Un groupe d’analystes techniques s’est convaincu que le prix du bitcoin (BTC) est fortement en corrélation avec l’argent M2, mais leurs cartes convaincantes décorrésent même la modification du zoom la plus simple.
Bien sûr, le récit de la BTC – réglé dans la pierre depuis l’inscription de bloc Genesis de Satoshi Nakamoto sur les renflouements des banques – est que BTC devrait déplacer Fiat.
Motivés à trouver des données soutenant ce récit, les techniciens ont découvert M2, le superposé au sommet de la BTC et publié des captures d’écran sur les réseaux sociaux.
Les analystes techniques dépassent les prix et les volumes de trading pour tenter de trouver des signaux prédictifs. Selon certains investisseurs, le stock mondial d’argent, mesuré par un décalage de 100 jours, est un Signal fort pour le prix de la BTC.
Cette comparaison particulière est devenue populaire sur X.
Cependant, Protos a illustré comment ces entrées de données peuvent être découplées simplement en modifiant le paramètre de zoom de 2021 à présent (à gauche) à 2019 à présenter (à droite).
2021 – présent
2019 – Présent
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M2 est la quantité totale d’argent en espèces, des comptes de chèques et d’épargne, des chèques de voyage, de petits dépôts de temps et des fonds de marché monétaire dans les grandes économies du monde.
M signifie «Money» et le numéro 2 indique l’étendue de la définition. M2 est la deuxième définition plus inclusive après M1 qui exclut les comptes d’épargne et les fonds du marché monétaire.
Dans le premier tableau à gauche, la ligne M2 verte semble se lever et tomber en douceur avec la ligne BTC orange. Sur le deuxième tableau à droite, M2 plane deux ans avant BTC Rallies à rattraper, même en atteignant un nouveau sommet en novembre 2022 tandis que BTC s’accumule dans la faillite de FTX.
BTC contre M2: corrélation contre causalité
Malheureusement, les analystes techniques souffrent souvent de biais cognitifs. Parce qu’ils analysent presque toujours les données visuellement, ils sont sujets à courbe.
Les humains sont naturellement biaisés pour voir des modèles, même au milieu de l’aléatoire arbitraire, et l’ajustement des courbes des graphiques pour se lever et tomber ensemble dans certains délais est une erreur de manuel.
De plus, les analystes techniques oublient souvent dragage de données.
Également connu sous le nom de données de données ou l’erreur de backtesting, recherchant plusieurs entrées et mettant en évidence uniquement les données les plus corrélées – même si cette corrélation pourrait être aussi faux que les milliers d’autres données ignorées – est un échec évident à distinguer la corrélation de la causalité.
En effet, tout logiciel de backtesting comme Bloomberg ou TradingView peut instantanément fournir des entrées de données sans fin qui sont étonnamment en corrélation avec les entrées non apparentées.
Un exemple classique de deux choses en corrélation sans aucune relation causale est Ventes de crème glacée et noyade.
Pendant les mois d’été, les ventes de crème glacée et les incidents de noyade augmentent. Les graphiques de ces données de la tendance en parfaite verrouillage, mais ils ne sont pas complètement liés et ne partagent aucune relation causale.
Signification statistique, pas seulement les lignes qui se chevauchent
De plus, M2 est une mauvaise mesure de la liquidité Fiat – qui est beaucoup plus corrélée avec la capacité des investisseurs à allouer Fiat à acheter BTC.
Bien que la quantité d’augmentation de l’argent soit apparemment en corrélation avec la quantité de fiat disponible pour acheter BTC, ce pouvoir d’achat est en fait mieux mesuré par la liquidité, pas M2.
De plus, les sceptiques notent que bien que les données puissent être en corrélation sur une période donnée, ce qui compte est une corrélation statistiquement significative.
Spécifiquement, P-Values Mesurer la probabilité qu’une relation entre deux variables ne se présente probablement pas par hasard. Malheureusement, les valeurs de p BTC sont beaucoup plus élevées pour les mesures de la liquidité des fiat que M2.
Enfin, les analystes techniques oublient souvent autocorrélation. M2 est simplement la quantité d’argent, qui est évidemment corrélée avec le dénominateur de tous les prix. En d’autres termes, M2 s’auto-corrélation avec le prix de tout.
En bref, M2 est simplement l’une des innombrables entrées de données qui peuvent imiter le tableau de BTC. Cependant, la corrélation se décompose sur divers délais, et il est peu probable que la relation soit causative plutôt que simplement corrélative.
