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10 raisons expliquant la fausseté de la corrélation score-prix dans les marchés de la cryptographie

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10 raisons expliquant la fausseté de la corrélation score-prix dans les marchés de la cryptographie

Alice in Cryptoland: l’essoufflement d’essayer de prédire le marché avec une seule métrique

Combien de fois avez-vous entendu un analyste d'un fournisseur d'analyses cryptographiques prétendre avoir découvert une fonction de score fortement corrélée au prix du bitcoin ou d'autres actifs cryptographiques? Certains vont jusqu'à prétendre que leur métrique magique peut servir de prédicteur des mouvements de prix dans un crypto-actif donné. Et, de toute évidence, les données présentées dans l'analyse sont si convaincantes que vous êtes prêt à commencer à négocier en vous basant sur la nouvelle métrique magique. Non! Ceci est un exemple de croyance naïve sur les marchés financiers selon laquelle des facteurs individuels peuvent servir de prédicteurs à long terme des mouvements de prix. De nombreux experts qualifient ce terme d’erreur de corrélation à facteur unique. Dans le contexte des actifs cryptographiques, j’aimerais appeler ce phénomène le sophisme de la corrélation prix-prix.

La tentation d'essayer de trouver un nombre magique permettant de prédire le marché est aussi ancienne que les marchés eux-mêmes. Même aujourd'hui, après 40 ans de théorie des facteurs de risque, de nombreux experts financiers et investisseurs tentent toujours de battre activement le marché en suivant les tendances d'un facteur ou d'une métrique unique. Nous avons même des FNB à facteur unique! Sur des marchés financiers vastes et rationnels, la tendance du facteur unique a perdu de son élan au profit de stratégies multifactorielles plus complexes, car la plupart des facteurs ne se sont révélés efficaces que dans des conditions de marché spécifiques pour des types d'actifs spécifiques. Cependant, un marché naissant et irrationnel tel que les crypto-actifs ramène l’espoir de découvrir la métrique magique qui peut résoudre le marché. Ohhh bien, les marchés de la crypto ne sont rien d’autant amusants Cependant, je voudrais souligner quelques idées qui pourraient vous dissuader de tomber dans l’erreur de corrélation prix-prix.

L'idée de l'erreur de corrélation score-prix dans les marchés de la cryptographie est fondamentalement simple: La crypto, comme de nombreux autres marchés financiers, est un environnement complexe et en constante évolution qui peut être prédite de manière linéaire à l'aide d'une seule métrique. Cette explication semble logique du point de vue conceptuel mais elle n’offre aucune preuve. Eh bien, examinons plusieurs explications qui pourraient nous obliger à approfondir ce phénomène.

Imaginons que nous examinions une métrique fournie par une plate-forme d'analyse cryptographique qui montre une forte corrélation avec le prix du bitcoin au cours de la période récente. Les données semblent certainement prometteuses. Avant de virer les fonds, réfléchissez aux raisons suivantes de ce qui pourrait ne pas fonctionner avec votre score magique:

1) overfitting: L'overfitting décrit un phénomène d'apprentissage automatique et de statistiques dans lequel une fonction (métrique) est trop étroitement ajustée à un ensemble de points de données d'apprentissage. Dans notre exemple, la métrique financière pourrait être trop optimisée pour le jeu de données de prix Bitcoin utilisé pour les tests montrant des corrélations remarquables. Cependant, les performances seront rapidement insuffisantes si elles sont testées dans des conditions de marché normales.

2) Contamination par les facteurs: La contamination par les facteurs décrit un phénomène dans lequel un seul facteur ou une seule mesure montre une corrélation efficace avec certaines conditions de marché, ce qui incite à son adoption dans le cadre de stratégies de négociation. Cependant, l’adoption du facteur contribue à la diminution de son efficacité. Pensez-y, si votre métrique est utilisée dans des stratégies commerciales, elle devient alors un autre attribut du marché actuel des Bitcoins, créant une relation récursive avec notre métrique.

3) Ignorer les événements aberrants: En tant qu’infrastructure programmable, les marchés de la cryptographie sont très sensibles à toutes sortes d’événements aberrants: coupure de bloc en deux, fourches, piratages, grands blocs sont quelques-uns des nombreux exemples qu’il est presque impossible de prendre en compte dans les modèles métriques linéaires.

4) Différents facteurs se contrediront dans différentes conditions de marché: Choisissez votre plate-forme d'analyse technique préférée et examinez une douzaine d'indicateurs techniques pour un actif cryptographique donné. Vous constaterez probablement que beaucoup d’indicateurs différents se contrediront. Bien que l’analyse technique puisse être certainement déroutante, ce phénomène est très courant pour toutes les métriques que nous choisissons. Notre métrique magique pourrait bien fonctionner dans des conditions spécifiques sur le marché des bitcoins, mais échouera dans un environnement différent.

5) Les marchés ne sont pas linéaires: La plupart des métriques magiques, si ce n'est toutes, que nous avons vues dans l'espace cryptographique sont basées sur des formules linéaires. Cependant, même si nous ne comprenons pas tout à fait les marchés financiers, il est établi depuis longtemps qu’ils se comportent selon une dynamique non linéaire. De ce point de vue, prédire un marché de Bitcoins non linéaire à l’aide d’une formule linéaire est une tâche ridicule.

6) Ignorer le risque: Il n’existe pas de définition bien établie du risque sur les marchés de la cryptographie et aucune stratégie commerciale réelle n’est complète sans une évaluation du risque. Une métrique qui évalue les performances, et non les risques, est une recette pour un désastre.

7) Ignorer les macro-facteurs: Comme tout autre marché financier, la cryptographie est vulnérable à des facteurs macro-économiques tels que l’élan du marché des actions, la politique de réglementation, l’adoption par les institutions et bien d’autres. Pour le moment, la plupart des scores de prédiction à facteur unique dans l’espace cryptographique ne parviennent pas à incorporer des macro-facteurs.

8) Le passé n'est pas un reflet de l'avenir: Sur des marchés irrationnels tels que celui de la cryptographie, tenter de prédire l’avenir en fonction de comportements antérieurs s’est avéré être une expérience frustrante. Sur un marché naissant, beaucoup de conditions n'ont jamais eu de précédent, trompant un modèle linéaire de base.

9) Le théorème du sans-repas: Une idée classique de l’investissement factoriel nous indique que, sur une longue période, un portefeuille de divers facteurs a tendance à surperformer le meilleur des facteurs individuels. Ceci est connu sous le nom de théorème du «sans repas gratuit» et reste un argument de poids contre les modèles à score unique.

10) Le paradoxe de Berkson: Le paradoxe de Berkson est un phénomène statistique célèbre qui décrit une situation dans laquelle nous cherchons une association entre deux variables indépendantes alors qu’il n’en existe pas. Il existe de nombreux exemples du paradoxe de Berkson dans l'espace cryptographique sous la forme d'une association de métriques telles que le sentiment social ou l'activité de développeur avec le prix d'un actif cryptographique.

Voici quelques-uns de mes arguments préférés qui illustrent le sophisme de la corrélation prix-prix. Les modèles à métrique unique peuvent certes être efficaces dans des conditions de marché spécifiques à court terme, mais ils ne peuvent pas servir de prédicteurs à long terme pour une classe d'actifs émergente et irrationnelle telle que la cryptographie. La prochaine fois que quelqu'un essaiera de vous vendre un seul score en tant que prédicteur du marché de la cryptographie, veuillez prendre en compte les explications susmentionnées et le… parcours!



Traduction de l’article de Jesus Rodriguez : Article Original

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