Trajectoires — ATOM — 2026-06-30 16:55

Contribution des facteurs

	Facteur	Amplification	Zone T	Signal	Interprétation
•	F1_snap F1_snap	×0.000	12h – 24h	1.00	→ réduit de 100% en moyenne, concentré symétriquement.
⚡	Urgence convergente (OU) F19	×0.109	0h – 24h	1.00	Amplifie la densité à l'approche du temps de demi-vie τ* : le marché est 'sous pression' de retourner vers μ∞. Pression maximale dans ~1222h (τ* = 1222h, z=-4.51σ∞). → réduit de 89% en moyenne, concentré symétriquement.
🔍	Résiduel distribution × kurtosis F22	×0.225	1h – 24h	0.99	Double amplification des zones non visitées pour les distributions à queues épaisses — combine F6 et F14 en signal composite. → réduit de 77% en moyenne, concentré symétriquement.
🚧	*Contrainte de prix (A → T_min)** F17	×0.545	11h – 24h	0.99	Le prix cible A* ne peut pas être atteint instantanément. La vitesse de marché empirique v impose un temps minimum T_min = \|A\| / v. Toute cellule (T < T_min, A) est physiquement impossible — densité zéro. → réduit de 45% en moyenne, concentré symétriquement.
⏳	*Contrainte de temps (T → A_max)** F18	×0.545	11h – 24h	0.99	L'horizon cible T* impose une amplitude maximale A_max = v × T. Toute cellule (T, A > A_max) est physiquement impossible — densité zéro. F17 et F18 sont la même contrainte vue des deux axes : le cône de vitesse. → réduit de 45% en moyenne, concentré symétriquement.
📊	Queues épaisses (kurtosis) F14	×1.425	0h – 24h	0.54	Étend la densité au-delà des quantiles Q95 en proportion du kurtosis excédentaire observé. → amplifie de +42% en moyenne, concentré symétriquement.
⚡	Vitesse ajustée au régime F23	×0.668	0h – 24h	0.00	v_ajustée = v_brute × v_ratio (F9). Sans cet accord, les contraintes F17/F18 utilisent une vitesse qui n'est plus celle du marché actuel. En régime de compression (v_ratio < 1) : cône plus serré. En expansion : plus large. → réduit de 33% en moyenne, concentré symétriquement.
🔄	Position dans le cycle F8	×0.698	0h – 24h	0.37	Pondère les horizons selon la phase du cycle G₂ : probabilité plus forte quand la durée restante correspond aux précédentes phases. Phase actuelle : 4h / médiane 4h → fin de cycle (100%). → réduit de 30% en moyenne, concentré symétriquement.
🗺️	Zones de prix peu visitées F6	×1.177	0h – 24h	0.72	Amplifie les zones que la distribution récente n'a pas encore atteintes, par rapport à la distribution long terme. → amplifie de +18% en moyenne, concentré côté baissier.
🔢	Runs binomiaux (séquences) F15	×0.884	0h – 24h	0.39	Longueur du run courant comparée à la longueur attendue sous indépendance. Run épuisé (k >> E[k]) → retournement court terme probable. Run jeune (k << E[k]) → continuation probable. Signal décroissant avec T. Run baissier 1 barres / E[k]=2.1 → jeune (excès=0.48×). → réduit de 12% en moyenne, concentré symétriquement.
📈	Mémoire long terme (Hurst) F10	×1.096	0h – 24h	0.40	H > 0.5 → tendance persistante (étire la densité dans la direction courante). H < 0.5 → mean-reversion (resserre la densité). H=0.579 → persistance. → amplifie de +10% en moyenne, concentré symétriquement.
🧲	Aimants des moyennes mobiles F11	×1.087	0h – 24h	0.90	Crée des zones d'attraction autour des MAs calculées depuis les données, proportionnellement à leur distance du prix actuel. → amplifie de +9% en moyenne, concentré côté haussier.
🔗	Confluence multi-échelle F13	×1.075	0h – 24h	0.50	Amplifie les zones où plusieurs unités de temps convergent vers le même niveau de prix. → amplifie de +7% en moyenne, concentré symétriquement.
💥	Régime de volatilité F9	×1.051	0h – 24h	0.27	Adapte la largeur de la densité selon le régime actuel : expansion (queues plus larges) ou compression (queues resserrées). Régime compression (v_ratio=0.67). → amplifie de +5% en moyenne, concentré symétriquement.
⚖️	Asymétrie Ω⁺/Ω⁻ F12	×0.962	0h – 24h	0.12	Fréquence relative des variations positives vs négatives : p_pos = P(variation > 0). p_pos > 0.5 → biais haussier natif. Appliqué sur chaque UT, combiné par G₂. p_pos=50.0% → biais baissier (asymétrie=+0.000). → réduit de 4% en moyenne, concentré symétriquement.
