Dans cet article, un système de trading avec une logique très simple sera développé, qui, comme on le verra, peut être appliqué à différentes cryptomonnaies avec des résultats vraiment intéressants. Le système est basé sur l'Average True Range, qui est utilisé comme indicateur de volatilité, et dans ce cas précis, il sera appliqué au Bitcoin (BTC). Récemment, la reine des cryptomonnaies a beaucoup fait parler d'elle, tant pour l'anticipation d'un important rallye suite au dernier Halving que pour son rôle croissant en tant qu'actif stratégique en tant que réserve de valeur contre l'inflation typique des monnaies fiduciaires.
Comment fonctionne l'indicateur de volatilité Average True Range
L'Average True Range (ATR), ou « la plage réelle moyenne », est un indicateur technique utilisé pour mesurer la volatilité d'un actif sous-jacent sur une période de temps spécifique. Il a été développé en 1978 par Welles Wilder Jr, un analyste de matières premières renommé. L'objectif principal de l'ATR est de fournir une indication numérique de la volatilité d'un instrument ou d'un marché particulier.
Un ATR élevé, en effet, indique un marché avec une haute volatilité, tandis qu'un ATR bas exprime une plus grande stabilité dans le prix de l'actif sous-jacent et, par conséquent, un profil de risque plus faible.
Cet indicateur exprime la variation de prix d'un instrument financier sur une période de temps spécifique, mais il n'est pas capable de fournir des informations concernant la direction du marché et son élan.
Comme son nom l'indique, pour calculer l'ATR, il est nécessaire de mesurer la moyenne de la « plage réelle » qui, contrairement à la simple « plage » (c'est-à-dire la valeur maximale moins la valeur minimale d'une barre), est définie en tenant également compte des éventuels écarts par rapport à la clôture de la barre précédente.
En général, la mesure est effectuée sur 14 périodes, mais l'ATR peut également être calculé sur différents intervalles en fonction des besoins du trader.
La stratégie de suivi de tendance sur le Bitcoin : logique et backtest de trading
La stratégie en question est un simple suivi de tendance haussière, conçu pour le marché spot mais également applicable aux contrats à terme, qui entrera sur le marché avec un ordre stop à la rupture d'un certain niveau de prix, avec l'idée que le mouvement en cours peut continuer à la hausse.
La session considérée court conventionnellement de 00:00 GMT à 23:59 GMT. Étant donné que les cryptomonnaies sont cotées 24 heures sur 24, ces heures ont été choisies pour aligner la session avec le jour solaire. Une barre de 15 minutes ‘intervalle de temps’ sera également utilisée pour opérer de manière assez précise sur le marché, mais également en utilisant une deuxième série de données (data2) avec des barres quotidiennes pour le calcul du niveau d'entrée.
Ceci, en effet, sera déterminé par la clôture de la dernière barre quotidienne plus un certain montant, déterminé par le biais de l'Average True Range (ATR) des 5 derniers jours (période), puis multiplié par un facteur (facteur) qui sera initialement fixé égal à 1.
achetez la prochaine barre à c data2 + facteur*AvgTrueRange(période)data2 stop;
En supposant d'opérer avec 10 000 $ par opération, la clôture du trade se fera dès l'atteinte d'un stop loss de 1 000 $, une valeur plutôt élevée mais jugée nécessaire dans ce marché, compte tenu de la volatilité du Bitcoin et de son caractère nerveux dans ses mouvements. Dans tous les cas, la stratégie a un horizon intrajournalier, donc elle clôturera les positions d'ici la fin de la session, sans avoir besoin d'utiliser un take profit.
En appliquant cette stratégie au marché spot du Bitcoin (BTC) contre USDT (stablecoin indexé au dollar), de janvier 2017 à octobre 2024, des résultats très encourageants sont obtenus, avec une ligne d'équité qui augmente de manière assez régulière.
Cela est confirmé par les résultats annuels rapportés dans la Figure 2, qui, cependant, dénotent un trade moyen pas très élevé, ce qui pourrait donc être amélioré pour rendre la stratégie plus robuste en vue de soutenir également les coûts opérationnels du trading réel (commissions et glissement dans l'exécution des ordres).
Comment optimiser la performance de la stratégie de suivi de tendance sur le Bitcoin
Parmi les variables qui peuvent être ajustées pour optimiser la stratégie, il y a certainement la période (période) utilisée pour calculer l'ATR, mais aussi son facteur multiplicatif (facteur) et la valeur du stop loss.
En faisant varier la ‘période’ entre 2 et 10 jours et le ‘facteur’ entre 0,5 et 2 (avec un pas de 0,25), tout en maintenant le stop loss inchangé pour le moment, les résultats montrés dans la Figure 3 sont obtenus.
En les classant par trade moyen, on note que la combinaison ‘période’=2 et ‘facteur’=1 permet un excellent ratio profit net/drawdown (les Critères Personnalisés) et le meilleur profit net (environ 29 600 $) parmi ceux avec le plus haut trade moyen. En effet, il existe également des combinaisons avec des profits nets plus élevés, mais avec des trades moyens trop bas pour être considérés.
Avec les paramètres sélectionnés, donc, le profit total du système approche 30 000 $ en 355 trades, avec un trade moyen d'environ 83,50 $. Ces résultats indiquent une stratégie déjà assez bonne à appliquer dans le trading en direct, mais cela ne signifie pas qu'elle ne peut pas être travaillée pour l'améliorer encore.
Pour le moment, en effet, la stratégie implique l'utilisation d'un stop loss à 1 000 $, ce qui représente 10 % de la valeur de la position, et elle n'a pas été optimisée. Dans la Figure 4, on note qu'en faisant varier le stop loss de 500 $ à 2 000 $, il n'y a pas de résultats particulièrement intéressants, donc on pourrait maintenir le stop initial ou au maximum prendre la valeur de 1 100 $, qui s'avère être la optimale.
Stratégie de suivi de tendance : application à d'autres cryptomonnaies (Ethereum et Solana)
Sans aller plus loin en insérant des filtres opérationnels qui pourraient facilement mener à un surajustement dans l'optimisation de la stratégie, on pourrait simplement essayer de la valider en appliquant la même logique à d'autres cryptomonnaies, pour vérifier si elle peut également obtenir de bons résultats sur celles-ci. Il est en effet connu comment le Bitcoin agit quelque peu comme un moteur pour l'ensemble du marché, donc les autres cryptomonnaies tendent à se déplacer de manière similaire.
Les lignes d'équité de la même stratégie appliquée à Ethereum (ETH) et Solana (SOL), deux des principales altcoins du marché, sont rapportées ci-dessous.
La tendance haussière des deux lignes d'équité confirme l'efficacité de la stratégie, bien que pour obtenir les meilleurs résultats d'Ethereum et Solana également, il serait nécessaire de procéder à l'optimisation des paramètres, comme cela a été fait précédemment pour le Bitcoin. Cette tâche est donc laissée au lecteur comme suggestion opérationnelle.
Conclusions sur la stratégie qui exploite la volatilité du Bitcoin et des cryptomonnaies dans le trading
En conclusion, la stratégie de suivi de tendance intrajournalière testée sur le Bitcoin s'est révélée certainement intéressante dans sa simplicité, et elle peut être appliquée avec les ajustements et optimisations nécessaires à de nombreuses autres cryptomonnaies également. Ce marché est en effet encore assez jeune, et malgré sa maturation rapide, il présente de nombreuses opportunités pour les traders qui souhaitent s'engager avec lui.
À la prochaine fois et bon trading !
Andrea Unger
