Beaucoup de personnes dans la communauté crypto parlent de revenus annuels, mais ne comprennent souvent pas comment les calculer correctement. C'est là qu'intervient le CAGR — le taux de croissance annuel composé.

Quand je regarde l'historique de mes investissements, il ne faut pas simplement faire la moyenne arithmétique. Le CAGR prend en compte l'effet de l'intérêt composé, c'est-à-dire que le profit génère lui-même du profit. C'est une méthode beaucoup plus précise pour comprendre comment vos placements ont réellement évolué sur plusieurs années.

La formule est simple : le CAGR est égal à la valeur finale divisée par la valeur initiale, le tout élevé à la puissance de un divisé par le nombre d'années, moins un. Cela peut sembler compliqué, mais en pratique, cela se résume à quatre étapes. D'abord, divisez la valeur finale par la valeur initiale. Ensuite, élevez le résultat à la puissance de un divisé par le nombre d'années d'investissement. Soustrayez un. Et convertissez en pourcentage en multipliant par cent.

Pourquoi est-ce important ? Parce que le CAGR vous donne un chiffre représentatif, qui montre à quelle vitesse un actif aurait croît s'il avait augmenté de manière régulière chaque année. Ce n'est pas le rendement réel, mais ce chiffre aide à comparer différents investissements sur une même base.

C'est particulièrement utile dans la crypto. Si vous avez investi dans le Bitcoin il y a cinq ans et que vous souhaitez comprendre la croissance annuelle réelle, le CAGR vous donnera une image claire. Vous pouvez le comparer avec des altcoins, des actions, du staking — tout ce qui peut croître ou diminuer. C'est la clé pour une planification à long terme de votre portefeuille.

Honnêtement, sans comprendre le CAGR, vous ne pourrez pas évaluer correctement vos investissements. Ce n'est pas juste une formule de manuel, c'est un outil qui aide à prendre de meilleures décisions. Si vous prenez votre portefeuille au sérieux, il faut apprendre à calculer le CAGR. Sur Gate, vous pouvez suivre l'historique de vos positions et appliquer cette méthode à des données réelles.