🏁	Épuisement tendanciel F24	×1.034	0h – 24h	0.22	Signal continu de retournement (run épuisé) ou de continuation (run jeune). L'amplitude et la vitesse de la réaction sont calibrées par la longueur du run par rapport à sa durée attendue (F15) et par l'amplitude des queues (F14). Run baissier 1 barres, durée attendue ≈ 2.1 barres → jeune (excess=0.48×) → continuation probable. → amplifie de +3% en moyenne, concentré côté baissier.
•	F8xF11 F8xF11	×1.022	0h – 24h	0.37	→ amplifie de +2% en moyenne, concentré côté haussier.
〰️	Dérive de skewness F2	×1.018	0h – 24h	0.30	Mesure le glissement de l'asymétrie de la distribution : si les variations récentes (court terme) sont plus asymétriques haussièrement que l'historique long, la queue positive est amplifiée. Signal court terme lié à la fenêtre G₁ courte. → effet quasi neutre en moyenne, concentré côté haussier.
🎯	Retour à la moyenne (OU) F1	×1.014	0h – 24h	0.11	Pression des spreads MA vers leur équilibre long terme : un spread éloigné de μ∞ oriente la densité vers les prix de retour. Modèle dominant 1d MA20/100 : prix sous-évalué de 4.51σ∞, retour attendu vers +6.790% dans ~1222h. → effet quasi neutre en moyenne, concentré symétriquement.
📍	Cibles de prix (G₁ multi-échelle) F7	×1.011	0h – 24h	0.10	Concentre la densité sur les niveaux de variation les plus probables selon les distributions historiques de chaque unité de temps. → effet quasi neutre en moyenne, concentré symétriquement.
•	F8xF7 F8xF7	×1.003	0h – 24h	0.02	→ effet quasi neutre en moyenne, concentré symétriquement.
📡	φ_court — différentiel de spread F3	×1.002	0h – 24h	0.07	Compare le spread MA courant (fenêtre courte) à sa référence historique long terme (fenêtre longue). φ_court > 0 : spread sur-étendu récemment → correction probable vers la valeur de référence. φ_court < 0 : sous-étendu → continuation ou reprise. Différent de F1 (amplitude absolue z) : F3 mesure la vitesse d'accumulation du spread. Modèle dominant 1d MA20/100 : s0=-4.210% (spread actuel vs équilibre μ∞=+6.790%). → effet quasi neutre en moyenne, concentré côté haussier.
⚓	Zones d'équilibre OU (μ∞) F16	×1.000	0h – 24h	0.02	Chaque modèle OU définit une destination structurelle : le prix où le spread MA_court/MA_long rejoindrait son équilibre μ∞. Ces zones sont des attracteurs stables, distincts de la trajectoire de retour modélisée par F1. Attracteurs principaux : +11.00% (1d). → effet quasi neutre en moyenne, concentré côté haussier.
•	F16xF8 F16xF8	×1.000	0h – 24h	0.01	→ effet quasi neutre en moyenne, concentré côté haussier.
🔀	Convergence skew × équilibres F21	×1.000	0h – 24h	0.00	Amplifie uniquement les zones où F2 (biais de skewness) et F16 (attracteur OU) pointent simultanément vers la même cellule (t, v). Signal de confluence haute confiance. Confluence active là où F2 et F16 se superposent. → effet quasi neutre en moyenne, concentré côté haussier.
📐	G₁ convergée (distribution historique) F4	—	0h – 24h	1.00	Distribution empirique des variations sur la fenêtre longue : fonde la plage de prix statistiquement plausibles (axe V). Base structurelle, non un facteur appliqué mais la grille elle-même — son profil montre les zones naturellement denses. → effet quasi neutre en moyenne, concentré symétriquement.
⏱️	G₂ convergée (cycles empiriques) F5	—	0h – 24h	0.00	Distribution empirique des durées de phases sur toutes les UT : fonde la plage de temps statistiquement plausibles (axe T). Base structurelle — son profil montre les horizons naturellement denses selon le tempo historique de l'actif. → effet quasi neutre en moyenne, concentré symétriquement.
🧭	Biais directionnel F20	—	0h – 24h	0.00	Combine Hurst et asymétrie pour amplifier la direction dominante sur les horizons intermédiaires. → effet quasi neutre en moyenne, concentré symétriquement.
•	F13xF19 F13xF19	—	0h – 24h	0.00	→ effet quasi neutre en moyenne, concentré symétriquement.

Amplification × = poids moyen appliqué sur la grille (1.00 = neutre). Signal = force normalisée [0–1] du signal pour ce facteur à cet instant. Zone T = horizons où le facteur est le plus actif.

Trajectoires stochastiques — ATOM/USD (Acte III)

Contribution des facteurs