In questo articolo si andrà ad esplorare l’efficacia di una strategia di tipo breakout intraday basata sulla volatilità su Ethereum, che rappresenta la seconda criptovaluta per capitalizzazione, dietro solo a Bitcoin. Ethereum, in realtà, è più di una semplice criptovaluta; è una piattaforma decentralizzata, lanciata nel 2015 da Vitalik Buterin, che consente agli sviluppatori di creare e distribuire contratti intelligenti (denominati smart contracts) e molte altre applicazioni innovative.
Per la nostra analisi si utilizzerà la coppia ETH/USDT, una delle più popolari e scambiate nei mercati delle criptovalute, con dati storici forniti da Binance, attualmente il più grande exchange al mondo per quanto riguarda le monete virtuali. Questa coppia rappresenta appunto il valore di Ethereum (ETH) espresso in Tether (USDT), una stablecoin ancorata al valore del dollaro statunitense.
Summary
Come funziona la strategia su Ethereum (ETHUSDT): Breakout intraday sulla volatilità
Sin da subito, considerando anche la sostanziale impossibilità per i clienti Binance residenti in Italia di poter operare short sui cambi spot delle criptovalute, si opta per la prosecuzione dello sviluppo solo per il lato long, sicuramente più in linea con la natura di questa criptovaluta.
Il sistema che si andrà a testare si baserà sul concetto di volatilità come “motore” per gli ingressi della strategia, come già discusso anche per il Bitcoin nell’articolo di dicembre 2023. In particolare, come misura di essa si andrà a calcolare ad ogni inizio di sessione il valore dell’indicatore “Average True Range” delle ultime N giornate moltiplicato per un coefficiente, che verrà poi sommato alla chiusura del giorno precedente per determinare il livello di ingresso valido per l’intera sessione corrente. Pertanto, se il prezzo del sottostante supererà questo livello si aprirà una posizione long (Figura 1).
Figura 1 – Illustrazione grafica della logica su cui si basa la strategia breakout intraday su Ethereum (ETHUSDT).
Si ipotizzerà di operare con un controvalore fisso di 10.000$ per operazione e con uno Stop Loss iniziale del 5% pari a 500$. Tutti i trade verranno comunque chiusi a fine sessione, che convenzionalmente si ipotizzerà avere inizio alle 00:00 GMT e finire alle 23:59 GMT, per renderla coincidente con il giorno solare. Le criptovalute infatti non hanno né una loro sessione, essendo quotate 24 ore su 24, né un exchange fisico di riferimento, come accade invece per altri strumenti finanziari regolamentati.
Ottimizzazione della strategia: l’indicatore Average True Range
Come primo test iniziale si procede ad ottimizzare il “cuore” del motore operativo, ovvero il numero di giornate con cui viene calcolato l’ATR ed il relativo coefficiente con cui poi viene moltiplicato.
Figura 2 – Ottimizzazione del numero di periodi da usare per il calcolo dell’indicatore Average True Range.
Andando ad analizzare i risultati ottenuti si sceglie la combinazione len_atr=2 e moltiplicatore=0,7; in sostanza l’indicatore dell’Average True Range verrà calcolato sugli ultimi due giorni e poi moltiplicato per il coefficiente 0,7. Il valore ottenuto, come indicato in precedenza, sarà sommato alla close del giorno precedente per stabilire il livello di ingresso long per la sessione corrente.
Applicando i valori scelti dall’ottimizzazione è possibile vedere come si sarebbe comportato questo sistema ancora grezzo dal 2018 ad oggi (Figura 3). L’equity line appare subito gradevole e lineare, segno che lo strumento reagisce bene a questa tipologia di ingresso. Anche l’average trade di circa 72 $ risulta discreto, anche se non ancora sufficiente per coprire i costi operativi di un’operatività in reale.
Figura 3 – Equity Line e Strategy Performance Report della strategia a breakout su Ethereum (ETHUSDT) dopo aver ottimizzato l’Average True Range.
Ottimizzazione della finestra operativa ottimale per operare su Ethereum (ETHUSDT)
Una delle possibili vie di sviluppo potrebbe essere quella di definire una finestra operativa diversa dalle 24 ore attuali; infatti, al momento il sistema è libero di effettuare ingressi in tutto l’arco della giornata senza alcuna limitazione. Andando quindi ad ottimizzare l’ora di inizio e di fine dell’operatività, si trova che operando sin dall’inizio della sessione (00.00 GMT) e anticipando il termine di qualche ora, come ad esempio alle 19:00 (Figura 4) si mantengono sostanzialmente invariate le metriche, ma con miglioramenti nell’average trade che aumenta a circa 87$, un valore interessante che inizia ad avvicinarsi a quanto si potrebbe ipotizzare come requisito minimo per poter essere utilizzato in reale, ovvero l’1% della size fissa (in questo caso 0,01*10.000$=100$).
