Une discussion Space qui met à nu les macro-fondamentaux, l’IA, la TradFi, la quantification et les cycles du Bitcoin
Hier soir, je suis tombé par hasard sur une session Space. Le titre était très direct : « Qui aspire/vidange la liquidité des cryptos ? »
Je voulais juste y entrer pour écouter un moment, mais au final, j’ai suivi jusqu’au bout depuis 22 h : le sujet a évolué des liquidités macro jusqu’à l’IA, puis aux actions américaines, et a continué en s’étendant au trading quantitatif, au cycle de quatre ans du Bitcoin, à la conception initiale de Satoshi Nakamoto, ainsi qu’à OP_CAT.
Toute la quantité d’informations était très importante. J’ai réorganisé les parties que je trouvais précieuses et j’y ai aussi ajouté quelques-unes de mes propres compréhensions. Le contenu de cet article se base principalement sur les points de vue exprimés sur place par les invités de Space ; il ne représente donc pas forcément l’intégralité de mon accord avec tous les points de vue, et ne constitue en aucun cas un conseil en investissement. Il est uniquement là pour l’échange et la référence.
L’article est assez long. Si vous travaillez aussi sur Crypto, IA, TradFi ou le trading quantitatif, je recommande d’abord de liker et enregistrer, puis de regarder tranquillement plus tard quand vous aurez le temps.
──── ✦ ────
Sommaire
01｜Qui a aspiré la liquidité du Crypto, exactement ?
Quatre angles : la macro, l’IA, la TradFi et la confiance sectorielle — pour analyser le marché baissier d’aujourd’hui.
02｜Le manque de fonds en macro : pourquoi un environnement à taux élevés est le moins favorable à Crypto ?
Les capitaux se concentrent vers les deux extrêmes : les actifs à faible risque et les actifs à forte croissance.
03｜Les stablecoins sont-ils encore adaptés pour juger la liquidité du Crypto ?
Les cas d’usage de USDT et USDC ont déjà changé de manière évidente.
04｜L’argent n’a pas disparu : les traders ont juste changé de marché
Les actions US, les actions coréennes, l’or et le pétrole brut sont en train de se disputer les utilisateurs natifs de trading de Crypto.
05｜Ce que Crypto perd peut ne pas être seulement de l’argent : il peut aussi perdre sa « légitimité »
Arnaques, Ponzi et sur-spéculation ont causé des dégâts durables à la confiance du secteur.
06｜Qu’est-ce qui vaut vraiment l’attente dans l’IA + Crypto ?
À l’avenir, l’Agent Economy aura peut-être naturellement besoin de comptes on-chain et de systèmes de règlement.
07｜Le problème pourrait aussi venir de Crypto lui-même
Pourquoi, après tant d’années, l’industrie ne dispose toujours pas de produits véritablement adaptés à un usage haute fréquence ?
08｜Le cycle de quatre ans du Bitcoin est-il vraiment une règle ?
Quel est le lien entre le Social Consensus, le cycle du halving et le cycle de la politique monétaire ?
09｜J’ai monté en micro une question que j’ai étudiée pendant six mois : est-ce que la quantification par IA peut vraiment se faire ?
7,4 milliards de tokens, un taux de réussite de 60 %, et pourquoi la stratégie échoue soudainement.
10｜Le problème le plus difficile de la quantification ne serait peut-être même pas de trouver une stratégie
Market Regime, bascule entre plusieurs stratégies et fréquence de trading.
11｜Que voulait faire Satoshi Nakamoto au départ avec Bitcoin ?
Récompense de bloc, frais, évolutivité et la trajectoire originelle de Bitcoin.
12｜OP_CAT et le Bitcoin en bout de course, vu par Bruce
Une infrastructure véritablement réussie devrait être « oubliée » par les utilisateurs, comme HTTPS.
13｜Avec des marchés US et des marchés de prédiction, pourquoi encore trader du Crypto ?
La volatilité, le levier et la structure unique risque-rendement du Crypto.
14｜Après avoir tout écouté, j’ai laissé trois jugements
Crypto, TradFi et IA sont en train de reconstituer ensemble une nouvelle carte du monde de la finance.
──── ✦ ────
01｜Qui a aspiré la liquidité du Crypto, exactement ?
Au début de ce Space, l’animateur a posé une question très intéressante : aujourd’hui, avec ce Crypto aussi baissier, qui a au final aspiré l’argent du marché ?
