Comprendre Facilement la ICT/SMC
👉 La liquidité
La liquidité est une zone où se trouvent des ordres en attente, souvent des stop-loss placés par les traders, au niveau des supports et résistances. Les grandes banques exploitent ces zones pour liquider les positions des petits traders avant de faire bouger le marché. Comprendre la liquidité permet de ne pas devenir "la liquidité" (cible des grandes institutions).
👉 Le Break of Structure (BOS) et Change of Character (ChoCh)
Le BOS survient quand le marché casse un sommet dans une tendance haussière, confirmant la poursuite de la tendance. Le ChoCh, quant à lui, signale un retournement de tendance, lorsque le marché casse un dernier bas ou sommet, changeant la tendance de haussière à baissière, ou vice versa.
👉 Les zones institutionnelles et Optimal Trade Entry (OTE)
Le marché retrace souvent vers des zones spécifiques appelées "zones institutionnelles". L'OTE est une zone clé où les banques rechargent leurs positions, permettant une entrée optimale dans une tendance. Elle se situe entre les 0.62 et 0.78 du retracement de Fibonacci.
👉 L'imbalance (FVG)
Une "Imbalance" ou "Fair Value Gap" apparaît lorsqu'il y a un déséquilibre dans le marché, marqué par une grande bougie sans contrepartie. Le marché tend à revenir combler ces déséquilibres.
👉 Les Order Blocks (OB)
Les "Order Blocks" sont des zones où les grandes institutions ouvrent massivement des positions. Ils servent de véritables supports ou résistances. Identifier ces zones aide à anticiper les mouvements du marché.
👉 La Mitigation
La "Mitigation" intervient lorsqu'une imbalance ou un order block a déjà réagi et que les ordres sont exécutés, ce qui peut influencer les futurs mouvements de prix.
Outils de Trading
Optimiser sa gestion du risque grâce aux mathématiquesBonjour à tous,
Aujourd'hui, petite analyse afin de démystifier le ratio risque/récompense en trading.
Introduction :
Le mouvement brownien géométrique est un modèle mathématique utilisé pour décrire les fluctuations aléatoires des prix dans les marchés financiers.
La formule du mouvement brownien géométrique est donnée par l'équation différentielle stochastique suivante :
dSt =μStdt+σStdWt
où :
St est le prix de l'actif à l'instant 𝑡
μ est la dérive, représentant le taux de croissance attendu du prix de l'actif.
σ est la volatilité, mesurant l'amplitude des fluctuations aléatoires.
dWt est un incrément du mouvement brownien standard, qui modélise l'élément aléatoire du processus.
hypothèse :
- Le trader utilise des indicateurs, mais il n'est pas sûr de leur réelle fiabilité. Nous allons donc nous baser sur l'actif pour calculer μ et σ (car cela revient à entrer en positions de manière aléatoire).
- Le trader prend des positions swing d'une durée d'un mois, soit, en moyenne, 21 jours de marché ouvert.
Méthodologie :
J'ai importé les données journalières depuis Yahoo Finance (yfinance) sur la période de temps maximale disponible.
J'ai ensuite défini les propriété de mon mouvement aléatoire :
# Paramètres de simulation
n_sims = 100000 # Nombre de simulations
n_days = 21 # Durée de chaque simulation en jours
dt = 1 / 252 # Pas de temps, ici un jour de marché (252 jours par an)
mu = returns.mean() * 252
sigma = returns.std() * np.sqrt(252)
S0 = 100 # Prix initial
# Fonction de simulation
def get_sims(n_sims, n_days, dt, sigma, mu, S0):
# Génération des chocs aléatoires W_t
W_t = np.random.standard_normal(size=(n_days, n_sims))
# Initialisation de la matrice pour stocker les prix
gbm = np.zeros((n_days, n_sims))
gbm = S0
# Simulation des prix jour par jour
for t in range(1, n_days):
gbm = gbm * np.exp((mu - 0.5 * sigma**2) * dt + sigma * W_t * np.sqrt(dt))
return gbm
J'ai ensuite réalisé un backtest de cette simulation avec différents niveaux de stop loss (SL) et take profit (TP).
# Différentes combinaisons de stop loss (SL) et take profit (TP)
sl_values =
tp_values =
Passons maintenant à la partie intéressante,
Les résultats :
Les résultats de la simulation et des données réelles (SP 500) montrent plusieurs tendances intéressantes.
