Métriques on-chain des Exchanges : Le Bon, la Brute et le Truand

Les plateformes d'échange (ou exchanges) de crytpomonnaies sont des forces motrices majeures du marché des cryptomonnaies. C'est là que la plupart des échanges ont lieu et que les prix sont fixés.

Il est donc important de suivre l'activité des exchanges sur la chaîne, par exemple l'offre de bitcoins que les exchanges détiennent à un moment donné, et la quantité de BTC qui entre et sort des adresses d'exchange. Ces données peuvent donner des indications précieuses sur la liquidité du bitcoin, le comportement des investisseurs et l'offre du marché.

Il existe un manque général de compréhension des processus qui permettent de suivre les portefeuilles d'échange et, par conséquent, d'obtenir des données on-chain de haute qualité.

Nous souhaitons ici accroître la transparence et la compréhension et mettre en lumière les défis liés à la production de données relatives aux exchanges.

Cet article explicatif devrait donner un aperçu de l'importance de l'examen de l'activité des exchanges, des processus de suivi précis des adresses associées aux exchanges et des signaux que peuvent susciter les données en découlant.

Nous espérons améliorer de manière significative la compréhension de cette famille de métriques et fournir aux investisseurs des directives générales sur la manière de les lire correctement et sur ce dont il faut se méfier.

TL;DR

• Le suivi des données d'un exchange est un processus imparfait, car chaque exchange a des pratiques uniques de gestion des portefeuilles et les adresses des portefeuilles sont dynamiques et changent constamment.
• Les points de données individuels tels qu'une grande entrée/sortie doivent être considérés comme préliminaires en premier lieu jusqu'à ce qu'ils soient vérifiés. Glassnode opte pour une approche conservatrice et vise à limiter le signalement de faux positifs et à fournir les données les plus précises possibles.
• Les points de données peuvent être considérés comme de plus en plus fiables au fil du temps car les portefeuilles d'exchanges transigent et interagissent de telle sorte que nos algorithmes de regroupement en améliorent l'étiquetage et donc la précision.
• Les métriques d'exchange peuvent historiquement changer, soit parce que l'heuristique attribue des adresses à un groupement d'exchange, soit parce que des adresses d'exchange vérifiées sont ajoutées manuellement.

Le Bon (Les Possibles)

La blockchain du protocole Bitcoin est un registre ouvert qui nous permet d'analyser toutes les transactions qui ont été effectuées et d'évaluer le nombre de pièces que détient ou déplace une adresse donnée sur le réseau.

Pour suivre les mouvements des exchanges, nous devons savoir quelles adresses du réseau appartiennent à un exchange. Ces adresses peuvent alors être surveillées et leur activité peut être agrégée pour créer des métriques qui peuvent fournir des informations précieuses sur le marché.

Les mesures typiques d'un échange comprennent :

• Le solde détenu par les adresses d'exchange.
• Le volume de pièces entrant et sortant de ces adresses.
• Le nombre de dépôts/retraits vers/depuis ces adresses.

Pourquoi les métriues d'exchange sont-elles importantes ?

Quelques exemples de comportements d'échange qui peuvent être intéressants :

• Les réserves des exchanges peuvent en dire beaucoup quant à l'offre du marché. L'épuisement de ces réserves est une indication du sentiment des investisseurs et nous fournit un point de données précieux pour comprendre le comportement actuel des investisseurs.
• Les fonds qui quittent les exchanges peuvent signifier que les investisseurs retirent leurs pièces pour les conserver et les stocker à long terme. Cette tendance est plutôt haussière, étant donné que le stockage de BTC dans des portefeuilles en libre-service peut être considéré comme une indication de la conservation à long terme et donc de la conviction des investisseurs quant à la valeur future du bitcoin. Parmi les autres explications possibles, citons l'augmentation de l'activité des bureaux de gré à gré (OTC) et des services de garde en raison des achats institutionnels, ou l'utilisation des fonds dans d'autres services financiers (par exemple, comme garantie pour les prêts/emprunts).
• Les flux entrants sur les exhanges peuvent être le signe d'une activité financière accrue, d'investisseurs cherchant à prendre des bénéfices et/ou à rééquilibrer leurs portefeuilles d'investissement pour en réduire le risque.

