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Il existe de nombreux outils d’analyse pour étudier le prix du bitcoin et prévoir le comportement du cours. Les traders privilégient l’analyse technique, les investisseurs l’analyse fondamentale. Mais il en existe une troisième catégorie pour le cours du BTC : les indicateurs on-chain.
En effet, la blockchain de Bitcoin – le registre des transactions effectuées sur le réseau – regorge d’informations. En l’étudiant, nous pouvons obtenir de nombreuses indications sur l’état du marché et ses dynamiques.
Dans cet article, nous allons passer en revue différents indicateurs on-chain, des plus simples aux plus complexes. Nous présenterons la construction et décrirons l’utilisation de chacun d’entre eux, tout comme leurs limites respectives.
Active Addresses – Adresses Actives
On appelle adresses actives les adresses recevant ou transférant des bitcoins sur une période donnée, journalière ou hebdomadaire. Cette mesure est très facile à obtenir via la plupart des outils d’analyse on-chain.
Le nombre d’adresses actives donne une bonne indication de l’adoption de Bitcoin à travers le monde. Il fournit aussi une idée de la croissance de la base d’utilisateurs de Bitcoin au cours du temps. Un nombre décroissant d’adresses actives indique un manque engagement, un intérêt faiblissant pour le réseau.
On peut également mettre en corrélation la dynamique des adresses actives avec le volume d’échange on-chain. Une augmentation de ces deux métriques est synonyme de forte volatilité à venir.
Transaction Volume – Volume de transactions
Le volume de transaction est le meilleur indicateur de l’usage réel du réseau Bitcoin. Il s’agit du nombre total de transactions effectuées on-chain durant une période donnée. S’il est témoin de l’activité du réseau, il fournit également des indications sur l’état de l’offre et de la demande actuelle.
Cette information est disponible sur tous les explorateurs de blockchain. Elle témoigne également de la volatilité du marché. En effet, durant les périodes de fort momentum, qu’il s’agisse d’un bull run féroce ou d’un panic sell généralisé, le volume de transaction atteint des sommets.
Dormant Coins – Les bitcoins en sommeil
Cette mesure est effectuée par les entreprises d’analyse de données on-chain Glassnode et Santiment. Il s’agit de surveiller le comportement des bitcoins qui ont été inactifs (non sujets à une transaction) pendant une période de temps définie.
On calcule alors la quantité de coins, auparavant inutilisés, qui ont bougé pendant une période spécifique. Santiment nous indique le nombre total de bitcoins inutilisés qui ont été déplacés, tandis que Glassnode calcule la durée d’inactivité moyenne des coins, c’est-à-dire le nombre moyen de jours pendant lesquels chaque coin déplacé un jour donné est resté inactif avant de bouger.
Un nombre élevé de dormant coins indique donc que de « vieux » bitcoins retournent sur les marchés. Une faible « dormance » indique que les bitcoins déplacés n’ont pas été conservés pendant une période de temps relativement courte.
Cela nous fournit des informations utiles sur la quantité de bitcoins qui commencent à bouger. Lorsqu’il est élevé, c’est généralement le signe d’une prise de bénéfices à venir, ce qui conduit à l’augmentation de la pression à la vente. Au contraire, s’il y a une baisse importante du nombre d’anciens bitcoins déplacés, cela pourrait indiquer une accumulation continue, et une réticence des utilisateurs à se séparer de leurs précieux bitcoin.
Cette métrique a bien entendu ses limites, car elle ne donne aucune information sur la raison pour laquelle les « vieux » bitcoins sont déplacés. Cela n’a peut-être rien à voir avec une vente : raisons de sécurité, mise en collatéral sur une plateforme de change…
Unspent Transaction Outputs (UTXO) – Sorties non-dépensées
Sur la blockchain, les bitcoins sont représentés comme des sorties non-dépensées. Il s’agit du fameux modèle UTXO : chaque bitcoin ou fraction de bitcoin présente sur une adresse provient de sorties en provenance d’autres adresses, qui n’ont pas encore été dépensées.
Lors d’une transaction, ces sorties sont dépensées, entrent vers une autre adresse, pour former de nouvelles sorties non-dépensées. Cela signifie aussi que les unités (en BTC ou fraction de BTC) présentes sur une adresse peuvent être composées de plusieurs UTXO.
