Évaluation du bitcoin basée sur le HODL

25 octobre 2021

Définition de l’argent

Après 12 ans d’adoption, le concept de bitcoin comme monnaie numérique est désormais largement connu. Ironiquement, lorsqu’ils découvrent le bitcoin, de nombreux individus sont contraints de (re)considérer ce qu’est l’argent. Voici un exemple de définition qu’ils peuvent rencontrer :

La nature numérique du bitcoin permet un transfert de valeur sans faille à travers l’espace. Son offre maximale de 21 millions de pièces le rend résistant à la dilution et parfaitement rare, ce qui lui permet également de maintenir son pouvoir d’achat dans le temps – en supposant que la demande future ne diminue pas. Jusqu’à présent, cela n’a pas été le cas.

C’est plutôt le contraire, en fait. Dans un monde qui s’étouffe des effets secondaires d’une impression monétaire sans fin et de montagnes de dettes toujours plus grandes, les propriétés de l’argent dur du bitcoin lui confèrent une attraction dont il est difficile de se détacher. L’adoption qui en résulte améliore sa vendabilité et sa liquidité sur le marché, ouvrant à plusieurs reprises les portes à des acteurs du marché encore plus importants pour plonger leurs orteils dans un bassin qui ne cesse de s’étendre.

Le bitcoin étant actuellement ajouté aux bilans de sociétés cotées en bourse et même de pays, un nombre croissant de personnes tentent de répondre à la question « qu’est-ce qui donne de la valeur au bitcoin ? » et donc à celle du juste prix.

L’évaluation du bitcoin

Lorsque le bitcoin n’avait qu’une semaine d’existence, Hal Finney est devenu non seulement la première personne, à part Satoshi, à miner des bitcoins et à recevoir la première transaction, mais il a aussi… le premier à spéculer publiquement sur sa valeur à long terme.. En comparant son marché cible à une estimation approximative de la richesse des ménages dans le monde, il a imaginé un marché potentiel de 100 000 à 300 000 milliards de dollars, ce qui donnerait au bitcoin une valeur d’environ 10 millions de dollars par pièce.

Depuis lors, il y a eu de nombreuses tentatives de modélisation du prix du bitcoin à court et à long terme. Les modèles les plus connus sont peut-être les modèles Stock-to-Flow (S2F) et S2F cross-asset (S2FX). par PlanB qui prédisent un prix pour le cycle actuel de réduction de moitié (2020-2024) d’environ 100 000 $ et 288 000 $, respectivement. Bien que la validité statistique et méthodologique de l’un ou l’autre modèle puisse être débattue, les modèles ont facilité un récit autour de la rareté comme propriété centrale qui donne de la valeur au bitcoin.

D’autres ont tenté de prédire le prix du bitcoin via des modèles de régression qui utilisent le temps comme variable d’entrée. Cependant, les prédictions des modèles basés sur le temps ont tendance à varier en fonction de la période de temps qui est utilisée comme entrée pour le modèle, fournissant des prédictions instables sur la base de modèles méthodologiquement non valides.

Une autre approche consiste à extrapoler le prix à terme par régression statistique, mais à l’évaluer de manière adaptative par rapport à une base de référence pour la « juste valeur » qui s’ajuste au fur et à mesure que de nouvelles informations sont disponibles. Un exemple d’un tel modèle dynamique est le Température du prix du bitcoin (BPT)qui attribue une évaluation relative au prix par rapport à sa moyenne sur quatre ans. Étant donné que le prix du bitcoin a tendance à évoluer dans des cycles de quatre ans (du moins historiquement), la comparaison des prix à leur tendance sur quatre ans peut aider à estimer dans quelle mesure les prix sont surchauffés ou sous-refroidis. L’inconvénient d’utiliser uniquement le prix est qu’il suppose que ces tendances sont stables, ce qui n’est pas nécessairement le cas. Les changements de comportement des acteurs du marché peuvent complètement inverser une tendance précédemment forte, ce à quoi les modèles d’évaluation purement basés sur les prix ne sont sensibles qu’avec un certain décalage.

