Analyse du cycle Bitcoin de Pocket Option

18 minutes à lire

09 juillet 2025

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Cycle Bitcoin : Modèles mathématiques qui influencent les décisions d’investissement

L'analyse du cycle du bitcoin nécessite plus qu'une simple observation occasionnelle du marché--elle exige des modèles mathématiques rigoureux et une reconnaissance des motifs. Ce guide complet révèle les cadres quantitatifs derrière les cycles de marché des cryptomonnaies que les institutions utilisent mais partagent rarement avec les investisseurs particuliers. Découvrez comment identifier les phases du cycle avec précision plutôt qu'avec émotion.

Comprendre les Fondements Mathématiques des Cycles du Bitcoin

Le cycle du bitcoin représente l’un des phénomènes mathématiques les plus fascinants des marchés financiers. Contrairement aux classes d’actifs traditionnelles avec des décennies ou des siècles de données, le Bitcoin a compressé plusieurs cycles de marché en un peu plus d’une décennie d’existence. Ces cycles suivent des schémas reconnaissables qui, lorsqu’ils sont analysés avec les bons outils quantitatifs, peuvent fournir des informations précieuses pour des décisions d’investissement stratégiques.

Le terme « cycle du bitcoin » fait référence aux schémas récurrents d’action des prix où la cryptomonnaie passe par des phases distinctes d’accumulation, d’expansion, de distribution et de contraction. Alors que les observateurs occasionnels pourraient voir des mouvements de prix aléatoires, les data scientists et les analystes quantitatifs dans des entreprises comme Pocket Option ont identifié des structures mathématiques claires sous-tendant ces cycles.

Phase du Cycle Bitcoin	Durée (Moyenne Historique)	Caractéristiques de l’Action des Prix	Profil de Volume	Identifiants Mathématiques
Accumulation	3-6 mois	Basse volatilité, mouvement latéral	Augmentation progressive	Diminution de l’écart-type, divergence positive OBV
Tendance Haussière Précoce	2-4 mois	Creux plus élevés constants, cassure de résistance	Augmentation avec le prix	Croisement MACD, RSI > 55 de manière constante
Phase Parabolique	1-3 mois	Croissance exponentielle des prix	Volume explosif	Courbe de prix log-linéaire, RSI > 70 pendant des périodes prolongées
Distribution	1-2 mois	Haute volatilité, sommets plus bas	Diminution malgré les tentatives de prix	Divergences baissières, augmentation de l’offre sur la chaîne
Contraction	6-12 mois	Sommets plus bas constants, événements de capitulation	Pointe initiale puis diminution	Niveaux de retracement de Fibonacci, fractales

En examinant le cycle du bitcoin à travers un prisme mathématique, nous constatons que ces mouvements de marché ne sont pas de simples marches aléatoires mais présentent des schémas fractals clairs et des propriétés statistiques qui peuvent être modélisés et, dans une certaine mesure, prédits. Les traders sur Pocket Option et d’autres plateformes qui comprennent ces relations numériques gagnent un avantage significatif sur les participants purement motivés par le sentiment.

Méthodes Quantitatives pour l’Identification des Cycles du Bitcoin

Le cycle du marché du bitcoin ne concerne pas simplement le mouvement des prix—il s’agit des schémas quantifiables qui émergent à travers de multiples points de données. Les analystes avancés emploient plusieurs cadres mathématiques pour identifier où nous en sommes dans le cycle actuel avec une précision supérieure à celle des approches traditionnelles.

Analyse des Cycles Basée sur le Temps

L’une des approches les plus fondamentales pour comprendre le cycle du bitcoin implique la reconnaissance des schémas basés sur le temps. Les données historiques révèlent que le Bitcoin a suivi des cycles d’environ quatre ans, influencés principalement par les événements de réduction de moitié qui se produisent environ tous les 210 000 blocs (environ quatre ans). Ce choc d’offre prévisible crée une base mathématique pour l’analyse des cycles.

