Les données de la blockchain racontent une histoire, mais seulement si l'on sait les interpréter. Chaque transaction, chaque mouvement de portefeuille et chaque interaction avec un contrat intelligent laisse une trace publique qui révèle le comportement des utilisateurs, des investisseurs et des protocoles en temps réel.
C’est là qu’intervient l’analyse on-chain. Contrairement aux marchés traditionnels où les données sont cachées ou retardées, les blockchains permettent à quiconque d’observer leur activité.
Grâce à l'analyse on-chain, les analystes peuvent repérer les premiers signes avant-coureurs de distribution avant un sommet de marché, identifier les protocoles DeFi sains avant qu'ils ne deviennent tendance et détecter les comportements inhabituels des portefeuilles qui signalent un risque ou une opportunité.
Par exemple, une forte augmentation des flux entrants sur les plateformes d'échange peut indiquer une pression vendeuse imminente, tandis que la hausse des soldes des détenteurs à long terme peut signaler une confiance accrue. Concernant les NFT, une hausse du prix plancher conjuguée à une diminution du nombre de détenteurs uniques peut révéler une demande sous-jacente fragile.
Key A emporter
L'analyse on-chain utilise les données publiques de la blockchain pour montrer ce que font réellement les utilisateurs et les investisseurs.
Il permet de détecter les premiers signes d'accumulation, de distribution, de risque et de croissance.
Les données on-chain sont plus efficaces lorsqu'elles sont combinées à une analyse technique et fondamentale.
Des données propres, des méthodes claires et des signaux multiples améliorent la précision.
L'utilisation éthique et le respect de la vie privée sont importants dans l'analyse sur la chaîne.
« L’analyse on-chain révèle le comportement réel du marché en suivant ce qui se passe sur la blockchain, et pas seulement les fluctuations de prix. »
Qu'est-ce que l'analyse on-chain ?
L'analyse on-chain consiste à étudier les données enregistrées directement sur une blockchain afin de comprendre comment un réseau de cryptomonnaies est utilisé et comment les participants se comportent. Les blockchains étant des registres publics, chacun peut consulter en temps réel les transactions, les soldes des portefeuilles, les interactions des contrats intelligents et l'activité du réseau. L'analyse on-chain permet de répondre à des questions telles que :
Les utilisateurs utilisent-ils activement cette blockchain ou ce jeton ?
Les gros détenteurs accumulent-ils ou vendent-ils ?
Les fonds entrent-ils sur les marchés (vente potentielle) ou en sortent-ils (détention potentielle) ?
Un protocole est-il en train de se développer, de ralentir ou d'être abandonné ?
Le périmètre de l'analyse on-chain comprend :
Données de transaction: transferts entre portefeuilles, montants des transactions, frais payés
Activité du portefeuille et de l'adresse: nombre d'utilisateurs actifs, nouvelles adresses, détenteurs à long terme vs détenteurs à court terme
Flux de jetons : transfert de jetons entre portefeuilles, plateformes d'échange et contrats intelligents
Indicateurs d'offre et de propriété : offre en circulation, jetons détenus par les baleines, offre sur les plateformes d'échange
Utilisation du protocole : Dépôts, retraits, liquidations et interactions avec les contrats intelligents dans la finance décentralisée (DeFi)
En quoi diffère-t-elle de l'analyse technique et de l'analyse fondamentale ?
L'analyse on-chain est souvent comparée à deux autres méthodes populaires : l'analyse technique et l'analyse fondamentale. Chacune d'elles envisage le marché sous un angle différent.
