Modélisation multivariée des flux de liquidité et analyse des points de rupture systémiques du Bitcoin (BTC)

Le Bitcoin évolue actuellement dans une structure de compression de volatilité (Squeeze) centrée sur le niveau de support microstructurel des 67 144 USD. Notre moteur de calcul intégré identifie une anomalie de liquidité : un déséquilibre flagrant entre l’absorption institutionnelle (Spot ETF) et la capitulation du levier retail (Perpetuals). La tendance est dictée par la recherche de clusters de liquidité (Stop-Hunting), où les algorithmes de Market Making (MM) tendent à forcer le prix vers les zones de liquidation massive pour restaurer la profondeur du carnet d’ordres.

1. Analyse technique des indicateurs critiques

L’analyse des flux on-chain et des ETF (SoSoValue) signale une absorption institutionnelle notable si les flux nets journaliers dépassent 100M$ à 67k USD, indiquant que l’absorption excède l’émission minière. Simultanément, l’Exchange Netflow (Glassnode) montre actuellement une sortie nette de BTC (>5K BTC est un seuil d’alerte) confirmant une phase d’accumulation en « Cold Storage« . Concernant la microstructure des dérivés, le Funding Rate (Coinglass) est neutre près de 67 144 USD (seuil de surchauffe à +0.01%), suggérant que le levier spéculatif reste modéré. Une augmentation de l’Open Interest de plus de 5% sans mouvement de prix significatif indiquerait une accumulation de levier directionnel avec un risque accru de « squeeze« . Sur le plan macro-systémique, la vigueur du Dollar Index (DXY > 107) représente un risque majeur, car elle assèche la liquidité mondiale et impose une pression vendeuse sur Bitcoin par effet d’élasticité inverse. De même, un VIX dépassant 25 déclenche des ventes algorithmiques automatiques sur les actifs à Beta élevé comme le BTC, gérées par les systèmes de Risk-Parity pour diminuer la VaR globale.

2. Modélisation mathématique des clusters de liquidité

Les marchés ne se déplacent pas de manière aléatoire ; ils gravitent vers les clusters de liquidation. En intégrant les données de Steelldy sur le sentiment comportemental et Got… sur les flux HFT, nous modélisons la surface de liquidité (S L) :