1. Matrice des performances moyennes (%) :
Simulations : On observe que la performance moyenne augmente à mesure que le Take Profit (TP) et le Stop Loss (SL) augmentent. La meilleure performance est atteinte avec des valeurs de TP et de SL plus élevées (par exemple, TP = 0.07 et SL = 0.07).
SP 500 : Sur les données du SP 500, on voit une tendance similaire, bien que les performances moyennes soient globalement un peu plus faibles que dans les simulations. Le comportement est cohérent, avec des performances plus élevées à mesure que TP et SL augmentent.
Interprétation : Cela suggère que dans un cadre de simulation, ainsi que dans les données réelles du marché, prendre des bénéfices et fixer des pertes à des niveaux plus larges peut être plus rentable. Cependant, cela peut aussi indiquer une prise de risque plus élevée.
2. Matrice des winrates :
Simulations : Le winrate (taux de réussite) varie considérablement en fonction des valeurs de Stop Loss (SL) et Take Profit (TP). On observe que des SL plus élevés tendent à offrir un winrate supérieur. Par exemple, un SL de 0.07 et un TP de 0.01 donnent un winrate de 78,3 %, tandis qu'un SL de 0.01 et un TP de 0.01 ne donnent qu'un winrate de 51,6 %. À mesure que le TP augmente, le winrate a tendance à diminuer. Cela est particulièrement visible pour les plus petites valeurs de SL, où l'augmentation du TP réduit rapidement le winrate. La meilleure combinaison en termes de winrate semble être un SL large (0.07) avec un TP faible (0.01 à 0.03), où le winrate est le plus élevé.
SP 500 : Les données réelles montrent des tendances similaires à celles observées dans les simulations, bien que les winrates soient généralement légèrement plus élevés. Comme avec les simulations, un SL plus élevé et un TP plus bas conduisent à des winrates supérieurs. Par exemple, un SL de 0.07 et un TP de 0.01 donnent un winrate de 77,0 %, ce qui est en ligne avec la tendance observée dans les simulations. À mesure que le TP augmente, le winrate diminue également ici, mais les données réelles montrent un déclin moins abrupt comparé aux simulations. Cela pourrait indiquer que les marchés réels, bien que volatils, offrent parfois des opportunités de prise de profit légèrement meilleures par rapport aux hypothèses de la simulation.
Interprétation : Un SL large combiné à un TP bas tend à maximiser le winrate, ce qui peut suggérer une stratégie plus conservatrice avec des gains fréquents mais plus petits. Le déclin du winrate avec l'augmentation du TP montre que, bien que les gains potentiels puissent être plus élevés, la probabilité de les atteindre diminue, en particulier pour les stratégies avec un SL serré. Les résultats sur le SP 500 confirment la validité de ces observations dans un contexte de marché réel, avec des winrates qui suivent les mêmes tendances générales.
3. Matrice des ratios de Sharpe :
Simulations : Le ratio de Sharpe augmente globalement avec l'augmentation des valeurs de Stop Loss (SL) et Take Profit (TP). Cela signifie que la performance ajustée au risque s'améliore lorsque ces paramètres sont plus larges. La meilleure combinaison de SL et TP, en termes de ratio de Sharpe, semble se situer autour de SL = 0.07 et TP = 0.07, avec un ratio atteignant 1.767012. Cela suggère qu'une stratégie plus agressive (avec des SL et TP plus larges) pourrait offrir un meilleur rendement ajusté au risque dans le cadre des simulations. On observe également que même à des valeurs de TP plus faibles, tant que le SL est suffisamment élevé (par exemple SL = 0.04 à 0.07), les ratios de Sharpe restent relativement élevés, indiquant une certaine robustesse de la stratégie.
SP 500 : Sur les données réelles du SP 500, le ratio de Sharpe suit une tendance similaire à celle observée dans les simulations, mais avec des ratios globalement plus élevés. Ici aussi, la meilleure combinaison est SL = 0.07 et TP = 0.07, où le ratio de Sharpe atteint 1.886030. Cela renforce l'idée que des stratégies plus larges en termes de SL et TP, bien qu'elles comportent plus de risques, offrent des performances ajustées au risque supérieures sur le marché réel. Les ratios sont remarquablement élevés pour les SL de 0.04 à 0.07 combinés à des TP de 0.04 à 0.07, ce qui indique que les stratégies avec des SL et TP modérés à larges sont très efficaces en termes de performance ajustée au risque.
