En este artículo, se desarrollará un sistema de trading con una lógica muy simple que, como se verá, puede aplicarse a diferentes criptomonedas con resultados verdaderamente interesantes. El sistema se basa en el Average True Range, que se utiliza como un indicador de volatilidad y, en este caso específico, se aplicará al Bitcoin (BTC). Recientemente, la reina de las criptomonedas ha sido muy comentada, tanto por la anticipación de un importante rally tras el último Halving como por su creciente papel como activo estratégico para almacenar valor frente a la inflación típica de las monedas fiduciarias.
Resumen
Cómo funciona el indicador de volatilidad Average True Range
El Average True Range (ATR), o «rango verdadero promedio», es un indicador técnico utilizado para medir la volatilidad de un activo subyacente en un período de tiempo específico. Fue desarrollado en 1978 por Welles Wilder Jr, un reconocido analista de materias primas. El principal objetivo del ATR es proporcionar una indicación numérica de la volatilidad de un instrumento o mercado específico.
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 perfil de riesgo menor. Este indicador expresa la variación de precio de un instrumento financiero en un período de tiempo específico, pero no es capaz de proporcionar información sobre la dirección del mercado y su ímpetu.
Como su nombre lo sugiere, para calcular el ATR es necesario medir el promedio del «rango verdadero» que, a diferencia del simple «rango» (es decir, el valor máximo menos el mínimo de una barra), se define considerando también cualquier brecha con respecto al cierre de la barra anterior. Generalmente, la medición se lleva a cabo para 14 períodos, pero el ATR también puede calcularse en diferentes intervalos dependiendo de las necesidades del trader.
Estrategia de seguimiento de tendencias en Bitcoin: lógica y backtest de trading
La estrategia en cuestión es un simple seguimiento de tendencias al alza, diseñada para el mercado spot pero también aplicable a futuros, que entrará en el mercado con una orden de stop en la ruptura de cierto nivel de precios, con la idea de que el movimiento en curso pueda continuar al alza.
La sesión considerada corre convencionalmente de 00:00 GMT a 23:59 GMT. Dado que las criptomonedas se cotizan las 24 horas del día, estos tiempos se han elegido para alinear la sesión con el día solar. También se utilizará un marco temporal de barras de 15 minutos para operar con bastante precisión en el mercado, pero también utilizando una segunda serie de datos (data2) con barras diarias para calcular el nivel de entrada.
Esto, de hecho, se determinará 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 (período), luego multiplicada por un factor (factor) que inicialmente se establecerá igual a 1.
- «compra la próxima barra a 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 grande pero asumido como necesario en este mercado, dada la volatilidad del Bitcoin y su naturaleza nerviosa en sus movimientos. En cualquier caso, la estrategia tiene un horizonte intradía, por lo que cerrará posiciones al final de la sesión, sin la necesidad de usar un take profit.
Al aplicar esta estrategia al mercado spot de Bitcoin (BTC) contra USDT (stablecoin vinculada al dólar), desde enero de 2017 hasta octubre de 2024, se obtienen resultados muy alentadores, con una línea de equidad que asciende bastante constantemente.
Esto se confirma con los resultados anuales reportados en la Figura 2, que, sin embargo, denotan un trade promedio que no es muy alto, lo que podría, por lo tanto, mejorarse para hacer la estrategia más robusta con la vista también en sostener los costos operativos del trading real (comisiones y slip en la ejecución de órdenes).
Cómo optimizar el rendimiento de la estrategia de seguimiento de tendencias en Bitcoin
Entre las variables que pueden ajustarse para optimizar la estrategia, ciertamente está el período (period) utilizado para calcular el ATR, pero también su factor multiplicativo (factor) y el valor del stop loss.
Al variar el ‘período’ entre 2 y 10 días y el ‘factor’ entre 0.5 y 2 (con un paso de 0.25), manteniendo el stop loss sin cambios por el momento, se obtienen los resultados mostrados en la Figura 3.
- Al ordenarlos por trade promedio, se observa cómo la combinación ‘período’=2 y ‘factor’=1 permite una excelente relación neta de ganancias/drawdown (el Criterio Personalizado) y la mejor ganancia neta (aproximadamente $29,600) entre aquellas con el trade promedio más alto.
- De hecho, también hay combinaciones con beneficios netos más altos, pero con trades promedio demasiado bajos para ser considerados.
Con los parámetros seleccionados, por lo tanto, el beneficio total del sistema se acerca a $30,000 en 355 operaciones, con un trade promedio de aproximadamente $83.50. Estos resultados indican una estrategia ya bastante buena para ser aplicada en el trading en vivo, pero eso no significa que no pueda trabajarse para mejorarla aún más.
Por el momento, de hecho, la estrategia implica el uso de un stop loss de $1,000, que es el 10% del valor de la posición, y no ha sido optimizado. En la Figura 4, se observa que al variar el stop loss de $500 a $2,000, no hay resultados particularmente interesantes, por lo que podría mantenerse el stop inicial o como máximo tomar el valor de $1,100, que resulta ser el óptimo.
Estrategia de seguimiento de tendencias: aplicación a otras criptomonedas (Ethereum y Solana)
Sin profundizar más insertando filtros operativos que podrían fácilmente llevar al sobreajuste en la optimización de la estrategia, uno podría simplemente tratar de validarla aplicando la misma lógica a otras criptomonedas, para verificar si también puede lograr buenos resultados en estas. Se sabe, de hecho, cómo Bitcoin actúa en cierta medida como un impulsor para todo el mercado, por lo que las otras criptomonedas tienden a moverse de manera similar.
Las líneas de equidad de la misma estrategia aplicada a Ethereum (ETH) y Solana (SOL), dos de las principales altcoins del mercado, se informan a continuación.
La tendencia al alza de ambas líneas de equidad confirma la efectividad de la estrategia, aunque para lograr los mejores resultados de Ethereum y Solana también, sería necesario proceder con la optimización de los parámetros, como se hizo anteriormente para Bitcoin. Esta tarea se deja, por lo tanto, al lector como una sugerencia operativa.
Conclusiones sobre la estrategia que explota la volatilidad de Bitcoin y las criptomonedas en el trading
En conclusión, la estrategia de seguimiento de tendencias intradía probada en Bitcoin ha demostrado ser ciertamente interesante en su simplicidad, y puede aplicarse con los ajustes y optimizaciones necesarios a muchas otras criptomonedas también. Este mercado es, de hecho, todavía bastante joven, y a pesar de madurar rápidamente, presenta numerosas oportunidades para los traders que deseen involucrarse con él.
¡Hasta la próxima y feliz trading!
Preguntas Frecuentes
- ¿Qué es el Average True Range (ATR) y cómo se utiliza en trading?
- El ATR es un indicador técnico usado para medir la volatilidad de un activo financiero durante un período específico. Se utiliza para evaluar la estabilidad de precios y determinar estrategias de trading basadas en la volatilidad del mercado.
- ¿Cómo funciona la estrategia de seguimiento de tendencias en Bitcoin?
- La estrategia sigue una tendencia al alza utilizando un marco temporal intradía y se basa en entrar al mercado al romperse ciertos niveles de precios, calculados con ATR, con la idea de que el movimiento continúe hacia arriba.
- ¿Puede esta estrategia aplicarse a otras criptomonedas?
- Sí, la estrategia puede aplicarse a otras criptomonedas como Ethereum y Solana, aunque es recomendable optimizar los parámetros para cada activo específico para lograr los mejores resultados.
