Con el objetivo de diversificar la cesta de estrategias de trading sistemático, en este artículo se intentará evaluar si es posible abordar el trading en Ethereum (ETH) con una estrategia de tipo “mean reverting” basada en los falsos breakout. Como la mayoría de las criptomonedas, Ethereum también ha mostrado históricamente un comportamiento predominantemente “trend following”, por lo tanto, buscar las inversiones de tendencia podría parecer una elección contraproducente.
Con la evolución reciente del mercado crypto, podría ser útil evaluar la posibilidad de incluir en su cartera una estrategia que aproveche la tendencia “mean reverting” que parece estar cada vez más presente también en este mercado, alimentada por la creciente liquidez.
Para hacer esto se intentará definir un sistema de trading que pueda aprovechar los falsos breakout en los niveles mínimos de la sesión anterior, que cada vez más a menudo originan rebotes, en lugar de extensiones de la tendencia a la baja. A la ruptura del mínimo del día anterior se tendrá entonces la condición para entrar long si el precio vuelve al nivel del mínimo recién violado.
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Estructura y resultados iniciales del trading system mean reverting en Ethereum (ETH)
«`La estrategia, que será construida solo en el lado long, presupone entrar después de movimientos bajistas del mercado con la idea de que la ruptura del mínimo del día anterior pueda llevar a un rebote.
La sesión se calcula usando el horario del exchange (normalmente se utiliza el horario de Greenwich, GMT) desde la medianoche hasta las 23:59, considerando una serie histórica de datos desde 2016 hasta hoy (mayo de 2024). Se establece una cantidad fija de 10.000$ por trade, y un stop loss de primer intento de 3000$.
Se obtienen desde el principio resultados positivos, con una línea de equity creciente. En las figuras siguientes se nota cómo el beneficio total del sistema supera los 71.000$ en solo 75 operaciones, con un average trade de 1.100$. Estos resultados podrían parecer demasiado positivos, pero en realidad denotan una estrategia aún cruda, dadas las pocas operaciones de duración muy larga, como confirma el alto valor del average trade.
Aunque proporciona métricas interesantes, el bajo número de operaciones hace que la estadística sea poco robusta, además de ser poco aplicable en el trading real dada la larga duración de muchos trade.
Es conveniente por lo tanto limitar la duración de los trade, encontrando tal vez un compromiso entre average trade y número de operaciones mediante una optimización de los parámetros utilizados.
Optimización para determinar la duración ideal de los trade
«`Como primera cosa se intentará entonces limitar la duración de los trade imponiendo el cierre después de un cierto número de días. Optimizando entre 5 y 120 días se encuentran los valores en la figura 4. Como se nota en el gráfico en la figura 5, alrededor de los 55 días hay un área con buenos valores de average trade y net profit sobre drawdown. Se trata de una duración bastante larga si se compara con el evento que genera la entrada al mercado (falso breakout de los mínimos anteriores), pero la optimización muestra cómo no es posible con trade de menor duración obtener resultados dignos de mención. Se elegirá entonces a modo de ejemplo cerrar los trade al máximo después de 55 días.
El beneficio total del sistema ha bajado a aproximadamente 46.000$ con un average trade de 130$, valores más bajos que los anteriores, pero decididamente más realistas considerando que se obtienen en 354 operaciones, un número que hace la estadística más robusta y el horizonte temporal del trade más sostenible. Sin embargo, podría haber aún espacio para mejorar las métricas y acercarse a una estrategia que pueda ser considerada para el live trading. Se podrían, por ejemplo, filtrar las entradas con algunos patrones de precio, tratando de operar solo cuando hay las condiciones ideales.
Análisis de los patrones de precio para mejorar los resultados del trading system mean reverting en Ethereum
A tal propósito, se utilizará una lista propietaria que reúne en su interior muchas combinaciones de precio, diferentes entre sí, que servirán para comprender en qué situaciones Ethereum (ETH) parece funcionar mejor con la lógica de falso break out objeto de la prueba.
El caso “PtnNeutYes=4” (figura 6) identifica los días posteriores a una sesión con poca convicción. Se trata de días en los que el “body” de la vela diaria (open-close) no ha sido superior al 75% del rango total de la vela diaria (high-low). Por lo tanto, se querría evitar aquellas situaciones en las que el “body” es superior al 75% del rango total de la sesión.
Se nota cómo en efecto el MyPtn número 4 logra incrementar el average trade (152$) y el net profit (49.209$). También el drawdown disminuye y se sitúa en -6.697$. Una buena mejora, visible también por la forma del equity que es decididamente más regular (figura 7).
Estos buenos resultados ciertamente están lejos de los que se habrían alcanzado con el simple “buy & hold” de Ethereum (ETH) desde 2016 hasta hoy (figura 9) en términos de beneficios absolutos. Pero hay que considerar que las fluctuaciones del “buy & hold” no son comparables a las vividas por el trading system, haciendo del primero un enfoque seguramente menos sostenible. Además de esto, hay que decir que el trading system utiliza un tamaño fijo, mientras que aplicando el “buy & hold” es como si se estuvieran reinvirtiendo las ganancias obtenidas.
Consideraciones finales sobre el trading system mean reverting en Ethereum
En conclusión, se ha visto cómo es posible operar con un enfoque mean reverting incluso en un instrumento como Ethereum, típicamente trend following, que con el crecimiento general del mercado crypto presenta cada vez más oportunidades también de inversión. El trading system desarrollado en este artículo no está ciertamente listo para el live trading, pero se deja al lector la tarea de experimentar y optimizar aún más esta idea para poder refinarla y transformarla en una verdadera estrategia operativa.
¡Hasta la próxima y buen trading!
Andrea Unger
