des projets et ont vu comment la saucisse est fabriquée savent que les explications des mouvements de prix sont souvent simples et basées sur les achats et les ventes des principaux acteurs. Lorsque les plus gros détenteurs pratiquent le dumping, le prix risque de baisser. Lorsqu’un nouvel acheteur important prend position, les prix sont susceptibles d’augmenter.

C’est un aperçu que l’AT traditionnelle ne peut pas fournir, car elle se limite à examiner les mouvements de prix. Les données de transaction, en revanche, constituent l'activité sous-jacente qui génère les prix en Crypto.

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Un exemple concret : l'annonce par Tesla de son achat de 1,5 milliard de dollars de BTC a provoqué une hausse immédiate de 10 % du prix. Ces transactions ont eu lieu avant l'annonce et auraient pu être négociées.

Le suivi des achats et des ventes des acteurs du marché est l'application la plus simple de l'analyse des transactions, mais il en existe bien d'autres. Les flux entrants et sortants des bourses, les positions institutionnelles, les performances historiques, l'activité des Maker de marché, etc. peuvent être utilisés pour élaborer un modèle de marché qui oriente les décisions commerciales.

Par exemple, quelques jours avant que Celsius ne gèle les retraits, la société a déployé des centaines de millions de dollars sur ses positions en Finance décentralisée (DeFi) afin d'éviter toute liquidation. Ces déploiements étaient visibles sur la chaîne et indiquaient que Celsius était en situation de détresse. Cela aurait pu être échangé.