Al fine di diversificare il paniere delle strategie di trading sistematico, in questo articolo si tenterà di valutare se sia possibile approcciare il trading su Ethereum (ETH) con una strategia di “mean reverting” basata su falsi breakout. Come la maggior parte delle criptovalute, Ethereum ha storicamente mostrato un comportamento prevalentemente di “seguimento del trend”, pertanto cercare inversioni di tendenza potrebbe sembrare una scelta controproducente.
Con la recente evoluzione del mercato delle criptovalute, potrebbe essere utile considerare di incorporare nel proprio portafoglio una strategia che sfrutti il trend di “mean reverting”, che sembra essere sempre più presente anche in questo mercato, alimentato dalla crescente liquidità.
Per fare ciò si cercherà di definire un sistema di trading in grado di sfruttare i falsi breakout ai bassi livelli della sessione precedente, che sempre più spesso si traducono in rimbalzi piuttosto che in estensioni del trend al ribasso. Dopo aver superato il minimo del giorno precedente, verrà soddisfatta la condizione per entrare long se il prezzo ritorna al livello minimo appena rotto.
Struttura e primi risultati del sistema di trading mean reverting su Ethereum (ETH)
La strategia, che sarà costruita solo sul lato lungo, presuppone di entrare dopo i movimenti ribassisti del mercato con l’idea che rompere il minimo del giorno precedente potrebbe portare ad un rimbalzo.
La sessione viene calcolata utilizzando l’orario della borsa (normalmente Greenwich Mean Time, GMT) da mezzanotte alle 23:59, considerando una serie storica di dati dal 2016 ad oggi (maggio 2024). Viene fissato un importo fisso di $ 10.000 per operazione, con uno stop loss iniziale di $ 3.000.
Fin da subito si ottengono risultati positivi, con una linea patrimoniale in crescita. Nelle figure seguenti si può vedere come il profitto totale del sistema superi i 71.000 dollari in sole 75 operazioni, con una media degli scambi di 1.100 dollari. Questi risultati potrebbero sembrare eccessivamente positivi, ma in realtà indicano una strategia ancora approssimativa, visti i pochi scambi di durata molto lunga, come confermato dall'elevato valore degli scambi medi.
Sebbene fornisca parametri interessanti, il basso numero di operazioni rende la statistica poco robusta, oltre a essere poco applicabile nel trading reale data la lunga durata di molti scambi.
È opportuno quindi limitare la durata dei trade, magari trovando un compromesso tra media dei trade e numero di operazioni attraverso un'ottimizzazione dei parametri utilizzati.
Ottimizzazione per determinare la durata ideale delle operazioni
Come primo passo cercheremo di limitare la durata dei trade imponendo la chiusura dopo un certo numero di giorni. Ottimizzando tra 5 e 120 giorni si ottengono i valori in figura 4. Come si nota dal grafico in figura 5, intorno ai 55 giorni c'è un'area con buoni valori di trade medio e utile netto al drawdown. Si tratta di una durata ancora piuttosto lunga rispetto all'evento che genera l'ingresso nel mercato (falso breakout dei minimi precedenti), ma l'ottimizzazione mostra che non è possibile ottenere risultati degni di nota con operazioni di durata più breve. Pertanto, ad esempio, sceglieremo di chiudere le operazioni al massimo dopo 55 giorni.
Il profitto totale del sistema è sceso a circa 46.000$ con un trade medio di 130$, valori inferiori ai precedenti, ma decisamente più realistici considerando che si ottengono in 354 operazioni, numero che rende le statistiche più robuste e il tempo di trade orizzonte più sostenibile. Tuttavia, potrebbe esserci ancora spazio per migliorare i parametri e avvicinarsi a una strategia che possa essere presa in considerazione per il trading dal vivo. Ad esempio si potrebbero filtrare le voci con andamenti dei prezzi, cercando di operare solo quando ci sono le condizioni ideali.
Analisi dei pattern di prezzo per migliorare i risultati del sistema di trading mean reverting su Ethereum
A questo proposito verrà utilizzata una lista proprietaria che riunisce tante combinazioni di prezzo, diverse tra loro, che serviranno a capire in quali situazioni Ethereum (ETH) sembra funzionare meglio con la logica del falso break out in fase di sperimentazione.
Il caso “PtnNeutYes=4” (figura 6) identifica i giorni successivi ad una seduta con poca convinzione. Si tratta dei giorni in cui il “corpo” della candela giornaliera (open-close) non era superiore al 75% del range totale della candela giornaliera (high-low). Sarebbero quindi da evitare quelle situazioni in cui il “corpo” supera il 75% dell'escursione totale della seduta.
Da notare come infatti MyPtn numero 4 riesca ad aumentare il trade medio (152$) e l'utile netto (49.209$). Diminuisce anche il drawdown che si attesta a -6.697$. Un buon miglioramento, visibile anche dalla forma del patrimonio che risulta decisamente più regolare (figura 7).
Questi buoni risultati sono sicuramente lontani da quelli che si sarebbero ottenuti con il semplice “buy & hold” di Ethereum (ETH) dal 2016 ad oggi (figura 9) in termini di profitti assoluti. Bisogna però considerare che le oscillazioni del “buy&hold” non sono paragonabili a quelle vissute dal sistema di negoziazione, rendendo il primo un approccio decisamente meno sostenibile. Oltre a questo, va sottolineato che il sistema di trading utilizza una dimensione fissa, mentre applicare il “buy & hold” è come reinvestire i profitti ottenuti.
Considerazioni finali sul sistema di trading mean reverting su Ethereum
In conclusione, è stato dimostrato come sia possibile operare con un approccio mean reverting anche su uno strumento come Ethereum, tipicamente trend Following, che con la crescita generale del mercato crypto presenta sempre più opportunità di inversione. Il sistema di trading sviluppato in questo articolo non è certamente pronto per il trading dal vivo, ma al lettore è lasciato il compito di sperimentare ulteriormente e ottimizzare questa idea per affinarla e trasformarla in una vera e propria strategia operativa.
Alla prossima volta e buon trading!
Andrea Unger