Par exemple, une adresse comportant 10 BTC peut être composée d’une UTXO de 5 BTC, d’une UTXO de 3,5 BTC et d’une troisième UTXO de 1,5 BTC.
Ce modèle UTXO est important à comprendre lorsqu’on fait de l’analyse on-chain, car il sert à calculer de nombreuses métriques, nous y reviendrons.
Supply Distribution – Distribution de l’offre
La distribution de l’offre totale des bitcoins en circulation donne une idée de la décentralisation financière de Bitcoin. Les bitcoins sont-ils concentrés aux mains des baleines, où se dispersent-ils aux mains des petits détenteurs ?
On analyse la supply distribution : en regroupant la quantité de bitcoins stockés sur les portefeuilles par ordre de grandeur. Combien de portefeuilles détiennent-ils plus de 1 BTC ? 10 BTC ? 10000 BTC ?
Cette donnée n’est pas très utile à des fins d’analyse du prix. Elle est surtout utilisée pour estimer la concentration de bitcoins par certaines entités. Elle est également biaisée, car les gros portefeuilles peuvent être des comptes tiers sous gestion.
Exchange flows – flux entrant et sortant des plateformes de change
La grande majorité des plateformes de change centralisées ont rendu leurs adresses Bitcoin publiques. L’observation des flux passant par ces adresses peut donc fournir certaines indications. On appelle exchange flows la quantité de coins envoyés vers ou depuis les adresses des CEX.
Un flux positif indique que plus de coins entrent dans les portefeuilles des exchanges qu’il n’en sort. Un flux négatif indique l’inverse : les utilisateurs retirent leurs fonds.
L’exchange flow est donc un indicateur de la pression à l’achat ou à la vente sur les bitcoins. Lorsqu’une grande quantité de bitcoins entre sur les exchanges, c’est signe de pression à la vente. Les gros portefeuilles déplacent leurs coins pour les vendre contre de la monnaie fiat.
À l’inverse, lorsqu’une grande quantité de coins quitte les plateformes de change, c’est synonyme de raréfaction de l’offre, donc de hausse à venir du cours.
Cet indicateur est cependant à prendre avec des pincettes. L’interprétation ci-dessus a ses limites. Ces flux ne donnent pas d’indication sur les intentions des dépositaires. Par exemple, une grosse baleine peut tout simplement déposer ses coins pour s’en servir de collatéral, et acheter encore plus de coins en profitant de l’effet de levier offert par la plateforme.
Ceci dit, historiquement, il est possible d’établir une corrélation assez nette entre les flux entrants sur les plateformes de change et les épisodes de vente massive (selloffs). De même, les flux sortant des échanges préfigurent les périodes haussières, où les détenteurs de bitcoins « HODL » jalousement leurs fonds.
Market Value to Realized Value (MVRV)
La Market Value to Realized Value (MVRV) est considérée comme un bon indicateur des hauts et des bas de marché. On parle ici de top et de bottoms locaux, durant un cycle haussier ou baissier. D’après les données historiques, ces cycles durent plusieurs mois sur Bitcoin. La MVRV est calculée ainsi :
Capitalisation du marché du bitcoin / Capitalisation réalisée
Il existe des variantes, mais nous allons tout d’abord expliciter les deux premiers termes.
Capitalisation du marché – Market Capitalization
Le fameux « marketcap » est tout simplement la métrique la plus populaire pour évaluer la valeur globale du marché du bitcoin. La formule est très simple :
Nombre de bitcoins en circulation * valeur d’un bitcoin à l’instant t
Cette mesure provient de la finance traditionnelle, où l’on juge ainsi la valeur de la quantité totale d’une entreprise. La marketcap d’Apple est ainsi égale au nombre d’actions Apple multiplié par leur prix unitaire.
Elle a aussi ses limites, à cause de la liquidité du marché. Par exemple, si Elon Musk se met à vendre toutes ses actions Tesla au prix du marché, la valeur unitaire de celles-ci diminue progressivement. On ne peut donc pas affirmer que le marketcap est réellement représentatif de la réelle valeur totale des bitcoins en circulation. Ceci dit, il s’agit d’une mesure faisant référence, et dans la finance traditionnelle, elle permet d’avoir une bonne idée de la valeur d’une entreprise, ou d’un stock de commodités.
