Analyse on-chain : une discipline dédiée à l'étude des blockchains ouvertes

1. L'analyse on-chain, une discipline pour étudier les blockchains
2. LUne approche statistique des comportements de marché
3. La multitude d’indicateurs pertinents de l'analyse on-chain
4. Une offre de données on-chain abondante
5. Notre avis sur l’analyse on-chain

L'analyse on-chain, une discipline pour étudier les blockchains

Depuis la création de Bitcoin (BTC) en 2009 et son introduction en Bourse une décennie plus tard, son incapacité à s’apparenter aux classes d’actifs traditionnelles a dissuadé de nombreux investisseurs de l'adopter et de nombreux analystes de l’étudier.

Se détournant de cet actif aux attributs uniques en sa qualité de cryptomonnaie, moult institutionnels renoncent alors à l’étude des fondamentaux de Bitcoin (la blockchain) et du bitcoin (la monnaie).

Pourtant, en tirant parti de la transparence offerte par les blockchains ouvertes, avec l'analyse on-chain, il est désormais possible de mesurer la santé d’un réseau, la structure d’un marché et le comportement des différents acteurs qui le composent.

On-chain analysts are the economists of Bitcoin

— Will (@WClementeIII) September 12, 2021

Ouvrant une nouvelle perspective aux analystes d’actifs monétaires émergents tels que les cryptomonnaies, l’analyse on-chain est une discipline proposant de quantifier et qualifier les comportements sur la blockchain.

Parfois confondue avec la surveillance et l’analyse de chaîne, cherchant à identifier et tracer des entités, cette méthode ne cible pas l'identité des participants, mais leur comportement et leurs réponses aux stimuli du marché et du réseau.

Présente dès 2011, mais portée au grand public en 2017 par des pionniers du domaine comme Willy Woo ou Nic Carter, l’analyse on-chain tire ainsi parti des données contenues au sein des transactions et des blocs Bitcoin afin d’analyser leurs fondamentaux.

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Une approche statistique des comportements de marché

Les blockchains créent quotidiennement une multitude d’informations économiques ouvertes à tous. Pourtant, malgré leur facilité d'accès, ces données, dites « on-chain », dans leur forme brute, fournissent des informations aux interprétations limitées.

Si quiconque peut potentiellement créer ses propres bases de données à partir de la blockchain Bitcoin, nombre d’individus accèdent à des données brutes ou contextualisées auprès de fournisseurs de données on-chain, évoqués plus bas.

L’analyse on-chain constitue donc avant tout une discipline mathématique permettant de créer des heuristiques et des méthodes d’analyse statistiques des données ouvertes contenues au sein d’une blockchain.

À titre d’exemple, une heuristique communément acceptée au sein de la communauté on-chain est la distinction faite entre :

• les investisseurs à long terme (LTH pour « long term holder ») ;
• les investisseurs à court terme (STH pour « short term holder »).

Ces deux cohortes résultent d’une étude statistique des comportements de dépense des UTXO sur la blockchain Bitcoin ayant permis de quantifier la probabilité qu’une entité dépense ses satoshis ou, à l’inverse, les épargne.

En effet, étudiant l'âge des UTXO au moment de leur dépense, Glassnode a déterminé en 2020 qu’une adresse (représentant une entité) détenant un UTXO âgé dépassant les 155 jours sera statistiquement moins susceptible de le dépenser dans le futur.

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Figure 1 : Probabilités qu'un UTXO soit dépensé dans la fenêtre de temps spécifiée en fonction de son âge

Cette donnée a alors permis de distinguer deux réponses distinctes de ces cohortes à un même stimulus en fonction de l'âge de dépense :

• les UTXO de moins de 155 jours sont très sensibles à l’émotivité du marché et possèdent une probabilité de dépense élevée de l’ordre de plusieurs jours ou semaines ;
• les UTXO de plus de 155 jours tendent à être accumulés et gardés durant plusieurs mois ou années et sont associés à des comportements rationnels et une forte conviction.

