Évolution de l'investissement basé sur la valeur – Comment les mathématiques et les machines poursuivent l'insaisissable alpha des crypto-monnaies

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L’écosystème des cryptomonnaies attire de plus en plus de professionnels de la finance, séduits par sa volatilité et son potentiel de rendements exceptionnels.

Selon l’enquête 2025 Institutional Investor Digital Assets Survey d’EY, l’enthousiasme institutionnel pour les actifs numériques continue de croître – plus de 70 % des investisseurs professionnels allouent désormais des fonds à ce secteur.

En s’appuyant sur des algorithmes sur mesure, des modèles de données et l’apprentissage automatique, les experts financiers – appelés « quants » – cherchent de plus en plus l’alpha dans la crypto.

L’évolution du secteur ces dernières années a donné naissance à l’investissement piloté par les données.

Bien que les modèles quantitatifs adoptés pour la crypto ne soient pas nouveaux, il s’agit en fait des mêmes outils statistiques utilisés depuis longtemps par les quants pour exploiter les inefficiences des marchés traditionnels.

Dans le prolongement de leur influence, ces professionnels déploient désormais une stratégie de recherche d’alpha similaire dans l’écosystème crypto, plus jeune, plus rapide et plus dynamique.

L’essor de l’investissement quantitatif dans la crypto

Pour comprendre le sujet, il est important de saisir d’abord la notion d’« alpha ».

En finance, l’alpha est une mesure de performance qui représente le rendement excédentaire d’un investissement/actif par rapport à un indice de référence établi.

L’une des caractéristiques les plus frappantes du marché crypto est sa volatilité.

Cependant, ces fluctuations massives génèrent une grande quantité de données qui, lorsqu’elles sont correctement analysées, peuvent indiquer aux quants la prochaine grande tendance sur laquelle parier.

Compte tenu de la nature du secteur, l’idée de stratégies quantitatives est désormais très répandue sur les marchés volatils, comme le Forex et la crypto.

La recherche de l’alpha s’étend désormais à divers marchés, y compris l’écosystème DeFi (finance décentralisée).

Au-delà d’une diversification massive, l’espace DeFi offre des opportunités potentielles d’alpha, bien que celles-ci puissent être de courte durée.

Cependant, malgré ce potentiel de rendements élevés, l’écosystème DeFi reste dans une phase transitoire, caractérisée par un afflux croissant d’investisseurs institutionnels.

L’indice 2025 Chainalysis Global Crypto Adoption Index montre une part croissante d’activité institutionnelle et d’entreprise, signalant que la DeFi dépasse désormais sa domination initiale par le retail.

Cette dynamique montre que les opportunités d’alpha, aussi bonnes soient-elles, peuvent être éphémères et rapidement devenir négatives.

Comprendre ce risque est crucial pour les nouveaux quants entrant sur le marché – en particulier en l’absence de réglementation définitive encadrant l’écosystème.

Pour saisir les opportunités potentielles dans la crypto et la DeFi, de nombreux quants visent un avantage de premier entrant.

Voici pourquoi les quants misent gros sur l’investissement quantitatif dans le monde de la crypto.

• Stratégies fondées sur des preuves – Les modèles orientés alpha peuvent améliorer la cohérence dans la sélection des transactions au fil du temps. Ceci est crucial pour évaluer les progrès sur la durée.
• Allocation systématique – Avec la bonne stratégie alpha ou quantitative, les gestionnaires de portefeuille peuvent adopter une approche plus systématique des investissements crypto.
• Le développement du trading algorithmique dépend également de cadres de déploiement accessibles et sécurisés.

Les mathématiques révolutionnent discrètement l’espace crypto

Malgré sa jeunesse, l’industrie crypto présente de fortes corrélations avec les marchés traditionnels. Par conséquent, de nombreux modèles factoriels traditionnels peuvent être appliqués avec succès à la crypto.

Les recherches du journal Information de MDPI (2024) le confirment.

Compte tenu de la taille, de la volatilité et des facteurs de capital ou de liquidité, les outils mathématiques devront être personnalisés pour atteindre une signification statistique.

Il existe un inconvénient majeur à cette tendance – à savoir que la volatilité offre une tendance des prix non linéaire.

Comme cela a été démontré ces dernières années, les modèles ML (machine learning) se sont révélés prometteurs pour capturer des schémas complexes dans les données crypto.

Des études récentes, telles que « A Comprehensive Analysis of Machine Learning Models for Algorithmic Trading of Bitcoin », confirment que les algorithmes ML avancés surpassent les méthodes statistiques traditionnelles pour identifier les relations non linéaires sur les marchés crypto.

C’est devenu un domaine d’intérêt croissant pour les investisseurs quantitatifs, notamment en raison du turnover plus élevé du marché crypto au fil du temps, si l’on en juge par les rendements de Bitcoin par rapport au Nasdaq-100 Index.

L’investisseur particulier moyen peut obtenir des gains en utilisant uniquement l’analyse fondamentale.

Cependant, la donne change lorsque le capital institutionnel entre sur le marché, car il opère sous des obligations envers les clients et des contraintes réglementaires.

Dans ce cas, l’alpha devient central dans leur stratégie, car leur marge d’erreur est considérablement réduite.

