L'automatisation bat-elle
le lending FRR passif ?

Un vrai backtest. Chaque pourcentage de stratégie provient du moteur de backtest Stratum exécuté sur trois ans de bougies horaires de funding Bitfinex (1 095 jours), avec une courbe de taux par tenor, une modélisation du remplissage des ordres, les retours anticipés et les 15 % de frais de plateforme — en utilisant les mêmes paramètres d'algorithme par défaut que l'app en production.

C'est la stratégie Simple FRR — prêter au Flash Return Rate du marché et laisser tourner — passée par exactement le même backtest, la même fenêtre et les mêmes frais que tous les autres algorithmes. C'est la référence du lending passif. Le petit chiffre « FRR actuel » en note de bas de page est juste le taux en direct d'aujourd'hui pour le contexte, pas la moyenne du backtest. La tuile « Avantage vs FRR » indique de combien de points de pourcentage l'APR modélisé de l'algorithme sélectionné dépasse cette référence Simple FRR.

La part de ton capital qui est réellement prêtée et génère des intérêts sur le backtest — le chiffre « mon argent travaille-t-il ». Elle peut rester en dessous de 100 % parce que certains algorithmes mettent du capital au repos et attendent des taux plus juteux, ou gardent une réserve entre les prêts. Un APR modélisé élevé avec une faible utilisation signifie que le rendement provient d'une plus petite part de ton solde.

Annuel. Le chiffre principal est l'APR modélisé annualisé, capitalisé mensuellement sur les 12 mois affichés dans le graphique.

Ce sont les vrais taux backtestés par devise. La demande d'emprunt sur marge pour les stablecoins (USD, USDT) est importante et régulière, donc le funding paie bien ; la demande d'emprunt en BTC et ETH est bien plus faible et plus épisodique, donc leurs taux de funding — et l'APR modélisé — sont bien plus bas, souvent proches de zéro. Change de devise et chaque chiffre de la page se recalcule pour ce carnet de funding.

Non. Les taux de funding, les remplissages, les retours anticipés, les frais, le risque de plateforme et la liquidité changent tous. Les backtests comparent les algorithmes dans des conditions historiques ; ils ne garantissent pas les rendements futurs. Ce ne sont pas des conseils financiers.