Type d'analyse
Ce sur quoi il se concentre
Données utilisées
Objectif principal
Analyse technique (AT)
Graphiques de prix et indicateurs tels que les moyennes mobiles, le RSI et les niveaux de support/résistance
Données historiques sur les prix et les volumes
Étudier le comportement des prix et identifier les points d'entrée et de sortie des transactions
Analyse fondamentale (AF)
Les éléments fondamentaux du projet, tels que l'équipe, le livre blanc, la feuille de route, l'utilité du jeton, les partenariats et les facteurs macroéconomiques
Informations sur le projet, conditions du marché et données économiques
Pour évaluer la valeur et la solidité à long terme d'un projet crypto
Analyse en chaîne
Activité réelle de la blockchain et comportement du réseau
Données on-chain telles que les transactions, l'activité des portefeuilles et les flux de jetons
Pour comprendre ce que font les utilisateurs et les investisseurs en temps réel
« La transparence de la blockchain permet à chacun de vérifier une activité, faisant de l'analyse sur la chaîne une source d'informations précieuse. »
Types de données et sources principales dans l'analyse on-chain
Ce document explique la provenance des données blockchain et leur mode de collecte. Comprendre ces sources de données vous permet de transformer l'activité brute de la blockchain en informations claires et utiles.
Données brutes de la blockchain
Les données brutes de la blockchain sont les informations originales écrites directement sur la blockchain. Ces données sont publiques, permanentes et constituent la base de toute analyse on-chain. Elles comprennent les blocs, les transactions, les journaux et les reçus.
Les données brutes sont très détaillées et techniques, mais elles montrent exactement ce qui s'est passé sur le réseau sans interprétation. Deux informations importantes qu'elles peuvent contenir sont :
Champs de transaction (de, à, valeur, gaz, entrée). Ces champs permettent aux analystes de suivre les flux financiers, le comportement des utilisateurs et l'utilisation des contrats. Chaque transaction contient des champs clés, tels que :
De : L'adresse du portefeuille de l'expéditeur
À : Adresse du portefeuille ou du contrat intelligent du destinataire
Valeur : Nombre de jetons envoyés
Frais de gaz/frais : Coût payé pour le traitement de la transaction
Données d'entrée : Instructions envoyées à un contrat intelligent
Journaux d'événements et sujets indexés (transferts ERC-20, approbations). Les journaux d'événements sont largement utilisés car ils sont structurés, consultables et facilitent l'analyse. Lors de leur exécution, les contrats intelligents génèrent des journaux d'événements. Ces journaux permettent de suivre plus facilement des actions spécifiques, telles que :
transferts de jetons ERC-20
Approbations de jetons
Les opérations DeFi telles que les dépôts, les retraits ou les échanges
Données dérivées et index
Les données dérivées sont créées par le traitement et l'organisation des données brutes de la blockchain afin de les rendre plus compréhensibles. La plupart des analystes s'appuient sur les données dérivées car elles transforment les enregistrements bruts de la blockchain en indicateurs pertinents. Exemples :
Agrégats UTXO (principalement pour Bitcoin) : regroupement des sorties non dépensées pour analyser le comportement des détenteurs
Soldes de jetons : suivi du nombre de jetons détenus par chaque adresse.
Métriques normalisées par les prix : ajustement des valeurs on-chain à l’aide des prix du marché (par exemple, capitalisation réalisée, MVRV)
sources publiques communes
Les données de la blockchain sont accessibles depuis plusieurs sources publiques, selon le niveau de détail et la facilité d'accès souhaités. On peut citer par exemple les nœuds complets et les fournisseurs RPC, les explorateurs de blocs (Etherscan, Blockchair) et les fournisseurs d'analyse de la blockchain.
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Formats de données et accès (API, CSV, exportations SQL, Parquet)
Les données on-chain sont disponibles dans différents formats, selon la plateforme et le cas d'utilisation. Le choix du format dépend des besoins de l'utilisateur : analyse rapide, recherche personnalisée ou analyse à grande échelle.
API : pour les données en temps réel et l’automatisation
Fichiers CSV : faciles à télécharger et à analyser dans des tableurs
Exportations SQL : utilisées pour les requêtes personnalisées et les tableaux de bord
Fichiers Parquet : un format efficace pour l’analyse de données à grande échelle
« Les flux d'échange, le comportement des portefeuilles et l'utilisation du réseau signalent souvent les fluctuations du marché avant même que les prix ne réagissent. »
Outils, plateformes et environnements de requêtes pour l'analyse des données on-chain
L'analyse on-chain dépend fortement des outils utilisés pour collecter, traiter et interpréter les données blockchain. Ces outils vont des plateformes d'analyse professionnelles aux tableaux de bord communautaires ouverts, en passant par les services d'accès aux données de bas niveau.
