En este artículo se desarrollará un sistema de trading con una lógica muy sencilla que, como se verá, puede aplicarse a varias criptomonedas con resultados realmente interesantes. El sistema está basado en el Average True Range, que se utiliza como indicador de volatilidad, y en el caso específico se aplicará a Bitcoin (BTC). Recientemente, la reina de las criptomonedas ha dado mucho de qué hablar, tanto por la expectativa de un importante rally tras el último Halving, como por su creciente papel como activo estratégico como reserva de valor contra la inflación típica de las monedas fiat.
Summary
Cómo funciona el indicador de volatilidad Average True Range
El Average True Range (ATR), es decir, “el intervalo medio real”, es un indicador técnico utilizado para medir la volatilidad de un subyacente en un período de tiempo específico. Fue ideado en 1978 por Welles Wilder Jr, célebre analista de materias primas. El objetivo principal del ATR es proporcionar una indicación numérica sobre la volatilidad de un determinado instrumento o mercado.
Un ATR alto, de hecho, indica un mercado con alta volatilidad, mientras que un ATR bajo expresa una mayor estabilidad en el precio del subyacente y, por lo tanto, un menor perfil de riesgo.
Este indicador expresa la variación del precio de un instrumento financiero en un período de tiempo específico, pero no es capaz de proporcionar información relativa a la dirección del mercado y a su momentum.
Como sugiere el nombre, para calcular el ATR es necesario medir el promedio del “true range” que, a diferencia del simple “range” (es decir, el valor máximo menos el mínimo de una barra) se define considerando también posibles gap respecto al cierre de la barra anterior.
Generalmente la medición se realiza para 14 períodos, pero se puede calcular el ATR también en intervalos diferentes dependiendo de las necesidades del trader.
La estrategia trend following en Bitcoin: lógica y backtest de trading
La estrategia en cuestión es una simple trend following al alza, pensada para el mercado spot pero aplicable también a los futuros, que entrará al mercado con una orden de tipo stop a la ruptura de un cierto nivel de precio, con la idea de que el movimiento en curso pueda continuar al alza.
La sesión considerada va convencionalmente desde las 00:00 GMT hasta las 23:59 GMT. Dado que las criptomonedas se cotizan las 24 horas del día, se han elegido estos horarios para hacer coincidir la sesión con el día solar. Se utilizará además un ‘time frame’ a barras de 15 minutos para operar de manera bastante puntual en el mercado, pero utilizando también una segunda serie de datos (data2) a barras diarias para el cálculo del nivel de entrada.
Este último, de hecho, será determinado por el cierre de la última barra diaria más una cierta cantidad, determinada a través del Average True Range (ATR) de los últimos 5 días (period), multiplicado luego por un factor (factor) que inicialmente se establecerá igual a 1.
comprar siguiente barra en c data2 + factor*AvgTrueRange(period)data2 stop;
Suponiendo operar con 10.000$ por operación, el cierre del trade ocurrirá al alcanzar un stop loss de 1.000$, un valor bastante amplio pero que se supone necesario en este mercado, dada la volatilidad de Bitcoin y cómo este es nervioso en sus movimientos. En cualquier caso, la estrategia tiene un horizonte intradía, por lo que cerrará las posiciones al final de la sesión, sin la necesidad de utilizar un take profit.
Aplicando esta estrategia en el mercado spot de Bitcoin (BTC) contra USDT (stablecoin anclada al dólar), desde enero de 2017 hasta octubre de 2024 se obtienen resultados muy alentadores, con una línea de equity que sube de manera bastante regular.
Esto se confirma con los resultados anuales reportados en la Figura 2, que denotan sin embargo un average trade no muy alto, que se podría intentar mejorar para hacer la estrategia más robusta con el fin de sostener también los costos operativos del trading real (comisiones y slippage en la ejecución de las órdenes).
Cómo optimizar el rendimiento de la estrategia trend following en Bitcoin
Entre las variables sobre las que es posible trabajar para optimizar la estrategia está seguramente el período (period) usado para calcular el ATR, pero también su factor multiplicativo (factor) y el valor de stop loss.
Haciendo variar el ‘period’ entre 2 y 10 días y el ‘factor’ entre 0,5 y 2 (con un paso de 0,25), dejando por el momento el stop loss invariable, se obtienen los resultados en la Figura 3.
Ordenándolos por average trade, se nota cómo la combinación ‘period’=2 y ‘factor’=1 permite obtener una excelente relación net profit/drawdown (el Custom Criteria) y el mejor net profit (aproximadamente 29.600$) entre aquellos con average trade más alto. De hecho, existen también combinaciones con net profit más altos, pero con average trade demasiado bajos para poder ser considerados.
Con los parámetros seleccionados, por lo tanto, la ganancia total del sistema se acerca a los 30.000$ en 355 operaciones, con un average trade de aproximadamente 83,50$. Estos resultados denotan una estrategia ya bastante buena para poder ser aplicada en live trading, pero eso no quita que se pueda trabajar para mejorarla aún más.
En este momento, de hecho, la estrategia prevé el uso de un stop loss a 1.000$, es decir, el 10% del valor de la posición, que no ha sido optimizado. En la Figura 4 se nota cómo, al variar el stop loss de 500$ a 2.000$, no hay resultados particularmente interesantes, por lo que se podría mantener el stop inicial o, como máximo, tomar el valor de 1.100$, que resulta ser el óptimo.
Estrategia trend following: aplicación a otras criptomonedas (Ethereum y Solana)
Sin ir más allá introduciendo filtros operativos que podrían fácilmente llevar a un sobreajuste en la optimización de la estrategia, se podría intentar simplemente validarla aplicando la misma lógica a otras criptomonedas, para verificar si también en estas logra obtener buenos resultados. Es conocido, de hecho, cómo Bitcoin actúa un poco como motor para todo el mercado, por lo que las otras criptomonedas tienden a moverse de manera similar.
A continuación se presentan las líneas de equity de la misma estrategia aplicada a Ethereum (ETH) y Solana (SOL), dos de las principales altcoins en el mercado.
El crecimiento de ambas líneas de equity confirma la validez de la estrategia, aunque, para obtener los mejores resultados también de Ethereum y Solana, sería necesario proceder a la optimización de los parámetros, como se hizo anteriormente con Bitcoin. Se deja entonces este trabajo al lector como sugerencia operativa.
Conclusiones sobre la estrategia que aprovecha la volatilidad de Bitcoin y de las criptomonedas en el trading
En conclusión, la estrategia de seguimiento de tendencias intradía experimentada en Bitcoin ha demostrado ser ciertamente interesante en su simplicidad, y puede aplicarse con los ajustes y optimizaciones necesarios también a muchas otras criptomonedas. Este mercado es de hecho todavía bastante joven, y a pesar de que está madurando rápidamente, presenta numerosas oportunidades para los traders que quieran aventurarse en él.
¡Hasta la próxima y buen trading!
Andrea Unger
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