Un aspect intéressant du bitcoin est que sa timechain est un registre public de toutes les transactions qui ont été effectuées. Elle fournit une base de données dont les économistes patrimoniaux ne peuvent que rêver. En février 2017, Willy Woo en a tiré parti pour la première fois en introduisant la chaîne de temps. Rapport entre la valeur du réseau et les transactions (NVT). Ce faisant, Woo a ouvert la voie à l’analyse on-chain qui est devenue très populaire depuis lors. Le ratio NVT compare la valeur du marché des bitcoins à la valeur de toutes les pièces qui font l’objet de transactions hebdomadaires. Par conséquent, il modélise le prix du bitcoin sur la base de l’une des propriétés déterminantes de l’argent : la capacité à transférer de la valeur.

Depuis l’introduction du ratio NVT de Woo, l’adoption du réseau Lightning modifie l’empreinte du bitcoin sur la chaîne. Une quantité croissante de valeur n’est plus transigée directement sur la chaîne mais circule via des canaux sur une couche au-dessus de Bitcoin. Par conséquent, le ratio NVT perd progressivement de sa précision, ce qui nous oblige à trouver d’autres méthodes d’évaluation.

Le comportement des HODLer comme instrument de mesure

Si la rareté est un aspect clé qui donne de la valeur à une monnaie en lui permettant de transférer de la valeur dans le temps, l’étude du comportement de ceux qui ont fait l’expérience de ce cas d’utilisation peut fournir des informations significatives sur la façon dont elle est appréciée par ceux qui semblent la comprendre.

En mars 2020, l’entreprise Glassnode, spécialisée dans l’intelligence des données sur la chaîne a fait une première tentative dans ce domaine.. En analysant l’âge des transactions en bitcoins, ils ont constaté qu’au-delà d’un seuil d’environ 155 jours, les sorties de transactions non dépensées (UTXO) avaient une très faible probabilité de circuler à nouveau sur la chaîne. Sur cette base, ils ont créé une métrique qu’ils ont appelée l’approvisionnement des détenteurs à long terme (LTH), qui est le montant total de bitcoin qui tombe dans ce panier. En novembre 2020, Glassnode a amélioré la mesure en ne regardant plus les UTXO individuels, mais en utilisant plutôt des algorithmes (propriétaires) et des analyses légales sur la chaîne pour examiner l’âge moyen des pièces des entités. Ils ont également appliqué un seuil plus fluide pour que les pièces vieillissent dans cette réserve LTH.

Un mois plus tard, en décembre 2020, Glassnode a à nouveau itéré sur ce concept en introduisant une nouvelle métrique appelée offre illiquide. Alors que l’offre LTH prend en compte l’âge moyen des bitcoins non dépensés d’une entité, l’offre illiquide prend en compte l’historique des dépenses de l’entité et classe l’entité comme illiquide, liquide ou très liquide. La figure 1 présente l’offre de bitcoins en circulation (noir), l’offre LTH (bleu) et l’offre illiquide (rouge).

Figure 1 : L'offre de bitcoins en circulation (noir), l'offre illiquide (rouge) et l'offre des détenteurs à long terme (bleu).

Figure 1 : L’offre de bitcoins en circulation (noir), l’offre illiquide (rouge) et l’offre des détenteurs à long terme (bleu).

Comme on peut le voir sur la figure 1, l’algorithme de Glassnode pour l’offre illiquide semble appliquer une méthode plus libérale lorsqu’il s’agit de classer une entité comme peu susceptible de dépenser.

Sachant combien d’offre est entre les mains de ces détenteurs à long terme et de ces entités illiquides, nous pouvons calculer la valeur du détenteur à long terme (LV) et la valeur illiquide (IV), qui représentent la valeur totale de l’offre LTH et illiquide (LTH ou offre illiquide * prix), respectivement. Comme le prix du bitcoin peut être volatile, l’application d’une moyenne mobile sur la LV et la IV est utile pour mieux saisir ses tendances à long terme. La figure 2 visualise la VL et la VI avec une moyenne mobile sur un an qui tient compte des effets saisonniers (par exemple, les effets saisonniers sur l’extraction de bitcoins, les saisons fiscales, etc.

