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État du réseau de Coin Metrics: Numéro 40 – Cryptoasset Valuation Research Primer, Part 2

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État du réseau de Coin Metrics: Numéro 40 – Cryptoasset Valuation Research Primer, Part 2

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Cryptoasset Valuation Research Primer, Partie 2

Par Kevin Lu et l'équipe Coin Metrics

Dans un précédent état du réseau, nous avons publié le première partie de notre guide de recherche sur la valorisation des crypto-actifs concentré sur la synthèse et la synthèse de ce domaine émergent dans la littérature.

Notre introduction dans la première partie décrit notre approche:

Nous avons effectué une revue de la littérature complète pour identifier toutes les principales facettes de la recherche sur l'évaluation des actifs cryptographiques qui a été menée jusqu'à présent. Toutes les méthodes ont été prises en compte, des cadres d'évaluation théoriques aux modèles d'évaluation empiriques, en passant par de nouveaux indicateurs applicables à l'évaluation.

En bref, nous sommes intéressés par toutes les recherches qui peuvent être utilisées pour comprendre la valeur actuelle des crypto-actifs, estimer la valeur des crypto-actifs ou prédire les valeurs futures des crypto-actifs. Tous les supports de publication sont pris en compte, quel que soit leur pedigree, depuis les messages du forum jusqu'aux revues académiques. Les articles les plus saillants de chercheurs universitaires et industriels sont inclus.

Dans la deuxième partie de notre introduction à l'évaluation des actifs cryptographiques, nous examinons cinq autres facettes de la littérature: les ratios fondamentaux, l'analyse de l'âge UTXO, l'analyse basée sur la capitalisation réalisée, l'investissement factoriel et l'analyse basée sur les médias sociaux.

Ratios fondamentaux

L'utilisation de ratios fondamentaux est l'une des approches les plus utilisées pour l'évaluation des actifs cryptographiques. S'inspirant du domaine de la recherche fondamentale sur les actions (en particulier les ratios tels que le ratio cours / bénéfice), les ratios fondamentaux sont fréquemment utilisés pour déterminer les périodes de surévaluation et de sous-évaluation.

Woo (2017) a été le premier à établir le lien entre les ratios fondamentaux pouvant être appliqués aux actifs cryptographiques en introduisant le ratio valeur réseau / transactions (NVT), calculé comme la capitalisation boursière d'un ensemble crypto divisé par sa valeur quotidienne transigée sur le réseau. La logique derrière cette approche est que la valeur de transaction quotidienne représente l'utilisation et l'utilité d'un cryptoasset. Des valeurs élevées du ratio NVT ont détecté de manière fiable des bulles et des valeurs faibles ont indiqué des points d'entrée attrayants dans le passé.

Kalichkin (2018a) étend l'idée derrière le ratio NVT en introduisant un lissage supplémentaire pour corriger certaines lacunes de la formulation d'origine qui l'empêchent d'être utilisé comme indicateur de trading en temps réel. La version Kalichkin de NVT est souvent appelée NVT Signal.

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Source: Coin Metrics Network Data Pro

Franek (2018) introduit un nouveau ratio, basé sur une évaluation dérivée de la loi de Metcalfe appelée le rapport valeur réseau / ratio Metcalfe, qui Kalichkin (2018b) s'étend en testant empiriquement sur d'autres lois similaires.

Arun (2018) explore également des méthodes alternatives de lissage et des estimations plus précises de la valeur transactionnelle quotidienne. Combinant des idées de la loi de Metcalfe et du ratio NVT, l'article introduit un rapport valeur réseau / transactions / croissance (NVTG). En tant qu'entrée critique du ratio NVT, Mesures des pièces (2018a) estime plus précisément la valeur des transactions en supprimant les sorties de changement et les transferts non économiques.

L'élan du réseau Bitcoin, introduit en Swift (2018), n'utilise pas de ratio fondamental, mais introduit plutôt la valeur transactionnelle quotidienne libellée en unités natives comme indicateur avancé des prix.