Comment Glassnode suit les adresses des exchanges ?

Pour suivre les adresses des exchanges, nous utilisons une variété de mécanismes qui peuvent être divisés en trois catégories : les adresses vérifiées, les sources externes et le regroupement.

Adresses vérifiées

C'est l'étape la plus simple et la plus évidente. Il s'agit d'adresses dont il est officiellement vérifié qu'elles sont contrôlées par un exchange. Par exemple, lorsqu'un exchange a officiellement communiqué (publiquement ou en privé) que l'adresse lui appartient. Il s'agit également d'adresses qui sont vérifiées en interagissant directement avec l'exchange(par exemple, en déposant des fonds).

Sources externes

Étant donné qu'il s'agit d'un registre ouvert et que des millions d'utilisateurs interagissent avec les exchanges, les étiquettes des adresses d'exchanges peuvent être trouvées dispersées sur le Web. C'est la partie collaborative des étiquettes d'exchange.

Certaines de ces adresses peuvent être confirmées de manière simple. Pour beaucoup d'autres, ce n'est pas vrai - surtout lorsque différentes sources rapportent des informations contradictoires, par exemple la source A associe une adresse à l'échange X, tandis que la source B l'associe à l'échange Y.

Chez Glassnode, nous utilisons des étiquettes d'adresses disponibles publiquement mais nous les soumettons à un processus d'assurance qualité rigoureux qui détermine finalement si une adresse fait bien partie d'un échange particulier.

Notre processus d'assurance qualité comprend (entre autres) des étapes telles que l'analyse de l'activité de l'adresse, son type, son interaction avec d'autres entités du réseau, sa structure d'équilibre et le nombre de sources externes confirmant son étiquette. Nos processus sont rationalisés et contiennent des étapes automatisées et manuelles.

Ce n'est que si une étiquette d'adresse peut être confirmée avec une très forte probabilité et sans informations contradictoires que nous la vérifions et l'ajoutons au bassin d'adresses appartenant à un exchange.

Regroupement

Les algorithmes heuristiques et de regroupement sont des outils puissants pour déduire automatiquement les adresses qui appartiennent à un échange. Grâce à l'heuristique et au regroupement, une grande quantité d'adresses peut être identifiée en utilisant seulement une poignée d'étiquettes d'adresses initialement vérifiées.

Cela est possible en employant de puissantes méthodes de science des données pour l'inférence statistique basée sur des modèles et des caractéristiques qui sont intrinsèques à l'architecture UTXO de Bitcoin. En fait, nous sommes souvent en mesure d'identifier des centaines de milliers d'adresses à partir d'une douzaine d'adresses initiales seulement.

Cette étape est essentielle pour suivre correctement les étiquettes des exchanges et créer des mesures qui donnent une image complète. Sans ces mesures, il est pratiquement impossible d'obtenir des mesures d'exchanges significatives. Avec plus de données et des méthodologies améliorées, cette approche devient plus précise avec le temps.

La philosophie de Glassnode dans cette étape est la même qu'avec les étiquettes qui sont obtenues de sources externes : nous optimisons nos méthodes pour réduire les faux positifs. Si la probabilité d'une étiquette d'adresse n'est pas suffisamment significative, nous n’étiquetons pas l'adresse. Nous préférons manquer une adresse, plutôt que de l'étiqueter avec une faible certitude.

Dans l'ensemble, la combinaison de ces méthodologies fournit un cadre puissant qui nous permet d'obtenir une image complète de l'activité des exhanges sur la chaîne et de fournir une transparence sur ces piliers du marché avec des mesures très informatives.

La Brute (Les Incertitudes)

Ce qui précède semble assez simple : identifier les adresses d'exchanges et surveiller combien de pièces ces adresses détiennent actuellement, c'est-à-dire combien de fonds entrent et sortent de ces adresses.

En théorie, oui, mais comme d'habitude, les choses sont un peu plus compliquées. Examinons de plus près certains des défis que pose l'étiquetage des adresses.

Les adresses d'exchanges ne sont pas statiques

Identifier dans un premier temps les adresses d'exchanges et les suivre ne vous mènera pas loin. L'ensemble des adresses qui appartiennent à un certain exchanges change constamment - beaucoup.

