Le prix du Bitcoin atteindra 6358 $ au début de 2018 selon le modèle

Le mouvement fractal brownien est l’une des théories les plus connues dans le monde de la physique. Il a également été utilisé à bon escient pour modéliser les prix des actifs par les quants de Wall Street. Cependant, aujourd’hui, il est utilisé pour modéliser le prix du Bitcoin.

Dans un récent papier par le physicien Mariusz Tarnopolski, il a prédit le prix du Bitcoin au cours des prochains mois et selon son modèle, le prix devrait dépasser les 6000 $ début 2018 avec un objectif de 6358,32 $.

Ce ne sont que quelques-unes des prédictions de prix Bitcoin qui ont frappé les fils au cours des derniers mois. La plupart d’entre eux, cependant, reposent sur des théories économiques fondamentales telles que l’offre et la demande.

On peut en effet avoir une idée de la diversité des opinions sur le prix du BTC à partir de la prédiction Sous-reddit. La plupart varient entre 5 000 $ et 12 000 $, ce qui vous donne le sentiment que ce ne sont que de simples suppositions. C’est pourquoi il est intéressant de lire des études fondées sur la théorie.

Qu’est-ce que le mouvement brownien?

Particules de mouvement brownienLe mouvement brownien est une théorie par laquelle les physiciens peuvent mesurer le mouvement des particules. Il a été appliqué à de nombreuses progressions naturelles et est capable de les prédire avec une grande précision.

Lorsqu’elle est étendue à l’analyse fractale et à la théorie de la marche aléatoire, une gamme d’autres applications peut être mise en œuvre. Les motions browniennes géométriques (GBM) sont l’une de celles qui ont été à la base de la modélisation financière..

GBM est un processus stochastique en temps continu qui est à la base du modèle de tarification des options de Black-Scholes. Il est largement utilisé dans le calcul stochastique et la finance mathématique.

Compte tenu de son utilisation dans le modèle Black Scholes, les calculs GBM soutiennent des milliards de dollars de valeur en options financières sur une gamme d’actifs. Il est également largement utilisé pour modéliser les prévisions des prix des actifs.

Par conséquent, il serait logique d’appliquer la théorie au prix du Bitcoin et de produire des prédictions du prix.

Modélisation de Bitcoin avec GBM

Le prix Bitcoin présente plusieurs des mêmes caractéristiques que d’autres données de séries chronologiques financières. Dans l’article de Tarnopolski, les données précédentes sur les prix Bitcoin étaient l’entrée du modèle pour prédire le prix sur toute la ligne..


Afin de produire la distribution statistique, une simulation de Monte Carlo est effectuée sur un échantillon de 10 000 mouvements browniens. C’est ce qui produira la partie «aléatoire» de la marche aléatoire.

De même, afin d’obtenir le plus de points de données et une modélisation plus précise, une période plus longue pour l’actif a été utilisée. L’analyse a été effectuée avec des données de décembre 2011 à juin 2017. Une fois simulée, Tarnopolski disposait de suffisamment de données pour calculer la probabilité de niveaux de prix particuliers en 180 jours. Il a également calculé des caractéristiques de prix importantes telles que la distribution statistique de la médiane, du mode et de la moyenne.

Ce modèle a également été testé à nouveau avec des prédictions issues des données de modélisation uniquement jusqu’au 31 décembre 2016. Certaines des prédictions de ce back testing étaient que le prix pourrait dépasser 5000 USD avec une probabilité de 9,3% en 180 jours ou qu’il n’y avait que 5,3% de chances que le prix tomberait en dessous de 955 $.

Pourtant, la prédiction la plus convaincante était l’estimation médiane du prix de 180 jours à 2 357 $. Ce n’était pas loin du prix réel du Bitcoin vers le milieu de l’année à 2618 $. Cette précision a donné du poids à sa prévision actuelle du prix.

D’autres prévisions intéressantes pour le début de 2018 sont que le prix pourrait dépasser 10000 $ avec une chance de 27,5%. Cela ajoutera sans aucun doute du poids à ces prévisions d’un prix supérieur à ce niveau clé.

Modélisation avec une pincée de sel

Si la modélisation des prix des actifs à l’aide des GBM est une discipline établie dans le monde des options, leur précision n’est en aucun cas concluante. De nombreux universitaires sont d’avis que les processus naturels ne peuvent pas être appliqués à la finance où la psychologie humaine joue un rôle important.

L’auteur le note également en utilisant l’exemple du lundi noir de 1987 ou de la récente crise financière comme exemples de périodes quasiment impossibles à prévoir. Ce sont des événements du «cygne noir» et sont la raison pour laquelle tous les modèles de la banque d’investissement n’ont pas prédit la crise.

Il donne un exemple comme les fourches dures dans le code de Bitcoin comme exemple d’événements qui ne peuvent pas être prédits avec précision.

Image en vedette via Fotolia

Mike Owergreen Administrator
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