Événement de Réduction de Moitié	Date	Prix Avant Réduction	Pic du Cycle (Date)	Prix du Pic du Cycle	Multiple par rapport à Avant Réduction
1ère Réduction	28 novembre 2012	12,35 $	4 décembre 2013	1 132 $	91,7x
2ème Réduction	9 juillet 2016	650 $	17 décembre 2017	19 783 $	30,4x
3ème Réduction	11 mai 2020	8 570 $	10 novembre 2021	69 000 $	8,05x
4ème Réduction	13 avril 2024	63 500 $	Projeté (2025)	À déterminer	À déterminer

Les rendements décroissants observés dans chaque cycle du bitcoin suivent un schéma de régression logarithmique. En calculant le taux de rendements décroissants, les analystes peuvent établir des objectifs de prix raisonnables pour les futurs pics de cycle. L’équipe de recherche de Pocket Option a constaté que le multiple de pic de chaque cycle a diminué d’environ 70 % par rapport au cycle précédent, suggérant un modèle mathématique pouvant être utilisé pour les projections futures.

Mesure du Cycle Basée sur la Volatilité

Les mesures de volatilité offrent une autre approche quantitative pour identifier les phases de cycle. Le cycle du bitcoin présente des schémas clairs de compression et d’expansion de la volatilité qui peuvent être mesurés à l’aide de métriques telles que la Largeur de la Bande de Bollinger (BBW) et la Plage Moyenne Vraie (ATR).

Phase du Cycle	Largeur de la Bande de Bollinger	Interprétation	Action Stratégique
Accumulation	20e centile inférieur	Compression extrême de la volatilité	Préparer l’expansion, commencer à construire une position
Tendance Haussière Précoce	Augmentation du bas vers la médiane	Volatilité croissante avec biais directionnel	Ajouter aux positions lors des replis, maintenir l’exposition
Phase Parabolique	20e centile supérieur	Expansion extrême de la volatilité	Envisager de prendre des bénéfices partiels, couverture
Distribution	Chute depuis le pic	Volatile avec changement de direction	Réduire l’exposition, préparer la tendance baissière
Contraction	Chute vers les centiles inférieurs	Diminution de la volatilité avec biais baissier	Conserver des liquidités/stablecoins, préparer la prochaine accumulation

La formule mathématique pour calculer la Largeur de la Bande de Bollinger, une métrique clé pour l’analyse des cycles du bitcoin, est :

BBW = (Bande de Bollinger Supérieure – Bande de Bollinger Inférieure) / Bande de Bollinger Médiane

Où :

Bande de Bollinger Supérieure = SMA sur 20 jours + (écart-type sur 20 jours × 2)
Bande de Bollinger Inférieure = SMA sur 20 jours – (écart-type sur 20 jours × 2)
Bande de Bollinger Médiane = SMA sur 20 jours

En suivant cette métrique à travers le cycle du bitcoin, les investisseurs peuvent identifier les périodes de compression extrême qui précèdent souvent des mouvements expansionnistes majeurs. La plateforme de trading de Pocket Option offre ces outils analytiques, permettant aux traders d’incorporer l’identification des cycles basés sur la volatilité dans leurs stratégies.

Métriques On-Chain : L’Avantage Mathématique dans l’Analyse des Cycles du Bitcoin

Au-delà du prix et de la volatilité, le cycle du bitcoin peut être mesuré à travers des métriques on-chain qui fournissent un aperçu mathématique de l’activité du réseau et du comportement des investisseurs. Ces métriques offrent une compréhension plus complète des dynamiques de marché que l’analyse technique traditionnelle seule.

HODL Waves et Analyse de l’Âge des Pièces

Les HODL Waves analysent la distribution par âge de l’offre en circulation de Bitcoin, révélant combien de temps les pièces sont restées dormantes. Cette métrique fournit des preuves mathématiques des phases d’accumulation et de distribution dans le cycle du bitcoin.