Figure 2 : La valeur marchande du bitcoin (MV, noir) et les moyennes mobiles sur un an de la valeur illiquide (IV) et de la valeur de détention à long terme (LV).

Figure 2 : La valeur marchande du bitcoin (MV, noir) et les moyennes mobiles sur un an de la valeur illiquide (IV) et de la valeur du détenteur à long terme (LV).

Comme on peut le voir dans la figure 2, la moyenne annuelle de la valeur totale de l’offre de bitcoins qui est entre les mains des détenteurs à long terme et des entités illiquides tend à être celle où le prix du bitcoin trouve un soutien pendant les ralentissements du marché.

La raison de ce phénomène peut être attribuée à un phénomène appelé « HODLing », qui découle d’un mème qui trouve son origine dans un post du Bitcoin Forum de 2013. Historiquement, les marchés baissiers du bitcoin se sont avérés difficiles, provoquant des à être déclaré mort 432 fois au moment de l’écriture. Pendant les marchés baissiers, les spéculateurs qui ont acheté des bitcoins uniquement pour essayer de s’enrichir rapidement vendent leurs pièces. En conséquence, le marché est inondé d’une offre excédentaire qu’il peut avoir du mal à absorber après des conditions de marché trop euphoriques, lorsque la demande de ces mêmes spéculateurs qui ont fait grimper les prix s’effondre. Le prix a alors tendance à baisser jusqu’à ce que les détenteurs à faible conviction soient tous secoués de leurs positions et qu’il ne reste plus que les « HODLers de dernier recours ». En conservant leurs pièces coûte que coûte, ce groupe fixe effectivement le prix plancher visualisé dans la figure 2. Après tout, grâce à l’inélasticité de l’offre de bitcoins, le prix ne peut augmenter que lorsqu’il n’y a plus de vendeurs alors qu’il y a encore de la demande.

Comparaison entre la valeur de marché, la valeur illiquide et la valeur LTH

De la même manière que David Puell et Murad Mahmudov ont créé le modèle de la Ratio valeur de marché/valeur réalisée (MVRV) que le compte anon « Awe & Wamp ; Wonder« , puis normalisé dans le Z-Score MVRVil est possible de comparer la valeur de marché du bitcoin à la valeur illiquide et LTH.

Pour ce faire, on calcule d’abord la différence entre la valeur de marché (MV) et la valeur du détenteur à long terme (LV) et la valeur illiquide (IV), respectivement. Ce nombre est ensuite divisé par l’écart type de la valeur du marché, créant ainsi les mesures de la valeur du marché par rapport à la valeur du détenteur à long terme (MVLV) et de la valeur du marché par rapport à la valeur illiquide (MVIV). Les mesures MVLV et MVIV résultantes représentent donc le nombre d’écarts-types selon lequel la valeur de marché est (sur)étendue par rapport à la valeur totale de l’offre LTH et illiquide (figure 3).

Figure 3 : Les mesures de la valeur de marché par rapport à la valeur illiquide (MVIV) et de la valeur de marché par rapport à la valeur du détenteur à long terme (MVLV).

Figure 3 : Les mesures de la valeur du marché par rapport à la valeur liquide (MVIV) et de la valeur du marché par rapport à la valeur du détenteur à long terme (MVLV).

En raison de la similitude des métriques LV et IV, tant sur le plan fondamental que sur celui des données, les métriques MVIV et MVLV sont similaires, la MVIV étant la plus expressive. Le choix d’utiliser l’une ou l’autre devrait être basé sur le degré auquel on estime que le vieillissement des pièces devrait être pris en compte pour déterminer si une entité est susceptible de vendre ses pièces, car cet aspect est plus fortement reflété dans la LV que dans la IV.

Les deux métriques permettent une comparaison historique de la valeur globale du marché par rapport à la valeur de l’offre qui est entre les mains d’entités qui ne sont pas susceptibles de vendre. Comme on peut le voir dans la figure 3, les marchés baissiers ont tendance à atteindre leur point le plus bas à des valeurs autour de 0 (qui est la moyenne mobile sur un an de la IV et de la LV elle-même) et ont historiquement atteint leur point le plus haut à des valeurs d’environ 8 et plus. Bien que le caractère cyclique de l’évaluation du marché du bitcoin soit fascinant et en séduise plus d’un qui pense que l’histoire va se répéter, rien ne garantit que ce caractère cyclique (sur quatre ans) va nécessairement se poursuivre.

