Les prévisions de prix du Bitcoin (BTC) faites par les croyants en son supposé cycle de prix de quatre ans étaient si inexactes que beaucoup ont commencé à plaisanter sur un cycle de cinq ans.
Comme le dit la plaisanterie, au moins un cycle de cinq ans pourrait offrir un certain espoir d’un prix BTC plus élevé en 2026.
L’idée selon laquelle BTC suit un cycle de quatre ans provient de la cadence de sa récompense coinbase divisée par deux tous les quatre ans. Étant donné que l’offre d’émissions de BTC diminue de manière programmatique tous les quatre ans, il est facile d’inventer un modèle statistique sur l’effet supposé de cette réduction de moitié sur les prix.
Cependant, cela ignore la réalité des marchés financiers, où des millions d’investisseurs actualisent les prix futurs sur la base de toutes les informations actuellement connues.
En effet, la réduction de moitié est toujours connue à l’avance et ce n’est jamais une surprise. Par conséquent, les investisseurs peuvent modéliser l’offre de BTC sur des centaines d’années.
Tout comme il n’existe aucun moyen durable de gagner de l’argent en échangeant des « cycles » de bénéfices trimestriels, de déclarations de revenus annuelles ou de récoltes saisonnières – parce que ces cycles sont largement connus et continuellement actualisés à l’avance sur une base quotidienne – la réduction de moitié fait simplement partie d’un ensemble de connaissances à partir desquelles les investisseurs prennent des décisions chaque jour, et non tous les quatre ans.
Les lacunes statistiques du cycle quadriennal
BTC n’a qu’un tout petit peu d’histoire sur laquelle fonder toute allégation de répétition. Presque tous les partisans du cycle considèrent implicitement ses périodes de quatre ou quatre ans depuis 2009 comme une preuve solide de répétition.
Cependant, avec un si petit nombre de répétitions, il n’existe aucun moyen significatif de distinguer le hasard d’un véritable modèle.
En outre, la théorie des cycles souffre d’une erreur statistique appelée problème de tests multiples. Dans des domaines statistiques comme la génomique, où les chercheurs peuvent effectuer 10 000 tests d’hypothèses distincts sur un vaste ensemble de données, des dizaines ou des centaines de résultats peuvent dépasser leur niveau alpha standard de 5 % et apparaître statistiquement significatifs.
Cependant, traiter ces valeurs aberrantes comme des preuves irréfutables ignore la responsabilité de chaque statisticien : l’ajustement de la valeur p.
Une fois qu’un statisticien ajuste les valeurs p pour tenir compte du nombre de tests d’hypothèses effectués, cette preuve de signification statistique disparaît généralement.
De la même manière, le backtesting d’une grande variété de périodes sur le prix du BTC produira certainement des « cycles » statistiquement significatifs. Il s’agit simplement de la loi des grands nombres.
Cette période unique est en corrélation avec les prix du BTC, mais ne constitue pas une preuve de son pouvoir prédictif. C’est le problème des tests multiples.
Biais de survie, non-stationnarité et taux de base
Le biais de survie est également répandu parmi les investisseurs BTC. Lorsque le cycle de quatre ans « fonctionnait », des partisans comme Stock-to-Flow du Plan B et d’autres analystes techniques ont acquis une immense renommée.
Finalement, bien sûr, leurs prévisions de prix ont échoué et ont ouvert la voie à d’autres modèles douteux.
Le biais de survie est la tendance humaine à se concentrer sur le succès tout en ignorant les pertes. La réalité, comme l’a prouvé 2025, est que le « cycle » de quatre ans ne permet pas de bien prédire le prix du BTC.
De plus, la théorie des cycles souffre de non-stationnarité. La non-stationnarité dans une série chronologique se produit lorsque les propriétés statistiques, telles que la moyenne et la variance, changent au fil du temps.
Les partisans de la théorie du cycle traitent souvent le processus de génération de rendement du BTC comme s’il maintenait les mêmes règles structurelles en réponse aux réductions de moitié.
Cependant, les nouvelles liquidités, les réglementations, l’adoption macroéconomique, les pratiques minières et la participation au marché ont radicalement changé depuis 2009. Il est peu probable que le modèle du régime minuscule, précoce et à faible liquidité de la BTC se généralise au régime moderne et hautement financiarisé.
En termes statistiques, les changements dans l’environnement du marché peuvent mettre fin à la puissance prédictive de tout modèle basé sur d’anciens paramètres.
La théorie du cycle ignore également généralement les modifications du taux de base. Une volatilité extrêmement élevée et de vastes booms spéculatifs sont courants parmi les petits actifs peu négociés.
Tout simplement parce que le BTC a été très volatil dans le passé avec quelques périodes de quatre ans que les gens ont choisies comme cadre pour des rallyes historiques, son taux de base explique pourquoi ces rendements démesurés ne sont pas représentatifs des rendements futurs.
Une approche statistique appropriée part de la volatilité de base de l’actif et se demande si la tendance du BTC est inhabituelle par rapport à cette référence. La plupart des théoriciens du cycle ne tentent même pas cela.
De belles courbes infalsifiables
Enfin, la théorie du cycle consiste à ajuster les courbes. La plupart des arguments visuels en faveur du cycle de quatre ans reposent sur des graphiques de prix logarithmiques stylisés et visuellement attrayants avec des bandes de cycle dessinées à la main, des courbes lissées ou des bandes ajustées. Il s’agit d’un ajustement de courbe déguisé en simplicité.
Avec suffisamment de choix libres – échelle logarithmique ou échelle linéaire, dates de début arbitraires, inclinaison des lignes de tendance, etc. – presque toutes les séries bruyantes et à dérive ascendante peuvent apparaître cycliques.
Au lieu de s’en tenir aux prévisions des théoriciens du cycle de quatre ans des années précédentes, presque tous les investisseurs BTC réajustent et modifient continuellement leurs prévisions pour les adapter au dernier mouvement de prix de l’actif, ce qui est un comportement caractéristique de l’ajustement de la courbe.
L’ajustement de courbe introduit également un autre échec statistique de la théorie du cycle : la non-falsifiabilité. Les hypothèses robustes doivent avoir des critères de falsification clairs. En pratique, les récits de cycles de quatre ans sont extraordinairement fragiles.
Les analystes techniques révisent régulièrement les objectifs de prix ou modifient les fenêtres horaires. Statistiquement, si l’hypothèse de quatre ans ne peut être falsifiée par une évolution prédéterminée des prix futurs, elle n’a aucun sens fonctionnel en tant que modèle prédictif.