Bande d’Âge des Pièces	Phase d’Accumulation	Pic de Marché Haussier	Creux de Marché Baissier	Interprétation
1-3 mois	Diminution	Augmentation rapide	Stabilisation	Mesure de la spéculation à court terme
3-12 mois	Stable/En augmentation	Diminution	Augmentation	Sentiment des investisseurs à moyen terme
1-2 ans	En augmentation	Diminution	Stable/En augmentation	Comportement cyclique des investisseurs
2+ ans	Augmentation régulière	Légère diminution	Augmentation	Métrique de conviction à long terme

Le calcul mathématique de la Valeur Réalisée, qui étend cette analyse, fournit une moyenne pondérée de tous les Bitcoins en circulation basée sur le prix lors du dernier mouvement de chaque pièce :

Valeur Réalisée = Σ(UTXOs × Prix lors du dernier mouvement)

Cela crée un modèle de valorisation plus précis qui tient compte de l’activité économique réelle plutôt que des seuls prix de marché actuels. Pendant le cycle du bitcoin, le ratio entre la valeur de marché et la valeur réalisée (ratio MVRV) offre des signaux quantitatifs pour les extrêmes du marché.

Ratio MVRV	Position du Cycle	Précédent Historique	Stratégie Suggérée
< 1.0	Sous-évaluation Extrême	Mars 2020, Décembre 2018	Accumulation maximale
1.0 – 2.5	Plage de Valeur Juste	Phases d’accumulation	Construction progressive de position
2.5 – 3.5	Légère Surévaluation	Début des marchés haussiers	Conserver les positions, surveiller de près
3.5 – 5.0	Surévaluation Significative	Milieu-fin des marchés haussiers	Envisager de prendre des bénéfices partiels
> 5.0	Surévaluation Extrême	Pics de 2013, 2017, 2021	Réduction significative des risques

Le cycle du bitcoin devient beaucoup plus prévisible lorsque ces métriques on-chain sont intégrées à l’analyse. Pocket Option fournit des ressources éducatives qui aident les traders à comprendre ces métriques avancées aux côtés de leurs outils d’analyse technique traditionnels.

Régression Logarithmique et Modèles Mathématiques du Cycle du Bitcoin

Le cycle du marché du bitcoin démontre une adhérence remarquable aux schémas de croissance logarithmique, qui peuvent être modélisés mathématiquement pour identifier des objectifs de prix potentiels et des phases de cycle. Plusieurs modèles de régression ont montré un fort pouvoir prédictif lorsqu’ils sont appliqués à la trajectoire de prix à long terme du Bitcoin.

Le modèle de régression logarithmique le plus fondamental peut être exprimé comme suit :

ln(Prix) = a × ln(Jours depuis le bloc de genèse) + b

Où a et b sont des constantes dérivées de l’ajustement du modèle aux données historiques. Cela crée un corridor de croissance logarithmique qui a contenu la majorité de l’action des prix du Bitcoin tout au long de son existence, avec les sommets et les creux des cycles touchant respectivement les limites supérieures et inférieures.

Modèle Mathématique	Formule	Force	Limitation	Meilleur Cas d’Utilisation
Corridor de Loi de Puissance	Prix = a × (Jours)^b ± c	Contient tout l’historique des prix	Plages larges dans les années ultérieures	Plages de valorisation à long terme
Stock-to-Flow	Prix = exp(a) × (SF)^b	Bon ajustement historique	Applicabilité décroissante	Évaluation de l’impact du choc d’offre
Ratio RHODL	Valeur réalisée des UTXOs de 1+ an / Valeur réalisée des UTXOs de < 1 semaine	Identifie les extrêmes	Moins précis dans les plages intermédiaires	Détection des sommets/creux majeurs
Indicateur de Sommet du Cycle Pi	Intersection de la SMA sur 111 jours × 2 et de la SMA sur 350 jours	A identifié les sommets de 2013, 2017, 2021	Points de données limités	Sortie de marché haussier en fin de cycle