Interprétation : Les deux matrices montrent qu'adopter des SL et TP plus larges conduit à de meilleurs ratios de Sharpe, indiquant que ces stratégies offrent une performance supérieure par unité de risque pris. Il est important de noter que bien que les ratios de Sharpe soient plus élevés dans les données du SP 500 que dans les simulations, les tendances générales restent cohérentes, ce qui valide les conclusions tirées des simulations. Les stratégies avec des SL plus larges (par exemple, 0.07) semblent particulièrement efficaces, même lorsque combinées à des TP plus bas, ce qui pourrait offrir un bon compromis entre la prise de risque et la réalisation de profits.
Conclusion :
Les stratégies avec des Stop Loss (SL) et Take Profit (TP) plus larges ne se traduisent pas par un risque accru, mais peuvent en réalité le réduire. En augmentant la taille du SL, on utilise généralement moins de levier, ce qui diminue l'exposition globale au marché. En prime, cela permet aussi de gagner en coût d'exécution, car ajuster ses positions moins souvent signifie moins de frais de transaction. Alors, pour ceux qui rêvent encore de ratios risque/récompense de 10, il est peut-être temps de redescendre sur terre et d’opter pour des stratégies qui sont vraiment à la hauteur—et qui ne vont pas vider votre compte en frais avant même d'avoir atteint le TP !
Le RSI est-il pertinent ?Contexte de l'analyse
J'ai mené une analyse sur l'indicateur technique Relative Strength Index (RSI) pour évaluer sa pertinence dans la prédiction des rendements futurs des actions du S&P 500. Le RSI est souvent utilisé pour identifier les conditions de surachat ou de survente d'un titre, et mon objectif était de déterminer s'il existe une relation significative entre le RSI et les rendements futurs.
Données et méthode
Collecte des données :
J'ai récupéré les prix ajustés de clôture pour les tickers du S&P 500 depuis 2005 via Yahoo Finance. Les données manquantes ont été supprimées, laissant un nombre significatif de tickers pour l'analyse.
Calcul du RSI :
Le RSI a été calculé pour une fenêtre de 14 jours. avec des positions détenue sur une journée
La formule du RSI repose sur la moyenne des gains et des pertes sur une période donnée, transformée pour obtenir une valeur oscillant entre 0 et 100.
# Function to calculate RSI (python)
def calculate_rsi(data, window=14):
delta = data.diff(1)
gain = delta.where(delta > 0, 0)
loss = -delta.where(delta < 0, 0)
avg_gain = gain.rolling(window=window, min_periods=1).mean()
avg_loss = loss.rolling(window=window, min_periods=1).mean()
rs = avg_gain / avg_loss
rsi = 100 - (100 / (1 + rs))
return rsi
Préparation des données :
Pour chaque ticker, le RSI et les rendements futurs (variation en pourcentage du prix de clôture) ont été calculés.
Les données ont été combinées en un seul DataFrame pour faciliter l'analyse.
Modèle de régression linéaire :
J'ai utilisé la régression linéaire pour évaluer la relation entre le RSI et les rendements futurs. Le modèle de régression inclut une constante pour le terme d'interception.
Résultats
Les résultats du modèle de régression linéaire montrent que le RSI a un coefficient très proche de zéro avec une p-value extrêmement faible, indiquant que le RSI est statistiquement significatif mais n'a pratiquement aucune influence sur les rendements futurs.
R-squared: 0.000, ce qui signifie que le RSI n'explique pratiquement aucune variation dans les rendements futurs.
Coefficient du RSI: -4.836e-05, très proche de zéro.
P-value: 0.000, suggérant que le coefficient presque nul est statistiquement significatif.
Tests supplémentaires
Pour renforcer cette conclusion, des tests supplémentaires sur les résidus du modèle de régression.
Test d'Omnibus
Le test d'Omnibus combine les mesures de skewness (asymétrie) et de kurtosis (aplatissement) des résidus pour tester la normalité des résidus.
Omnibus: 623479.434
Prob(Omnibus): 0.000
Une p-value de 0.000 indique que nous rejetons l'hypothèse nulle selon laquelle les résidus suivent une distribution normale.
Test de skewness (asymétrie)
Une mesure de la symétrie de la distribution des résidus. Une distribution normale a un skew de 0.
Skew: 0.473
Un skew positif indique que la distribution des résidus est légèrement asymétrique vers la droite.
Test de kurtosis
Une mesure de la "queue" de la distribution des résidus. Une distribution normale a une kurtosis de 3.
Kurtosis: 34.949
Une kurtosis très élevée suggère que la distribution des résidus a des queues lourdes (plus de valeurs extrêmes que ce qui serait attendu dans une distribution normale).