Chaque catégorie s'adresse à des utilisateurs et poursuit des objectifs différents, allant des traders actifs aux chercheurs et aux équipes de conformité.
plateformes d'analyse commerciale
Idéal pour : Les utilisateurs qui souhaitent obtenir des informations fiables sans avoir à créer de pipelines de données personnalisés.
Les plateformes d'analyse commerciale se concentrent sur des informations prêtes à l'emploi et des indicateurs de qualité professionnelle. Elles agrègent de grandes quantités de données brutes de la blockchain, les nettoient, étiquettent les portefeuilles et les transforment en indicateurs faciles à comprendre. Elles comprennent :
Noeud de verre : Elle est largement reconnue pour ses indicateurs on-chain approfondis, tels que l'offre en profit ou en perte, le MVRV, le SOPR et le comportement des détenteurs à long terme. Elle est couramment utilisée pour l'analyse macroéconomique et l'étude des cycles de marché.
Nansen : Elle se spécialise dans l'étiquetage des portefeuilles et le suivi des flux de fonds, ce qui la rend populaire pour identifier l'activité des baleines, les mouvements de capitaux intelligents et les interactions DeFi.
IntoTheBlock : Elle met l'accent sur les modèles statistiques, les signaux on-chain et les indicateurs de risque qui intéressent les traders et les analystes.
Messari : Elle combine les données on-chain avec la recherche fondamentale, offrant des indicateurs structurés, des tableaux de bord et des rapports écrits utiles aux investisseurs et aux institutions.
Outils communautaires/ouverts
Idéal pour : Les analystes qui souhaitent une transparence et un contrôle sur la manière dont les indicateurs sont construits et interprétés.
Les outils communautaires et ouverts privilégient la transparence, la flexibilité et la personnalisation. Ils permettent aux utilisateurs d'explorer directement les données de la blockchain et de créer leurs propres tableaux de bord ou requêtes.
Dune: Permet aux utilisateurs d'écrire des requêtes SQL sur des données blockchain et d'en visualiser les résultats sur des tableaux de bord publics. Il est largement utilisé pour l'analyse de la DeFi, des NFT et des DAO.
Le graphique: Elle fournit des données blockchain indexées via des sous-graphes, facilitant ainsi la recherche de données spécifiques de contrats intelligents par les développeurs et les analystes.
DéFiLlama : Il se concentre sur les indicateurs DeFi tels que la TVL, les revenus du protocole et les comparaisons au niveau de la chaîne, offrant un aperçu simple et largement fiable de l'écosystème DeFi.
Flipside Crypto : propose des ensembles de données structurés sur la blockchain et récompense les utilisateurs pour la création d'analyses et de tableaux de bord pertinents.
Explorateurs de blocs et fournisseurs RPC
Idéal pour : Les analystes qui utilisent fréquemment des outils de base pour des analyses plus avancées.
Ces outils sont ceux qui offrent le contact le plus direct avec la blockchain brute. Les explorateurs de blocs et les fournisseurs RPC permettent un accès direct aux données de la blockchain sans nécessiter d'interprétation complexe.
EtherscanEtherscan et les explorateurs similaires permettent aux utilisateurs d'examiner les transactions, les soldes de portefeuilles, les transferts de jetons et les interactions des contrats intelligents dans un format lisible. Ils sont couramment utilisés pour la vérification, le dépannage et les investigations rapides.
RPCLes fournisseurs RPC tels qu'Infura et Alchemy permettent aux applications et aux analystes d'interroger les données de la blockchain par programmation. Ils sont essentiels pour les développeurs, les systèmes automatisés et la recherche avancée sur la blockchain.
Choisir les outils en fonction du cas d'utilisation (signaux de trading vs recherche de protocoles vs analyse forensique on-chain)
Le meilleur outil on-chain dépend de l'objectif précis. Les traders privilégient souvent les plateformes commerciales qui fournissent des signaux clairs, des alertes et des indicateurs prêts à l'emploi.
Les équipes de protocoles et les chercheurs s'appuient généralement sur des outils communautaires et des environnements basés sur SQL pour suivre l'utilisation, le comportement des utilisateurs et les performances des contrats intelligents.
