Méthodologie de calcul des prix

1. Sources de données

1.1 Intégration des exchanges

CoinPaprika s'intègre aux exchanges de cryptomonnaies via leurs API publiques. Chaque exchange doit fournir les identifiants des paires de marchés (p. ex., BTC/USD, ETH/BTC), le dernier prix négocié pour chaque paire de marché et le volume de trading sur 24 heures pour chaque paire de marché.

1.2 Périmètre

Seuls les marchés spot sont inclus dans le pipeline de calcul des prix. Les marchés dérivés (contrats à terme, swaps perpétuels, options) sont exclus, car leurs prix peuvent diverger significativement du prix spot sous-jacent en raison des taux de financement, des mécanismes d'expiration et des dynamiques de levier.

1.3 Données de référence externes

Les taux de change fiduciaires sont fournis par Open Exchange Rates pour convertir entre les devises fiduciaires (EUR, GBP, JPY, etc.) et le USD. Les taux d'ancrage des stablecoins — USDT, USDC et autres stablecoins majeurs — sont convertis en USD à l'aide d'un indice pondéré par le volume dérivé de leurs marchés d'entrée en USD.

2. Pipeline de calcul des prix

L'algorithme est conçu pour calculer les prix en se basant uniquement sur l'état actuel du marché, sans dépendance aux prix des exécutions précédentes. Chaque exécution repart de zéro, en démarrant ses propres taux de conversion à partir des données de marché en temps réel, et converge vers des prix précis à travers de multiples itérations. L'ensemble du pipeline s'exécute toutes les 60 secondes.

1. Collecte des données

   Pour chaque exchange intégré, CoinPaprika récupère tous les marchés spot disponibles. Chaque marché fournit : le nom de la paire de marché (p. ex., BTC/USD), le dernier prix négocié dans la devise de cotation et le volume de trading sur 24 heures dans la devise de cotation.

2. Établissement du taux de référence BTC/USD

   L'algorithme démarre sans prix supposés. Le premier calcul est le prix moyen pondéré BTC/USD, dérivé directement de tous les marchés spot BTC/USD. Bitcoin est choisi car les marchés BTC sont généralement les plus liquides entre les exchanges.

   BTC_USD = Σ(Price_i × Volume_i) / Σ(Volume_i)
   where i = each BTC/USD market across all exchanges

3. Premier passage : marchés BTC et fiduciaires uniquement

   En utilisant le taux BTC/USD, l'algorithme traite les marchés où l'un des côtés de la paire est soit BTC soit une devise fiduciaire. Marchés libellés en BTC (p. ex., ETH/BTC, SOL/BTC) :

   Price_USD = Price_BTC × BTC_USD

   Marchés libellés en fiduciaire (p. ex., ETH/EUR, BTC/JPY) :

   Price_BTC = Price_USD / BTC_USD

4. Passages suivants : incorporation de tous les marchés

   De nombreuses cryptomonnaies se négocient également contre d'autres cryptomonnaies. L'algorithme utilise les taux de conversion du passage précédent pour résoudre ces marchés de manière itérative.

   Pass 1: BTC/USD markets → BTC_USD rate
   Pass 2: BTC + fiat markets → conversion rates for major coins
   Pass 3: All markets using Pass 2 rates → refined rates, more coins covered
   Pass N: Repeat until convergence → all reachable coins have prices

5. Détection et suppression des valeurs aberrantes

   Avant l'agrégation finale, les prix de marché anormaux sont identifiés et exclus. Les marchés exclus d'emblée comprennent ceux avec des frais de trading nuls, des incitations au minage de transactions, des données périmées (> 30 min) et des paires sur liste noire. La détection statistique des valeurs aberrantes utilise des limites basées sur la médiane ajustées selon la profondeur de liquidité.

   The statistical stages are described in Section 3.

6. Prix final : moyenne pondérée par le volume

   Après suppression des valeurs aberrantes, le prix final est la moyenne pondérée par le volume de tous les marchés valides restants :

   Price_USD = Σ(Price_i_USD × Volume_i_USD) / Σ(Volume_i_USD)

   Les marchés à plus forte liquidité portent naturellement plus de poids, garantissant que le prix agrégé reflète là où se produit la majorité de l'activité de trading réelle.

3. Outlier Detection

Outlier removal runs as four independent stages before any price is averaged. Each catches a failure the others cannot see.

3.1 Stage 1 — Excluded Markets

Markets on exchanges under verification, and markets manually excluded after review, are dropped before anything is measured.

3.2 Stage 2 — Volume Anomalies

Volume is checked before price, because a fabricated volume corrupts every weight downstream. Markets reporting negative or implausibly large volume are rejected outright.

Past that bound, an asset's markets are accumulated smallest-first, and a market is rejected only when it fails several independent tests at once: the accumulated total must exceed a floor, the market's volume must be out of proportion to the smaller markets already accumulated, and the new total must exceed both the asset's previous observed maximum and its 24-hour median by a multiplier. Requiring all of them together is what keeps a genuine new listing on a large venue from being mistaken for fabricated volume. The limits scale with the asset's own median volume: the more liquid the asset, the tighter the constraint.