Les directions proposées incluaient la macro, l’IA, les cycles, ainsi que les problèmes qui viennent de Crypto lui-même. Les antécédents des intervenants étant complètement différents, les réponses finales sont aussi très différentes.
@PhyrexNi Ni Da est davantage tourné vers la macro ; Adam vers le trading et la rotation d’actifs ; Gary aborde la confiance sectorielle et la « légitimité ». Les invités de Bruce et SOLAI pensent que la trajectoire de développement de Crypto ces dernières années a aussi de gros problèmes.
En écoutant jusqu’à la fin, je trouve finalement difficile de choisir une réponse unique. Le creux actuel de Crypto ressemble davantage à un résultat produit par la combinaison de plusieurs facteurs en même temps.
──── ✦ ────
02｜Le manque de fonds en macro : pourquoi un environnement à taux élevés est le moins favorable à Crypto ?
Le jugement de Ni Da est assez direct : l’un des problèmes les plus centraux du marché mondial, c’est que la liquidité globale n’est plus aussi abondante qu’avant.
Quand les taux d’intérêt sont élevés, une grande quantité de fonds peut rester très confortablement dans des actifs à faible risque comme les bons du Trésor. Il n’y a pas besoin de prendre une volatilité élevée du type Crypto juste pour gagner un peu plus.
Pendant ce temps, l’IA et les semi-conducteurs aspirent aussi une grande quantité de capitaux prêts à prendre un risque élevé. Le marché commence alors à se polariser de manière très évidente : d’un côté on poursuit la sécurité, de l’autre une croissance extrêmement forte. Au milieu, les actifs qui « ne sont pas assez sûrs et dont la croissance n’est pas assez sexy » sont ceux qui souffrent le plus.
À certains égards, Crypto est bloqué ici. C’est toujours un actif à haut risque, mais à l’étape actuelle il ne fournit pas assez de tendance ni d’effet de gain. Du coup, les fonds à forte préférence pour le risque cherchent naturellement une nouvelle sortie.
Ni Da a aussi pris l’exemple de Nike. Il considère Nike comme un type d’actif de référence pour observer la consommation traditionnelle américaine et l’économie non-technologique. Et quand même de grandes entreprises traditionnelles comme celles-là montrent une faiblesse persistante, cela indique aussi que le problème ne vient pas seulement de Crypto.
──── ✦ ────
03｜Les stablecoins sont-ils encore adaptés pour juger la liquidité du Crypto ?
Je trouve cette partie assez importante : avant, beaucoup de gens, y compris moi-même, avaient tendance à comprendre la croissance de la capitalisation des stablecoins comme « l’argent hors-bourse entre dans le monde des coins ».
L’émission des USDT et USDC augmente : dans le passé, cela signifiait effectivement souvent plus de pouvoir d’achat en dollars qui entre dans Crypto. Mais aujourd’hui, le champ d’utilisation des stablecoins s’est clairement élargi : les besoins augmentent aussi pour les paiements transfrontaliers, le règlement, l’épargne, etc.
Ni Da a mentionné dans le Space : aujourd’hui, une grande quantité de fonds en stablecoins s’est déjà détachée des scénarios purement Crypto. Donc, si on regarde uniquement la capitalisation totale des stablecoins, la valeur de référence diminue. La croissance des stablecoins ne veut pas dire, de façon simple, que ces fonds iront ensuite acheter BTC ou ETH.
Donc désormais, il se concentre davantage sur les ETF, les véritables flux de capitaux des exchanges, et sur le fait que les investisseurs traditionnels vendent ou achètent réellement.
──── ✦ ────
Autour des 60 000 dollars pour BTC, il a observé un changement : les fonds qui s’étaient retirés de façon continue au début ont commencé à diminuer, et une partie des ETF et des investisseurs traditionnels a recommencé à acheter.
L’ETH a aussi montré certains phénomènes similaires d’entrées nettes. Cela indique au moins qu’aux yeux de certains capitaux long terme, autour de 60 000 dollars, on est entré dans une zone de prix où ils sont disposés à reconfigurer BTC.
Mais il n’a pas directement défini cela comme un « point bas majeur ». Je suis d’accord avec ce point, car l’erreur la plus facile en marché baissier, c’est de déclarer l’apparition d’un bas de cycle dès qu’on obtient un indicateur favorable.
Un bas de cycle n’apparaît jamais de façon claire avant de se former : une fois sorti, cela devient de plus en plus évident. Peu de gens peuvent confirmer avec précision à l’avance grâce à un seul indicateur.
──── ✦ ────
04｜L’argent n’a pas disparu : les traders ont juste changé de marché
La réponse d’Adam diffère complètement de la macro.
