In diesem Artikel wird ein Trading-System mit einer sehr einfachen Logik entwickelt, das, wie man sehen wird, auf verschiedene Kryptowährungen mit wirklich interessanten Ergebnissen angewendet werden kann. Das System basiert auf dem Average True Range, der als Volatilitätsindikator verwendet wird, und im spezifischen Fall auf Bitcoin (BTC) angewendet wird. Kürzlich hat die Königin der Kryptowährungen viel von sich reden gemacht, sowohl wegen der Erwartung eines wichtigen Rallys nach dem letzten Halving als auch wegen ihrer wachsenden Rolle als strategisches Asset als Wertaufbewahrungsmittel gegen die typische Inflation von Fiat-Währungen.
Wie der Volatilitätsindikator Average True Range funktioniert
Der Average True Range (ATR), also „l’intervallo medio reale“, ist ein technischer Indikator, der verwendet wird, um die Volatilität eines Basiswerts in einem bestimmten Zeitraum zu messen. Er wurde 1978 von Welles Wilder Jr., einem berühmten Rohstoffanalysten, entwickelt. Das Hauptziel des ATR ist es, eine numerische Angabe über die Volatilität eines bestimmten Instruments oder Marktes zu liefern.
Ein hoher ATR zeigt tatsächlich einen Markt mit hoher Volatilität an, während ein niedriger ATR eine größere Stabilität im Preis des zugrunde liegenden Wertes und somit ein geringeres Risikoprofil ausdrückt.
Dieser Indikator drückt die Preisänderung eines Finanzinstruments in einem bestimmten Zeitraum aus, kann jedoch keine Informationen über die Marktrichtung und sein Momentum liefern.
Wie der Name schon sagt, um den ATR zu berechnen, muss man den Durchschnitt des „true range“ messen, der im Gegensatz zum einfachen „range“ (also dem Höchstwert minus dem Tiefstwert einer Kerze) definiert wird, indem auch eventuelle Gaps im Vergleich zum Schlusskurs der vorherigen Kerze berücksichtigt werden.
In der Regel wird die Messung über 14 Zeiträume durchgeführt, aber der ATR kann auch über unterschiedliche Intervalle berechnet werden, je nach den Bedürfnissen des Traders.
Die Trendfolge-Strategie auf Bitcoin: Logik und Backtest des Tradings
Die in Frage stehende Strategie ist ein einfaches Trend-Following nach oben, gedacht für den Spotmarkt, aber auch auf Futures anwendbar, die mit einem Stop-Order bei der Durchbrechung eines bestimmten Preisniveaus in den Markt eintritt, mit der Idee, dass die laufende Bewegung weiter nach oben gehen könnte.
Die in Betracht gezogene Sitzung geht konventionell von 00:00 GMT bis 23:59 GMT. Da Kryptowährungen 24 Stunden am Tag notiert werden, wurden diese Zeiten gewählt, um die Sitzung mit dem Sonnentag in Einklang zu bringen. Es wird auch ein 15-Minuten-Balken-‘time frame’ verwendet, um ziemlich genau auf dem Markt zu agieren, aber auch eine zweite Datenreihe (data2) mit Tagesbalken für die Berechnung des Einstiegniveaus zu nutzen.
Letzterer wird nämlich durch den Schluss der letzten Tageskerze plus eine bestimmte Menge bestimmt, die über den Average True Range (ATR) der letzten 5 Tage (Period) ermittelt wird, multipliziert mit einem Faktor (Factor), der anfänglich gleich 1 gesetzt wird.
kaufe nächste Leiste bei c data2 + Faktor*AvgTrueRange(Periode)data2 Stopp;
Angenommen, man operiert mit 10.000$ pro Operation, wird der Trade geschlossen, wenn ein Stop-Loss von 1.000$ erreicht wird, ein ziemlich großer Wert, der jedoch auf diesem Markt als notwendig erachtet wird, angesichts der Volatilität von Bitcoin und wie nervös dieser in seinen Bewegungen ist. In jedem Fall hat die Strategie einen intraday Horizont, daher werden die Positionen bis zum Ende der Sitzung geschlossen, ohne die Notwendigkeit, einen Take-Profit zu verwenden.
Durch die Anwendung dieser Strategie auf dem Spotmarkt von Bitcoin (BTC) gegen USDT (Stablecoin, die an den Dollar gebunden ist), von Januar 2017 bis Oktober 2024, werden sehr ermutigende Ergebnisse erzielt, mit einer Equity-Linie, die ziemlich regelmäßig ansteigt.