Le cycle du bitcoin démontre des schémas mathématiques clairs lorsqu’il est vu à travers des échelles logarithmiques. En calculant des bandes de régression logarithmique, les investisseurs peuvent identifier si les prix actuels représentent une valeur relative ou une surévaluation dans le cadre du cycle plus large. Les outils analytiques de Pocket Option incluent ces modèles de régression avancés, permettant aux traders de contextualiser l’action des prix actuelle dans le cadre plus large du cycle du bitcoin.

Indicateurs Statistiques pour la Reconnaissance des Phases du Cycle du Bitcoin

Au-delà de la reconnaissance visuelle des schémas, le cycle du bitcoin peut être quantifié à l’aide de méthodes statistiques qui identifient le momentum, la force de la tendance et les points de retournement potentiels. Ces approches mathématiques éliminent la subjectivité de l’analyse des cycles.

Les indicateurs statistiques clés qui se sont révélés efficaces pour l’analyse des cycles du bitcoin incluent :

Indice de Force Relative (RSI) avec des périodes prolongées
Analyse de l’histogramme de la Convergence-Divergence des Moyennes Mobiles (MACD)
Mesures du Taux de Changement (RoC) sur plusieurs périodes
Écart-type des rendements comme mesure de la volatilité
Calculs de score Z pour identifier les extrêmes statistiques

Phase du Cycle	Plage RSI Hebdomadaire	Histogramme MACD Mensuel	Score Z du Prix (MA 90j)
Accumulation	30-45	Négatif mais en aplatissement	-0,5 à +0,5
Tendance Haussière Précoce	45-65	Franchissement de zéro, positif	+0,5 à +1,5
Phase Parabolique	65-95	Fortement positif	+1,5 à +3,0
Distribution	60-75 (en baisse)	Positif mais en déclin	+0,5 à +2,0
Contraction	20-45	Négatif	-2,0 à -0,5

Le calcul du score Z, qui mesure combien d’écarts-types le prix actuel est éloigné de la moyenne, est particulièrement utile pour identifier les extrêmes dans le cycle du bitcoin :

Score Z = (Prix Actuel – Moyenne Mobile) / Écart-type du Prix

Cette approche statistique permet aux investisseurs de quantifier les extrêmes du marché plutôt que de se fier à des évaluations subjectives. Lorsque le score Z dépasse +2,0, les données historiques du cycle du bitcoin suggèrent que les prix sont étirés au-dessus des normes statistiques, tandis que des lectures inférieures à -1,0 ont souvent représenté des opportunités de valeur.

Construire un Cadre d’Investissement Complet Basé sur le Cycle du Bitcoin

Comprendre le cycle du bitcoin à travers des modèles mathématiques n’est précieux que s’il se traduit par des stratégies d’investissement exploitables. En combinant des approches basées sur le temps, la volatilité, les on-chain et les statistiques, les investisseurs peuvent développer un cadre complet pour naviguer dans les cycles de marché.

Une stratégie d’investissement robuste basée sur les cycles devrait inclure :

Dimensionnement des positions qui évolue avec les métriques de confiance du cycle
Paramètres de gestion des risques qui s’ajustent en fonction des attentes de volatilité du cycle
Déclencheurs d’entrée et de sortie dérivés des indicateurs mathématiques de cycle
Approches de diversification qui tiennent compte des corrélations des cryptomonnaies à travers les phases de cycle
Rééquilibrage régulier du portefeuille basé sur la position du cycle

