Analyser les risques des cryptomonnaies : ce que les investisseurs doivent savoir

Les cryptomonnaies ont beaucoup attiré l’attention ces dernières années. Plein de gens y investissent, mais il est important de savoir comment leurs prix évoluent et lesquelles peuvent être risquées. Cet article examine comment analyser les données liées aux cryptomonnaies pour aider à prendre des décisions d’investissement.

#Qu'est-ce qui influence les prix des cryptomonnaies ?

Les prix des cryptomonnaies peuvent être influencés par plein de facteurs. Ça inclut les reportages, les rumeurs sur les réseaux sociaux, les règles imposées par les gouvernements, et la réputation des équipes derrière les cryptos. Mais ces facteurs peuvent être imprévisibles.

En revanche, les paramètres on-chain sont plus stables. Ils sont stockés sur la blockchain, et certains des plus importants incluent :

• Offre circulante : Le nombre de pièces disponibles pour le trading.
• Capitalisation de marché : La valeur totale de toutes les pièces en circulation.
• Volume sur 24 heures : La quantité de cryptomonnaie échangée dans les dernières 24 heures.
• Offre totale : Le nombre total de pièces qui existeront un jour.
• Offre maximale : Le nombre maximum de pièces qui peuvent exister.

#Analyse des données historiques

On a rassemblé des données sur les cryptomonnaies de 2013 jusqu’au 1er janvier 2022. Ces données montrent qu’un gros nombre de cryptomonnaies (environ 39 %) ont disparu du marché. En fait, seulement 10 % sont restées plus de 1000 jours.

La plupart des cryptomonnaies qui ont disparu avaient une courte durée de vie. Un nombre significatif avait moins de 80 jours. Cette info est cruciale pour les investisseurs qui veulent savoir lesquelles pourraient ne pas durer sur le marché.

#Corrélation entre prix et paramètres

Pour découvrir comment ces différents facteurs sont liés aux prix, on a calculé des corrélations entre le prix et des paramètres comme l’offre maximale et le volume de trading. Nos résultats ont suggéré une forte relation négative entre le prix et l’offre maximale. Ça veut dire qu’à mesure que l’offre maximale augmente, le prix a tendance à baisser. À l’inverse, il y avait un lien positif entre le prix et le volume de trading ; quand plus de transactions se font en 24 heures, le prix augmente généralement.

#Regroupement de cryptomonnaies

Pour donner un sens à toutes ces données, on a utilisé une méthode appelée clustering. Cette méthode regroupe les cryptomonnaies qui ont des caractéristiques similaires. En regardant comment elles se regroupent, les investisseurs peuvent mieux comprendre leur niveau de risque.

On a utilisé une méthode standard appelée K-means pour trier les cryptomonnaies en cinq groupes basés sur leurs caractéristiques on-chain. Ça aide les investisseurs à voir lesquelles sont similaires et pourraient partager des risques similaires.

#Identification des cryptomonnaies risquées

Le but de cette recherche était d’identifier quelles cryptomonnaies pourraient être risquées. On a défini une cryptomonnaie risquée comme celle qui pourrait disparaître à l’avenir. En analysant les données historiques, on a entraîné différents modèles de classification pour aider à prédire si une cryptomonnaie est risquée ou pas.

On a essayé différents types de classificateurs, comme K-Nearest Neighbor et Support Vector Machines, pour voir lequel fonctionne le mieux pour prédire le risque. Le modèle K-Nearest Neighbor a montré les meilleurs résultats, atteignant un score de 76 %. Ça veut dire qu'il était plutôt bon pour identifier les cryptomonnaies qui pourraient ne pas survivre.

#Défis avec le déséquilibre des classes

Un défi qu'on a rencontré était le déséquilibre des classes. Ça veut dire qu'il y avait beaucoup plus de cryptomonnaies non risquées que risquées. Ça peut rendre plus difficile l’apprentissage du modèle. Pour améliorer les classificateurs, on peut utiliser des techniques comme l'échantillonnage ou ajuster les paramètres du modèle pour voir si on peut obtenir de meilleurs résultats.

#Travaux futurs et améliorations

Pour les projets futurs, on vise à améliorer nos méthodes de classification pour détecter les cryptomonnaies risquées. Utiliser des techniques d’échantillonnage pourrait aider à équilibrer les classes. En plus, on pourrait affiner les paramètres des classificateurs, ce qui pourrait mener à une meilleure précision.

Aussi, au lieu d’utiliser toutes les données historiques pour chaque cryptomonnaie, on pourrait envisager d’utiliser des données statistiques pour prédire les risques de manière plus précise.

#Conclusion

En conclusion, les cryptomonnaies sont encore un domaine d’investissement en plein essor avec plein de risques. Notre recherche offre une vue plus claire de la façon dont certains paramètres et données historiques peuvent aider les investisseurs à évaluer le risque impliqué. Comprendre la relation entre différents facteurs et les prix des cryptomonnaies peut mener à de meilleures décisions d’investissement.

En regroupant les cryptomonnaies et en utilisant des techniques d’apprentissage automatique, on peut identifier celles qui pourraient être risquées et aider à guider les investisseurs dans leurs choix.