È chiaro che fermarsi in anticipo con la possibilità di effettuare ingressi dà maggiore possibilità ai trade di svilupparsi in positivo avendo ancora qualche ora di contrattazioni davanti, rispetto ad operazioni originate magari solo a ridosso della chiusura della sessione.
Si opta quindi per questa combinazione ma si sceglie comunque di ritardare in via cautelativa di 15 minuti l’apertura della finestra operativa dalle 00:00 alle 00:15, in modo da evitare di operare nelle prime barre di sessione successive al calcolo dei livelli di ingresso giornalieri.
Figura 4 – Risultati dell’ottimizzazione della finestra operativa della strategia a breakout su Ethereum (ETHUSDT).
Ottimizzazione della strategia: analisi dei pattern di prezzo capaci di migliorare le performance
Arrivati a questo punto per migliorare la strategia si potrebbe approfondire l’eventuale applicazione di alcuni pattern attraverso delle liste proprietarie per andare a identificare solamente le situazioni di mercato in cui è più favorevole operare, considerando che il sistema genera ancora un numero consistente di operazioni (480), che andrebbero sicuramente scremate.
Figura 5 – Risultati dell’ottimizzazione dei Pattern di prezzo per il lato long della strategia a breakout su Ethereum (ETHUSDT).
Se ad esempio si scegliesse il PtnLY=4 (Figura 5) si riuscirebbe ad incrementare l’average trade fino a 107$ e il net profit fino a 44.744$, con un leggero peggioramento per il max drawdown che passerebbe da 3.531$ a 4.084$, mantenendosi comunque sempre molto contenuto.
Questo pattern identifica le giornate in cui il mercato presenta incertezza e poca direzionalità; infatti, in questo caso il “body” (open-close) della candela giornaliera non deve essere superiore al 75% del range totale della stessa (high-low), a dimostrazione di una situazione di lateralità e indecisione in cui le sessioni non si chiudono né sui massimi né sui minimi. Per un sistema che si basa sull’aumento della volatilità evidentemente identificare se il giorno prima c’è stata congestione aumenta di molto la probabilità che il trade vada nella giusta direzione.
La Figura 6 vuole rappresentare appunto il concetto espresso dal pattern n.4, non mantenendo necessariamente le proporzioni del caso in oggetto.
Figura 6 – Illustrazione della logica del Pattern Long n.4.
Ottimizzazione delle uscite automatiche della strategia su Ethereum: Stop Loss e Profit Target
Come ultimo passaggio restano da ottimizzare lo Stop Loss, lasciato inizialmente pari al 5% del controvalore (500$) ed un eventuale Profit Target, ancora non inserito.
Figura 6 – Risultati dell’ottimizzazione dei valori di Stop Loss e Profit Target della strategia breakout su Ethereum (ETHUSDT).
L’ottimizzazione di questi due parametri evidenzia che il valore del 5% di Stop Loss resta la migliore soluzione mentre l’utilizzo di un Profit Target a 1.800$ permette di migliorare ulteriormente, anche se di poco, le metriche. Ovviamente l’applicazione di un Take Profit ad un livello piuttosto alto come questo ha un’incidenza minima su un sistema che comunque andrà a chiudere le posizioni a fine giornata.
Figura 7 – Equity line finale della strategia intraday a breakout su Ethereum (ETHUSDT).
Figura 8 – Grafico che mostra il Buy & Hold di Ethereum (ETHUSDT).
Considerazioni finali sulla strategia automatizzata per sfruttare i movimenti di prezzo di Ethereum
Anche questa strategia ha confermato che è possibile sviluppare sistemi di trading automatico sulle crypto per poter operare in maniera profittevole e con livelli di rischio accettabili, come dimostra il confronto tra questo trading system e il Buy & Hold sullo stesso sottostante (Figura 7 e 8). Il guadagno della strategia, a parità di controvalore investito, è inferiore, tuttavia anche le oscillazioni rispetto alla semplice detenzione risultano molto limitate.
Si può anche concludere che l’utilizzo della volatilità, in questo caso tramite l’indicatore Average True Range, come motore di sistemi automatici di trading sulle monete virtuali è una buona scelta e produce ottimi risultati, come confermato in questo articolo su Ethereum ed in passato sul Bitcoin.
È ovvio che negli anni in cui il sottostante tende ad essere meno volatile o comunque non rialzista come nel 2022 il sistema produca meno risultati pur mantenendosi profittevole. Sarà interessante osservare se nel prossimo futuro, con il probabile ritorno degli slanci rialzisti su tutto il mondo delle crypto indotti dal recente Halving sul Bitcoin, ci sarà nuovo “carburante” per il trading system per confermare quanto di buono fatto fino ad ora.
Alla prossima!
Andrea Unger