Position du Cycle	Allocation de Portefeuille (Exemple)	Focus de Gestion des Risques	Métriques Clés à Surveiller
Accumulation Précoce	25-40% Bitcoin, 60-75% Liquidités/Stablecoins	Construction progressive de l’exposition	Compression de la volatilité, Ratio MVRV, Dormance des pièces
Accumulation Tardive	50-60% Bitcoin, 40-50% Liquidités/Stablecoins	Construction de la position de base	Cassure de résistance technique, augmentation de l’activité du réseau
Marché Haussier Précoce	70-80% Bitcoin, 20-30% Liquidités/Stablecoins	Gestion de la volatilité à la hausse	RSI hebdomadaire, HODL waves, Sorties d’échange
Marché Haussier Moyen	60-70% Bitcoin, 30-40% Liquidités/Stablecoins	Prise de bénéfices partiels	Tendances de recherche Google, Taux de financement, Score Z
Marché Haussier Tardif	30-50% Bitcoin, 50-70% Liquidités/Stablecoins	Protection des gains	Sommet du Cycle Pi, Score Z MVRV, Multiple de Puell
Marché Baissier Précoce	10-20% Bitcoin, 80-90% Liquidités/Stablecoins	Préservation du capital	NUPL, Prix Réalisé, Moyenne mobile sur 200 semaines
Marché Baissier Profond	20-30% Bitcoin, 70-80% Liquidités/Stablecoins	Préparation à l’accumulation	Capitulation des mineurs, Flux nets d’échange, Flux de dormance

Des plateformes comme Pocket Option fournissent les outils analytiques nécessaires pour mettre en œuvre ces approches mathématiques à l’investissement dans le cycle du bitcoin. Leurs solutions de cartographie intégrées permettent aux traders de superposer des indicateurs statistiques avec des données de prix, tandis que les ressources éducatives aident les investisseurs à comprendre les principes mathématiques derrière les cycles de marché.

Mise en Œuvre Pratique de l’Analyse des Cycles du Bitcoin

Appliquer des modèles mathématiques pour prédire et naviguer dans le cycle du bitcoin nécessite une approche structurée de la collecte de données, de l’analyse et de l’exécution de la stratégie. Voici un cadre pratique pour tirer parti de l’analyse des cycles dans vos décisions d’investissement :

Cadre de Collecte et d’Analyse des Données

La première étape de la mise en œuvre de l’analyse des cycles du bitcoin est d’établir une approche systématique de la collecte et de l’évaluation des données :

Catégorie de Données	Métriques Clés	Fréquence de Collecte	Approche Analytique
Prix & Volume	Données OHLCV, Profils de volume, Mesures de liquidité	Quotidien	Analyse technique, Modélisation de la volatilité
Métriques On-Chain	Distribution par âge des UTXO, Valeur réalisée, Dynamiques de l’offre	Hebdomadaire	Analyse de cohorte, Métriques de valeur du réseau
Sentiment du Marché	Taux de financement, Biais des options, Indicateurs des réseaux sociaux	Hebdomadaire	Indexation du sentiment, Signaux contraires
Facteurs Macro	Politique monétaire, Développements réglementaires, Adoption institutionnelle	Mensuel	Analyse de corrélation, Évaluation de l’impact

Avec la collecte de données établie, l’étape suivante consiste à mettre en œuvre une stratégie d’investissement consciente des cycles :

Établir des seuils mathématiques pour chaque phase de cycle basés sur plusieurs indicateurs
Créer un système de notation qui mesure objectivement la progression du cycle
Développer des critères d’entrée et de sortie spécifiques liés aux transitions de phase de cycle
Mettre en œuvre des règles de dimensionnement des positions qui évoluent avec la confiance du cycle
Maintenir un journal de trading qui corrèle les décisions avec les métriques de cycle

La plateforme de Pocket Option offre des outils qui facilitent cette approche structurée du cycle du bitcoin, permettant aux traders de mettre en œuvre des stratégies quantitatives sophistiquées sans nécessiter de compétences avancées en programmation.

Limitations et Adaptations de l’Analyse des Cycles du Bitcoin

Bien que les approches mathématiques du cycle du bitcoin fournissent des cadres précieux, elles comportent des limitations importantes qui doivent être comprises. À mesure que les marchés évoluent, les schémas de cycle changent, nécessitant des adaptations des modèles quantitatifs.