Test de Durbin-Watson
Le test Durbin-Watson vérifie la présence d'autocorrélation dans les résidus de la régression. Les valeurs proches de 2 suggèrent l'absence d'autocorrélation.
Durbin-Watson: 2.076
Une valeur proche de 2 indique qu'il n'y a pas d'autocorrélation significative dans les résidus.
Test de Jarque-Bera
Le test Jarque-Bera vérifie la normalité des résidus en utilisant des mesures de skewness et de kurtosis.
Jarque-Bera (JB): 82351929.309
Prob(JB): 0.000
Une p-value de 0.000 indique que nous rejetons l'hypothèse nulle selon laquelle les résidus suivent une distribution normale.
La visualisation de la régression linéaire montre une ligne de régression pratiquement horizontale, confirmant l'absence de relation linéaire significative entre le RSI et les rendements futurs.
Limites de l'Analyse Actuelle
Période d'Étude :
L'analyse couvre les données depuis 2005, mais ne capture peut-être pas toutes les conditions de marché, notamment les périodes de volatilité extrême.
Choix de la Fenêtre de RSI :
Le RSI a été calculé sur 14 jours. D'autres périodes (7 jours, 21 jours) n'ont pas été testées et pourraient montrer des résultats différents.
Exclusion d'Autres Facteurs :
Seul le RSI a été considéré. D'autres indicateurs techniques ou économiques n'ont pas été inclus, ce qui pourrait limiter la compréhension complète des rendements futurs.
Modèle de Régression Linéaire :
La régression linéaire peut ne pas capturer des relations non linéaires ou complexes. Des modèles plus sophistiqués n'ont pas été explorés.
Normalité des Résidus :
Les résidus ne suivent pas une distribution normale, ce qui indique que le modèle linéaire pourrait être mal spécifié.
Chocs de Marché :
Les événements extrêmes (crises financières, annonces économiques majeures) ne sont pas pris en compte, bien qu'ils puissent fortement influencer les rendements.
Sélection de l'Échantillon :
L'analyse se concentre sur les actifs du S&P 500. Les résultats pourraient différer pour d'autres indices ou marchés internationaux.
Conclusion
Sur la base de cette analyse, le RSI, bien qu'il soit souvent utilisé pour identifier les conditions de surachat ou de survente, ne semble pas être un indicateur pertinent pour prédire les rendements futurs des actions du S&P 500. Les tests de diagnostic montrent que le modèle de régression est mal adapté et que les prédictions basées sur le RSI sont principalement aléatoires et peu fiables. Les traders devraient donc être prudents en utilisant le RSI comme indicateur principal pour la prédiction des rendements futurs.
Jamais assez !👋🏽 Salutations !
L'éducation continue est un élément clé pour réussir en trading. Les marchés financiers sont en constante évolution et il est essentiel de rester informé sur les dernières tendances, les actualités économiques et les évolutions technologiques.
Il existe de nombreuses ressources en ligne pour améliorer votre éducation en matière de trading, telles que des formations en ligne, des livres, des articles de presse et des blogs spécialisés. Les plateformes de trading en ligne proposent également des outils éducatifs pour aider les traders à améliorer leurs compétences.
En étant constamment informé et en apprenant de nouvelles compétences, vous pouvez prendre des décisions plus éclairées en matière de trading et améliorer vos résultats. L'éducation continue peut également vous aider à comprendre les différents types d'investissements et à diversifier votre portefeuille de trading.
En somme, l'éducation continue est un élément clé pour réussir en trading. Restez constamment informé sur les dernières tendances et évolutions en matière de trading en utilisant les nombreuses ressources disponibles en ligne. En apprenant de nouvelles compétences, vous pouvez améliorer vos résultats de trading et prendre des décisions plus éclairées.
🚀Si ca ta plus n'oublie pas de boost !
L'essentiel !👋🏽 Salutations !
La gestion de risque est l'un des aspects les plus importants du trading. En effet, même les traders les plus expérimentés peuvent subir des pertes importantes si leur gestion de risque n'est pas adéquate.
Il est essentiel de définir votre profil de risque et de fixer des limites pour vos pertes potentielles. Vous devez être en mesure de déterminer la quantité de risque que vous êtes prêt à prendre pour chaque position et agir en conséquence.
Il est recommandé d'utiliser des ordres stop-loss pour limiter vos pertes et des ordres take-profit pour sécuriser vos gains. Les ordres stop-loss permettent de limiter vos pertes en définissant un niveau auquel votre position sera automatiquement fermée si le marché se déplace contre vous. Les ordres take-profit permettent de verrouiller les gains en définissant un niveau auquel votre position sera automatiquement fermée si le marché se déplace en votre faveur.