Son jugement est que le problème actuel de Crypto vient en grande partie du fait que les traders migrent vers d’autres actifs.
Et la raison est aussi très réaliste : les traders ont besoin de volatilité.
Quand BTC peut déjà être considéré comme ayant du momentum si son prix bouge de 1 % à la hausse ou à la baisse en une journée, alors des actifs comme les actions US, les actions coréennes, le pétrole brut et les indices commencent au contraire à afficher fréquemment des variations beaucoup plus grandes. Pour ceux dont l’objectif principal est le trading, où il est plus facile de gagner, ils iront naturellement là.
Adam a aussi partagé certaines données DEX qu’ils ont observées. Parmi les actifs qui arrivent en tête en volume de transaction sur certains environnements on-chain, on voit déjà apparaître beaucoup de références TradFi comme Hynix, NASDAQ, le pétrole brut et le S&P, ainsi que Micron.
──── ✦ ────
La chose qui vaut vraiment d’être remarquée, c’est que beaucoup d’utilisateurs natifs de Crypto n’ont pas quitté le système de fonds de Crypto.
Ils peuvent encore détenir BTC, voire ne pas avoir vendu BTC du tout : ils le mettent en collatéral, empruntent des stablecoins, puis utilisent ces stablecoins pour trader des actions US, des indices ou des contrats sur le pétrole brut.
Autrement dit, les fonds sont encore on-chain, les comptes sont toujours ceux de Crypto, et les stablecoins sont toujours utilisés. Mais l’actif de base qui génère réellement le volume de transactions a déjà changé.
Cela pourrait profondément changer la forme des exchanges et des wallets à l’avenir. À l’avenir, il deviendra de plus en plus normal qu’un seul compte contienne en même temps BTC, ETH, NVDA, NASDAQ, de l’or et du pétrole brut.
La seule chose qui intéresse vraiment les utilisateurs, c’est : où est le momentum, où est l’opportunité.
──── ✦ ────
05｜Ce que Crypto perd peut ne pas être seulement de l’argent, mais aussi une « légitimité ».
Gary a donné un terme très intéressant : la « légitimité » (orthodoxie).
Son idée, c’est qu’au cours des quelques cycles précédents, il y a eu trop d’arnaques, de schémas de Ponzi, de fuites, et de projets existant uniquement pour ponctionner, à l’intérieur même de Crypto. Un secteur qui répète ces choses pendant longtemps ne détruit pas seulement l’argent des investisseurs : il détruit aussi la confiance dans l’ensemble de l’industrie.
Quand un investisseur externe voit Crypto, sa première réaction devient « combien de fraudes y a-t-il ici ? », plutôt que « une prochaine innovation financière va-t-elle apparaître ici ? ». Dans ce cas, il est tout à fait normal que l’argent sorte.
Donc, du point de vue de Gary, l’IA, les marchés US et la finance traditionnelle ne font que déplacer cette liquidité. En fin de compte, celui qui a « réellement » cédé la liquidité, c’est encore Crypto lui-même.
Je pense que cet angle mérite d’être étudié, parce que la liquidité macro finira de toute façon par faire des cycles. Mais une fois que la confiance sectorielle est abîmée, le temps de réparation peut être plus long.
──── ✦ ────
06｜Qu’est-ce qui vaut vraiment l’attente dans l’IA + Crypto ?
Quand Gary a parlé d’IA + Crypto, il y a une phrase qui m’a vraiment marqué :
L’IA est la productivité du monde numérique ; Crypto est la base financière et la relation de production du monde numérique.
Aujourd’hui, quand tout le monde parle de l’IA + Crypto, on pense souvent que l’IA nous aide à analyser le marché, à trader automatiquement, ou qu’on met les actions de Nvidia et des entreprises d’IA on-chain.
Mais le scénario réellement majeur à l’avenir pourrait être celui de l’Agent Economy.
──── ✦ ────
À l’avenir, s’il y a des centaines de millions d’agents IA, ils s’achèteront mutuellement des données, des API, des modèles, du code, des Skills, de la puissance de calcul et divers services numériques. Alors, les agents IA eux-mêmes auront aussi besoin de comptes, de paiement et de systèmes de règlement.
Si vous faites entrer un agent dans le système financier traditionnel, il faut ouvrir un compte, faire la KYC, lier une carte, gérer toutes sortes d’autorisations. S’il crée directement un wallet on-chain, du fait de générer une adresse jusqu’au début du trading, cela peut se faire en quelques secondes.