Appliquée à Bitcoin, elle est aussi souvent utilisée pour la comparer à la capitalisation globale d’une autre cryptomonnaie. Cette donnée est la plus facile à obtenir : elle se trouve en première page de tous les sites fournissant des données sur les cryptomonnaies.
Realized Capitalisation – Capitalisation réalisée
Cette mesure fut introduite en 2018. Il s’agit de donner une estimation de la valeur du marché du bitcoin sur un plus long terme, de façon lissée. Le calcul suit le même principe, mais la valeur des bitcoins est prise lors de la dernière transaction on-chain effectuée pour chaque unité.
L’idée, c’est que si chaque transaction Bitcoin était un trade, alors la realized capitalization donne une idée du « vrai » prix d’acquisition ou de vente de chaque bitcoin en dollars. Il s’agit donc, en quelque sorte, de la valeur des bitcoins « stockés ».
Bien entendu, cela n’est pas vraiment le cas. Toutes les transactions ne sont pas des trades. Cependant, la RV donne une approximation du coût agrégé de la base monétaire de Bitcoin, et donc du sentiment de ses détenteurs (holders) au long terme.
Free Float Market Capitalization – Capitalisation de marché flottante
Cette mesure se veut encore plus précise pour évaluer la capitalisation de marché. Elle provient du fait que :
De nombreux bitcoins ont été perdus ;
D’autres ne sont pas en circulation depuis des années (comme par exemple les bitcoins de Satoshi Nakamoto).
On peut donc les considérer illiquides, et les ôter du calcul de la capitalisation totale du marché. C’est CoinMetrics qui a eu l’idée d’introduire la FFMC pour exclure les bitcoins perdus. Les coins enlevés du calcul sont ceux dont il est prouvé qu’ils sont brûlés, ainsi que tous les bitcoins présents sur des adresses inactives depuis plus de 5 ans.
La formule devient alors :
Free Float Market Capitalization =
(nombre de bitcoins émis – nombre de bitcoins perdus et inactifs) * prix d’un bitcoin
Interprétation de la Market Value to Realized Value (MVRV)
On peut donc considérer deux types de MVRV, selon qu’elle soit basée sur le marketcap ou sur la FFMV. La MVRV calculée à partir de la capitalisation flottante est plus précise, et sera privilégiée.
On observe empiriquement deux choses :
Si le ratio de la MVRV est élevé, on s’approche du haut de marché (market top) ;
Si le ratio de la MVRV est bas, on s’approche du bas de marché.
Quand on parle de haut ou de bas de marché, il faut comprendre « maximum local » et « minimum local » sur l’échelle de temps considérée. On parle ainsi de cycle de marché, pour des échelles allant de plusieurs mois à quelques années.
Historiquement, c’est un indicateur qui a donné de très bons résultats. Acheter lorsque la MVRV est basse a toujours été une bonne décision. Plus elle augmente, plus le momentum du marché s’essouffle, et plus on s’approche du top.
Spent Output Profit Ratio (SOPR)
Le SOPR nous vient de Renato Shirakashi, qui a créé cet indicateur on-chain en 2019. Il est très simple, et prend en considération les sorties dépensées. Il s’agit de la valeur réalisée des bitcoins (en dollars) divisée par la valeur à la création de l’output (chaque adresse étant une sortie non dépensée par le modèle UTXO). Pour le dire plus grossièrement, on peut exprimer le SOPR ainsi :
SOPR = prix des bitcoins vendus / prix des mêmes bitcoins à l’achat
Interprétation du SOPR
Il y a donc deux cas de figure :
SOPR > 1 : les propriétaires des sorties dépensées sont en profit ;
SOPR < 1 : les propriétaires des sorties dépensées sont en perte.
Le graphe du SOPR est obtenu en combinant toutes les sorties dépensées pour chaque jour où elles ont été dépensées (en prenant en compte l’horodatage de la blockchain).
Pour plus de praticité, on peut visualiser le SOPR sous forme d’une moyenne mobile sur quelques jours (une semaine ou dix jours par exemple). Cela permet de lisser la courbe, et d’éliminer les fluctuations dues à la volatilité.