En gérant efficacement votre risque, vous pouvez maximiser vos chances de réussite en trading. En outre, il est important de ne jamais risquer plus que ce que vous êtes prêt à perdre. Vous devez être conscient que les marchés financiers peuvent être volatils et imprévisibles, et que les pertes font partie intégrante du trading.
En somme, la gestion de risque est un élément crucial en trading. Il est important de définir votre profil de risque et de fixer des limites pour vos pertes potentielles. Utilisez des ordres stop-loss et take-profit pour limiter vos pertes et sécuriser vos gains. En gérant efficacement votre risque, vous pouvez maximiser vos chances de réussite en trading.
🚀Si ca ta plus n'oublie pas de boost !
Risk Reward RatioLe Risk Reward Ratio ( RRR ) est un concept important en trading car il permet de mesurer le rapport entre le risque encouru et la récompense potentielle d'une position. Un RRR de 1 pour 2 signifie que le trader vise à réaliser un gain deux fois supérieur à sa perte potentielle.
Avoir un RRR minimum de 1 pour 2 est important car cela permet de s'assurer que les positions prises ont un potentiel de rentabilité suffisant pour justifier le risque encouru. En effet, si le RRR est inférieur à 1 pour 2, cela signifie que les pertes potentielles sont plus importantes que les gains potentiels, ce qui peut être risqué pour le trader.
De plus, avoir un RRR de 1 pour 2 ou plus peut aider les traders à limiter leurs pertes et à maximiser leurs gains. En se fixant des objectifs de gain plus élevés que leurs pertes potentielles, les traders sont en mesure de réaliser des profits plus importants sur le long terme, même s'ils ne gagnent pas sur toutes leurs positions.
Comme nous le montre cette exemple sur le graphique , plus le RRR est élevée , plus le trader sera rentable !
En somme, avoir un RRR minimum de 1 pour 2 est un bon point de départ pour les traders car cela leur permet de prendre des positions avec un potentiel de rentabilité suffisant pour justifier le risque encouru. Cependant, il est important de noter que le RRR optimal peut varier en fonction de la stratégie de trading et des conditions du marché.
Pour plus de contenue de ce type mais aussi des outils et des signaux trading ,
Les GAP en tradingComme illustré sur le graphique, les gap ou encore ces espaces, entre les bougies sont des ecarts de prix entre sessions, pour plus d'informations vous pouvez checker Google.
Mais l'idée a retenir avec les gap est qu'ils sont toujours comblés par le marché. Pour preuve cet indice est plein de gaps qui se comblent après.
Surveillez ce rectangle qui est un ecart de prix, vos verrez que le prix reviendra combler cela.
Dites-moi svp comment vous l'utilisez dans votre trading...je serais très contentnd'apprendre de vous.
MERCI
As illustrated on the graph, the gap or these spaces, between the candles are price differences between sessions, for more information you can check Google.
But the idea to remember with gaps is that they are always filled by the market. As proof, this index is full of gaps that fill up afterwards.
Watch this rectangle which is a price gap, you will see that the price will come back to fill this.
Please tell me how you use it in your trading...I would love to hear from you.
THANK YOU
Mes Abréviations de Trading Bonjour à tous.
Je vous partage mes abréviations que j'utilise pour le Trading.