Pour les analyses forensiques, la conformité ou les enquêtes sur la blockchain, les analystes combinent souvent les explorateurs de blocs, l'accès RPC et les bases de données de portefeuilles étiquetés pour retracer avec précision les mouvements de fonds.
En pratique, la plupart des professionnels utilisent une combinaison d'outils. Les plateformes commerciales offrent rapidité et facilité d'utilisation, tandis que les outils libres et l'accès aux données brutes offrent flexibilité et une analyse plus approfondie.
Méthodologies : Comment réaliser une analyse on-chain
L'analyse on-chain ne se limite pas à l'examen de graphiques ou de métriques. Elle suit un processus clair qui transforme les données brutes de la blockchain en informations pertinentes. Une bonne méthodologie vous aide à réduire le bruit, à éviter les conclusions erronées et à améliorer votre prise de décision. Voici sept méthodologies à appliquer.
Nettoyage et normalisation des données
Les données brutes de la blockchain sont souvent désordonnées et incohérentes. Les jetons peuvent utiliser un nombre différent de décimales, les valeurs peuvent être enregistrées dans des unités de base et un même utilisateur peut contrôler plusieurs adresses.
Le nettoyage des données commence par la normalisation des unités afin de rendre les valeurs comparables, par exemple en convertissant les montants bruts de jetons en unités de jetons standard ou en ajustant les valeurs en dollars américains. Les analystes doivent également tenir compte des jetons enveloppés, des actifs pontés et des normes spécifiques à chaque chaîne.
La réutilisation des adresses et le regroupement des portefeuilles sont gérés avec soin, car une même entité peut exploiter plusieurs adresses. Sans nettoyage et normalisation appropriés, les indicateurs de la blockchain peuvent être trompeurs.
Périodes et lissage
L'activité de la blockchain est très volatile, surtout sur de courtes périodes. Le choix de la période est donc crucial. Les données journalières sont utiles pour les signaux à court terme, mais peuvent être bruitées.
Les analyses hebdomadaires ou mensuelles permettent de dégager des tendances générales. Des techniques de lissage, comme les moyennes mobiles, sont couramment utilisées pour atténuer les fluctuations aléatoires et mettre en évidence les schémas sous-jacents. L'essentiel est d'adapter l'horizon temporel à l'objectif de l'analyse, qu'il s'agisse de transactions à court terme ou d'une évaluation du réseau à long terme.
Analyse de cohorte
L'analyse par cohorte regroupe les adresses ou les jetons en fonction de caractéristiques communes. Les cohortes d'âge classent les cryptomonnaies ou leurs détenteurs selon la durée de détention des actifs, ce qui permet aux analystes de distinguer les investisseurs à court terme des investisseurs à long terme.
Les cohortes de détenteurs peuvent également être regroupées selon la taille de leur portefeuille, leur niveau d'activité ou leur comportement. Cette méthode révèle comment différents groupes réagissent aux conditions du marché, par exemple si les détenteurs à long terme accumulent tandis que les détenteurs à court terme vendent.
Étiquetage et heuristiques des adresses
Les adresses blockchain étant anonymes par défaut, leur étiquetage est essentiel à leur interprétation. Cet étiquetage utilise des balises et des modèles comportementaux connus pour identifier les plateformes d'échange, les contrats intelligents, les fonds ou les portefeuilles de protocole.
Des heuristiques telles que la fréquence des transactions, les schémas d'interaction et les contreparties permettent de classer les adresses inconnues. Bien que l'étiquetage améliore la compréhension, il n'est jamais parfait et doit être considéré comme probabiliste plutôt qu'absolu.
Détection d'événements majeurs
Les événements majeurs sur la blockchain ont souvent un impact sur le marché. Le déblocage de jetons peut augmenter l'offre, les transferts importants peuvent signaler une accumulation ou une distribution, et les mises à jour de contrats peuvent affecter le comportement du protocole.
La détection de ces événements nécessite la surveillance des variations inhabituelles des soldes, des flux ou de l'activité contractuelle. Le contexte est important, car tous les transferts ou déblocages importants n'entraînent pas de variation de prix, mais ils augmentent souvent le risque ou la volatilité.
