Construire une stratégie crypto de A à Z

La thèse est la raison pour laquelle vous pensez qu’un actif vaudra plus demain. Elle s’écrit en deux ou trois phrases et doit pouvoir être contredite par les faits. « Le bitcoin va monter » ne peut pas l’être. « Le bitcoin s’installe comme réserve de valeur auprès des institutions, ce que mesurent les encours des ETF » peut l’être.

Fixez aussi l’horizon. Une thèse à cinq ans supporte une baisse de 50 % en cours de route ; une thèse à six mois, non. L’horizon décide de presque tout le reste : la fréquence des achats, la largeur des stops, le temps laissé à la thèse pour se vérifier.

L’allocation répartit le capital entre les actifs : 50 % de bitcoin, 30 % d’ether, 20 % de stablecoins, par exemple. Elle détermine l’essentiel du risque du portefeuille.

Deux garde-fous la complètent : un plafond par actif, pour qu’aucune position ne puisse emporter le portefeuille, et une estimation de la baisse que vous acceptez de traverser. Le bitcoin a déjà perdu plus de 70 % depuis un sommet, à plusieurs reprises. Une allocation se construit en supposant que cela se reproduira.

Multiplier les lignes diversifie peu : la plupart des cryptos suivent le bitcoin, surtout à la baisse.

La taille d’une position se déduit de la perte acceptée. Si vous limitez la perte à 1 % du capital par idée et que le stop est à 20 % du prix d’entrée, la position vaut au plus 5 % du capital.

Cette règle garde le portefeuille en vie pendant une série de pertes. À 1 % par position, dix erreurs de suite coûtent moins de 10 % du capital. À 10 % par position, elles en coûtent environ 65 %.

L’effet de levier augmente la taille sans changer le capital et rapproche le prix de liquidation : avec un levier de 5, une baisse d’environ 20 % suffit à perdre toute la mise.

Deux familles de règles existent. L’achat programmé, ou DCA, investit un montant fixe à intervalle régulier et supprime la question du moment. L’achat sur condition attend un signal défini : un repli de 20 % depuis le plus haut, un retour au-dessus d’une moyenne mobile.

Les deux se combinent, à condition d’écrire la règle complète : le montant, la fréquence ou le signal, et ce qui arrête les achats. Un DCA sans condition d’arrêt continue d’acheter un actif dont la thèse est tombée.

Trois sorties sont à prévoir : à la hausse, par paliers de prise de profit ; à la baisse, par un stop ; et sur les faits, par une condition d’invalidation qui décrit ce qui rendrait la thèse fausse.

Les sorties s’écrivent avec des chiffres : quel prix, quelle part de la position. Une règle comme « vendre quand ça aura bien monté » laisse toute la décision au moment où elle est la plus difficile à prendre.

Avant d’engager le capital, un backtest applique les règles à l’historique. Il montre la perte maximale traversée, la durée passée sous le capital investi et la sensibilité du résultat à la date de départ. Rejouer séparément les crises, mars 2020 ou novembre 2022, montre ce que la stratégie aurait fait au pire moment.

Un backtest décrit le passé et ne garantit rien. Il sert surtout à écarter les règles que vous n’auriez pas supporté de suivre.

Vient ensuite le suivi. Comparez régulièrement ce que vous détenez à ce que la stratégie prévoit, et notez chaque écart. Révisez la stratégie à date fixe, à froid. Au milieu d’une baisse, appliquez-la.