Analyses et Graphiques :
AMD: Accumulation, Manipulation & Distribution
AR: Asian Range
BB: Breaker Block
BISI: Buy side Imbalance Sell side Inefficiency
BMS: Break in Market Structure
BSL: Buy Stop Liquidity
CBDR: Central Bank Dealer Range
CO: Composite Operators
COT: Commitment Of Traders
CPB: Complex Pullback
DOL: Draw On Liquidity
DP: Decision Point
EQH: Equal Highs
EQL: Equal Lows
FVG: Fair Value Gap
HH: Higher High
HL: Higher Low
HNS: Head and Shoulders
HOD: High Of the Day
HOTW: High Of the Week
HRLR: High Resistance Liquidity Run
HTF: Higher Time Frame
IMB: Imbalance
IOF: Institutional Order Flow
IPDA: Interbank Price Delivery Algorithm
IT: Institutional Trader
LH: Lower High
LL: Lower Low
LOKZ: London Open Kill Zone
LP: Liquidity Pool
LQ: Liquidity
LRLR: Low Resistance Liquidity Run
LTF: Lower Time Frame
MM: Momentum
MS: Market Structure
NFP: Non-Farm Payroll
NYOKZ: New York Open Kill Zone
OB: Order Block
OBIM: Order Block with Imbalance
OTE: Optimal Trade Entry
PD: Premium Discount
PDH: Previous Day High
PDL: Previous Day Low
PRZ: Price Reversal Zone
PWH: Previous Week High
PWL: Previous Week Low
RR: Risk Reward
RSP: Real Structure Point
RTO/RTOB: Return To Origin/Order Block
SH: Stop Hunt
SHC: Stop Hunt Candle
SIBI: Sell side Imbalance Buy side Inefficiency
SMS: Shift in Market Structure
SMT: Smart Money Tool
SSL: Sell Stop Liquidity
TF: Time Frame
TGT: Target
TSL: Turtle Soup Long
TSS: Turtle Soup Short
WHB: Weak Handed Buyers
WHS: Weak Handed Sellers
WKF: Wyckoff
Wyckoff :
PS: Preliminary Support
PSY: Preliminary Supply
SC: Selling Climax
AR: Automatic Rally
ST: Secondary Test
SPR: Spring
TEST: Test
SOS: Sign Of Strength
SOW: Sign Of Weakness
LPS: Last Point of Support/Supply
LPSY: Last Point of Supply
BU: Back-up
JAC: Jump Across the Creek
UT: Upthrust
UTAD: Upthrust After Distribution
TR: Trading Range
WAS: Wyckoff Accumulation Schematic
WDS: Wyckoff Distribution Schematic
CO: Composite Operators
LP: Liquidity Providers
Positions :
BE: Break Even
SL: Stop Loss
TP: Take Profit
EP/PE: Entry Point
RR: Risk Reward
PC/CP: Partial Closing
CH: Close Half
P: Pip’s
MC/CM: Manual Closing
Cette liste n'est pas complète, mais en tout cas il y a l’essentiel.
N'oubliez pas de liker, partager, commenter et vous abonner.
Bonne journée à tous.
ANALYSE SIMPLE DEBUTANT TRENDLINE + ICHIMOKUSALUT LES AMIS
VOICI DES BASES A SAVOIR POUR ANALYSER UNE TENDANCE AVEC ICHIMOKU ET DES TRENDLINES :)
BON VISIONNAGE
HESITE PAS A ME SUIVRE POUR PLUS D'ANALYSES ET DE SIGNAUX !!
Comment ne pas payer d'impôts sur vos plus-values en Bitcoin ?Bienvenue aux crypto-traders !
Avant de commencer autant vous dire que vous devrez certainement de l'argent aux impôts, sans même le savoir !
Dans cet article, nous allons voir ensembles les différentes lois françaises mises à jour depuis début 2019 concernant la fiscalité ! Cet article a pour but d'informer les cryptes-traders mais aussi que vous apportiez vos contributions dans les commentaires de l'article. Cet article concerne les traders dit "occasionnels" et non ce professionnel (même si le résumer de cette article peu servir au professionnel).
2014 - 2018 :
Lorsque j'ai commencé à m'intéresser personnellement au bitcoin et au monde de la cryptos, la fiscalité était bien différente de celle que l'ont connaît à ce jour. À l'époque avant 2019, vous auriez étais exonéré d'impôts pour un total sur vos plus-values de 5000 €. Aussi le calcul et l'ajout d'une plus-value étaient faite du moment que vous auriez rapatrié vos euros sur votre compte bancaire personnel et non sur votre exchange favoris. *Je ne suis pas certains de ces informations à confirmer.
Aujourd'hui :
Mercredi 7 novembre 2018, un nouvel amendement a été adopté en commission. Cet amendement prévoit de compléter le code général des impôts en appliquant aux plus-values en crypto-actifs le prélèvement forfaitaire unique "la flat-tax" de 30%, comme tous les revenus de capitaux mobiliers. (Appliquer depuis le 1er janvier 2019 en France et France métropolitaine).