Dies wird durch die jährlichen Ergebnisse bestätigt, die in Abbildung 2 dargestellt sind, die jedoch einen nicht sehr hohen durchschnittlichen Handel zeigen, den man daher zu verbessern versuchen könnte, um die Strategie robuster zu machen, mit dem Ziel, auch die Betriebskosten des realen Tradings (Provisionen und Slippage bei der Ausführung der Aufträge) zu unterstützen.
Wie man die Leistung der Trendfolge-Strategie auf Bitcoin optimiert
Unter den Variablen, an denen man arbeiten kann, um die Strategie zu optimieren, gibt es sicherlich die Periode (period), die zur Berechnung des ATR verwendet wird, aber auch dessen Multiplikationsfaktor (factor) und den Wert des Stop-Loss.
Indem man den ‚period‘ zwischen 2 und 10 Tagen und den ‚factor‘ zwischen 0,5 und 2 (in Schritten von 0,25) variiert, während man den Stop-Loss vorerst unverändert lässt, erhält man die Ergebnisse in Abbildung 3.
Wenn man sie nach average trade ordnet, fällt auf, dass die Kombination ‘period’=2 und ‘factor’=1 ein hervorragendes Verhältnis von net profit/drawdown (das Custom Criteria) und den besten net profit (etwa 29.600$) unter denen mit dem höchsten average trade ermöglicht. Es gibt tatsächlich auch Kombinationen mit höheren net profit, aber mit einem average trade, der zu niedrig ist, um berücksichtigt zu werden.
Mit den ausgewählten Parametern nähert sich der Gesamtgewinn des Systems also 30.000$ in 355 Trades, mit einem durchschnittlichen Trade von etwa 83,50$. Diese Ergebnisse zeigen eine bereits recht gute Strategie, die im Live-Trading angewendet werden kann, aber das bedeutet nicht, dass man nicht daran arbeiten kann, sie weiter zu verbessern.
Im Moment sieht die Strategie die Verwendung eines Stop-Loss bei 1.000$ vor, also 10% des Wertes der Position, die nicht optimiert wurde. In Abbildung 4 ist zu erkennen, dass es, wenn man den Stop-Loss von 500$ auf 2.000$ variiert, keine besonders interessanten Ergebnisse gibt, sodass man den ursprünglichen Stop beibehalten oder höchstens den Wert von 1.100$ nehmen könnte, der sich als optimal erweist.
Trend-Following-Strategie: Anwendung auf andere Kryptowährungen (Ethereum und Solana)
Ohne sich weiter in operative Filter zu vertiefen, die leicht zu einem Overfitting bei der Optimierung der Strategie führen könnten, könnte man einfach versuchen, sie zu validieren, indem man dieselbe Logik auf andere Kryptowährungen anwendet, um zu überprüfen, ob auch bei diesen gute Ergebnisse erzielt werden können. Es ist nämlich bekannt, dass Bitcoin ein wenig als Zugpferd für den gesamten Markt fungiert, weshalb sich die anderen Kryptowährungen tendenziell ähnlich bewegen.
Nachfolgend sind die Equity-Linien derselben Strategie aufgeführt, die auf Ethereum (ETH) und Solana (SOL) angewendet wird, zwei der wichtigsten Altcoins auf dem Markt.
Der steigende Verlauf beider Equity-Linien bestätigt die Güte der Strategie, auch wenn es, um die besten Ergebnisse auch von Ethereum und Solana zu erzielen, notwendig wäre, die Parameter zu optimieren, wie es zuvor bei Bitcoin gemacht wurde. Diese Arbeit wird daher dem Leser als operativer Anreiz überlassen.
Schlussfolgerungen zur Strategie, die die Volatilität von Bitcoin und Kryptowährungen im Trading ausnutzt
Abschließend hat sich die intraday Trendfolge-Strategie, die auf Bitcoin getestet wurde, in ihrer Einfachheit als sicherlich interessant erwiesen und kann mit den notwendigen Anpassungen und Optimierungen auch auf viele andere Kryptowährungen angewendet werden. Dieser Markt ist nämlich noch ziemlich jung, und obwohl er sich schnell entwickelt, bietet er zahlreiche Möglichkeiten für Trader, die sich darin versuchen möchten.
Bis zum nächsten Mal und gutes Trading!
Andrea Unger
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