Bandes MVIV et MVLV

Maintenant que nous disposons d’une métrique qui quantifie l’évaluation relative du marché du bitcoin par rapport à la valeur de la LTH et de l’offre illiquide, il est possible de représenter le prix du bitcoin à chaque niveau MVIV/MVLV respectif sur le graphique des prix, ce qui nous permet de représenter graphiquement la marge de croissance ou de déclin dont dispose le prix pour atteindre à nouveau certains niveaux MVIV/MVLV. Cela a été fait auparavant avec le Bandes BPT et les bandes MVRV qui ont été discutées ci-dessus.

Pour ce faire, on ajoute un multiple de l’écart type de MV à l’IV ou à la LV elle-même, où le multiple représente la valeur MVIV/MVLV que l’on souhaite visualiser. Les chiffres résultants sont ensuite divisés par l’offre de bitcoins en circulation pour obtenir les valorisations par bitcoin. Lorsqu’elles sont tracées au-dessus du graphique des prix, ces valeurs représentent les « bandes » dans les concepts de bandes MVIV et MVLV qui sont visualisées dans les figures 4 et 5, respectivement.

Figure 4 : Le prix du bitcoin (noir) et les bandes MVIV (Market-Value-to-Illiquid-Value) (en couleur).

Figure 4 : Le prix du bitcoin (noir) et les bandes de la valeur de marché à la valeur liquide (MVIV) (en couleur).

Figure 5 : Le prix du bitcoin (noir) et les bandes de la valeur de marché à la valeur du détenteur à long terme (MVLV) (en couleur).

Figure 5 : Le prix du bitcoin (noir) et les bandes de la valeur de marché à la valeur du détenteur à long terme (MVLV) (en couleur).

Comparaison des modèles de plancher

Avec les bandes MVIV et MVLV ajoutées au mélange, nous avons maintenant quatre modèles d’évaluation du bitcoin qui utilisent chacun des valeurs de référence différentes pour estimer sa  » juste valeur « . La figure 6 montre les valeurs de base des modèles MVIV, MVLV, MVRV et BPT Bands.

Figure 6 : Le prix du bitcoin (noir) et les bandes 0 des modèles MVRV (bleu), MVLV (vert), MVIV (orange) et BPT (rouge).

Figure 6 : Le prix du bitcoin (noir) et les bandes 0 du MVRV (bleu), MVLV (vert), MVIV (orange) et BPT (rouge).

Comme on peut le voir, la ligne de base des bandes MVRV est la plus réactive, car c’est la seule métrique qui ne comprend pas de composante de moyenne mobile sur un an (MVIV &amp ; MVLV) ou sur quatre ans (BPT).

Bien qu’il soit pertinent, cela ne signifie pas nécessairement qu’il s’agit du meilleur modèle à utiliser. Comme on peut le voir dans la figure 6, les lignes de base de la valeur de l’offre illiquide et de la valeur de l’offre LTH sont actuellement supérieures à celle de la MVRV, ce qui, historiquement, ne s’est produit que brièvement fin 2014 et fin 2018 lors de pics de marché baissier, et jamais pendant une tendance haussière du marché vers des sommets historiques comme c’est le cas actuellement.

Une explication pourrait être qu’un changement dans la façon dont le monde voit le bitcoin est peut-être en train de se produire. Comme on peut le voir sur la figure 7, les tendances du pourcentage de l’offre de bitcoins en circulation qui n’est pas sur les échanges (bleu) ou qui est étiqueté illiquide (vert) ont radicalement changé depuis environ le 12 mars 2020.