« Au gain net retiré de la cession d'un actif numérique visé à l'article L. 549‑25 du code monétaire et financier, directement ou par le biais d'un prestataire de services sur actifs numériques. Le montant imposable du gain net est déterminé dans les cas où l'actif numérique est converti en monnaie ayant cours légal ou utilisé comme un moyen d'échange » précise l'amendement, c'est-à-dire utilisé « comme un moyen de paiement pour l'acquisition de biens ou services » indique l'exposé des motifs. - Article : Bitcoin les plus-values seront taxées à 30% par Delphine Cuny
La traduction :
Et pour vous traduire le tout en Français compris par des citoyens lambda cela se traduirait par : Vous devriez déclarer le total de vos plus-values, et ainsi appliquer à cela la flat taxe de 30% dès lors que vous transformer vos bitcoins en Euros ! (Autant dire, tous les clients de chez Kraken, Coinbase... qui permet de directement retransformer vos bitcoins en euros !). Et bien oui, du moment que vous avez gagné ne serait-ce que 1 centime, vous devrez le déclarer avant même de les recevoir sur votre compte bancaire personnel ! Le truc le plus embêtant c'est par exemple :
Vous mettez 100 Euros sur votre compte kraken et vous achetez 100 Euros de bitcoin qui est au cours des 2000$. Le cours tombe à environ 1800$ et vous transformer vos bitcoin en euros. Vous avez disons perdu 10 Euros. Il vous reste 90 Euros. Maintenant le cours est remonté à 2000$ et vous décidez d'acheter du bitcoin pour 90 Euros. Le cours atteint maintenant 3000$ Vous vendez vos 90 Euros de bitcoin qui ont maintenant une valeur se disons 135 Euros. Génial vous venez de faire 45 Euros de plus-values ! Je vous prends cet exemple car la moins-value n'est pas à prendre en compte. C'est-à-dire que si vous aviez 100 Euros au départ, et que vous aviez perdu 10 Euros alors c'est comme si vous auriez mis 90 euros et NON 100 EUROS ! C'est important à comprendre. Vos moins-values ne peuvent pas être remboursées par vos plus-values. Dès lors que vous calculer vos plus values pour vos impôts, il est important de prendre en compte la somme de départ moins vos moins-values. Je m'explique : 100€ (votre somme de départ) - 10€ (le total de vos moins-values) = 90€ + 45€ de plus-values. J'applique 30% à mes 45€ = 13.5 Euros (Que vous devrait directement donner aux impôts).
Oui le calcul peut être très complexe pour les personnes ayant faits du trading, mélanger à du holding avec un total de plus de 50 transactions. Mais il est important de calculer vos impôts immédiatement ! Car si vous perdez trop d'argent malheureusement vos plus-values serons tout de même appliqués. Si vous aviez mis 5000 Euros et que vous avez perdu 4500 Euros et que vous avez regagné 500 Euros malheureusement vous devrez de l'argent aux impôts alors que vous avez perdu 4000 Euros ! (500 Euros, j'applique encore une fois mes 30% vous devrais aux impôts 150 Euros !) Vous aurez un total de 850 Euros alors qu'au départ vous aviez 4000 Euros ! Donc oui le trading est dangereux car en plus de perdre de l'argent en jouant (trading /holding), vous en perdrez dès lors que vous ferez une plus values transformer en monnaie fiduciaire (Euros, Dollars, Yens, Livres..) !
Oui, quand j'ai compris ça, j'ai un peu flippé. Je dois de l'argent aux impôts (environs plus ou moins 200 Euros) que je devrais malheureusement donner. (Même si je perds tout mon argent !). C'est vraiment important de bien comprendre sa, car si vous êtes ignorant de ça vous encourez des poursuites, des amendes, et encore d'autres tortures en tous genres ah ah ! La république ELLE MARCHE !
Moi, et bien, je suis pas totalement indépendant au niveau des finances en vue de mon jeune âge ! (Je vous rassure tout de même, j'ai la majorité à l'heure). Et donc ne peux pas me permettre de devoir trop d'argent au vilain fisc. De plus d'avoir des problèmes financiers. (Je raconte un peu ma vie, mais il faut là comprendre pour mieux vous identifier).
Aussi vous devrez déclarés tout les exchange (Kraken, Coinbase...), comptes (wirex, Coinbase...) avec lesquelles vous pouvez transformer vos bitcoins et crypto-actifs en monnaies fiduciaire (Euros, Dollars et tout la clic). Dès maintenant est là c'est urgent ! Car dans le cas contraire, une amande de 1500 Euros par compte et par an sera appliquée !
Partie intéressante ! Ne plus payer d'impôts sur vos plus-values !
