Tester la Bitcoin Power Law Theory avec les données existantes
La croissance de Bitcoin fascine depuis ses débuts. Qu’elle attire des investisseurs, des informaticiens ou des économistes, une question revient toujours : y a-t-il un modèle fiable pour comprendre son évolution à long terme ?
Parmi les tentatives les plus sérieuses, la Bitcoin Power Law Theory (BPLT) occupe une place à part. Ni prédiction mystique, ni analyse technique à court terme, elle propose une lecture scientifique d’un phénomène inédit : un réseau monétaire global, décentralisé et auto-organisé.
Cet article présente le concept, les objections rationnelles, puis la manière de tester la théorie avec les données publiques disponibles.
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1. Le concept : qu’est-ce que la Bitcoin Power Law Theory ?
La BPLT, développée par Giovanni Santostasi, repose sur une idée simple :
Bitcoin ne se comporte pas comme un actif financier classique, mais comme un système naturel soumis à des lois de puissance (power laws).
a) Les power laws : une signature des systèmes complexes
Une loi de puissance relie deux grandeurs par la formule :
y = A \cdot x^n
Lorsqu’on représente ces données en échelle logarithmique, la relation devient une ligne droite.
Les systèmes obéissant à ces lois sont nombreux :
• croissance des villes
• réseaux sociaux
• signaux biologiques
• Internet
• diffusion des innovations
Ils ont en commun une auto-organisation distribuée, sans contrôle central.
b) Bitcoin comme réseau soumis à une loi d’échelle
Selon la BPLT, trois grandeurs clés suivent des lois de puissance :
1. Adoption (nombre d’utilisateurs / adresses actives)
→ croît approximativement comme t^3
2. Prix
→ suit une dynamique proche de la loi de Metcalfe : prix \propto utilisateurs^2
3. Hashrate (puissance de calcul)
→ lié au prix : hashrate \propto prix^2
En combinant ces relations, on obtient une trajectoire de long terme remarquablement régulière.
Les bull-runs et les chutes ne seraient que des déviations temporaires autour d’une structure fondamentale.
En résumé : Bitcoin évoluerait comme un organisme ou une infrastructure, pas comme une action.
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2. Objections majeures à la théorie
Aucune théorie n’est parfaite. La BPLT soulève des critiques légitimes, que voici.
Objection 1 — Risque de surinterprétation
Une courbe régulière peut parfois apparaître même quand elle est due au hasard.
La critique : on s’enthousiasme trop vite pour une “ligne droite” sur un graphique log-log.
Réponse :
La stabilité des pentes mesurées sur 15 ans reste difficile à attribuer à la simple coïncidence.
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Objection 2 — Bitcoin dépend de l’extérieur
Régulations, crises macroéconomiques, innovations concurrentes : tout cela peut perturber sa trajectoire.
Réponse :
La BPLT n’est valable que si Bitcoin continue de fonctionner sans rupture majeure. C’est une théorie conditionnelle, pas un destin assuré.
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Objection 3 — Une loi de puissance ne garantit pas l’avenir
Même un modèle robuste peut être invalidé par un changement structurel.
Réponse :
La BPLT ne prédit pas les prix de court terme. Elle décrit un comportement statistique de long terme, similaire aux modèles appliqués aux réseaux réels.
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Objection 4 — Le halving et la rareté sont sous-estimés
Certains estiment que l’offre limitée est le moteur principal du prix, et non les effets de réseau.
Réponse :
La BPLT intègre la rareté implicitement, mais insiste surtout sur la dynamique réseau → adoption → prix → hashrate.
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3. Tester la Bitcoin Power Law Theory avec les données existantes
Vérifier la BPLT ne demande pas de matériel sophistiqué : les données publiques suffisent.
L’objectif est de voir si les relations log-log se maintiennent dans le temps.
a) Tester l’adoption
Indicateurs possibles :
• adresses actives (≥ 1 transaction sur une période donnée)
• entités actives (Glassnode)
• croissance cumulée des utilisateurs (courbe logistique estimée)
Résultat observé :
La tendance long terme est compatible avec une croissance ~ t^3.
Ce n’est pas exact au mois près, mais la structure se maintient.
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b) Tester la relation prix ↔ utilisation (loi de Metcalfe)
On trace :
\log(prix) \quad \text{vs} \quad \log(utilisateurs)
La théorie prédit une pente approchant 2.
Résultat observé :
La pente oscille autour de 2, avec des déviations lors des bull-runs.
La relation reste l’une des plus robustes jamais observées pour Bitcoin.
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c) Tester la relation prix ↔ hashrate
On trace :
\log(hashrate) \quad \text{vs} \quad \log(prix)
La BPLT suggère une pente d’environ 2 également.
Résultat observé :
La relation existe, mais avec plus de bruit :
les mineurs réagissent au prix avec retard, car ils investissent après les hausses.
Sur le long terme, la dynamique quadratique reste visible.
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d) Cohérence globale : le “tunnel” de croissance
En combinant adoption → prix → hashrate, Santostasi propose un couloir de croissance.
Les données historiques montrent :
• 2011–2013 : le prix suit la trajectoire
• 2014–2017 : le modèle tient malgré la volatilité
• 2018–2021 : corrections puis réintégration dans le tunnel
• 2022–2024 : chute macro, mais retour vers la trajectoire
Conclusion des tests :
Le modèle n’est pas parfait, mais il est compatible avec 15 ans de données.
Il décrit mieux Bitcoin que les modèles purement financiers.
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Conclusion
La Bitcoin Power Law Theory propose une lecture originale : Bitcoin croît comme un système naturel, régi par des lois d’échelle.
Les objections sont légitimes, mais les données montrent une cohérence étonnante entre adoption, prix et hashrate.
Tester la BPLT avec les données existantes révèle une réalité simple :
Bitcoin présente une dynamique de long terme stable, auto-organisée, difficile à expliquer autrement que par une loi de puissance.
La BPLT ne prédit pas les prix du mois prochain.
Elle offre une compréhension du cadre dans lequel Bitcoin évolue, un cadre qui semble se confirmer année après année.
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#BitcoinPowerLowTheory
Source :
https://giovannisantostasi.medium.com/the-bitcoin-power-law-theory-962dfaf99ee9 👀
