Méthodologie de Prévision des Prix des Cryptomonnaies

Les marchés des cryptomonnaies évoluent rapidement et être difficiles à interpréter. Pour aider les utilisateurs à mieux comprendre comment les prix pourraient évoluer, Finst fournit des prévisions mensuelles basées sur une méthodologie transparente et cohérente.

Ces prévisions ne constituent pas un conseil financier. Elles fournissent néanmoins un éclairage utile en s’appuyant sur le comportement historique d’une cryptomonnaie, sur l’impact des cycles de marché sur sa performance, ainsi que sur différents scénarios susceptibles d’influencer son évolution future.

Cette méthodologie explique comment ces prévisions sont établies, afin que les utilisateurs puissent les interpréter clairement et les utiliser en complément de leurs propres analyses et de leur stratégie d’investissement.

Veuillez noter que les prévisions sont mises à jour quotidiennement conformément à cette méthodologie. La méthodologie elle-même a été mise à jour pour la dernière fois en novembre 2025.

Avertissement : Investir en crypto-actifs comporte un risque de perte. Les données de prévision sont basées sur des données historiques et sont fournies uniquement à des fins d’information et d’apprentissage. Elles peuvent être incomplètes ou inexactes et ne constituent en aucun cas une déclaration, une garantie ou un conseil financier, d’investissement ou de toute autre nature de la part de Finst. Les prix futurs peuvent différer significativement des prévisions présentées. Avant de négocier un crypto-actif, vous devez effectuer vos propres recherches et évaluer votre tolérance au risque. Finst n’est pas responsable des pertes pouvant résulter de vos opérations sur les crypto-actifs.

Comment fonctionne la méthodologie ?

Le modèle combine des moyennes mensuelles historiques, trois scénarios (neutre, haussier et baissier) ainsi que les cycles de marché comme le halving du Bitcoin. Il en résulte une prévision de prix qui tient compte à la fois des influences saisonnières et des dynamiques plus larges du marché.

Basé sur le cours actuel

Le modèle utilise le cours de clôture de la cryptomonnaie (le dernier cours du jour précédent) comme base pour tous les calculs, ce qui signifie que les prévisions sont mises à jour quotidiennement.

Si, par exemple, le Bitcoin a clôturé à 80 000€ le 16 novembre 2025, ce prix est utilisé comme point de départ pour les calculs du 17 novembre 2025 (le jour suivant).

Analyse des données historiques

Le modèle calcule la performance moyenne mensuelle pour chacun des 12 mois à partir des prix de clôture mensuels moyens de la cryptomonnaie sur les cinq dernières années. Si une cryptomonnaie est relativement récente et dispose de moins d’un an de données historiques, les performances historiques du Bitcoin sont utilisées à la place. Lorsque suffisamment de données sont disponibles, le modèle utilise jusqu’à cinq ans d’historique de l’actif.

Afin de donner davantage de poids aux conditions de marché les plus récentes, le modèle applique une moyenne mobile exponentielle (EWMA). Cette méthode, initialement introduite par J.P. Morgan et largement utilisée dans la modélisation du risque financier, attribue un poids de plus en plus faible aux données anciennes. Ainsi, les mouvements de prix les plus récents influencent davantage l’estimation finale, tandis que les données plus anciennes continuent de compter, mais de manière atténuée.

Le degré de priorité accordé aux données récentes est déterminé par un paramètre appelé lambda (λ). En général, un λ plus élevé donne plus de poids aux données anciennes, ce qui aboutit à une tendance plus lissée, tandis qu’un λ plus faible rend le modèle plus sensible aux évolutions récentes du marché. Comme le marché des cryptomonnaies est réputé pour sa volatilité et ses changements rapides, l’EWMA permet au modèle de s’adapter de manière pertinente, sans pour autant se baser uniquement sur les fluctuations de court terme.

En combinant les tendances saisonnières de long terme avec une méthode qui accorde davantage de poids aux données récentes, le modèle parvient à refléter à la fois le comportement historique de chaque mois et les dynamiques actuelles du marché.

Scénarios

Avant de présenter les trois scénarios, il est important de comprendre d’où proviennent les facteurs d’ajustement. Les facteurs des scénarios de la section 3 ainsi que ceux liés aux cycles de marché de la section 4 reposent sur la même analyse à long terme de la capitalisation totale du marché des crypto-actifs de 2013 à 2024.

En étudiant le comportement de la globalité du marché des cryptomonnaies durant les années neutres, haussières et baissières, le modèle déduit des facteurs d’ajustement réalistes qui peuvent être appliqués aux moyennes historiques mensuelles.

Le modèle présente trois scénarios, chacun appliquant un facteur d’ajustement aux moyennes mensuelles historiques :

1. Neutre

Le scénario neutre suit simplement les moyennes historiques sans ajustements supplémentaires.

2. Haussier

Les données historiques montrent que lors des phases de marché haussier, le marché des cryptomonnaies peut connaître une croissance nettement supérieure à la moyenne. Toutefois, de tels pics extrêmes ne sont pas adaptés à un modèle de prévision mensuelle, car ils peuvent conduire à des estimations de prix irréalistes ou instables.

Pour cette raison, le scénario haussier applique un ajustement modéré à la tendance mensuelle historique. Cet ajustement amplifie les gains et atténue les pertes, ce qui permet d’obtenir une perspective plus optimiste tout en restant réaliste et exploitable. Le scénario haussier reflète ainsi une situation où le marché affiche de meilleures performances que d’habitude, sans pour autant intégrer les sommets extrêmes observés lors des précédents cycles haussiers.