Plusieurs autres ratios ont été proposés qui sont dérivés des revenus des mineurs qui représentent la valeur monétaire du capital qui sécurise un réseau et la valeur intrinsèque d'un crypto-ensemble. Les mineurs sont également une source constante et importante de pression de vente. Pour ces raisons, Leibowitz (2018) définit un ratio de frais multiple qui fournit une mesure de la part des dépenses de sécurité des crypto-actifs qui dépend des récompenses de bloc par rapport aux frais de transaction. Et cryptopoïèse (2019) définit le ratio de Puell comme l'émission quotidienne divisée par une moyenne mobile de 365 jours de l'émission quotidienne.

La recherche utilisant des ratios fondamentaux touche à de nombreuses facettes de la littérature. Plusieurs ratios fondamentaux supplémentaires tirant parti d'autres intrants ont été introduits dans les domaines de l'analyse de l'âge UTXO et du ratio de capitalisation réalisée, y compris le ratio de vivacité, la capitalisation boursière à la capitalisation réalisée (MVRV), le ratio de résultat de production dépensé (SOPR) et le ratio réalisé ratio capitalisation / valeur transactionnelle (RVT) et autres. Ces domaines de la littérature et leurs ratios associés sont discutés dans les sections suivantes.

Les ratios fondamentaux sont peut-être le fil le plus développé dans la littérature en raison de leur interprétation et application simples à la synchronisation du marché. Néanmoins, davantage de travail peut être fait dans ce domaine pour remédier à certaines lacunes. La critique la plus saillante pointe la réduction de la précision hors échantillon des prévisions pour certains ratios tels que le ratio NVT et la tendance croissante à la multiplication des transactions hors chaîne, soit sur les réseaux de deuxième couche, soit dans le grand livre interne d'un échange ou gardien. En outre, l'impact extrêmement fort du cycle de bulles et de crash sur les prix signifie que toute transformation (telle que l'utilisation de ratios) qui détend les prix tend à montrer d'excellentes prévisions intra-échantillon mais ne généralisera pas nécessairement bien hors de échantillon.

Analyse d'âge UTXO

L'analyse de l'âge des sorties de transactions non dépensées (UTXO) est un domaine de la littérature qui étudie le côté offre d'un crypto-actif en examinant le comportement des détenteurs. UTXO fait référence à la sortie d'une transaction qu'un utilisateur détient et est capable de dépenser en servant d'entrée dans les transactions futures. Ce modèle comptable est utilisé par Bitcoin (BTC) et plusieurs autres chaînes basées sur UTXO. Bien que la dénomination de ce domaine de la littérature fasse spécifiquement référence aux UTXO, plusieurs des concepts développés ici ont été adaptés avec succès aux chaînes basées sur les comptes, comme Ethereum.

La première contribution connue dans ce domaine a été ByteCoin (2011) où le terme «jours de Bitcoin détruits» a d'abord été défini comme une mesure alternative à la valeur de la transaction. Les jours de Bitcoin détruits sont calculés comme le nombre de BTC transigés sur une période de temps multiplié par le nombre de jours depuis la dernière transaction de ces BTC. Cela donne un poids plus élevé aux pièces qui n'ont pas été dépensées depuis longtemps et moins de poids aux pièces dépensées plus récemment. Par exemple, une pièce de monnaie qui n'a pas été traitée depuis 100 jours pèse 100 fois plus qu'une pièce de monnaie qui a été traitée il y a un jour. Cette idée fondamentale, que des inférences peuvent être faites en analysant l'âge de la dernière utilisation de chaque pièce, a jeté les bases de recherches ultérieures.

Le graphique suivant montre la valeur de transfert BTC pondérée par les jours détruits, lissée à l'aide d'une moyenne mobile sur sept jours.

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Source: Coin Metrics Network Data Pro

La prochaine contribution importante a été jratcliff63367 (2014), qui a divisé l'offre totale de BTC en différentes bandes en fonction de l'âge de la dernière utilisation. Au cours des années suivantes, la terminologie de l'industrie a convergé vers les termes offre active ou plus officieusement, «vagues HODL».

La même idée a été revisitée plusieurs années plus tard Bansal (2018) ce qui a contribué à introduire l'offre active à un public plus large. L'article a été le premier à tirer des conclusions de l'offre active en ce qui concerne la compréhension et la prévision des cycles du marché et les applications au trading.