Donc, pour les agents IA, Crypto a un avantage très naturel : c’est déjà une infrastructure financière que les machines peuvent appeler directement.
Si cette direction se met vraiment à prendre de l’ampleur, ce qui apportera de la liquidité à Crypto à l’avenir ne sera peut-être pas seulement des traders humains, mais aussi une grande activité économique entre machines.
──── ✦ ────
07｜Le problème pourrait aussi venir de Crypto lui-même
Les points de vue de Bruce et de l’invité de SOLAI penchent davantage vers ce qui se passe dans l’industrie elle-même.
Ces dernières années, Crypto a été très fort pour fabriquer des actifs et des histoires, et très fort aussi pour créer des opportunités de spéculation. Mais les produits capables de faire que les gens ordinaires ouvrent l’application tous les jours, de l’utiliser de manière répétée, et qui améliorent réellement l’efficacité ou réduisent les coûts, restent encore trop peu nombreux.
Les comportements d’utilisateurs de beaucoup de produits Web3 sont en réalité très simples : quand il y a des airdrops, ils viennent ; quand le prix des coins monte, ils viennent ; quand il y a des rendements, ils viennent.
Dès que le cycle de marché disparaît, les utilisateurs partent très vite.
Cela montre que beaucoup de produits connectent encore et toujours des « besoins de gagner de l’argent », et ne sont pas encore vraiment entrés dans la vie des gens ordinaires.
Si les utilisateurs de l’industrie dépendent tous de la spéculation, la liquidité fluctuera naturellement violemment au rythme des cycles haussiers et baissiers.
──── ✦ ────
08｜Le cycle de quatre ans du Bitcoin est-il vraiment une règle ?
Quand Bruce a ensuite parlé du cycle du Bitcoin, il a donné un point de vue très intéressant.
Tout le monde parle souvent du cycle de quatre ans comme s’il s’agissait d’une règle déterministe. Mais pour Bruce, ce n’est ni la loi de Newton ni la loi de la thermodynamique : c’est simplement le Social Consensus.
Tout le monde croit que ça va monter après le halving, donc on prépare à l’avance. Une fois qu’un nombre croissant de gens agissent selon cette logique, au final un cycle se forme vraiment.
Mais puisque cette règle vient du consensus, il existe évidemment la possibilité qu’elle soit aussi brisée.
Je pense que cette phrase vaut vraiment d’être notée : le consensus peut former des règles, mais le consensus peut aussi changer les règles.
──── ✦ ────
Ni Da a ensuite proposé une autre perspective.
Le soi-disant cycle de quatre ans pourrait-il déjà coïncider très fortement avec le cycle de politique monétaire américaine, le cycle électoral et le cycle de liquidité mondial ?
Quand la Fed assouplit sa politique, l’argent circule des actifs à faible risque vers les actifs risqués ; quand les taux restent élevés, les fonds retournent aux obligations et à la trésorerie.
Le cycle de halving de Crypto coïncide justement souvent avec ces cycles macro. C’est pour cela que, finalement, on voit très clairement un « cycle de quatre ans ».
Si ce jugement est valable, alors pour étudier les cycles de Crypto à l’avenir, se concentrer uniquement sur le halving pourrait ne plus suffire.
──── ✦ ────
09｜J’ai monté en micro une question que j’ai étudiée pendant six mois : est-ce que la quantification par IA peut vraiment se faire ?
Quand le Space a abordé cela, j’ai aussi demandé à monter au micro.
Comme on a parlé d’IA, Crypto et trading en amont, j’avais justement une question que j’avais remâchée pendant six mois sans trouver de réponse satisfaisante. Je profite donc de l’occasion pour demander conseil à plusieurs intervenants :
L’IA peut-elle vraiment produire un système de trading quantitatif qui reste efficace sur la durée ?
Pour ma part, j’ai environ 20 ans d’expérience en R&D. Depuis cette année, j’utilise massivement l’IA pour la quantification. Du mois de janvier à maintenant, rien que les Tokens consommés par Codex atteignent déjà environ 7,4 milliards.
──── ✦ ────
Que ce soit la théorie des fractales de tendance, le K-line nu, le order flow, y compris la carte des liquidations forcées, les données de liquidation, les K-lines des exchanges : dès que je juge que quelque chose a un rapport avec le trading, je tente de l’y mettre.
Pour les principales cryptos avec une liquidité relativement bonne — BTC, ETH, SOL, BNB — j’ai aussi ramené les K-lines historiques en local, puis j’ai fait de nombreuses backtests et validations par programme.