Figure 7 : L'offre illiquide et non échangée en pourcentage de l'offre de bitcoins en circulation (source)

Figure 7 : L’offre illiquide et non échangeable en pourcentage de l’offre de bitcoins en circulation (source)

Ce jour-là, la liquidation des marchés financiers mondiaux a déclenché une cascade de liquidations longues qui ont fait chuter le prix du bitcoin de plus de 50 % en deux jours et vidé le marché de tout effet de levier excessif. Depuis lors, des sociétés cotées en bourse et même un pays ont adopté le bitcoin, tandis que les banques centrales ont allumé leurs imprimantes à billets pour tenter de combattre le ralentissement économique, créant ainsi une gigantesque bulle d’actifs.

À une époque où le bitcoin est en passe de remplacer l’or en tant que protection contre l’inflation monétaire, l’adoption croissante du bitcoin en tant qu’actif permettant de transférer de la valeur dans le temps signifie que les pièces sont moins susceptibles de se déplacer sur la chaîne. Cette tendance peut être exacerbée par l’adoption du Lightning Network, qui réduit encore plus la nécessité d’effectuer des transactions sur la chaîne. Par conséquent, les transactions non dépensées peuvent prendre plus de temps pour réaliser une valeur via une empreinte sur la chaîne, comme le quantifie la métrique MVRV. Simultanément, leur probabilité d’être incluses dans l’offre illiquide ou LTH de Glassnode augmente.

Si ces tendances se poursuivent, il est possible que la base de référence MVRV commence à prendre du retard et que les métriques MVIV et MVLV présentées fournissent une estimation plus fiable du prix plancher du bitcoin. C’est donc une bonne chose que nous ayons maintenant plusieurs options similaires sur lesquelles nous pouvons nous appuyer et qui utilisent cette méthode d’évaluation sous différents angles. Pour l’instant, ces mesures sont très similaires, en particulier lorsque la valeur du marché du bitcoin s’écarte davantage des valeurs de référence respectives (figure 8).

Figure 8 : comparaison des métriques MVRV, MVLV, MVIV et BPT du bitcoin.

Figure 8 : Comparaison des métriques MVRV, MVLV, MVIV et BPT du bitcoin.

La similitude entre les modèles de plancher décrits à la figure 7 et les mesures résultantes de la figure 8 peut également être considérée comme une forme de confluence. La MVRV, la MVLV et la MVIV intègrent toutes la durée de vie des pièces sous-jacentes. Ces mesures reflètent donc la préférence temporelle des investisseurs et contiennent des informations précieuses sur la valorisation relative des bitcoins par rapport au prix plancher fixé par les HODLers.

Une limitation des mesures MVLV et MVIV Bands présentées dont nous devons être conscients est que des algorithmes propriétaires ont été utilisés par Glassnode pour construire les mesures de l’offre de détenteurs illiquides et à long terme. Il est probable que Glassnode continue d’améliorer ces algorithmes afin de servir ses clients de façon optimale, ce qui signifie que les valeurs futures et historiques peuvent être sujettes à des changements au fil du temps. Les graphiques représentant les mesures MVIV et MVLV (Bands) doivent donc être considérés comme un instantané dans le temps qui utilise la méthode la plus récente pour quantifier l’offre qui est dans les mains d’entités qui ne sont pas susceptibles de la dépenser, et ne doivent pas être comparés à des visualisations antérieures de la même mesure.

Liens vers les versions en direct des graphiques de Glassnode :

MVLV

Bandes MVLV

MVIV

Les groupes MVIV

Nous pouvons maintenant aussi créer des graphiques où ces mesures de valorisation des bitcoins peuvent être comparées entre elles dans un seul graphique :

Comparaison des modèles de plancher (toutes les bandes ‘0’)

BPT, MVRV, MVLV &amp ; comparaison MVIV

BPT (Bandes)

Nous remercions tout particulièrement @Anoi30604540, @_Checkmatey_ et @WClementeIII pour avoir fourni des commentaires sur la version préliminaire de cet article.

Avertissement : Cet article a été rédigé à des fins éducatives et informatives uniquement et ne doit pas être considéré comme un conseil en investissement.

Ceci est un article invité par Dilution-proof. Les opinions exprimées sont entièrement les leurs et ne reflètent pas nécessairement celles de BTC, Inc. ou de la société Dilution-proof. Bitcoin Magazine.

Source link