Blummer (2018) définit la vivacité comme, en utilisant la terminologie présentée ci-dessus, "les jours Bitcoin détruits divisés par le nombre total de jours Bitcoin qui existent actuellement." La vivacité donne un aperçu du comportement des investisseurs en quantifiant le comportement des détenteurs à long terme et à court terme.

Hauge (2019) présente plusieurs extensions des jours Bitcoin détruits, y compris les jours Bitcoin binaires ajustés détruits, la valeur des pièces détruites et le risque de réserve, le tout avec des applications au timing du marché.

La théorie unificatrice derrière cette approche de l'évaluation des actifs cryptographiques est que différentes cohortes de détenteurs peuvent avoir des motivations, des tolérances au risque, des avantages informationnels et des sentiments différents selon leurs préférences de temps de détention. Par exemple, les détenteurs à long terme détiennent une quantité disproportionnée de l'offre pour de nombreux crypto-actifs, et leur comportement a de grandes implications pour la découverte des prix. À notre avis, ce domaine de la littérature demeure l'un des domaines prometteurs dans lesquels on peut trouver davantage de découvertes fondamentales.

Capitalisation réalisée

La capitalisation réalisée représente une nouvelle approche de valorisation spécifique aux crypto-actifs qui a considérablement avancé le domaine de l'analyse en chaîne. Contrairement à la capitalisation boursière, qui valorise chaque pièce à son prix actuel, la capitalisation réalisée valorise chaque pièce lors de son dernier mouvement en chaîne. Par exemple, si 10 BTC avaient été déplacés pour la dernière fois alors que le prix du BTC était de 1 000 $, ces 10 BTC seraient collectivement évalués à 10 000 $ (10 x 1 000 $). Si 5 BTC différents étaient déplacés pour la dernière fois lorsque le prix était de 10 000 $, ces 5 BTC seraient évalués à 50 000 $ (5 x 10 000 $).

Dans l'hypothèse supplémentaire que chaque mouvement en chaîne représente un transfert de propriété entre un acheteur et un vendeur consentants, de sorte que le prix au moment du transfert représente la base de coût de l'acheteur, la capitalisation réalisée peut également être interprétée comme le total base de coût de tous les titulaires.

Alors que l'analyse d'âge UTXO se préoccupe de l'âge auquel une pièce a été déplacée sur la chaîne, l'analyse basée sur la capitazalition réalisée concerne le prix auquel une pièce a été déplacée pour la dernière fois sur la chaîne.

Les idées fondamentales ont été introduites dans Mesures des pièces (2018b) qui fournit une méthode de calcul de la capitalisation réalisée pour les blockchains basées sur UTXO et les blockchains basées sur les comptes. Le ratio capitalisation boursière / capitalisation réalisée (MVRV) est également présenté dans cet article et est exploré plus avant comme indicateur pour identifier les périodes de surévaluation et de sous-évaluation dans Mahmudov et Puell (2018). Awe & Wonder (2018) étend le ratio MVRV en appliquant une transformation z-score qui lui permet de servir d'indicateur de trading plus fiable.

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Source: Coin Metrics Network Data Pro

Échec et mat (2019) formule le ratio capitalisation réalisée / valeur transactionnelle (RVT) qui utilise les mêmes principes fondamentaux derrière le ratio NVT mais utilise la capitalisation réalisée au lieu de la capitalisation boursière dans le numérateur du ratio.

Carter (2018) introduit la thermo capitalisation, un concept étroitement lié de capitalisation réalisée, qui valorise chaque pièce au prix auquel la pièce a été extraite à l'origine. Dans l'hypothèse où les mineurs opèrent à un équilibre de rentabilité à long terme à peine supérieur au seuil de rentabilité, la capitalisation thermique représente les dépenses de sécurité cumulées du réseau.

Puell (2019) introduit la capitalisation delta, un concept connexe qui est calculé comme la capitalisation réalisée moins la capitalisation moyenne (une moyenne mobile cumulée et traînante de la capitalisation boursière). Une série de signaux de trading basés sur cet indicateur sont explorés avec de bonnes performances intra-échantillon.