Mon idée au départ était assez simple.
Puisque l’IA peut lire autant de documents de trading, écrire du code, exécuter des données et chercher des régularités, est-ce qu’il est possible qu’à la fin, on en déduise un système de trading relativement stable ?
Après avoir encore bricolé pendant six mois, je me mets à douter de plus en plus de l’existence d’une « stratégie parfaite ».
──── ✦ ────
Vers le mois de mai de cette année, j’ai vraiment conçu une version de stratégie avec de très bonnes performances.
À l’époque, quand on a mis ensemble des informations comme les K-lines, les données on-chain, les données de liquidation et les données de liquidations forcées, et qu’on a refait le replay de janvier à juin, le taux de réussite atteignait environ 60 %, et le ratio profit/perte était d’environ 1:1,2.
D’un point de vue de l’espérance mathématique, ce résultat peut déjà rapporter de l’argent.
Le problème est apparu en juillet.
Quand la structure du marché change, les stratégies qui avaient bien performé commencent collectivement à entrer en drawdown. Et personne ne sait combien de temps ce drawdown va durer.
Donc la vraie question que je veux poser au(x) invité(s), c’est en fait :
Si le marché change en permanence, existe-t-il vraiment une stratégie capable de couvrir l’ensemble du cycle complet haussier-baisier ?
──── ✦ ────
La réponse de Ni Da ramène d’abord la question au niveau le plus fondamental.
Que ce soit la théorie des fractales de tendance (chanlun), le simple K à plat, ou le order flow : rien de tout cela n’existe en tant que garantie de gain à 100 %. Si ces théories de trading sont elles-mêmes probabilistes, les confier à l’IA ne les transformera pas soudainement en une réponse déterministe.
Il a dit une phrase que j’ai trouvée intéressante :
« Le plus grand charme de la finance, c’est justement l’incertitude. »
Donc, faire de la quantification n’a pas forcément besoin de viser 100 % de taux de réussite.
Si l’on peut maintenir durablement un taux de réussite de plus de 50 % et l’accompagner d’un ratio profit/perte raisonnable, c’est déjà une tâche très difficile.
──── ✦ ────
10｜Le problème le plus difficile de la quantification ne tient peut-être même pas à trouver une stratégie
La réponse d’Adam ensuite ressemble beaucoup à ce que j’ai réellement rencontré ces six derniers mois.
Il a mentionné un terme : Market Regime.
En termes simples : quelle est vraiment la structure et l’environnement du marché actuel ?
Les marchés en tendance ont des stratégies adaptées aux tendances, les marchés de range ont des stratégies adaptées au range, et le trading événementiel a des manières adaptées au trading événementiel.
Donc, dans de nombreuses situations, la stratégie elle-même ne « tombe » pas soudainement : ce qui disparaît vraiment, c’est l’environnement de marché qui convenait à cette stratégie.
──── ✦ ────
Quand une stratégie de tendance rencontre une oscillation persistante, elle génère continuellement des pertes.
La stratégie de range s’exécutait très bien à l’origine. Puis, d’un coup, une forte percée unidirectionnelle est survenue : dans ce cas aussi, des pertes successives sont possibles.
La logique événementielle est encore plus directe. Si votre vitesse pour obtenir l’information est en retard d’une étape par rapport aux autres, quand vous passerez votre ordre, l’opportunité aura peut-être déjà disparu.
Au final, la question devient donc :
À quel moment faut-il utiliser quelle série de stratégies ?
Et si un modèle peut reconnaître Market Regime pour toujours, et basculer toujours au bon moment vers la bonne stratégie, alors il serait peut-être déjà plus difficile en soi que de chercher une « stratégie parfaite ».
──── ✦ ────
Cela correspond aussi exactement au schéma de mix de plusieurs stratégies que j’étudie actuellement.
J’aimerais que l’IA identifie d’abord si le marché actuel relève d’une tendance, d’un range (oscillation) ou d’une autre structure, puis décide quelle série de stratégies ouvrir.
Mais très vite, on rencontre aussi le deuxième problème :
Le modèle qui juge Market Regime peut-il se tromper ?
Vous pensez avoir résolu le problème d’invalidité de la stratégie, mais en réalité vous n’avez fait que déplacer l’« incertitude » de la première couche vers la deuxième.
C’est aussi quelque chose que je ressens de plus en plus : la quantification est intéressante, et en même temps elle devient de plus en plus difficile.
──── ✦ ────
Un autre point qui m’a profondément marqué, c’est le jugement d’Adam sur la fréquence de trading.