Par exemple, la figure 2 montre le nombre d'adresses associées à un exchange spécifique. Elle illustre la croissance continue du cluster d'exchange, qui compte actuellement près de 25 millions d'adresses.

Notez que la plupart de ces adresses sont vides, tandis que le nombre d'adresses avec un solde non nul est resté à un niveau inférieur à 100 000. Ce n'est qu'un exemple de la nature hautement dynamique des portefeuilles d'exchange en constante évolution.

Le plus grand défi consiste donc à mettre en place un système fiable capable de suivre ces changements et de maintenir à jour l'ensemble des adresses d'exchange.

Les exchange peuvent créer (et créent) continuellement de nouvelles adresses de portefeuilles. Il peut s'agir de la création de nouveaux portefeuilles froids vers lesquels de grandes quantités de pièces sont transférées.

Le remaniement des fonds dans de nouveaux portefeuilles est couramment effectué par les exchanges. En outre, de nombreux exchanges utilisent des mécanismes tels que la non-réutilisabilité des adresses, ce qui entraîne la création continue de nouvelles adresses (par exemple, pour recevoir des BTC ou relayer des fonds vers une autre adresse).

En outre, les exchanges se conforment à des normes élevées en matière de sécurité et de confidentialité et utilisent souvent des mécanismes qui incluent des mouvements de fonds complexes sur la chaîne avec des schémas qui sont uniques à un exchange particulier. Ces mécanismes internes diffèrent beaucoup d'un exchange à l'autre et doivent être identifiés et suivis pour chaque bourse séparément.

Enfin, le comportement sur la chaîne devient simplement plus complexe avec le temps. Il convient de noter que les exchange sont des entreprises multimilliardaires qui fournissent des services financiers allant au-delà de la simple négociation spot.

Nombre d'entre elles proposent des transactions à terme ou ont mis en place une infrastructure pour la garde institutionnelle. Bien que la couche réseau soit en théorie indépendante de cette évolution, elle se reflète dans la quantité et la complexité des mouvements on-chain.

Par exemple, du point de vue du réseau, il n'est pas toujours possible d'identifier immédiatement si tous les portefeuilles de dépôt sont inclus dans l'ensemble des adresses d'exchanges étiquetées.

Cela dépend de la manière dont ces adresses sont utilisées au niveau du réseau par les exchanges, ce qui doit faire l'objet de recherches appropriées avant de tirer des conclusions définitives.

Compte tenu de ce qui précède, il est clair que le suivi des adresses d'exchanges n'est pas une mince affaire. Nous nous efforçons d'utiliser les meilleurs mécanismes du secteur afin d'obtenir des chiffres aussi proches de la vérité que possible. Mais étant donné la nature des adresses d'exchanges , il doit être clair que :

Les données d'exchanges sur la chaîne peuvent parfois être imparfaites, du moins au niveau d'une transaction unique. Un certain degré d'incertitude demeure, car des erreurs ou de fausses alertes concernant une entrée ou une sortie particulière d'un exchange sont possibles.

Même si nous disposons de méthodologies avancées, il peut parfois être impossible de détecter immédiatement la création soudaine d'un nouveau portefeuille froid (une adresse qui est vue dans le réseau pour la première fois) qui reçoit des fonds internes d'une autre adresse d'exchange connue.

De nombreuses heuristiques ne sont déclenchées que lorsque certaines activités et certains modèles émergent au fil du temps. Notez que cela vaut surtout pour les transactions soudaines et importantes - la taille moyenne des transactions déplacées en interne par les exchanges est souvent beaucoup plus élevée que les entrées et les sorties (Figure 3).

Veuillez noter que ces inexactitudes ne se produisent qu'occasionnellement - les mesures des exchanges sont généralement correctes, en particulier lorsqu'on analyse les tendances à moyen et long terme.

Le Truand (Les Inconvénients)

Quelles sont les implications de ce qui précède ? Pour dire les choses simplement : les mesures des exchanges sont susceptibles de changer. De nouvelles informations peuvent devenir disponibles et ajouter (ou dans de rares cas supprimer) une étiquette d'adresse d'exchange.