De même, Demeester, Blummer et Lescrauwaet (2019) élabore une mesure pour quantifier le profit ou la perte non réalisé des investisseurs en calculant la capitalisation boursière moins la capitalisation réalisée. En utilisant la vivacité, l'article définit un indicateur représentant le changement de comportement à long terme des investisseurs. Shirakashi (2019) est à l'origine du ratio des bénéfices de production dépensés (SOPR) en quantifiant les gains et les pertes réalisés et utilise le ratio pour prédire les fonds et les sommets locaux.

La ligne d'analyse de capitalisation réalisée représente une approche de l'évaluation véritablement spécifique aux crypto-actifs en raison de notre capacité à tirer des informations du grand livre de la blockchain. Être en mesure d'estimer la base de coût pour tous les investisseurs individuels est une découverte profonde (qui est impossible à reproduire dans les actifs financiers traditionnels) avec des applications sérieuses pour mesurer le sentiment des investisseurs et faire avancer le domaine de l'économie comportementale. Les stratégies de négociation gérées activement qui exploitent des biais cognitifs humains profondément enracinés et dérivées des informations de capitalisation réalisées sont susceptibles d'être efficaces.

Investissement factoriel

L'investissement factoriel fait référence à des modèles qui identifient les caractéristiques spécifiques des crypto-actifs pour expliquer les rendements. Il étend en outre un domaine très développé de la littérature sur les actifs financiers traditionnels, fondé sur les travaux fondateurs de Fama et French qui ont identifié trois facteurs (risque de marché, taille et valeur) qui expliquent les rendements des actions américaines. Depuis lors, les chercheurs ont considérablement élargi le domaine de l'investissement factoriel en identifiant des centaines de facteurs, non seulement dans les actions américaines, mais dans d'autres géographies et classes d'actifs. Les crypto-actifs sont un prochain candidat naturel à l'étude.

Alors que d'autres articles ont déjà mené des études transversales pour identifier les caractéristiques pertinentes pour les valeurs des crypto-actifs, la première étude sérieuse utilisant une méthodologie d'investissement factorielle traditionnelle a été menée en Hubrich (2017). Il s'agit de la première application connue de facteurs de momentum, de valeur et de portage aux crypto-actifs. Le document présente des interprétations innovantes de la valeur comme le rapport entre la valeur marchande et le volume de transactions en chaîne, et représente le taux d'émission de l'offre. Les preuves suggèrent que l'investissement en facteur crypto-actif peut générer des rendements excédentaires.

Liu et Tsyvinski (2018) ajoute considérablement à la littérature sur l'investissement factoriel. Il teste un grand nombre de facteurs traditionnels, macroéconomiques et spécifiques aux crypto-actifs et trouve des preuves qu'un facteur de momentum et des facteurs basés sur l'attention des investisseurs expliquent systématiquement les rendements des crypto-actifs, mais constate également un manque de pouvoir prédictif pour d'autres facteurs. Kakushadze (2018) confirme la forte constatation d'un effet d'impulsion significatif et constate également un manque de pouvoir prédictif pour un facteur de liquidité. Liu, Tsyvinski et Wu (2019) étend le travail sur les facteurs précédemment identifiés en introduisant une discussion concernant la construction du portefeuille.

Des progrès supplémentaires sur ce fil de la littérature dépendent de l'évolution des marchés des crypto-actifs. L'investissement factoriel vise à évaluer un grand nombre d'actifs pour déterminer les caractéristiques qui expliquent les rendements. De plus, il cherche à construire des portefeuilles composés de nombreux actifs exposés à certains facteurs. Par conséquent, le degré auquel les investisseurs souhaitent une exposition et peuvent obtenir une exposition aux actifs à long terme est important. La capacité des chercheurs et des fournisseurs de données à identifier des données réseau conceptuellement cohérentes sur l'ensemble des actifs, quelle que soit l'architecture sous-jacente de la blockchain, est également une condition préalable à de nouvelles avancées.