Les principales limitations de l’analyse mathématique des cycles incluent :

Données historiques limitées par rapport aux marchés traditionnels
Évolution de la structure du marché en raison de la participation institutionnelle
Incertitudes réglementaires pouvant annuler les schémas de cycle
Développements technologiques impactant les propositions de valeur fondamentales
Améliorations de l’efficacité du marché pouvant réduire l’amplitude des cycles au fil du temps

Limitation du Cycle	Stratégie d’Adaptation	Approche de Mise en Œuvre
Rendements décroissants des cycles	Échelonnement logarithmique des objectifs	Ajuster les attentes de pic à l’aide de modèles basés sur la régression
Allongement des cycles	Indicateurs ajustés au temps	Étendre les périodes de mesure pour les indicateurs techniques
Impact institutionnel	Intégration du marché des dérivés	Inclure les données de base des futures et des options dans l’analyse des cycles
Développements réglementaires	Analyse de scénarios	Modéliser les impacts des cycles sous différents résultats réglementaires
Corrélations changeantes	Modélisation dynamique des corrélations	Mettre à jour l’approche de diversification à mesure que les corrélations évoluent

Le cycle du bitcoin continuera d’évoluer, mais les principes mathématiques fondamentaux de la psychologie du marché, des dynamiques de l’offre et de la demande, et des cycles de liquidité restent constants. En adaptant les modèles plutôt qu’en les abandonnant, les investisseurs peuvent maintenir un avantage quantitatif tout en tenant compte de l’évolution du marché.

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Conclusion : Appliquer la Rigueur Mathématique à l’Investissement dans le Cycle du Bitcoin

Le cycle du bitcoin représente l’un des phénomènes mathématiques les plus fascinants de la finance moderne. En l’abordant à travers des cadres quantitatifs plutôt que par l’émotion ou la spéculation, les investisseurs peuvent développer des stratégies qui capitalisent sur les schémas récurrents évidents dans les marchés de cryptomonnaies.

Une analyse efficace des cycles du bitcoin combine plusieurs approches mathématiques :

Modèles basés sur le temps qui tiennent compte des événements de réduction de moitié et des calendriers d’offre
Mesures de volatilité qui identifient les phases de compression et d’expansion
Métriques on-chain qui révèlent les schémas de comportement des investisseurs
Indicateurs statistiques qui quantifient les extrêmes du marché
Modèles de régression logarithmique qui établissent des corridors de valorisation

Des plateformes comme Pocket Option fournissent les outils analytiques nécessaires pour mettre en œuvre ces approches sophistiquées à l’investissement en cryptomonnaies. En combinant l’analyse technique avec les métriques on-chain et les modèles statistiques, les investisseurs peuvent développer une compréhension complète du cycle du bitcoin qui va au-delà de la simple observation des prix.

À mesure que le Bitcoin continue de mûrir en tant que classe d’actifs, les schémas mathématiques de ses cycles de marché évolueront probablement. Cependant, les principes fondamentaux de l’analyse des cycles—identifier les extrêmes, reconnaître la répétition des schémas et quantifier le comportement des investisseurs—resteront des outils précieux pour prendre des décisions d’investissement éclairées.

En abordant le cycle du bitcoin avec une rigueur mathématique plutôt qu’avec émotion ou spéculation, les investisseurs peuvent développer des stratégies qui capitalisent sur ces schémas récurrents tout en gérant les risques uniques des marchés de cryptomonnaies. Que vous soyez un investisseur à long terme ou un trader actif, comprendre les fondations quantitatives des cycles de marché offre un avantage significatif pour naviguer dans cette classe d’actifs dynamique.

FAQ

Qu'est-ce qu'un cycle de bitcoin et combien de temps dure-t-il généralement ?