A rejection here is not final. Flagged markets are surfaced for review, and a market confirmed as genuine is re-admitted to the calculation.

3.3 Stage 3 — Trusted Price Band

Rather than applying one statistical test to every asset, CoinPaprika derives a trusted price band per asset per run, using the strongest method the available market depth supports and falling back through five tiers:

1. Interquartile. Requires several markets above a volume floor. Qualification is decided on the asset's stronger markets, but the band itself is computed across all but its emptiest ones. The band widens with the asset's own dispersion, so a volatile asset is not punished for being volatile.
2. Median bound, narrow. Requires several markets above a lower floor, with more than half of all markets already clustered around the median. The band is then tightened to the lowest and highest price actually observed.
3. Median bound, wide. As above, with fewer markets required and a wider tolerance.
4. Reference price. No usable market cohort, but a previous reference price exists. The band's width scales with the asset's median volume.
5. Last observed price. No reference price either, but a recent observation exists.

A liquid asset with many honest markets gets a tight band. A thin asset gets a wide band rather than a wrong one.

Stablecoins are treated as a separate class. The volume threshold for the strongest tier is lowered, so that tier stays available for assets whose individual markets are smaller, and the dispersion factor is tightened. An asset that should sit at its peg is given a far narrower tolerance than a volatile one.

Prices outside an asset's band never enter its average. Markets inside the band face one more check: a market — or a group of markets sitting on the same side of the median — whose distance-weighted volume would pull the average materially away from the median is excluded as well. And if every market for an asset lands outside its band, the markets are rejected rather than the band: the asset keeps its previous price instead of adopting a suspect one.

For thinly-listed assets, absolute sanity checks run alongside the band: a price or volume implausible on its face, or an implied market capitalization exceeding Bitcoin's, is rejected regardless of what the band would allow.

3.4 Stage 4 — Exchange-Level Anomalies

A final pass aggregates volume per exchange and compares it against that venue's own recent history — its previous maximum and its 24-hour median. The comparison is made only when the venue's market list is unchanged: a volume jump explained by newly added markets is not an anomaly, but the same jump on an unchanged market set is. This catches a venue-wide distortion that each individual market would survive.

3.5 Why a Band Is Derived for Every Asset

Assets are priced through one another, so one bad market propagates. An asset quoted at $1 on a single small market, joined by a second market of similar size quoting the inverse pair at $1,000, would carry that asset's reference price from $1 to roughly $500 on the next run — and from there into every asset quoted against it, and onward through the graph. Deriving a band for every asset, including those with too little data to measure precisely, breaks that chain at the first link.

4. Calcul du volume de trading

4.1 Volume par exchange

Le volume de trading sur 24 heures pour chaque exchange est la somme des volumes convertis en USD pour toutes ses paires de trading actives et non blacklistées. Les paires qui n'ont pas été mises à jour dans les 30 dernières minutes sont exclues.

Exchange_Volume = Σ(Volume_pair_i × Price_pair_i_USD)

4.2 Volume par actif

Le volume de trading sur 24 heures pour un actif individuel est la somme des volumes de toutes ses paires de marché valides sur tous les exchanges intégrés.

4.3 Volume global

Le volume de trading mondial de cryptomonnaies est la somme de tous les volumes par exchange.

5. Score de confiance des exchanges

Chaque exchange reçoit un Score de confiance sur une échelle de 0 à 100, reflétant la fiabilité et la qualité de ses données rapportées. Le Score de confiance influence la façon dont les données de l'exchange sont pondérées et filtrées dans le pipeline de calcul des prix.

5.1 Critères d'évaluation

5.2 Application du Score de confiance

• Les exchanges en cours d'examen sont entièrement exclus des calculs de prix et de volume.
• Les Scores de confiance sont révisés et mis à jour périodiquement, et peuvent changer immédiatement en réponse à des événements significatifs (piratages, action réglementaire, pannes prolongées de l'API, etc.).
• Les données des exchanges font l'objet d'un examen supplémentaire via l'Indicateur de liquidité des paires de marché (voir Section 6).

5.3 Volume réel estimé (ERV)

Le volume réel estimé est une mesure introduite en 2019 pour lutter contre les faux volumes et le wash trading. L'ERV est dérivé des indicateurs de liquidité de tous les marchés d'un exchange donné. Le volume rapporté sur 24 heures de chaque marché est ajusté à l'aide de pondérations attribuées à sa catégorie d'indicateur de liquidité (Bon, Moyen ou Mauvais).

6. Indicateur de liquidité des paires de marché (Points)

Les paires de marché individuelles reçoivent une évaluation de liquidité en temps réel basée sur le spread du carnet d'ordres (différence en pourcentage entre la meilleure offre d'achat et de vente), la profondeur du carnet d'ordres (valeur dans ±1 % et ±10 % du prix médian), la cohérence du volume et les vérifications des valeurs aberrantes.