Beaucoup de gens, une fois qu’ils ont monté des robots, espèrent naturellement que le robot fasse des transactions en continu. S’il ne passe aucun ordre pendant une journée, on a l’impression que le système monté ne sert à rien.
Mais si l’on ne fait pas du véritable HFT, et qu’on augmente la fréquence de trading, alors les frais, le slippage, les faux signaux et les pertes consécutives augmenteront aussi.
Le trading haute fréquence lui-même est déjà entré dans une autre dimension : ce n’est plus seulement le modèle, mais la distance des serveurs à la salle de matching de l’exchange, et la latence réseau capable d’être réduite au maximum.
La quantification « standard » et la véritable HFT sont en réalité deux industries complètement différentes.
──── ✦ ────
Ce point a aussi heurté une contradiction que j’avais quand je faisais des stratégies avant.
En n’utilisant que les K-lines, et en ajoutant des conditions de filtrage très strictes, certaines stratégies peuvent donner de bons résultats. Mais au final, il se peut qu’elles ne passent à l’action qu’une ou deux fois par mois, voire qu’il n’y ait même aucun ordre pendant un ou deux mois.
À ce moment-là, je me serais dit : puisque les robots sont déjà montés, et qu’on ne fait qu’une ou deux transactions par mois, cette chose n’a l’air d’avoir aucun sens.
Plus tard, en y revenant, cette idée pourrait elle-même être fausse.
La valeur des robots, c’est d’exécuter les transactions selon leurs avantages, pas de prouver qu’ils travaillent chaque jour.
──── ✦ ────
Donc, après cette discussion, j’ai plutôt envie de penser l’IA de quantification de manière plus claire.
L’endroit où l’IA a le plus de valeur aujourd’hui n’est peut-être pas encore de créer d’un coup une stratégie qui gagne toujours. C’est plutôt de rendre tout le processus de recherche beaucoup plus efficace.
Écrire du code, trier des données, générer des stratégies, backtester en batch, ajuster les paramètres, valider des hypothèses, maintenir les programmes : ce sont des choses qui, dans le passé, pouvaient nécessiter la coopération de plusieurs personnes (algo, développement, ops, trading). Aujourd’hui, une seule personne peut s’appuyer sur quelques agents pour essayer.
À elles seules, sur ce point, l’IA représente déjà une énorme amélioration d’efficacité pour les chercheurs en trading ordinaires.
Quant à l’incertitude du marché lui-même, il n’a pas encore la capacité de nous aider à la faire disparaître.
──── ✦ ────
Le conseil final d’Adam est aussi assez réaliste.
Avant de faire des stratégies, clarifiez d’abord quel type de trader vous êtes.
De quel niveau de rendement voulez-vous bénéficier ?
Jusqu’à quelle baisse (drawdown) maximale pouvez-vous tolérer ?
Quel risque êtes-vous prêt à assumer ?
Dans quelles circonstances faut-il reconnaître que la stratégie ne convient plus au marché actuel ?
Ce n’est qu’à la fin qu’on choisit la stratégie qui vous convient.
Au final, c’est encore cette phrase :
Contrôler la taille des positions, contrôler le drawdown ; d’abord s’assurer de pouvoir rester sur le marché sur la durée.
──── ✦ ────
11｜Que voulait faire Satoshi Nakamoto au départ avec Bitcoin ?
Après que la discussion de quantification ait été terminée, le micro de Bruce a repris, et le sujet est revenu à Bitcoin.
L’histoire qu’il raconte ensuite m’a semblé intéressante : parce que son jugement central n’est finalement pas le même que beaucoup de récits Crypto d’aujourd’hui.
Dans la compréhension de Bruce, lorsque Satoshi a conçu Bitcoin au tout début, ce qu’il voulait vraiment faire, c’était un Electronic Cash System pouvant être utilisé à grande échelle.
Les récompenses de bloc ne sont, au début, qu’une Subside (subvention) visant à attirer les mineurs à participer au réseau.
À mesure que le halving se produit de plus en plus souvent, les récompenses de bloc futures seront de moins en moins nombreuses. À terme, les mineurs devraient maintenir la sécurité du réseau grâce aux frais générés par un grand volume de transactions.
──── ✦ ────
En poussant ce raisonnement plus loin, on obtient un problème très clé.
Si, à l’avenir, les mineurs doivent gagner grâce aux frais, il faudra nécessairement un volume massif de transactions.