Des médias sociaux

L'étude de la relation entre le prix des crypto-actifs et les données liées aux médias sociaux a une longue histoire dans la littérature. Les fondamentaux des crypto-actifs commencent à peine à être compris (et la courte histoire dont nous disposons montre que les prix peuvent s'écarter des fondamentaux de manière large et pendant des périodes prolongées), donc la quantification de l'attention des investisseurs est un domaine de recherche actif.

Kristoufek (2013) a été le premier article à utiliser le volume de requêtes de recherche sur Google et Wikipedia pour servir de proxy à l'attention des investisseurs et pour effectuer une étude de sa corrélation avec le prix de la CTB ainsi que des tests de causalité et de co-intégration. Garcia, Tessone, Mavrodiev et Perony (2014) utilise un ensemble plus large de données au-delà du volume de recherche qui comprend l'activité Twitter et Facebook ainsi que des données en dehors des réseaux sociaux. Deux boucles de rétroaction positive sont identifiées: l'une tirée par le bouche à oreille et l'autre par les nouveaux adoptants de la CTB.

En utilisant une méthodologie très similaire et un ensemble de données encore plus large qui comprend plusieurs mesures de l'activité en chaîne, Georgoula, Pournarakis, Bilanakos, Sotiropoulos et Giaglis (2015)constate que le sentiment de Twitter, entre autres indicateurs, a un impact positif à court terme sur les prix BTC. Une étude connexe Polasik, Piotrowska, Wisniewski, Kotkowski et Lightfoot (2014) constate que les rendements des prix BTC peuvent être expliqués par les mentions de journaux, entre autres indicateurs. Mai, Shan, Bai, Wang et Chiang (2018) présenter une étude empirique utilisant des données plus mises à jour et conclut que le sentiment des médias sociaux est un prédicteur important pour les prix BTC.

Conclusion

La sagesse conventionnelle indique que les crypto-actifs sont difficiles à évaluer car ils manquent d'un ancrage solide aux méthodes existantes d'évaluation des actifs. Mais un examen attentif de l'état actuel de la recherche sur l'évaluation des crypto-actifs révèle que cette affirmation n'est pas nécessairement vraie.

Au cours des 10 dernières années, les concepts existants de l'économie classique, de l'économie monétaire, de l'analyse des flux de trésorerie actualisés, de la recherche fondamentale sur les actions et d'autres domaines ont été adaptés avec succès à l'évaluation des crypto-actifs.

Simultanément, plusieurs chercheurs ont fait des progrès notables sur les approches d'évaluation spécifiques aux crypto-actifs qui exploitent les données en chaîne. Un grand livre ouvert contenant un historique de toutes les transactions permet d'étudier le comportement des investisseurs, avec une clarté sans précédent par rapport aux actifs financiers traditionnels. Des concepts fondamentaux sur lesquels une discipline formelle d'évaluation des actifs cryptographiques peut être construite ont été établis et de nombreux concepts supplémentaires restent probablement inconnus pour le moment.

Métriques récapitulatives

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Source: Coin Metrics Network Data Pro

Les principaux crypto-actifs ont connu une baisse importante la semaine dernière dans un contexte de ralentissement général du marché. Alors que la peur continue de se développer à propos de la propagation du coronavirus, le Bitcoin (BTC) est retombé en dessous de 9000 $ et le marché des actions a eu son pire semaine depuis 2008.

D'autres crypto-actifs ont chuté encore plus que BTC. La capitalisation boursière d'Ethereum (ETH) a chuté de 12,7% d'une semaine à l'autre. Ripple (XRP), Litecoin (LTC) et Bitcoin Cash (BCH) ont tous chuté entre 14% et 16%. L'ETH et d'autres actifs plus petits ont dépassé BTC dans la récente course au-delà de 10 000 $, et il semble qu'ils pourraient également dépasser BTC à la baisse.

Points saillants du réseau

Le pourcentage de BTC intact depuis au moins deux ans approche des niveaux jamais vus depuis la mi-2017. Au 1er mars, environ 42% de tous les BTC n'avaient pas été mis en chaîne (c'est-à-dire traités) depuis au moins deux ans. Le montant de BTC intact depuis plus de deux ans n'a pas éclipsé de 42% depuis juillet 2017.