6.1 Catégories d'indicateurs

• Bon — Forte liquidité et conditions de marché normales.
• Moyen — Conditions de marché contraintes ou fluctuantes ; la liquidité est inférieure à ce que le volume rapporté suggère.
• Mauvais — Liquidité insuffisante par rapport au volume rapporté, ou conditions de marché très déséquilibrées.

Les paires de marché qui échouent aux vérifications de liquidité sont sous-pondérées dans le calcul du VWAP. Si aucune autre source n'existe pour calculer le prix et le volume d'un actif, la paire est quand même utilisée — avec une indication claire que la liquidité n'a pas pu être vérifiée.

7. Offre en circulation

7.1 Pièces Proof-of-Work

Pour les cryptomonnaies basées sur PoW (p. ex., Bitcoin, Litecoin), l'offre en circulation est interrogée directement depuis les API des explorateurs de blocs. Les valeurs sont vérifiées contre plusieurs explorateurs de blocs indépendants et mises à jour automatiquement au fur et à mesure que de nouveaux blocs sont minés.

7.2 Tokens (basés sur des contrats intelligents)

Pour les tokens ERC-20 et similaires, l'offre en circulation est calculée comme :

Circulating Supply = Total Supply - Locked Tokens

Locked Tokens includes:
  - Team/founder vesting wallets
  - Treasury or reserve wallets
  - Burn addresses
  - Locked staking contracts

7.3 Vérification

Les chiffres d'offre en circulation sont recoupés avec les données divulguées par les équipes de projet et mis à jour lors d'événements de déverrouillage, de brûlages de tokens ou d'autres événements affectant l'offre. Des seuils spécifiques sont intentionnellement retenus pour éviter toute manipulation.

8. Métriques dérivées

8.1 Capitalisation boursière

Per-asset:  Market Cap = Current Price (USD) × Circulating Supply
Global:     Global Market Cap = Σ(Market Cap of all tracked assets)

8.2 Plus haut historique (ATH)

Pour chaque actif, CoinPaprika suit le prix agrégé le plus élevé jamais enregistré, la date à laquelle il s'est produit et la distance actuelle par rapport à l'ATH :

ATH Distance (%) = (ATH Price − Current Price) / ATH Price × 100%

9. Critères de référencement

9.1 Actifs cryptographiques

Pour être référencée sur CoinPaprika, une cryptomonnaie doit satisfaire aux exigences suivantes :

• Un site web fonctionnel, appartenant au projet, avec des informations claires sur le projet
• Un explorateur de blocs fonctionnel avec des données on-chain vérifiables
• Trading actif sur au moins un exchange intégré à CoinPaprika
• Communication transparente — le projet maintient des canaux publics (X/Twitter, Telegram, Discord) avec des mises à jour régulières et une réactivité aux problèmes de la communauté

9.2 Exchanges

Pour être intégré comme source de données, un exchange doit :

• Exploiter un site web fonctionnel avec une activité de trading vérifiable
• Fournir une REST API publique répondant aux normes de données de CoinPaprika (paires de marchés, prix, volumes)
• Maintenir une documentation API à jour
• Fournir un point de contact dédié pour les problèmes de qualité des données

10. Asset Identifiers

Reference data is only usable inside a regulated workflow if it joins to the identifiers that workflow already runs on. CoinPaprika maps its asset IDs to external identifiers:

• DTI — Digital Token Identifier (ISO 24165), issued by the Digital Token Identifier Foundation. The ISO standard identifier for digital tokens, and the identifier regulatory reporting regimes reference for digital assets.
• ISIN — International Securities Identification Number (ISO 6166), which joins crypto positions to instrument records in existing back-office, custody and accounting systems.
• Provider IDs from CoinMarketCap, CoinGecko and CryptoCompare, for reconciliation and migration without re-mapping a universe by hand.

Mappings are available through the API ID Mappings endpoint: docs.coinpaprika.com — API ID Mappings

11. Independence and Conflicts of Interest

CoinPaprika is independently owned. It is not owned by, and holds no stake in, any cryptocurrency exchange, trading venue, market maker or token issuer. This distinguishes CoinPaprika from aggregators owned by the venues whose data they publish.

11.1 What a Commercial Relationship Can and Cannot Affect

CoinPaprika operates a paid expedited listing service (Fast Track) and carries advertising. Both are disclosed here, because a claim of independence is only useful if it is specific about its limits.

Fast Track buys moderator time: a submission and its metadata are reviewed and processed on a priority schedule instead of the standard queue. It buys nothing else.

No payment of any kind affects:

• the price calculated for an asset, which is produced by the pipeline described on this page and subject to the same outlier detection as every other listed asset;
• an exchange's Confidence Score;
• a market pair's Liquidity Indicator;
• ranking, which is derived from calculated market capitalization.

Listing is a decision about coverage. Pricing is a measurement. An asset admitted through Fast Track is measured by exactly the same method as any other: a thin asset receives a correspondingly wide trusted band and a low liquidity indicator.

Advertising is labeled as advertising and is never presented as data.

Questions about this methodology, including any concern about a potential conflict of interest, can be raised through our contact page: coinpaprika.com/contact

12. Fréquence de mise à jour