Si l’on souhaite générer un volume massif de transactions, alors les frais par transaction doivent être suffisamment bas.
Selon le point de vue de Bruce, la trajectoire de développement ultérieure de Bitcoin s’est écartée ici.
Une fois les blocs limités, à mesure que les utilisateurs et les transactions augmentent, le réseau commence à être congestionné, et les frais de transaction montent de plus en plus. Cela affecte directement la capacité de Bitcoin à devenir une infrastructure d’applications et de paiement.
──── ✦ ────
Il a particulièrement mentionné 2017.
À l’époque, la demande de trading a augmenté rapidement. Le réseau Bitcoin a commencé à être congestionné, et les frais ont nettement augmenté. Beaucoup d’utilisateurs et d’applications ont alors commencé à chercher d’autres réseaux.
Par exemple, USDT tournait tôt sur le réseau Bitcoin, puis a progressivement migré vers d’autres chaînes.
Plus tard, l’essor d’Ethereum et de beaucoup d’autres blockchains a des raisons très complexes. Mais vu du point de vue Bitcoin Native de Bruce, le fait que Bitcoin n’ait pas poursuivi la route vers des transactions à grande échelle et à faible coût est un tournant historique très important.
C’est aussi pourquoi il insiste toujours sur « revenir au design initial de Satoshi ».
──── ✦ ────
12｜OP_CAT et le Bitcoin en bout de course, vu par Bruce
Bruce pousse désormais en continu la feuille de route technique d’OP_CAT ainsi que des couches associées.
Son objectif, dit-il, est à la fois compliqué et simple :
Rendre à Bitcoin la capacité de supporter des transactions nombreuses et à faible coût.
Quand les frais sont si bas que les utilisateurs ordinaires ne les sentent presque pas.
Le réseau peut supporter suffisamment d’applications et de transactions, permettant à Bitcoin de devenir une infrastructure de base (Infra) véritable, et pas seulement un actif utilisé pour trader les prix.
──── ✦ ────
Il a utilisé HTTPS comme exemple : je trouve cela particulièrement parlant.
Aujourd’hui, nous utilisons tous les jours HTTPS.
Quand vous vous connectez à votre banque, payez, ouvrez une page web ou magasinez, une grande partie de la communication derrière se fait via HTTPS.
Mais les gens ordinaires discutent rarement de ceci tous les jours :
« Aujourd’hui encore, j’ai utilisé HTTPS. »
Les infrastructures vraiment matures devraient justement finir par passer inaperçues.
──── ✦ ────
Donc, l’attente finale de Bruce pour Bitcoin ressemble aussi à cela.
Un jour, tout le monde l’utilise chaque jour, mais sans avoir besoin de savoir que derrière, ça tourne autour de Bitcoin. Personne ne souligne tous les jours : « c’est un produit Crypto » ou « c’est un projet Web3 ».
Comme aujourd’hui, aucune entreprise ne dit exprès :
« Nous sommes une entreprise Internet. »
Parce que toutes les entreprises reposent déjà sur Internet.
Si un jour Bitcoin peut atteindre un tel état, selon la compréhension de Bruce, ce serait seulement alors qu’on aurait vraiment accompli la transition de l’expérience technique à l’infrastructure de base.
À la fin, il a résumé avec un terme :
Infra.
──── ✦ ────
13｜Avec des marchés US et des marchés de prédiction, pourquoi encore trader du Crypto ?
À la toute fin du Space, un auditeur qui n’était dans le milieu que depuis peu a posé une question assez concrète :
Désormais, on peut déjà acheter de l’IA et des actions US, trader des marchés de prédiction, et de plus en plus d’actifs TradFi entrent on-chain.
Alors pourquoi faut-il encore trader du Crypto aujourd’hui ?
La réponse de Ni Da était très directe :
La volatilité et le levier.
──── ✦ ────
La raison principale pour laquelle tout le monde pense que Crypto n’a pas de momentum, c’est que nous sommes précisément dans une phase de faible liquidité.
Si l’on revient à une période où la liquidité était très abondante dans le passé, l’élasticité du prix de Crypto n’a rien à voir avec celle des marchés traditionnels.
Certains altcoins bougent de +20 % ou +30 % par jour : dans un marché fort, ce n’est pas rare.
Et pour les marchés actions traditionnels de grande taille, la plupart du temps, il est difficile de fournir une volatilité de ce type de manière soutenue.
Pour les utilisateurs purement orientés trading, cette volatilité est en elle-même une source d’opportunités.
──── ✦ ────
Ensuite, il y a le levier.
