In questo articolo, verrà sviluppato un sistema di trading con una logica molto semplice che, come si vedrà, può essere applicato a diverse criptovalute con risultati davvero interessanti. Il sistema si basa sull'Average True Range, utilizzato come indicatore di volatilità, e in questo caso specifico, sarà applicato a Bitcoin (BTC). Recentemente, la regina delle criptovalute è stata molto discussa, sia per l'anticipazione di un importante rally a seguito dell'ultimo Halving sia per il suo crescente ruolo come asset strategico come riserva di valore contro l'inflazione tipica delle valute fiat.
Come funziona l'Indicatore di Volatilità Average True Range
L'Average True Range (ATR), o “la media del range reale”, è un indicatore tecnico utilizzato per misurare la volatilità di un asset sottostante su un periodo di tempo specifico. È stato sviluppato nel 1978 da Welles Wilder Jr, un rinomato analista di commodities. L'obiettivo principale dell'ATR è fornire un'indicazione numerica della volatilità di un particolare strumento o mercato.
Un alto ATR, infatti, indica un mercato con alta volatilità, mentre un basso ATR esprime maggiore stabilità nel prezzo dell'underlying e, quindi, un profilo di rischio inferiore.
Questo indicatore esprime la variazione di prezzo di uno strumento finanziario su un periodo di tempo specifico, ma non è in grado di fornire informazioni riguardo alla direzione del mercato e al suo momentum.
Come suggerisce il nome, per calcolare l'ATR è necessario misurare la media del “true range” che, a differenza del semplice “range” (cioè, il valore massimo meno il minimo di una barra) è definito considerando anche eventuali gap rispetto alla chiusura della barra precedente.
In generale, la misurazione viene effettuata per 14 periodi, ma l'ATR può essere calcolato anche su intervalli diversi a seconda delle esigenze del trader.
La strategia di trend following su Bitcoin: logica e backtest di trading
La strategia in questione è una semplice strategia di trend following rialzista, progettata per il mercato spot ma anche applicabile ai futures, che entrerà nel mercato con un ordine stop al superamento di un certo livello di prezzo, con l'idea che il movimento in corso possa continuare verso l'alto.
La sessione in considerazione corre convenzionalmente dalle 00:00 GMT alle 23:59 GMT. Poiché le criptovalute sono quotate 24 ore su 24, questi orari sono stati scelti per allineare la sessione con il giorno solare. Verrà inoltre utilizzata una barra ‘time frame’ da 15 minuti per operare piuttosto precisamente nel mercato, ma anche utilizzando una seconda serie di dati (data2) con barre giornaliere per il calcolo del livello di ingresso.
Questo, infatti, sarà determinato dalla chiusura dell'ultima barra giornaliera più un certo importo, determinato attraverso l'Average True Range (ATR) degli ultimi 5 giorni (periodo), poi moltiplicato per un fattore (fattore) che inizialmente sarà impostato uguale a 1.
compra la prossima barra a c data2 + factor*AvgTrueRange(period)data2 stop;
Assumendo di operare con $10.000 per operazione, la chiusura del trade avverrà al raggiungimento di uno stop loss di $1.000, un valore piuttosto elevato ma ritenuto necessario in questo mercato, data la volatilità di Bitcoin e come esso sia nervoso nei suoi movimenti. In ogni caso, la strategia ha un orizzonte intraday, quindi chiuderà le posizioni entro la fine della sessione, senza la necessità di utilizzare un take profit.
Applicando questa strategia al mercato spot di Bitcoin (BTC) contro USDT (stablecoin ancorata al dollaro), da gennaio 2017 a ottobre 2024, si ottengono risultati molto incoraggianti, con una linea di equity che cresce piuttosto costantemente.
Questo è confermato dai risultati annuali riportati nella Figura 2, che, tuttavia, denotano un trade medio non molto alto, che potrebbe quindi essere migliorato per rendere la strategia più robusta in vista di supportare anche i costi operativi del trading reale (commissioni e slippage nell'esecuzione degli ordini).
Come ottimizzare le performance della strategia di trend following su Bitcoin
Tra le variabili che possono essere regolate per ottimizzare la strategia, c'è sicuramente il periodo (periodo) utilizzato per calcolare l'ATR, ma anche il suo fattore moltiplicativo (fattore) e il valore dello stop loss.
Variando il ‘periodo’ tra 2 e 10 giorni e il ‘fattore’ tra 0.5 e 2 (con un passo di 0.25), mantenendo per il momento invariato lo stop loss, si ottengono i risultati mostrati nella Figura 3.
Ordinandoli per trade medio, si nota come la combinazione 'periodo'=2 e 'fattore'=1 consenta un eccellente rapporto profitto netto/drawdown (i Criteri Personalizzati) e il miglior profitto netto (circa $29.600) tra quelli con il più alto trade medio. Infatti, ci sono anche combinazioni con profitti netti più alti, ma con trade medi troppo bassi per essere considerati.
Con i parametri selezionati, quindi, il profitto totale del sistema si avvicina a $30.000 in 355 trade, con un trade medio di circa $83.50. Questi risultati indicano una strategia già piuttosto buona da applicare nel trading live, ma ciò non significa che non possa essere perfezionata ulteriormente.
Al momento, infatti, la strategia prevede l'uso di uno stop loss a $1.000, che è il 10% del valore della posizione, e non è stata ottimizzata. Nella Figura 4, si nota che variando lo stop loss da $500 a $2.000, non ci sono risultati particolarmente interessanti, quindi si potrebbe mantenere lo stop iniziale o al massimo prendere il valore di $1.100, che si rivela essere quello ottimale.
Strategia di trend following: applicazione ad altre criptovalute (Ethereum e Solana)
Senza andare oltre inserendo filtri operativi che potrebbero facilmente portare a overfitting nell'ottimizzazione della strategia, si potrebbe semplicemente provare a validarla applicando la stessa logica ad altre criptovalute, per verificare se possa raggiungere buoni risultati anche su queste. È noto, infatti, come Bitcoin agisca in qualche modo da driver per l'intero mercato, quindi le altre criptovalute tendono a muoversi in modo simile.
Le linee di equity della stessa strategia applicata a Ethereum (ETH) e Solana (SOL), due delle principali altcoin sul mercato, sono riportate di seguito.
La tendenza rialzista di entrambe le linee di equity conferma l'efficacia della strategia, anche se per ottenere i migliori risultati da Ethereum e Solana, sarebbe necessario procedere con l'ottimizzazione dei parametri, come precedentemente fatto per Bitcoin. Questo compito è quindi lasciato al lettore come suggerimento operativo.
Conclusioni sulla strategia che sfrutta la volatilità di Bitcoin e delle criptovalute nel trading
In conclusione, la strategia di trend following intraday testata su Bitcoin si è dimostrata certamente interessante nella sua semplicità e può essere applicata con le necessarie regolazioni e ottimizzazioni a molte altre criptovalute. Questo mercato è infatti ancora piuttosto giovane e, nonostante stia maturando rapidamente, presenta numerose opportunità per i trader che desiderano interagire con esso.
Fino alla prossima volta e buon trading!
Andrea Unger