Si vous avez pris compte de l'intégralité de l'article alors maintenant je peux vous donner ma solution au problème des plus-values, du fisc et de l'état. je ne vais pas y aller par 4 chemins vous êtes exonéré d'impôts mais pas de les déclarer si vous faites un total de plus-value de moins de 305€ (C'est des rigolos le fisc, mais je ne vais pas m'acharner plus longtemps sur le système et son fonctionnement. Je laisse ce devoir à des personnes plus aguerries.). Disons que si vous avez mis 10 euros, que vous avez gagner 50 euros, perdu 10 euros, puis regagner 50, et ensuite perdu 90 et encore regagner 250 pour reperdre la totalité. Vous avez un solde de 0 mais vous devez de l'argent ! Et c'est primordial de comprendre ça ! Et ce n'est pas de mon devoir, mais je veux que vous le compreniez bien ! Même si vous retomber à un solde de 0 et que vous avez dépasser un total de plus-value de 305€, vous devrez de l'argent. (Si les bitcoins avais étais transformer en euros !).
La solution au problème :
Et bien comme la loi nous le dis "Le montant imposable du gain net est déterminé dans les cas où l'actif numérique est converti en monnaie ayant cours légal". Qui pourrait se traduire : Vous n'êtes pas imposable sur vos plus-values du moment que vous échanger vos bitcoins en une autre monnaie numérique. (Aussi appeler Crypto-actifs par nos amis les financiers, personnellement j'appelle pas ça "crypto-actifs" c'est ringards on ne va pas se mentir). En bref lorsque vous utiliser la crypto stable-coins Tether USDT, vous avez le miracle de ne rien payer, ne rien déclaré et d'autres avantages plus croustillant encore ! Mais pas que avec USDT cela s'applique à toutes les crypto-monnaies possible et inimaginable !
Voici une liste non exhaustive des quelques "stables-coins" qui vous permettront de ne rien perdre ;
- USDT (Tether, le plus célèbre et pour beaucoup le plus diabolique)
- USDC (USD Coin, le coin de coinbase)
- TUSD (TrueUSD, le concurrent transparent de Tether)
- PAX (Paxos Standard Token, le visionnaire)
- GUSD (Gemini USD by the Winklevoss twins)
- HUSD (Bon lui c'est vraiment mon préféré, il permet d'avoir 1 PAX, 1 USDC... sans frais de transaction)
Maintenant il vous faut une plate-forme performante et surtout qui vous permette de faire toute vos activités de trading, holding. En ayant au minimum 1 des stables-coins lister ci-dessus ! Et pour cela je vais vous laisser faire vos recherches, je vous en présente deux.
Binance :
Avantages : beaucoup de cryptos, possibilité de holding, de trading sur Marge, de revente et d'échange de cryptos, langue en français, ne pas déclaré votre compte, peu de frais.
Inconvénient : Ne pouvoir shorter aucunes des cryptos (Un gros inconvénient), et un gros hack il y a peu de temps.
ou
Huobi :
Avantages : Nombreuses cryptos récentes, possibilité de holding, trading sur marge, short possible, reventes, échanges entres cryptos, nombreux stables-coins, langue français, application de bureau et mobile, peu de frais.
Inconvénient : Ne pas pouvoir mettre de Stop-Loss et en même temps de take-profit ! (Soit l'un, soit l'autre un peu embêtant surtout sur le marcher de la cryptos).
Enfin voilà outre l'instant pub à la fin. J'ai essayé d'apporter une contribution à la communauté. Et la seule chose que je vous demanderais de bien vouloir faire, c'est de participer si une erreur, ou une confusion était présente dans l'article. Aussi les sources sont disponible sur internet. Et la seule chose que je vous demanderais de bien vouloir faire, c'est de participer si une erreur, ou une confusion était présente dans l'article. Aussi les sources sont disponibles sur internet. Vous pouvez à présent le partager à vos amis qui sont inconscients sur la fiscalité et le bitcoin ! Et un j'aime car ca ne mange pas de pain, ahah sinon 1 point de réputation. Il me faudrait 10 points pour vous coller des images et des liens !
Bonne continuation !
ICN 20% en une journéeToujours dans le cadre de l'utilisation du script de détection des zones d'achats (bottom finder) j'ai fais un achat au réveil et placé un ordre de vente une fois 20% arrivés. Le soir même surprise :)
Sur une monnaie vlatile comme l'ICN il est assez facile de faire cette marge. Vivement le prochain signal...
Un bénéfice Cloack BTC qui aurai pu être bien meilleur! J'utilise depuis peu le script bottom finder et voici mes 1ers résultats.
J'ai fait un acaht suite au signal et j'ai pensé que 5% serait un bon retour.
Oui j'ai bien fait c'est 5% mai j'aurai pu faire bien plus.
Je dois analyser les résultats de ce script pour peaufiner mes résultats et vendre avec encore plus de gains!