Sur les marchés actions traditionnels, un levier de 3x peut déjà être considéré comme assez agressif.
Dans Crypto, un levier de 10x ou 20x est très courant.
Cela implique naturellement davantage de risque, mais cela détermine aussi que Crypto attire naturellement une partie de traders à forte préférence pour le risque.
Tant que ce marché peut continuer à offrir une forte volatilité, un levier important et quantité de nouveaux actifs transactionnels, il aura toujours une catégorie d’utilisateurs que les marchés traditionnels remplacent difficilement entièrement.
──── ✦ ────
14｜Après avoir tout écouté, j’ai laissé trois jugements
En écoutant tout le Space, je me suis dit que je gardais à peu près trois impressions.
D’abord, le problème de Crypto aujourd’hui n’a pas un « coupable » unique.
Tout cela s’est produit en même temps : tension de liquidité macro, l’IA attire les capitaux, la TradFi vole le volume de transactions, la confiance sectorielle a été consommée par plusieurs cycles de marché, et les produits capables de rentrer réellement dans la vie des gens ordinaires ne sont pas assez nombreux. C’est finalement ce qui forme l’environnement de marché que l’on voit aujourd’hui.
Tout attribuer à la Fed, ou tout attribuer au cycle de quatre ans : je trouve que c’est trop simpliste.
──── ✦ ────
Deuxièmement : la frontière entre Crypto et TradFi est en train de disparaître très vite.
À l’avenir, les wallets et les exchanges ressembleront de plus en plus à un compte mondial d’actifs.
Vous tenez des stablecoins : vous pouvez trader BTC, trader NVDA, acheter de l’or, et aussi faire de l’original pétrolier et des indices.
Quand tous ces actifs apparaissent dans le même compte, le même système de règlement et la même interface de trading, il se peut que l’utilisateur n’ait même plus à se demander s’il est en train de « pump une monnaie » ou de « trader une action ».
À la fin, tout le monde se préoccupe encore de savoir où se trouvent les opportunités.
──── ✦ ────
Troisièmement, et c’est le point qui m’intéresse le plus : l’espace derrière l’IA + Crypto pourrait être beaucoup plus vaste que ce qu’on voit aujourd’hui.
Si à l’avenir quelques centaines de millions, voire des dizaines de milliards d’agents IA commencent à s’acheter mutuellement des données, des API, de la puissance de calcul, des modèles, du code et des services, alors eux aussi auront besoin de comptes et d’un système de règlement propres au monde numérique.
À ce moment-là, Crypto ne porte peut-être pas seulement des transactions financières entre humains.
Il pourrait aussi s’agir d’une activité économique entre machines.
Si ce scénario apparaît réellement, le champ d’imagination qu’il apporte pourrait largement dépasser « quelle crypto acheter/faire pump à la prochaine manche ».
──── ✦ ────
Hier soir, je suis entré dans ce Space juste par hasard. J’y suis allé pour écouter un moment.
Je ne m’attendais pas à ce que, en écoutant jusqu’au bout tout le programme, de la macro à la TradFi, de l’IA à la quantification, on finisse par entendre le design original de Bitcoin. Oui, cela m’a remis beaucoup de questions en tête.
Quant à savoir si, à l’heure actuelle, c’est vraiment le creux d’un marché baissier, quand commencera le prochain cycle, et si le BTC reviendra vraiment vers ses plus hauts précédents : je n’ai toujours pas de réponse certaine.
Mais un point devient de plus en plus clair pour moi :
La prochaine manche arrive : les règles du jeu seront très probablement différentes de la précédente.
──── ✦ ────
Dernier rappel :
Le contenu de cet article repose principalement sur la discussion en direct du Space du 12 août. Il contient les opinions personnelles de plusieurs intervenants, ainsi que ma compréhension et mon résumé de certains éléments. Le jugement du marché, les attentes sur les prix et la discussion des stratégies comportent tous de l’incertitude. Ceci est uniquement pour l’échange et la référence, et ne constitue aucun conseil en investissement.
Ce contenu est vraiment assez long : il implique beaucoup de directions différentes, notamment la macro, l’IA, la TradFi, la quantification, Bitcoin, etc.
Si vous trouvez cela utile, pensez à liker + enregistrer.
Au bout de six mois ou un an, revenons voir : parmi ces points de vue d’aujourd’hui, lesquels se sont avérés justes et lesquels ont été contredits par le marché. Je trouve que c’est, en soi, plus intéressant que de débattre maintenant de savoir qui a raison et qui a tort.#大漠茶馆