L’investissement manuel ne peut mener un investisseur que jusqu’à un certain point, mais avec des modèles et stratégies mathématiques, les investisseurs peuvent aller beaucoup plus loin.

L’Association canadienne des stratégies et actifs alternatifs cite « l’échelle et la rigueur » comme raisons clés pour lesquelles les stratégies quant sont essentielles dans l’investissement aujourd’hui.

Malgré son potentiel révolutionnaire, l’intégration des stratégies de recherche d’alpha dans la crypto n’est pas encore généralisée – mais cela pourrait changer dans les prochaines années.

Principales stratégies quant utilisées dans l’investissement crypto

Forte de plusieurs années de développement, la finance traditionnelle offre une richesse de méthodes quantitatives désormais adoptées par l’industrie crypto.

Comprendre certaines de ces méthodes est très important pour les investisseurs recherchant une approche disciplinée et basée sur les données.

Quelques-unes de ces méthodes quant sont abordées ci-dessous.

Arbitrage

La volatilité de l’espace crypto crée suffisamment d’opportunités d’arbitrage entre les plateformes de trading.

Ces inefficiences permettent aux traders d’exploiter les écarts de prix entre plateformes.

Plusieurs stratégies ont émergé pour en tirer parti, notamment l’arbitrage spatial, l’arbitrage triangulaire et l’arbitrage inter-token.

• L’arbitrage spatial consiste à acheter un actif sur une plateforme et à le vendre sur une autre où le prix est plus élevé. La localisation géographique et les différences de devises sont quelques-uns des facteurs qui peuvent permettre de mettre en place cette opportunité d’arbitrage.
• L’arbitrage triangulaire consiste à profiter de la différence de prix entre trois actifs sur la même plateforme de trading. Il est souvent considéré comme une application à faible risque pour les devises volatiles.
• L’arbitrage inter-token est basé sur des niches et peut bien s’appliquer à l’écosystème DeFi.

Pairs trading et investissement factoriel

L’investissement factoriel implique l’application de filtres quantitatifs pour sélectionner des actifs. Ces filtres sont variés mais se présentent principalement sous forme de momentum, volatilité et liquidité.

Selon Fidelity Investments, dans le pairs trading, les quants achètent généralement un actif sous-évalué tout en vendant à découvert celui qui est surévalué.

Bien que cela nécessite une meilleure compréhension du marché, cela crée un canal structuré pour identifier les inefficiences potentielles de prix dans la crypto.

Analyse du sentiment

Le sentiment dans l’industrie crypto est aussi volatil que les actifs sous-jacents eux-mêmes.

En réalité, il s’agit d’un moteur principal du marché, car un seul post d’une personnalité influente ou d’un régulateur peut déclencher d’importants mouvements de prix positifs ou négatifs, rendant l’analyse du sentiment de plus en plus importante.

Fort de cette connaissance, les quants utilisent désormais le traitement du langage naturel pour décoder le pouls émotionnel du marché.

Prévision de la volatilité avec le machine learning

Identifier précisément l’alpha à partir des tendances de volatilité est plus difficile que de simplement repérer les schémas.

À cette fin, les modèles de prévision sont entraînés sur des données historiques, incluant prix, volume et sentiment, pour prédire les mouvements futurs du marché.

Les modèles de machine learning les plus avancés intègrent des indicateurs macroéconomiques et des métriques blockchain.

Cette couverture robuste permet aux quants de capter des signaux essentiels pilotés par les données, indispensables à la constitution d’un portefeuille d’investissement performant.

Finance comportementale

Réussir à trader le marché en solitaire est presque impossible, c’est pourquoi de nombreux investisseurs crypto actifs s’organisent en communautés, partagent des idéologies et, parfois, forment des groupes quasi sectaires.

Il existe probablement des schémas discernables au sein de ces communautés qui peuvent être étudiés pour prédire des mouvements de marché autrement irrationnels.

Avec la sophistication croissante de l’analyse quantitative dans la crypto, les modèles de finance comportementale – tels que la théorie des perspectives et le comportement grégaire – sont désormais d’une importance capitale pour comprendre et façonner l’investissement crypto.

Le marché crypto montre des signes de maturité, avec une présence croissante d’investisseurs institutionnels aux côtés des particuliers.

En déployant des modèles mathématiques et algorithmiques, les investisseurs s’orientent vers un cadre discipliné et analytique qui privilégie les données au détriment du battage médiatique et de l’émotion.

L’ère de la dépendance à l’intuition s’estompe, remplacée par une dépendance croissante aux algorithmes, modèles statistiques et machine learning pour découvrir de nouvelles opportunités.

Ces outils peuvent aider à réduire les biais cognitifs dans les décisions d’investissement.

Vugar est un manager senior primé et expert en communication avec 15 ans d’expérience progressive et pratique, allant de géants du Fortune 500 à des startups dynamiques, actuellement directeur des opérations chez Bitget. Il a précédemment occupé le poste de directeur marketing chez Beincrypto et a occupé des postes de direction chez des marques renommées telles que Carlsberg, Facebook, Danone, Coca-Cola, Twitter, SONY et bien d’autres.

 

Image générée : Midjourney