La multitude d’indicateurs pertinents de l'analyse on-chain

Étudier les paramètres vitaux d’une blockchain, la structure du marché de son coin/token ainsi que la psychologie de ses participants offre un sérieux avantage de par la richesse de l’information que les données on-chain offrent.

Bien que l’analyse on-chain reste minoritaire par rapport à l’analyse technique ou même la méthode Ichimoku, une poignée d’indicateurs on-chain peuvent souvent apporter une vision bien plus claire du marché à un instant T que la majorité des conclusions tirées par des méthodes traditionnelles.

Puisque cette discipline se base sur l'étude des données on-chain et non sur les seuls mouvements de prix d’une cryptomonnaie, elle fournit une vision grand angle des dynamiques globales d’un marché.

Afin d’illustrer ce fait, voici une brève présentation de trois des plus anciens et pertinents indicateurs on-chain.

Les Jours de Pièces, ou « Coins Days »

Indicateur abordé par une entité au pseudonyme de ByteCoin sur le forum de Bitcointalk en 2011, l’objectif des Jours de Pièces est de mesurer le temps écoulé entre la création d’un UTXO et sa destruction.

Une fois l’UTXO détruite, le compte de ses Jours de Pièces est remis à zéro et un nouveau compte peut commencer.

De cette méthode fut plus tard introduite une métrique nommée « Jour de Pièces Détruits », permettant d’observer le comportement de dépense des BTC en fonction de leur âge.

Il est ainsi possible d’identifier des périodes de destruction importante, signes de prise de profits d’anciens BTC lors de phases haussières (cercle vert) ou de moments de panique lors de capitulation (cercle rouge).

Figure 2 : Jours de Pièces Détruits

Le Signal NVT, ou « Network Value to Transactions Signal »

Développé en 2017 par Dmitry Kalichkin, cet indicateur est une variante du NVT ratio créé peu de temps auparavant par Chris Burniske and Jack Tatar.

Le ratio NVT standard représente la valeur du réseau en dollar divisée par le volume quotidien des transactions effectuées sur le réseau, lissée à l'aide d'une moyenne mobile.

L’astuce de Dmitry fut d’appliquer une moyenne mobile de 90 jours uniquement au volume de transactions, produisant un graphique assez réactif pour être utilisé comme indicateur pertinent de la valeur utilitaire du réseau Bitcoin.

Il s'agit probablement du premier indicateur de trading à utiliser les données de la blockchain au lieu des données relatives aux prix ou aux volumes provenant de plateformes d’échange.

Figure 3 : Signal NVT

La Capitalisation Réalisée ou « Realized Cap »

Introduite par CoinMetrics en 2018, cette métrique fut créée pour combler le manque de pertinence de la capitalisation boursière quant à l’étude d’actifs distribués.

Alors que la capitalisation boursière suppose implicitement que tous les BTC sont actifs sur la chaîne, le fait est que de nombreux BTC sont en réalité illiquides et dormants, voire perdus à jamais.

La capitalisation réalisée filtre le bruit quotidien du marché et permet de mesurer une valeur plus authentique de l'actif en multipliant le prix du BTC au moment de la création du dernier UTXO par les unités de BTC en circulation.

Cette métrique représente de fait le coût de base collectif de tous les détenteurs de BTC et se révèle riche de sens en signalant de rares opportunités d’achat.

Figure 4 : Capitalisation Réalisée

Une offre de données on-chain abondante

Puisant dans la blockchain via diverses heuristiques, les fournisseurs de données on-chain offrent une alternative aux entités ne pouvant opérer leur propre nœud Bitcoin ou leur propre méthode d’analyse et de tri des données. Leur fonction est de fournir l'accès à des données, brutes ou contextualisées, majoritairement issues des données de transaction et de blocs.

Aujourd'hui, Cryptoast vous propose une liste non-exhaustive d'entités offrant, gratuitement ou non, l’accès à des données on-chain :

checkonchain

Développé par Checkmate, analyste senior chez Glassnode, checkonchain regroupe gratuitement et de manière open-source de nombreuses données on-chain relatives au réseau Bitcoin (BTC), mais aussi à Decred (DCR), Monero (XMR) et Horizen (ZEN).