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Source: Coin Metrics Network Data Pro

Il n'y avait pas eu de pic important de jours de valeur de transfert détruits avant la récente baisse des prix BTC sous 9 000 $. Bien qu'il y ait eu quelques pics début février les 3 et 7, il n'y a plus eu de pointes anormalement importantes depuis.

Comme indiqué dans la fonctionnalité hebdomadaire, les jours de valeur de transfert BTC détruits sont définis comme la valeur de transfert BTC multipliée par le nombre de jours depuis la dernière transaction de ces BTC. Cela donne un poids plus important aux transferts qui impliquent des pièces qui n'ont pas été déplacées depuis longtemps. Les pics de jours de valeur de transfert détruits indiquent que des pièces en sommeil depuis longtemps ont été transférées, ce qui pourrait potentiellement précéder les ventes.

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Source: Coin Metrics Network Data Pro

Les crypto-actifs se sont vendus de concert avec les actifs à risque au cours de la semaine dernière, principalement en raison de la réalisation du coût économique nécessaire pour contenir le coronavirus alors que le nombre de cas confirmés s'accélère en dehors de la Chine. Pendant les périodes où le besoin de liquidités est élevé, des actifs refuges réputés tels que la BTC et l'or peuvent être vendus, car les passifs ne peuvent généralement être payés qu'en monnaie fiduciaire. Les passifs peuvent prendre la forme d'appels de marge dans leur forme la plus immédiate, mais également inclure des obligations au titre du service de la dette comme les paiements d'intérêts et de principal.

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Source: Coin Metrics Reference Rates

Fait intéressant, la BTC a vu un gain, ainsi que les actions mondiales, après les commentaires de la Banque du Japon (qui a tenu une réunion d'urgence lundi) indiquant qu'elle prendrait des mesures pour stabiliser les marchés. De tels événements ne doivent pas être examinés de manière trop approfondie isolément en raison de la marche aléatoire que peuvent prendre les prix des actifs, mais cela continue d'ajouter à la masse de preuves que la BTC et le marché plus large des crypto-actifs réagissent aux événements au-delà de l'industrie immédiate.

Malgré les fortes baisses des crypto-actifs, les liquidations forcées sur BitMEX et d'autres bourses à terme restent modestes, contrastant fortement avec le modèle observé l'année dernière. Un volume peut-être plus dispersé entre les bourses de produits dérivés réduit l'impact de n'importe quelle bourse.

La volatilité réalisée reste modérée pour la BTC mais une tendance ferme de volatilité croissante pour presque tous les autres actifs demeure.

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Source: Coin Metrics Reference Rates

L'indice CMBI le plus performant cette semaine était l'indice CMBI Bitcoin, malgré sa baisse de 14%. Cela est démontré par la performance négative de tous les autres indices CMBI lorsqu'ils sont libellés en valeur BTC.

Après sa série record de 9 semaines consécutives de performance positive, l'indice CMBI Ethereum a été l'un des indices les moins performants, chutant de plus de 20% au cours de la semaine. Parmi les indices multi-actifs, ce sont les Bletchley 20 (moyennes capitalisations) qui ont été les plus touchés, avec une baisse de 20%.

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Source: Indice CMBI Coin Metrics

Malgré la piètre performance hebdomadaire, l'indice CMBI Ethereum a été de loin le plus performant en février, avec un rendement de 25% pour le mois tandis que la plupart des autres indices ont enregistré entre -5% et + 5% de rendements. L'indice CMBI Bitcoin a été le moins performant du mois avec une baisse de 6%.

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Source: Indice CMBI Coin Metrics

Mises à jour de l'équipe de Coin Metrics cette semaine:

  • Coin Metrics recrute! Nous avons récemment ouvert 4 nouveaux rôles, dont celui d'ingénieur de données Blockchain et de responsable de la qualité des données et des opérations. Veuillez consulter notre Page Carrières pour voir les ouvertures.

Comme toujours, si vous avez des commentaires ou des demandes, n'hésitez pas à contacter [email protected]

État du réseau de Coin Metrics, est une vue hebdomadaire impartiale du marché de la cryptographie informée par notre propre réseau (en chaîne) et des données de marché.

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Traduction de l’article de Jacob Franek : Article Original

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