Introduction
Sur tout marché, les prix dépendent de la demande et de l’offre. C’est un élément fondamental.
La manière la plus évidente de voir cela est dans les offres et les demandes entre acheteurs et vendeurs. Une manière plus nuancée consisterait à agiter une baguette magique et à évaluer l’intention des investisseurs avant même que les offres et les offres ne soient placées. Dans cette vision de l’offre et de la demande, un investisseur qui n’a pas l’intention de vendre se trouve du côté de la demande tandis qu’un investisseur disposé à vendre se trouve du côté de l’offre.
Cela s’avère être une équation très simple à quantifier que j’ai appelée « choc d’offre ».
Choc d’approvisionnement = approvisionnement indisponible / approvisionnement disponible
En effet, l’offre disponible et indisponible porte une intention.
Quantifier le choc d’offre
L’équation du choc d’offre peut avoir plusieurs interprétations quantitatives, chacune étant une approche différente pour estimer les pièces respectivement indisponibles et disponibles.
Voici quelques exemples :
- Choc d’offre de change : Approvisionnement en pièces non disponible dans le stockage en libre-service par rapport à l’approvisionnement en pièces disponible sur les bourses
- Choc d’approvisionnement en liquide : Pièces détenues par des investisseurs ayant un historique d’accumulation par rapport aux pièces détenues par des investisseurs spéculatifs ayant un historique d’achat et de vente
- Choc d’approvisionnement des supports à long terme : Les pièces qui n’ont pas bougé depuis longtemps et donc considérées comme indisponibles par rapport aux pièces qui ont été récemment déplacées et donc considérées comme plus disponibles.
Cette liste n’est pas exhaustive, mais elle vous donnera une idée des différentes manières de quantifier cette famille de métriques.
Modélisation du choc d’offre
La version de Supply Shock que j’aime le plus est Liquid Supply Shock car elle capture très bien l’intention des investisseurs.
La métrique Liquid Supply de Glassnode regroupe de manière médico-légale les adresses de portefeuille en investisseurs distincts, puis classe leurs pièces comme illiquides, liquides ou très liquides en fonction du comportement historique de l’investisseur.
En utilisant ces données, nous pouvons calculer le ratio de choc d’offre comme suit :
Choc d’approvisionnement en liquide = Pièces illiquides / (Liquide + Pièces très liquides)
Le graphique ci-dessous est le résultat.
À première vue, vous pouvez voir que le modèle Supply Shock suit le prix d’assez près. Un examen plus approfondi montre le prix de Supply Shock LEADS.
Cela est logique dans la mesure où nous suivons l’intention des investisseurs AVANT leur action d’achat ou de vente.
Par exemple, si un investisseur à long terme qui accumule historiquement déplace suffisamment de pièces vers une autre entité (généralement vers une bourse), toutes les pièces détenues par cet investisseur sont reclassées comme liquides ou très liquides, car l’intention de l’investisseur est désormais considérée comme ayant changé. .
Voici 3 modèles différents de choc d’offre dans le tableau ci-dessous avec leurs équations.
- Choc d’alimentation en liquide (vert)
LSS = Approvisionnement illiquide / (Approvisionnement liquide + très liquide)
Suit les pièces détenues par les investisseurs à long terme par rapport aux pièces détenues par les spéculateurs. - Choc d’approvisionnement hautement liquide (rouge)
HLSS = (Illiquide + Approvisionnement en liquide) / Approvisionnement très liquide
Semblable au LSS mais en mettant l’accent sur l’activité spéculative à court terme. - Choc d’offre d’échange (violet)
ESS = Supply NON sur les échanges / Supply ON sur les échanges
Suit les pièces stockées à long terme par rapport aux pièces sur les échanges qui peuvent être immédiatement vendues.
Voici une autre version de Supply Shock qui semble assez différente :
- Choc d’offre de détenteurs à long terme
LTHSS = Approvisionnement NON déplacé en 155 jours / Approvisionnement déplacé en 155 jours
Puisqu’il y a un délai de 155 jours avant que nous obtenions une indication d’un investissement à long terme par rapport à une spéculation à court terme, cette mesure n’est pas très réactive. Au lieu de cela, LTHSS fournit une vision macro plus large des phases haussières et baissières du marché. Le LTHSS grimpe plus haut dans les creux macroéconomiques lorsque les vendeurs sont épuisés.
Notez que 155 jours (5 mois) est un délai introduit par Glassnode pour décrire les pièces dans le cadre de l’approvisionnement à court ou à long terme.
Utiliser le choc d’offre sur d’autres marchés d’actifs
Évidemment, le choc d’approvisionnement n’est pas une propriété propre au Bitcoin. Tous les marchés d’actifs présenteront cette propriété, mais les crypto-actifs présentent l’avantage de bénéficier de mesures précises et en temps réel.
Vous trouverez ci-dessous le choc d’approvisionnement d’Ethereum.
Modélisation du prix à l’aide du choc d’offre
Dans des conditions de marché où le choc d’offre se situe dans les niveaux historiques récents, il est possible de modéliser un prix fondamental.
Nous faisons simplement un retour en arrière sur les moments précédents où le marché a connu un choc d’offre similaire, puis nous trouvons l’éventail de prix que le marché a récemment attribué. J’ai fait exactement cela dans le tableau ci-dessous en utilisant 3 méthodes de Supply Shock (LSS, HLSS et ESS).
Les petits points sont des évaluations antérieures trouvées, les points plus grands sont des moyennes de ces évaluations. Il existe 3 couleurs représentant respectivement chacune des métriques Supply Shock.
J’ai marqué les zones (1) et (2) où les prix (tels que déterminés par les spéculateurs à court terme) ont évolué sans aucun changement fondamental dans l’offre et la demande des investisseurs. Dans ces cas, les prix sont revenus aux niveaux prédits par les niveaux précédents de choc d’offre.
Dans les cas (3) et (4), les changements dans la demande et l’offre des investisseurs ont prédit et entraîné les mouvements de prix.
Conclusion
Dans cet article, j’introduis l’idée selon laquelle l’intention d’acheter ou de vendre peut être quantifiée et utilisée pour prédire les mouvements futurs des prix d’un marché. Je présente 4 méthodes pour calculer cette intention en estimant l’offre non disponible par rapport à l’offre disponible.
Je démontre que la métrique résultante appelée Supply Shock peut aider à prédire le prix.
De plus, à l’aide d’un algorithme rétrospectif, je montre comment, dans certaines conditions de marché, lorsqu’il existe des données de prix récentes pour une valeur de choc d’offre donnée, un objectif de prix peut être prédit.
Remerciements
Grâce à Will Clémente qui a été le premier à suggérer d’établir un ratio entre l’approvisionnement en liquide de Glassnode et l’approvisionnement en illiquide. Les résultats et les investigations ultérieures conduisent à cet ensemble de travaux.
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