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

L’analyse technique était controversée avant l’existence du trading de Crypto .

Pour les non-initiés : l'analyse technique, ou AT, tente de prédire les mouvements de prix futurs en se basant sur les mouvements de prix historiques. Cela se fait généralement en recherchant des modèles répétables dans les données de prix.

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

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

Pendant la période haussière des Crypto monnaies de 2021, l'analyse technique a connu un véritable engouement. Les cercles de trading de Crypto étaient remplis de graphiques de prix sur lesquels étaient tracées des lignes indiquant les niveaux de résistance du retracement de Fibonacci, des drapeaux, des fanions, des coupes, des triangles et d'autres formes de bon augure.

L’analyse technique est-elle une connerie ? Pas entièrement. Bien sûr, l’évolution passée des prix vous en dit long sur l’évolution future des prix. C’est vrai partout : connaître l’histoire d’un produit vous aide à mieux prédire son avenir.

Mais il n'est T facile de comprendre exactement ce que TA nous dit. 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 contraints de s'appuyer sur l'analyse technique car ils n'ont T grand-chose d'autre sur quoi s'appuyer, comme les flux de trésorerie, qui sont utilisés pour modéliser les actions. De plus, les données de prix sont facilement accessibles en Crypto (c'est l'intérêt d'une blockchain). Mais les outils d'analyse de Crypto de nouvelle génération conduisent à l'essor d'une nouvelle analyse technique : l'analyse des transactions.

Une analyse plus intelligente

Dans la Finance traditionnelle, les données de transaction sont protégées par les bourses, les courtiers, les banques et les régulateurs. Elles ne sont pas accessibles à tous et les grands acteurs paient une fortune pour les obtenir. Dans le domaine des Crypto, les données de transaction sont publiques et sur la chaîne, mais elles ne sont pas utilisables par tout le monde.

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

La combinaison des données en chaîne et de l'analyse des transactions est une nouveauté, que ce T dans le domaine des Crypto ou de la Finance traditionnelle. L'accès aux données de transaction et aux outils de recherche et d'analyse de ces données ouvrira une mine d'or d'informations potentielles.

Les personnes qui ont été au cœur des projets et qui ont vu comment les saucisses sont fabriquées 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 vendent leurs actions, le prix est susceptible de baisser. Lorsqu'un nouvel acheteur important prend position, les prix sont susceptibles d'augmenter.

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

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Un exemple concret : l'annonce par Tesla de l'achat de 1,5 milliard de dollars de BTC a provoqué une hausse immédiate du prix de 10 %. 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 de nombreuses autres. Les flux vers et depuis les bourses, les positions institutionnelles, les performances historiques, l'activité des Maker de marché, etc. peuvent être utilisés pour élaborer un modèle de marché qui guide les décisions de trading.

Par exemple, avant que Celsius ne gèle les retraits, la société a déployé des centaines de millions de dollars sur ses positions de Finance décentralisée (DeFi) afin d'éviter la liquidation. Ces déploiements étaient visibles sur la chaîne et indiquaient que Celsius était dans une position difficile. Cela aurait pu être négocié.