On peut observer les phénomènes suivants :
Le SOPR oscille autour de 1 ;
En marché haussier, le SOPR tend à être supérieur à 1 ;
En marché baissier, le SOPR tend à être inférieur à 1.
Le SOPR se comporte donc comme un oscillateur. Il permet de juger si les holders se séparent de leurs bitcoins en profit ou en perte. Il fournit des indices quant à la proximité avec un haut de marché ou un bas de marché.
Utilisation du SOPR
L’indicateur semble pertinent si l’on ôte les zones en rouge, où il est instable. Cela provient du fait que les détenteurs de bitcoins préfèrent majoritairement s’en séparer lorsqu’ils sont profitables. Lorsqu’ils sont en perte, ils préfèrent les garder !
En bull market, si le SOPR est inférieur à 1, les holders vendraient à perte. Ils tendent donc à conserver leurs bitcoins, ce qui raréfie l’offre, et pousse mécaniquement le prix du BTC à la hausse.
En bear market, l’inverse se produit. Tout le monde veut vendre avant d’être en perte, ou au prix d’achat. Cela augmente l’offre, faisant chuter le cours du BTC.
Le SOPR donne aussi une idée de l’intensité d’un selloff en bear market. Durant les phases de panic sell, il chute brutalement. Il peut surtout être utilisé pour prédire le début d’un cycle haussier (bull run). En effet, grâce aux variables utilisées pour le calculer, c’est un indicateur présentant une très faible latence. En d’autres termes, contrairement à de nombreux indicateurs d’analyse technique, ce n’est pas un lagging indicator. On peut ainsi le classer dans la catégorie des indicateurs on-chain prédictifs.
Limites du SOPR
Le SOPR est donc le ratio entre le prix des BTC lorsqu’ils quittent une adresse, divisé par leur prix lorsqu’ils y sont entrés. On peut le calculer pour des UTXO individuelles, ou pour un groupe d’UTXO.
Comme pour le MVRV, il s’agit d’une approximation. En effet, toutes les transactions ne sont pas des trades, des échanges, des achats ou des dépenses.
Relative Unrealized Profit – Profit non réalisé relatif
Cet indicateur prend également en compte les sorties non-dépensées (UTXO). Il donne une idée des profits qui n’ont pas été réalisés par les détenteurs de bitcoin, comparativement à la valeur globale des bitcoins en circulation.
Il est calculé de la façon suivante :
profit non réalisé en dollars pour les UTXO / capitalisation de marché globale des bitcoins en circulation
Gross Unrealized UTXO Profit – Profit global non réalisé
Il s’agit du profit total que pourraient faire les holders s’ils vendaient tous leurs bitcoins simultanément. Par exemple, si tous ces détenteurs avaient acheté du BTC à 20K $, et qu’ils les vendaient à 30 000 dollars, le GUUP serait de :
(30 – 20) * 18 millions de BTC = 180 millions de dollars
Puisque tous les bitcoins n’ont pas été achetés au même moment, on calcule le profit non réalisé pour toutes les UTXO. Encore une fois, c’est une approximation, pour les mêmes raisons citées précédemment quant au SOPR et au MVRV.
Le calcul du Gross Unrealized UTXO Profit comporte plusieurs étapes :
Tout d’abord, on établit la valeur de chaque UTXO, en prenant en compte le prix du bitcoin lors de leur création ;
Ensuite, pour chaque UTXO, on calcule sa valeur à l’instant t, en prenant en compte le prix de marché du bitcoin ;
Puis, on soustrait à cette valeur celle de l’UTXO lors de sa création ;
Toutes les UTXO à la valeur positive (en profit) sont alors agrégées ;
Enfin, le résultat est divisé par la capitalisation globale de Bitcoin.
Le calcul du GUUP donne donc le pourcentage de la capitalisation globale de bitcoin qui représente un profit potentiel pour les détenteurs. Il faut bien noter que le calcul exclut les UTXO en perte, le GUUP est donc toujours positif.
Interprétation
Historiquement, un relative unrealized profit élevé signale une correction du marché imminente, et un bas de marché à venir (local bottom). À l’inverse, un RUP bas signale que le bottom est très proche ou déjà atteint. Lorsqu’il est inférieur à 40 %, cet indicateur a toujours signalé les meilleurs moments pour acheter du bitcoin.
