Je viens de relire certains concepts que je trouve très utiles pour comprendre la volatilité du marché crypto. Parlons de la signification du cygne noir, qui est quelque chose que nous devrions tous mieux comprendre.

Tout d'abord, pourquoi l'appelle-t-on ainsi ? Il s'avère qu'autrefois, les Européens étaient convaincus que tous les cygnes étaient blancs. C'était presque une loi universelle dans leur esprit. Mais lorsqu'ils ont découvert des cygnes noirs en Australie, tout a changé. Les attentes ont été déçues. Et c'est précisément ce que cela représente : l'impossible qui devient réalité, ce que personne n'attendait.

Le terme a été popularisé par Nassim Nicholas Taleb dans son livre, et décrit essentiellement des événements extrêmement rares et imprévisibles qui ont un impact massif. La chose intéressante est qu'après leur survenue, tout le monde dit « ah, bien sûr, j'aurais dû le prévoir ». Mais c'est le biais rétrospectif qui joue avec nous.

Taleb fait un point crucial : les modèles statistiques traditionnels ne peuvent pas capturer ces événements parce qu'ils se basent sur des données historiques. Si quelque chose ne s'est jamais produit auparavant, comment le prévoir ? C'est impossible. Et c'est là que la majorité des gens se trompent. Ils supposent que parce que le passé était sûr, l'avenir le sera aussi. Mais en réalité, la plupart des changements importants ne sont ni linéaires ni prévisibles.

Sur des marchés comme la crypto, cela est particulièrement pertinent. Nous construisons constamment des narratifs qui nous font croire que nous contrôlons la situation, alors qu'en réalité, il y a plein d'incertitudes. La signification du cygne noir nous rappelle que l'incertitude est bien plus grande que ce que nous aimons admettre. Lorsqu'on fait face à l'inconnu, nous avons tendance à combler les vides avec nos propres explications, créant l'illusion que nous comprenons ce qui se passe.

C'est un rappel humble qu'il y a toujours des surprises qui nous attendent. Certains événements ne peuvent tout simplement pas être prévus, peu importe combien de données vous analysez.