
Trading System su Bitcoin: costruire una strategia intraday usando volatilità e range giornaliero
In questo articolo si andrà a sviluppare un trading system dalla logica molto semplice, basato sull’utilizzo del range giornaliero come misura della volatilità del mercato. Come si vedrà, anche una regola estremamente...
Bitcoin 1 Minute
Ecco gli ultimi aggiornamenti dai mercati delle attività digitali: In questo articolo si andrà a sviluppare un trading system dalla logica molto semplice, basato sull’utilizzo del range giornaliero come misura della volatilità del mercato. Come si vedrà, anche una regola estremamente semplice e lineare può dare origine a spunti operativi interessanti, soprattutto quando viene applicata a mercati caratterizzati da movimenti direzionali e da fasi di espansione della volatilità come quello di Bitcoin (BTC). L’idea alla base della strategia è quella di sfruttare le giornate in cui il mercato mostra una certa compressione del movimento rispetto alla propria escursione complessiva.
In particolare, il sistema confronterà il corpo della barra, ovvero la distanza tra apertura e chiusura, con il range totale della giornata, definito come differenza tra massimo e minimo. Quando il corpo risulterà inferiore a una certa frazione del range, si interpreterà questa condizione come una possibile fase di indecisione o compressione, dalla quale il mercato potrebbe successivamente generare un movimento più deciso. La strategia entrerà quindi al rialzo tramite un ordine stop posizionato al di sopra della chiusura, più precisamente a una distanza pari al range della barra.
Dinamiche di mercato
In questo modo, il sistema non entrerà immediatamente a mercato, ma solo nel caso in cui il prezzo mostri effettivamente una spinta rialzista sufficiente a superare il livello di ingresso prestabilito. Il cuore del codice di partenza (in linguaggio PowerLanguage) sarà quindi questa semplice riga: if Body < (dFactor * Range) then buy next bar at close + range stop; Come si può notare, la logica è volutamente essenziale: il parametro `dFactor`, inizialmente posto pari a 1, determina quanto il corpo della barra debba essere contenuto rispetto al range complessivo per generare un segnale operativo. A completare la struttura del sistema vengono poi inseriti uno stop loss, un profit target e l’uscita forzata a fine sessione, così da mantenere la strategia su un orizzonte intraday ed evitare l’esposizione overnight.
La sessione presa in considerazione va convenzionalmente dalle 00:00 GMT alle 23:59 GMT, per renderla coincidente con il giorno solare, visto che le criptovalute sono quotate 24 ore su 24. Si utilizzerà inoltre un ‘time frame’ a barre di 1440 minuti, ovvero 24 ore. Nei prossimi paragrafi si analizzerà quindi nel dettaglio il funzionamento di questa logica, valutandone i risultati iniziali e le possibili ottimizzazioni sui principali parametri operativi.
Trading System su Bitcoin: costruzione della strategia iniziale Ipotizzando di operare con 100. 000$ per operazione, valore ipotetico per semplificare i calcoli, ma scalabile grazie alla frazionabilità del mercato spot, la chiusura del trade avverrà al raggiungimento di uno stop loss di 2. 000$ (ovvero del 2% del valore della posizione).
Impatto sui mercati
Un valore piuttosto ampio ma che si ipotizza necessario su questo mercato, vista la volatilità di Bitcoin e come questo sia nervoso nei suoi movimenti. In ogni caso, la strategia ha un orizzonte intraday, quindi chiuderà le posizioni eventualmente a fine sessione, o al raggiungimento di un take profit di 10. Applicando questa strategia sul mercato spot di Bitcoin (BTC) contro USDT (stablecoin ancorata al dollaro), da gennaio 2017 a maggio 2026 si ottengono risultati molto incoraggianti, con un’equity line che sale in maniera piuttosto regolare.
Figura 1 – Equity line del trading system su Bitcoin (BTC) nella configurazione iniziale Questo è confermato dai risultati annuali riportati in Figura 2, che denotano però un average trade non molto alto, in particolare negli ultimi anni, che si potrebbe quindi cercare di migliorare per rendere la strategia più robusta nell’ottica di sostenere anche i costi operativi del trading reale (commissioni e slippage nell’esecuzione degli ordini). Figura 2 – Risultati annuali della versione iniziale della strategia di trading su Bitcoin Ottimizzazione del trading system su Bitcoin: migliorare robustezza e performance Fra le variabili su cui si può lavorare per ottimizzare la strategia c’è sicuramente il fattore moltiplicativo del range ‘dFactor’, ma anche i valori di stop loss e take profit. Facendo variare il ‘dFactor’ fra 0.
05, si ottengono i risultati in Figura 3. Figura 3 – Ottimizzazione del parametro dFactor della strategia di trading su Bitcoin Ordinandoli per profitto netto, si nota come il valore di 0. 75 consenta di ottenere un ottimo rapporto Net profit/Drawdown (il Custom Criteria) ed il miglior average trade (circa 454$), con i valori nel suo intorno che non cambiano di molto le metriche del sistema, a conferma della validità di questo filtro.
I mercati delle criptovalute seguono da vicino questo sviluppo, mentre gli investitori valutano il potenziale impatto sui prezzi.