Il se rapproche ainsi du Fear and Greed Index. Lorsqu’il est élevé, de nombreux investisseurs en profit attendent de cliquer sur le bouton « sell » pour prendre leurs bénéfices. Le marché est surévalué, autrement dit, en situation de surachat. Lorsqu’il est bas, les investisseurs vendent en panique, et le bitcoin est sous-évalué, donc en survente.
Market Cap To Thermocap
Cet indicateur intéressant prend en compte le revenu du minage. On appelle le thermocap la totalité des revenus générés par les mineurs de bitcoins (all-time miner revenue) en dollars.
Le Market Cap To Thermocap est calculé ainsi :
Capitalisation de marché globale de Bitcoin / Revenus totaux des mineurs
Revenu des mineurs
Le revenu des mineurs s’obtient en additionnant les récompenses de bloc et les frais de transaction. Pour calculer le thermocap, il suffit d’additionner ces revenus journaliers depuis la genèse de Bitcoin.
Les mineurs sont des industriels, qui ont du matériel à maintenir, et des factures d’électricité à payer. Ils vont donc régulièrement vendre des bitcoins pour couvrir leurs frais et générer leur profit.
Le thermocap représente ainsi, en quelque sorte, la quantité d’énergie – exprimée en dollars – consacrée à la sécurisation du réseau. C’est évidemment une estimation haute. Le Market Cap to Thermocap représente donc le ratio entre la valeur totale du réseau et la quantité totale d’énergie dépensée pour sécuriser celui-ci.
Interprétation
Lorsque le ratio est élevé, cela signifie que la valeur totale du réseau excède fortement le coût de l’énergie nécessaire pour le sécuriser. Bitcoin est potentiellement surévalué, une correction risque de survenir ! Plus il augmente, et plus on s’approche du haut du cycle de marché. Inversement, si le Market Cap to Thermocap est bas, le marché est sous-évalué, et ce pourrait être une belle opportunité d’achat.
Les Hodl Waves
Le nom originel des HODL Waves est : « Bitcoin Age Distribution Bands». Elles ont été introduites par Unchained Capital en 2018. Les HODL Waves représentent la distribution de l’offre totale en bitcoins, regroupés en fonction du dernier moment où ces derniers ont été déplacés on-chain.
Elles donnent une idée de la façon dont la supply des bitcoins a changé au cours du temps, à grande échelle. Les HODL Waves peuvent être utilisées comme indicateur sur les cycles de marché. Nous allons voir comment elles sont construites.
Active Supply – Offre active
Il s’agit de classifier chaque bitcoin en fonction du dernier moment où il a été actif, c’est-à-dire transféré on-chain. On le fait par périodes. Par exemple, disons que plusieurs bitcoins ont été transférés durant les 7 derniers jours, tandis que les autres sont restés dormants durant les 5 dernières années.
Pour construire les bandes, on va considérer l’offre totale, et la séparer en fonction de la dernière activité on-chain des bitcoins. On va prendre les bitcoins qui ont été actifs durant la dernière semaine, puis le dernier mois, et les derniers trois mois, etc.
Cette classification est alors représentée sur un graphique et donne les HODL Waves. En divisant la quantité de bitcoins pour chaque bande par l’offre actuelle de bitcoins, nous obtenons le pourcentage de l’offre qui a été déplacée pour la période considérée.
L’opération est alors répétée pour l’offre totale de bitcoins. On obtient ainsi un aperçu des tendances des mouvements de l’offre globale. En d’autres termes, les HODL Waves montrent le pourcentage de l’offre de bitcoins qui a été détenue (c’est-à-dire HODLée) pendant différentes périodes temporelles.
Interprétation
En partant du bas du graphique :
Les bandes rouges montrent la proportion de l’offre totale en bitcoins qui a été récemment active. Les périodes commencent à 1 jour et vont jusqu’à 6 mois ;
La bande «1 à 7 jours» représente les bitcoins qui ont été actifs au moins un jour mais moins de 7 jours ;
La bande «7 à 30 jours» représente la quantité de bitcoins qui ont été actifs au moins durant la dernière semaine, mais moins d’un mois ;
Et ainsi de suite.