3. Baissier

À l’inverse, les données historiques montrent également que lors de phases baissières, les cours des cryptomonnaies peuvent subir des replis significatifs. Pour refléter ces conditions, le scénario baissier applique un ajustement négatif à la tendance mensuelle historique. Cet ajustement réduit les gains et accentue les pertes, reproduisant le type de performances généralement observées lors de périodes prolongées de repli du marché. Le scénario baissier représente ainsi une perspective plus pessimiste, dans laquelle l’actif évolue en dessous de sa moyenne de long terme.

Impact des cycles de marché

En plus des moyennes historiques et des scénarios, le modèle tient également compte des cycles de marché plus larges. Ces cycles sont établis à partir de l’évolution à long terme de la capitalisation totale du marché des cryptomonnaies, en utilisant les données de 2013 à 2024. En analysant l’ensemble de cette période et en identifiant les tendances cycliques qui se répètent dans le temps, le modèle prolonge ensuite ces cycles dans les années à venir.

Le halving du Bitcoin joue un rôle central dans la formation de ces cycles de marché, puisqu’il a historiquement exercé une influence majeure sur la performance globale du marché crypto. Les années qui entourent chaque halving sont donc classées comme haussières, baissières ou neutres :

• Dans une année haussière, les gains sont renforcés et les pertes atténuées par l’application d’un facteur d'ajustement positif, ce qui reflète des performances de marché plus fortes que la moyenne.
• Dans une année baissière, les gains sont réduits et les pertes accentuées par l’application d’un facteur d'ajustement négatif, ce qui reflète la manière dont le marché se comporte généralement durant ces périodes

Dans la mesure où le halving du Bitcoin a lieu environ tous les quatre ans, le modèle utilise la structure suivante :

Facteur de décroissance futur

Pour maintenir des prévisions long terme réalistes, le modèle applique un facteur de décroissance qui réduit progressivement l’influence, au fil du temps, du facteur de scénario et du facteur lié au cycle de marché. Les conditions de marché à court terme peuvent fortement influencer les prévisions proches, mais leur fiabilité diminue à mesure que l’horizon s’allonge. Le facteur de décroissance garantit que ces effets de court terme ne dominent pas les prévisions projetées dans le futur.

Pourquoi utiliser cette approche ?

Nous utilisons cette approche parce que les données historiques en constituent la base, tandis que les cycles de marché et les scénarios renforcent la pertinence des prévisions.

• Fondé sur des données historiques : Chaque prévision est basée sur cinq années de rendements mensuels, traitées via un EWMA pour donner plus de poids au comportement récent du marché.
• Influences saisonnières : Le marché des cryptomonnaies suit des cycles avec des schémas récurrents. Certains mois performent historiquement mieux que d’autres.
• Multiples scénarios : Chaque prévision de prix présente des résultats neutres, haussiers et baissiers, chacun avec un facteur appliqué à la croissance mensuelle.
• Ajustements selon les cycles de marché : Les années entourant le halving de Bitcoin reçoivent des facteurs spécifiques (haussier, baissier ou neutre) basés sur le comportement du marché global des cryptomonnaies à travers plusieurs cycles de halving de 2013 à 2024.
• Mises à jour quotidiennes : Le modèle met à jour les prévisions chaque jour avec les prix les plus récents, s’adaptant continuellement aux mouvements du marché.

Limites du modèle

Il existe plusieurs limitations du modèle qu’il convient de prendre en compte :

• Basé sur des données historiques : Le modèle s'appuie sur des données historiques, mais le passé ne garantit jamais les résultats futurs.
• Données limitées : Les cryptomonnaies plus récentes peuvent ne pas disposer de suffisamment de données, ce qui conduit le modèle à se baser sur l’historique du Bitcoin plutôt que sur le leur.
• Absence de facteurs externes : Le modèle reflète la croissance ou la baisse selon des moyennes, mais il ne tient pas compte d’influences externes telles que les changements réglementaires, les piratages ou les annonces majeures.
• Scénarios simplifiés : Le modèle ne considère que trois scénarios (neutre, haussier, baissier) et n’inclut ni les phases latérales, ni les rebonds soudains après des chutes.
• Approche centrée sur le Bitcoin : La classification des années neutres, haussières et baissières repose sur les halvings de Bitcoin et ne prend pas en compte les éventuelles altcoin seasons, durant lesquelles les altcoins peuvent surperformer le Bitcoin.
• Les scénarios haussiers ne garantissent pas une hausse : Même dans le scénario haussier, certaines cryptomonnaies peuvent afficher une baisse des prix à long terme. Cela se produit lorsque les performances historiques de l’actif sur les cinq dernières années ont été majoritairement négatives. Le facteur haussier amplifie les gains et atténue les pertes, mais il ne peut inverser une tendance négative persistante.

Risques

• Pas un conseil en investissement : Les prévisions de cours de Finst ne sont que des projections et ne doivent jamais être considérées comme un conseil financier pour acheter ou vendre des cryptomonnaies.
• Volatilité : Le marché des cryptomonnaies pouvant être extrêmement volatile, les prix réels peuvent s’écarter fortement des prévisions.
• Responsabilité personnelle : Chaque utilisateur reste entièrement responsable de ses propres décisions de trading. Les prévisions de prix de Finst sont fournies uniquement à des fins d’illustration et d’éducation.
• Incertitude du modèle : Tous les modèles de prévision reposent sur des hypothèses et des schémas historiques qui peuvent ne pas se reproduire. Un comportement de marché inattendu peut entraîner des résultats très différents des valeurs estimées.
• Incertitude à long terme : Plus une prévision s’étend dans le futur, plus l’incertitude augmente. Les projections à long terme doivent être interprétées avec prudence.
• Facteurs externes : Les changements réglementaires soudains, les problèmes liés aux plateformes d’échange, les piratages, les événements macroéconomiques ou les chocs inattendus ne sont pas pris en compte par le modèle et peuvent provoquer des mouvements de prix importants.