ChainExposed

Créé par une entité connue sous le pseudonyme de bullfromsea, ChainExposed compile de nombreuses données on-chain contextualisées et regorge de métriques plus fascinantes les unes que les autres. Les heuristiques utilisées pour développer ces indicateurs n’y sont toutefois pas détaillées.

CoinMetrics

CoinMetrics fournit des données en libre accès sur plus de 40 cryptomonnaies, y compris des indicateurs on-chain et des corrélations. Pionnier du développement et de l'application des données on-chain, la firme rédige un bulletin d’information hebdomadaire très apprécié par les investisseurs institutionnels.

Glassnode

Autre pionnier de l’analyse on-chain, la firme suisse Glassnode offre un accès gratuit aux métriques on-chain classiques, mais aussi une suite complète d’outils on-chain payants permettant une étude avancée des mouvements sur la chaîne de Bitcoin et de nombreuses autres cryptomonnaies.

Une fonctionnalité apparue en 2021, nommée « Workbench » permet même de créer d’innombrables métriques à partir de composantes on-chain de base.

CryptoQuant

La firme sud-coréenne CryptoQuant se place en tant que concurrente la plus proche de Glassnode de par l’offre importante de données que sa plateforme propose.

Son espace « QuickTake » offre à toute personne créant un compte l’opportunité de rédiger, lire et partager des formats d’analyse divers avec le reste de la communauté.

IntoTheBlock

IntoTheBlock offre une gamme d'outils analytiques concernant une large variété de cryptomonnaies, ainsi que des données de carnet d'ordres et de sentiment des réseaux sociaux.

Dune Analytics

Notamment réputée pour ses métriques relatives à la finance décentralisée (DeFi) sur Ethereum et aux altcoins, Dune Analytics est une plateforme open-source et gratuite offrant à quiconque une grande diversité de tableau de bord, de métriques et de visualisation portant sur un large spectre de secteurs de l'écosystème de Bitcoin et des cryptomonnaies.

Santiment

Santiment et leur produit Sanbase offre aux analystes une large offre de données relatives au sentiment social. Mesurant l’émotivité et le biais de réseaux sociaux comme Twitter, GitHub ou même Instagram, cette plateforme est un incontournable pour jauger l’engagement social des investisseurs.

Notre avis sur l’analyse on-chain

L’analyse on-chain est une forme alternative d'analyse de marché dédiée spécifiquement à l'étude des blockchains ouvertes. Discipline naissante proposant de quantifier et de qualifier les comportements de la blockchain, elle connaît actuellement un essor significatif.

Si ce nouveau prisme suscite encore le scepticisme de nombreux investisseurs de l’ancienne école, l’apport de cette discipline à la compréhension des dynamiques de réseaux et de marchés distribués est aujourd’hui indéniable.

Bien que l'analyse on-chain produise des signaux exploitables de haute qualité pour les cycles long terme, les traders à court terme peuvent tout de même bénéficier de données plus granulaires, accessibles en exécutant leur propre nœud complet.

Toutefois, malgré ses avantages, elle n'en est qu'à ses débuts et il n’est pas impossible que les données et heuristiques actuelles deviennent obsolètes au sein d’une structure macroéconomique future.

De même, la comparaison des métriques de plusieurs crypto-actifs nécessite une interprétation prudente. Toutes les blockchains ne sont pas égales et n’archivent pas nécessairement les mêmes informations, ni de la même façon.

D’autre part, les solutions de mise à l'échelle de niveau 2 telles que le Lightning Network ont le potentiel de remodeler le volume des transactions tel que mesuré actuellement sur la chaîne, en biaisant les indicateurs qui reposent sur cette donnée.

L'interprétation des indicateurs on-chain devra donc s'adapter au fil du temps pour tenir compte de ces changements dans l'activité et la structure du marché.

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Sources – Figures 1 à 4 : Glassnode

Analyste on-chain, fervent combattant de l'asymétrie informationnelle.

Mon but est d'informer tout un chacun de l'état de Bitcoin (en tant qu'actif et réseau distribué) à travers le prisme de l'analyse on-chain.

Prof. Chaîne

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