Les HODL Waves vont alors servir à déceler l’approche d’un haut de marché. Historiquement, les mouvements à court terme connaissent un pic lors des hauts de cycles. Si on prend l’exemple de la fin du bull run de 2017, 32 % des bitcoins en circulation ont été déplacés on-chain durant les 90 jours précédant le crash. Bitcoin était alors autour des 20 000 dollars, son all-time high à l’époque.
Si on lit le graphe en partant du haut, on peut visualiser la quantité de bitcoins n’ayant pas bougé durant une longue période. Ces bandes tendent à s’élargir lorsqu’on est en bas de marché, et à se rétracter en fin de cycle.
La bande en vert foncé représente tous les bitcoins qui n’ont jamais été déplacés depuis leur création, soit 12 % de l’offre totale.
Au cours des bull runs de 2013 et 2017, le pourcentage des bitcoins détenus à court terme (conservés pendant 3 mois au plus) a atteint environ 50 %. Cela a coïncidé avec les hauts du marché. Les périodes où la quantité de bitcoins HODLés à long terme a dépassé 60 % ont généralement été d’excellents moments pour acheter, des points d’entrée idéaux.
Conclusion
Tous ces indicateurs d’analyse on-chain permettent de fournir de précieuses informations, qui peuvent aider les investisseurs à prendre des décisions avisées. En complément de l’analyse technique, l’analyse on-chain permet de confirmer ses prises de position, grâce au sentiment des utilisateurs et à aux dynamiques internes du réseau.
Afin d’obtenir ces métriques, ces indicateurs et de les analyser, nous vous présentons différents outils logiciels. Ils sont tous disponibles en ligne. Cependant, leurs fonctionnalités ne sont pas toutes gratuites !
Outils d’analyse on-chain et ressources
Il existe de nombreux outils d’analyse on-chain pour Bitcoin et autres cryptomonnaies. La plupart proposent une version gratuite, mais les fonctionnalités intéressantes peuvent s’avérer payantes. La liste ci-dessous regroupe nos outils d’analyse favoris.
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Dune est la plateforme d’analyse on-chain d’excellence pour Ethereum. Elle permet d’effectuer des requêtes SQL au sein de ses bases de données, construites à la demande. Il est possible d’extraire n’importe quel type de données, sans passer par des scripts compliqués. Ses outils de requête sont faciles à utiliser.
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Dune propose un plan gratuit (tableaux de bord personnalisés, partage de graphiques) limité à trois requêtes. L’abonnement professionnel coûte 390 $ par utilisateur et par mois (accès instantané aux requêtes et six options de requête).
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Santiment est une plateforme d’analyse de marché regroupant de nombreux outils. Elle diffuse des flux de données, des signaux, permet de mettre en place des alertes à faible latence, et des graphiques personnalisés.
Santiment propose plusieurs outils d’analyse on-chain, comme Sandbase. Elle fournit également à ses utilisateurs une newsletter et des rapports de marché réguliers. Elle prend en charge la quasi-totalité des cryptomonnaies.
Fonctionnalités
Métriques on-chain, sociales, état de la recherche et du développement ;
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Suivi des tendances crypto sur les réseaux sociaux ;
Listes de surveillances personnalisées ;
Rapports réguliers fournis par les analystes de la société.
Prix
Santiment propose un forfait gratuit et des forfaits payants (pro et pro+). Le package pro coûte 44 $ par mois, pour un abonnement annuel. Le plan pro+ offre encore plus de fonctionnalités, et coûte 225 $ par mois, pour un paiement annuel.
Messari
Messari est une société très connue, qui fournit une grande diversité de services. Entre autres, sa plateforme propose des outils graphiques gratuits, des rapports de marché hebdomadaires très complets, des fichiers de données CSV téléchargeables…
Elle couvre également l’actualité au quotidien pour différents secteurs : cryptomonnaies, DeFi, NFT, Metavers, Web3…
Fonctionnalités
Outils d’analyse graphique ;
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Rapports de marché complets et réguliers ;
Accès à de nombreuses métriques, de marché et on-chain.
Prix
Messari propose un abonnement à 24,99 dollars par mois pour une souscription annuelle.
Références
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