Un cycle de bitcoin fait référence au schéma récurrent des mouvements de prix où le Bitcoin progresse à travers des phases d'accumulation, de tendance haussière, de croissance parabolique, de distribution et de contraction. Historiquement, les cycles complets de bitcoin ont duré environ 4 ans (coïncidant avec les événements de réduction de moitié), bien que cette durée se soit allongée avec la maturité du marché. La phase d'accumulation dure généralement 3 à 6 mois, la tendance haussière 6 à 12 mois, la distribution 1 à 2 mois, et la contraction 6 à 18 mois, avec des variations significatives entre les cycles.

Comment puis-je identifier mathématiquement la phase actuelle du cycle du bitcoin ?

Pour identifier mathématiquement la phase actuelle du cycle du bitcoin, combinez plusieurs indicateurs quantitatifs : 1) Calculez le score Z par rapport à la moyenne mobile sur 90 jours pour mesurer la déviation statistique, 2) Analysez le ratio MVRV pour comprendre la valeur marchande par rapport à la valeur réalisée, 3) Surveillez la largeur des bandes de Bollinger pour la compression/expansion de la volatilité, 4) Suivez les métriques on-chain comme les vagues HODL pour mesurer le comportement des investisseurs, et 5) Évaluez le RSI sur plusieurs périodes. Les outils analytiques de Pocket Option incluent bon nombre de ces indicateurs pour aider à identifier le positionnement du cycle.

Les cycles du bitcoin deviennent-ils moins volatils au fil du temps ?

Oui, les cycles du bitcoin montrent une volatilité réduite en termes de pourcentage à chaque cycle successif. Le premier cycle a vu des augmentations de prix dépassant 10 000 %, le deuxième environ 9 000 %, le troisième environ 2 000 %, et le quatrième montrant des rendements encore diminués. Cet amortissement logarithmique suit des modèles mathématiques de maturation du marché, où une capitalisation boursière plus importante nécessite plus de capital pour des mouvements en pourcentage similaires. L'analyse statistique montre que la volatilité du pic au creux est passée de 94 % lors des premiers cycles à environ 70-85 % dans les cycles récents.

Comment les métriques on-chain fournissent-elles un aperçu mathématique du cycle du bitcoin ?

Les métriques on-chain fournissent un aperçu mathématique en quantifiant l'utilisation du réseau et les comportements des investisseurs qui correspondent aux phases de cycle. Les mesures clés incluent : 1) la distribution d'âge des UTXO (vagues HODL) qui montrent les schémas d'accumulation/distribution, 2) les calculs de valeur réalisée qui pondèrent les pièces par leur dernier mouvement, 3) le ratio MVRV qui identifie les extrêmes de valorisation statistique, 4) les métriques ajustées par entité qui filtrent l'activité des échanges, et 5) la dynamique de l'offre qui suit les pièces se déplaçant entre les détenteurs à court et long terme. Ces métriques fournissent des preuves mathématiques de la position du cycle au-delà de l'analyse des prix seule.

Comment puis-je utiliser l'analyse des cycles du bitcoin pour améliorer ma stratégie d'investissement ?

Pour améliorer votre stratégie d'investissement en utilisant l'analyse des cycles du bitcoin : 1) Développez un système de notation qui combine plusieurs indicateurs mathématiques pour identifier objectivement les phases de cycle, 2) Ajustez la taille des positions en fonction des métriques de confiance du cycle - plus petites lors des transitions incertaines, plus grandes dans les phases clairement identifiées, 3) Définissez des seuils mathématiques pour prendre des bénéfices pendant les marchés haussiers (comme MVRV > 3.0 ou Z-score > 2.5), 4) Établissez des cibles d'accumulation pendant les marchés baissiers (comme MVRV < 1.0), et 5) Maintenez un rééquilibrage discipliné basé sur la position du cycle plutôt que sur l'émotion. Des plateformes comme Pocket Option fournissent les outils analytiques pour mettre en œuvre ces approches mathématiques.