Cela peut être dû à des informations devenant disponibles par l'un des canaux mentionnés ci-dessus, par exemple une adresse qui est officiellement vérifiée par l'échange lui-même, ou/et une heuristique ou un regroupement qui se déclenche et joint une adresse initialement non confirmée à un cluster d'exchange existant.

En fin de compte, cela signifie que les métriques d'échange peuvent changer historiquement. Il faut toujours garder cela à l'esprit.

Conclusion

Cela signifie-t-il que les métriques des exchange sont inutiles ? Pas du tout, au contraire !

Même si chaque flux d'exchange ne peut pas toujours être vérifié immédiatement, il est essentiel de comprendre l'activité des exchanges. Les mesures des exchanges sont complètes pour la plupart et ont prouvé qu'elles fournissaient des informations inestimables aux chercheurs, aux investisseurs et aux traders au fil des années.

La transparence de l'activité des exchanges est très importante, surtout au vu du nombre de rapports sur les faux volumes et les transactions fictives que nous avons vus dans le passé.

L'analyse de l'activité des exchanges sur la chaîne donne accès à une toute nouvelle source de données, vérifiable et incorruptible, et devrait faire partie des outils de tout investisseur.

À notre avis, il est simplement important que les utilisateurs comprennent comment ces mesures sont calculées pour aider les investisseurs à mieux les comprendre.

Principaux points à retenir

1. Les données on-chain des exchanges représentent un défi à établir et les entrées/sorties individuelles peuvent parfois ne pas être confirmées dès le départ. Cela s'explique simplement par le fait que les exchanges utilisent des processus on-chain complexes qui modifient constamment leurs adresses.
2. Les mesures des exchanges peuvent changer. Cela est dû a) aux algorithmes de regroupement qui mettent automatiquement à jour l'ensemble des adresses des exchanges avec des informations statistiques croissantes et b) à l'ajout manuel de nouvelles étiquettes d'exchanges vérifiées. Si le premier processus est quotidien, il n'influence que légèrement les données les plus récentes. L'ajout de nouvelles étiquettes peut avoir un impact plus important sur les données historiques, mais n'a lieu que très rarement et est toujours annoncé dans notre journal de modifications.
3. Nous optimisons pour réduire les faux positifs. Cela signifie que la probabilité de supprimer une étiquette d'adresse est beaucoup plus faible que celle d'en ajouter une. Si une étiquette fait partie d'un exchange, elle le restera très certainement pour toujours.
4. Soyez prudent et attentif aux informations sur les exchanges à court terme. Cela vaut particulièrement pour les sorties importantes (transaction unique) d'un échange. Ceux-ci doivent toujours être examinés. Une sortie soudaine de 10 000 BTC d'un exchange peut s'avérer être un simple transfert interne. Si nos algorithmes détectent immédiatement la plupart de ces cas, certains ne sont tout simplement pas détectables immédiatement et ne peuvent être vérifiés manuellement qu'au bout de quelques heures, jusqu'à ce qu'ils apparaissent dans nos données.
5. Les points ci-dessus sont particulièrement importants à garder à l'esprit si vous utilisez les métriques d'exchanges pour faire du (day-)trading. Tout d'abord, les sorties/flux initiaux à transaction unique peuvent être rétractés s'ils sont finalement identifiés comme une transaction interne. Deuxièmement, l'évolution des données historiques peut influencer vos modèles et votre backtesting. Gardez toujours cela à l'esprit si vous formez des modèles basés sur des métriques d'exchanges.

Nous espérons qu'avec les informations ci-dessus, nous avons été en mesure d'augmenter la transparence concernant les défis et les réserves qui viennent avec les métriques d'exchanges.

Les données des exchanges sont extrêmement utiles pour tout trader, chercheur, investisseur et hodler.

Nous continuerons à nous efforcer de vous fournir les meilleures données relatives aux exchanges du secteur.

Nous remercions Checkmate pour la révision de ce travail et Prof. Chaîne pour la traduction

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Clause de non-responsabilité : Ce rapport ne fournit aucun conseil en matière d'investissement. Toutes les données sont fournies à titre d'information uniquement. Aucune décision d'investissement ne doit être basée sur les informations fournies ci-haut et vous êtes seul responsable de vos propres décisions d'investissement.