Combinaison de signaux on-chain et off-chain
Les données on-chain prennent toute leur importance lorsqu'elles sont combinées aux informations off-chain. Les données du carnet d'ordres indiquent la liquidité et la pression immédiates du marché, tandis que les indicateurs des produits dérivés révèlent l'effet de levier et le positionnement face au risque.
Le sentiment social peut aider à expliquer les pics d'activité soudains ou les mouvements liés à des récits. L'utilisation exclusive des données on-chain peut passer à côté de ces facteurs, mais la combinaison des signaux offre une vision plus complète du marché.
Test rétrospectif des signaux on-chain
Le backtesting consiste à tester des indicateurs on-chain sur des données historiques afin d'évaluer leurs performances passées. Une approche classique consiste à définir un signal, à l'appliquer sur différentes périodes historiques et à comparer les résultats avec les indicateurs de prix ou de risque.
Les pièges courants incluent le surapprentissage, l'ignorance de l'évolution du marché et la présomption que les comportements passés se répéteront à l'identique. Un bon backtesting privilégie la robustesse, la simplicité et des hypothèses réalistes plutôt que des performances historiques parfaites.
Études de cas (exemples courts et concrets) sur l'analyse on-chain
Les études de cas permettent de transformer la théorie de la blockchain en une compréhension pratique. Les exemples ci-dessous montrent comment les indicateurs de performance blockchain courants sont appliqués dans des situations réelles pour faciliter une prise de décision plus éclairée.
Exemple 1 : utilisation des flux d’échange et de SOPR pour détecter la distribution
Dans ce scénario, un analyste surveille les flux entrants sur les plateformes d'échange ainsi que le ratio SOPR (Spent Output Profit Ratio). Une hausse continue des tokens entrant sur les plateformes d'échange suggère que les détenteurs pourraient se préparer à vendre. Parallèlement, un SOPR supérieur à 1 indique que les tokens sont dépensés avec profit.
Lorsque ces deux signaux apparaissent simultanément, cela indique souvent une phase de distribution, où les investisseurs sécurisent leurs gains plutôt que de les accumuler. Les traders peuvent interpréter cette combinaison comme un signal d'alarme indiquant une pression vendeuse accrue ou un possible sommet de marché.
Exemple 2 : tableau de bord de santé du protocole pour un marché de prêts DeFi
Une équipe chargée du protocole conçoit un tableau de bord simple, accessible via la blockchain, pour surveiller l'état de la plateforme. Les indicateurs clés comprennent la valeur totale bloquée, le nombre d'emprunteurs et de prêteurs actifs, le taux d'utilisation, le volume de liquidation et les revenus du protocole.
Si la TVL reste stable malgré une baisse du nombre d'utilisateurs actifs et une hausse des liquidations, cela peut indiquer des tensions ou une perte de confiance des utilisateurs. En suivant ces indicateurs dans le temps, les équipes et les investisseurs peuvent rapidement évaluer si un protocole de prêt connaît une croissance durable ou s'il est confronté à des risques cachés.
Meilleures pratiques et éthique pour l'analyse on-chain
Une analyse on-chain efficace et responsable exige bien plus que de simples compétences techniques. Les analystes doivent suivre les meilleures pratiques afin de garantir la fiabilité, la reproductibilité et l'utilisation éthique des résultats. Ceci protège à la fois l'intégrité de l'analyse et la confidentialité des participants au réseau.
Reproductibilité et documentation des requêtes
La reproductibilité est la pierre angulaire d'une analyse fiable. Chaque requête, calcul de métrique et transformation de données doit être clairement documenté afin que d'autres, voire vous-même plus tard, puissiez reproduire les résultats.
Cela comprend la spécification des sources de données, des périodes, des méthodes de filtrage et des étapes de normalisation. En documentant les requêtes et les méthodes, les analystes rendent leur travail vérifiable.
Combinaison de plusieurs signaux indépendants
Se fier à une seule mesure ou à un seul indicateur peut être trompeur en raison du bruit, des anomalies ou des valeurs aberrantes dans les données de la blockchain.
