Le cycle de 4 ans n'a jamais été uniquement une affaire de Bitcoin. Depuis 1970, le S&P500 a également eu un cycle de 4 ans basé sur les campagnes présidentielles. Au cours de l'année des élections de mi-mandat, celle dans laquelle nous nous trouvons actuellement, en moyenne, l'indice gagne moins de 1 % ; ce qui contraste fortement avec les gains moyens des 1ère, 3ème et 4ème années qui dépassent respectivement 9,9 %. Il est intéressant de noter que cela est opposé au gain moyen en bénéfice par action, qui est le plus élevé durant l'année de mi-mandat. Cette divergence crée un paradoxe facilement expliqué par le fait que les marchés sont tournés vers l'avenir. Les bénéfices de l'année de mi-mandat ont été intégrés dans l'année électorale. En d'autres termes, au moment où les bénéfices apparaissent, le marché les avait déjà prédits. Les bénéfices sont un indicateur retardé après tout et les marchés sont tournés vers l'avenir. Cela nous prépare à une année intéressante et nous donne un autre outil à surveiller pour voir si 2026 sera comme la moyenne ou non. Si les bénéfices sont solides dans l'ensemble mais que les marchés ne montent pas en parallèle, le scénario typique du SPX ne bougeant pas vraiment en 2026 pourrait se réaliser. Puisque le Bitcoin se comporte plus comme une action technologique que comme une marchandise (pour l'instant) dans cet environnement, le BTC est susceptible de suivre largement l'indice, du moins au début. Cependant, le BTC bouge souvent en premier, donc il n'est pas nécessaire qu'il soit en baisse toute l'année si cela devait se produire.

C'est intéressant. J'ai été fasciné par tout le travail de @crossbordercap sur la liquidité mondiale récemment. Si nous prenons le taux de changement sur une base de 3 mois (ils ont une moyenne mobile plus rapide qui se met à jour chaque semaine, au lieu d'attendre un trimestre complet) et que nous le superposons à BTC, à deux reprises dans l'histoire, le taux a connu une forte baisse de BTC. C'est assez intéressant que le taux de changement ait atteint son pic exactement au même moment que l'ATH en octobre aussi. @crypto_banter @Banter_Clips

L'apprentissage fédéré, expliqué simplement. @0x7SUN utilise une analogie pour montrer comment les modèles peuvent apprendre ensemble sans déplacer les données de tout le monde en un seul endroit. @RiskTakers000 @crypto_banter @Banter_Clips