Nell’ottica di diversificare il paniere di strategie di trading sistematico, in questo articolo si proverà a valutare se è possibile approcciare il trading su Ethereum (ETH) con una strategia di tipo “mean reverting” basata sui falsi breakout. Come la maggior parte delle criptovalute, anche Ethereum infatti ha mostrato storicamente un comportamento prevalentemente “trend following”, pertanto andare alla ricerca delle inversioni di trend potrebbe sembrare una scelta controproducente.
Con l’evoluzione recente del mercato crypto, potrebbe essere utile valutare di inserire nel proprio portafoglio una strategia che approfitti della tendenza “mean reverting” che sembra essere sempre più presente anche su questo mercato, alimentata dalla crescente liquidità.
Per fare questo si proverà a definire un trading system che possa riuscire ad approfittare dei falsi breakout sui livelli minimi della sessione precedente, che sempre più spesso originano dei rimbalzi, piuttosto che delle estensioni del trend al ribasso. Alla rottura del minimo del giorno precedente si avrà quindi la condizione per entrare long qualora il prezzo dovesse tornare al livello del minimo appena violato.
Summary
Struttura e risultati iniziali del trading system mean reverting su Ethereum (ETH)
La strategia, che sarà costruita solo sul lato long, presuppone di entrare dopo movimenti ribassisti del mercato con l’idea che la rottura del minimo del giorno precedente possa portare ad un rimbalzo.
La sessione viene calcolata usando l’orario dell’exchange (di norma si utilizza l’orario di Greenwich, GMT) dalla mezzanotte alle 23:59, considerando una serie storica di dati dal 2016 a oggi (maggio 2024). Viene impostata una quantità fissa di 10.000$ per trade, ed uno stop loss di primo tentativo di 3000$.
Si ottengono fin da subito risultati positivi, con un’equity line crescente. Nelle figure successive si nota come il profitto totale del sistema superi i 71.000$ in sole 75 operazioni, con un average trade di 1.100$. Questi risultati potrebbero sembrare fin troppo positivi, ma in realtà denotano una strategia ancora grezza, viste le poche operazioni di durata molto lunga, come conferma l’alto valore dell’average trade.
Sebbene fornisca metriche interessanti, il basso numero di operazioni rende la statistica poco robusta, oltre ad essere poco applicabile nel trading reale vista la lunga durata di molti trade.
Si rende opportuno quindi limitare la durata dei trade, trovando magari un compromesso fra average trade e numero di operazioni tramite una ottimizzazione dei parametri utilizzati.
Ottimizzazione per determinare la durata ideale dei trade
Come prima cosa si proverà quindi a limitare la durata dei trade imponendo la chiusura dopo un certo numero di giorni. Ottimizzando fra 5 e 120 giorni si trovano i valori in figura 4. Come si nota dal grafico in figura 5, intorno ai 55 giorni è presente un’area con buoni valori di average trade e net profit su drawdown. Si tratta comunque di una durata piuttosto lunga se paragonata all’evento che genera l’ingresso a mercato (falso breakout dei minimi precedenti), ma l’ottimizzazione mostra come non sia possibile con trade di durata minore ottenere risultati degni di nota. Si sceglierà quindi a titolo di esempio di chiudere i trade al massimo dopo 55 giorni.
Il profitto totale del sistema è sceso a circa 46.000$ con un average trade di 130$, valori più bassi dei precedenti, ma decisamente più realistici considerato che sono ottenuti in 354 operazioni, un numero che rende la statistica più robusta e l’orizzonte temporale del trade più sostenibile. Tuttavia, potrebbe esserci ancora spazio per migliorare le metriche ed avvicinarsi ad una strategia che possa essere presa in considerazione per il live trading. Si potrebbero ad esempio filtrare gli ingressi con dei pattern di prezzo, cercando di operare solo quando ci sono le condizioni ideali.
Analisi dei pattern di prezzo per migliorare i risultati del trading system mean reverting su Ethereum
A tal proposito, si utilizzerà una lista proprietaria che riunisce al suo interno molte combinazioni di prezzo, diverse tra loro, che serviranno per comprendere in quali situazioni Ethereum (ETH) sembra funzionare meglio con la logica di falso break out oggetto del test.
Il caso “PtnNeutYes=4” (figura 6) identifica le giornate successive a una sessione con poca convinzione. Si tratta di giornate in cui il “body” della candela giornaliera (open-close) non è stato superiore al 75% del range totale della candela giornaliera (high-low). Pertanto, si vorrebbero evitare quelle situazioni in cui il “body” è superiore al 75% del range totale della sessione.
Si nota come in effetti il MyPtn numero 4 riesca a incrementare l’average trade (152$) e il net profit (49.209$). Anche il drawdown diminuisce e si attesta a -6.697$. Un buon miglioramento, visibile anche dalla forma dell’equity che è decisamente più regolare (figura 7).
Questi buoni risultati certamente sono lontani da quelli che si sarebbero raggiunti con il semplice “buy & hold” di Ethereum (ETH) dal 2016 ad oggi (figura 9) in termini di profitti assoluti. Ma bisogna considerare che le fluttuazioni del “buy & hold” non sono paragonabili a quelle vissute dal trading system, rendendo il primo un approccio sicuramente meno sostenibile. Oltre a questo, va detto che il trading system utilizza una size fissa, mentre applicando il “buy & hold” è come se si stesse reinvestendo gli utili ottenuti.
Considerazioni finali sul trading system mean reverting su Ethereum
In conclusione, si è visto 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 anche di inversione. Il trading system sviluppato in questo articolo non è certo pronto per il live trading, ma si lascia al lettore il compito di sperimentare e ottimizzare ulteriormente questa idea per poterla raffinare e trasformare in una vera e propria strategia operativa.
Alla prossima e buon trading!
Andrea Unger
 con una strategia di tipo “mean reverting” basata sui falsi breakout.){kind=link}