Il est recommandé de combiner plusieurs signaux indépendants afin de renforcer les conclusions. Par exemple, une augmentation des flux entrants sur les plateformes d'échange pourrait être analysée conjointement avec le SOPR, les adresses actives ou les indicateurs de fidélisation des cohortes.
Transparence concernant les hypothèses et les seuils
Chaque analyse sur la chaîne implique des hypothèses — concernant le regroupement des portefeuilles, la classification des jetons, les méthodes de lissage ou les seuils de définition des « transferts importants ».
Les analystes doivent clairement exposer ces hypothèses et la justification des seuils utilisés. La transparence permet aux lecteurs de comprendre les limites et les biais potentiels de l'analyse.
Respect de la vie privée et divulgation responsable
Bien que les données de la blockchain soient publiques, les considérations éthiques demeurent essentielles. Les analystes doivent éviter de divulguer des informations permettant d'identifier une personne ou de publier des requêtes susceptibles de révéler inutilement l'identité des utilisateurs.
Lorsqu'on découvre des failles, des vulnérabilités ou des activités suspectes, il convient de suivre des pratiques de divulgation responsables : alerter les projets ou les autorités concernées plutôt que de dénoncer publiquement ou de cibler des individus.
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L'analyse on-chain transforme la transparence de la blockchain en informations concrètes. En étudiant l'activité réelle sur la blockchain, comme les transactions, le comportement des portefeuilles, les flux de jetons et l'utilisation du protocole, elle permet de comprendre les actions réelles des utilisateurs et des investisseurs, et pas seulement ce que les prix suggèrent. L'analyse on-chain constitue ainsi un complément précieux aux analyses technique et fondamentale.
Cependant, l'analyse on-chain est optimale lorsqu'elle est appliquée avec discernement. Des données fiables, des périodes de référence appropriées, de multiples signaux de confirmation et des hypothèses claires sont essentiels. Les considérations éthiques telles que la confidentialité, la transparence et la divulgation responsable sont tout aussi importantes que la précision technique.
Pour les débutants, le principal enseignement est simple : commencez petit. Apprenez quelques indicateurs clés, comprenez ce qu’ils mesurent et observez leur comportement dans différentes conditions de marché.
FAQ
Qu'est-ce que l'analyse on-chain en termes simples ?
L'analyse on-chain consiste à étudier les données de la blockchain pour comprendre comment se comportent les utilisateurs, les investisseurs et les protocoles en suivant les transactions, les portefeuilles et les mouvements de jetons.
Qui utilise l'analyse on-chain ?
Les traders, les investisseurs à long terme, les développeurs DeFi, les chercheurs et les équipes de conformité utilisent l'analyse on-chain pour prendre des décisions basées sur les données.
L'analyse on-chain est-elle meilleure que l'analyse technique ?
Ce n'est pas mieux, c'est différent. L'analyse on-chain révèle l'activité réelle de la blockchain, tandis que l'analyse technique se concentre sur les graphiques de prix. De nombreux utilisateurs combinent les deux.
Quelles sont les métriques on-chain les plus importantes pour les débutants ?
Les indicateurs courants pour les débutants incluent les adresses actives, les flux entrants et sortants des échanges, le SOPR, le MVRV et la valeur totale bloquée (TVL).
Ai-je besoin de compétences techniques avancées pour utiliser l'analyse on-chain ?
Non. De nombreuses plateformes proposent des tableaux de bord et des indicateurs prêts à l'emploi, ce qui les rend accessibles même aux débutants.
Bonjour et bienvenue sur mon profil. Je suis passionné(e) de rédaction de contenu, de copywriting et de fiction. Je m'attache à toujours proposer un contenu captivant et de qualité. J'ai maîtrisé l'art d'allier créativité et thèmes pertinents pour créer des histoires captivantes et touchantes.
Avertissement : Cet article est fourni à titre informatif uniquement et ne constitue en aucun cas un conseil en matière de transactions ou d’investissement. Les informations qu’il contient ne sauraient être interprétées comme des conseils financiers, juridiques ou fiscaux. Investir dans les cryptomonnaies comporte un risque important de perte financière. Il est impératif de toujours effectuer vos propres recherches avant de prendre toute décision d’investissement.
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