Trading em Bitcoin: como aproveitar a volatilidade com uma estratégia de trend following simples e eficaz

Neste artigo, desenvolveremos um sistema de trading com uma lógica muito simples que, como veremos, pode ser aplicado a várias criptomoedas com resultados realmente interessantes. O sistema é baseado no Average True Range, que é utilizado como indicador de volatilidade, e no caso específico será aplicado ao Bitcoin (BTC). Recentemente, a rainha das criptomoedas tem sido muito comentada, tanto pela expectativa de um importante rally após o último Halving, quanto pelo seu crescente papel como ativo estratégico como reserva de valor contra a inflação típica das moedas fiat.

Como funciona o indicador de volatilidade Average True Range

O Average True Range (ATR), ou seja, “o intervalo médio real”, é um indicador técnico usado para medir a volatilidade de um subjacente em um período de tempo específico. Foi criado em 1978 por Welles Wilder Jr, célebre analista de matérias-primas. O principal objetivo do ATR é fornecer uma indicação numérica sobre a volatilidade de um determinado instrumento ou mercado.

Um ATR alto, de fato, indica um mercado com elevada volatilidade, enquanto um ATR baixo expressa uma maior estabilidade no preço do subjacente e, portanto, um menor perfil de risco.

Este indicador expressa a variação do preço de um instrumento financeiro em um período de tempo específico, mas não é capaz de fornecer informações relativas à direção do mercado e ao seu momentum.

Como sugere o nome, para calcular o ATR é necessário medir a média do “true range” que, ao contrário do simples “range” (ou seja, o valor máximo menos o mínimo de uma barra) é definido considerando também eventuais gaps em relação ao fechamento da barra anterior.

Geralmente, a medição é realizada para 14 períodos, mas pode-se calcular o ATR também em intervalos diferentes, dependendo das necessidades do trader.

A estratégia trend following no Bitcoin: lógica e backtest de trading

A estratégia em questão é uma simples trend following em alta, pensada para o mercado spot mas aplicável também aos futuros, que entrará no mercado com uma ordem do tipo stop na quebra de um certo nível de preço, com a ideia de que o movimento em curso possa continuar em alta. 

A sessão considerada vai convencionalmente das 00:00 GMT às 23:59 GMT. Dado que as criptomoedas são cotadas 24 horas por dia, foram escolhidos estes horários para fazer coincidir a sessão com o dia solar. Será utilizado também um ‘time frame’ de barras de 15 minutos para operar de forma bastante pontual no mercado, mas utilizando também uma segunda série de dados (data2) de barras diárias para o cálculo do nível de entrada.

Este último, de fato, será determinado pelo fechamento da última barra diária mais uma certa quantidade, determinada através do Average True Range (ATR) dos últimos 5 dias (período), multiplicado por um fator (fator) que inicialmente será igual a 1. 

comprar próximo bar em c data2 + factor*AvgTrueRange(período)data2 stop;

Supondo operar com 10.000$ por operação, o fechamento do trade ocorrerá ao atingir um stop loss de 1.000$, valor bastante amplo mas que se supõe necessário neste mercado, dada a volatilidade de Bitcoin e como este é nervoso em seus movimentos. Em qualquer caso, a estratégia tem um horizonte intraday, portanto, fechará as posições até o final da sessão, sem a necessidade de utilizar um take profit.

Aplicando esta estratégia no mercado spot de Bitcoin (BTC) contra USDT (stablecoin ancorada ao dólar), de janeiro de 2017 a outubro de 2024 obtêm-se resultados muito encorajadores, com uma linha de equity que sobe de maneira bastante regular.

Isso é confirmado pelos resultados anuais relatados na Figura 2, que denotam, porém, um average trade não muito alto, que se poderia então tentar melhorar para tornar a estratégia mais robusta na perspetiva de sustentar também os custos operacionais do trading real (comissões e slippage na execução das ordens).

Como otimizar o desempenho da estratégia trend following em Bitcoin

Entre as variáveis sobre as quais é possível trabalhar para otimizar a estratégia, há certamente o período (period) usado para calcular o ATR, mas também o seu fator multiplicativo (factor) e o valor de stop loss. 

Fazendo variar o ‘period’ entre 2 e 10 dias e o ‘factor’ entre 0,5 e 2 (com um passo de 0,25), deixando por enquanto o stop loss inalterado, obtêm-se os resultados na Figura 3.

Ordenando-os por average trade, nota-se como a combinação ‘period’=2 e ‘factor’=1 permite obter uma excelente relação net profit/drawdown (o Custom Criteria) e o melhor net profit (cerca de 29.600$) entre aqueles com average trade mais alto. Existem, de fato, também combinações com net profit mais altos, mas com average trade muito baixos para serem considerados.  

Com os parâmetros selecionados, portanto, o lucro total do sistema se aproxima de 30.000$ em 355 operações, com um average trade de cerca de 83,50$. Esses resultados denotam uma estratégia já bastante boa para poder ser aplicada em live trading, mas isso não impede que se possa trabalhar para melhorá-la ainda mais. 

No momento, de fato, a estratégia prevê o uso de um stop loss a 1.000$, ou seja, 10% do valor da posição, que não foi otimizado. Na Figura 4, nota-se como, variando o stop loss de 500$ a 2.000$, não há resultados particularmente interessantes, pelo que se poderia manter o stop inicial ou, no máximo, adotar o valor de 1.100$, que se revela o ótimo. 

Estratégia trend following: aplicação a outras criptomoedas (Ethereum e Solana)

Sem se aprofundar inserindo filtros operacionais que poderiam facilmente levar a overfitting na otimização da estratégia, poderia simplesmente tentar validá-la aplicando a mesma lógica a outras criptomoedas, para verificar se também nestas consegue obter bons resultados. É sabido, de fato, como o Bitcoin atua um pouco como motor para todo o mercado, de modo que as outras criptomoedas tendem a se mover de maneira análoga.

Apresentam-se abaixo as linhas de equity da mesma estratégia aplicada a Ethereum (ETH) e Solana (SOL), duas das principais altcoins no mercado.

O crescimento de ambas as equity line confirma a eficácia da estratégia, mesmo que, para obter os melhores resultados também de Ethereum e Solana, seria necessário proceder à otimização dos parâmetros, como feito anteriormente para Bitcoin. Portanto, este trabalho é deixado ao leitor como sugestão operacional.  

Conclusões sobre a estratégia que aproveita a volatilidade do Bitcoin e das criptomoedas no trading

Em conclusão, a estratégia de trend following intraday experimentada no Bitcoin mostrou-se certamente interessante na sua simplicidade, e pode ser aplicada com os devidos ajustes e otimizações também a muitas outras criptomoedas. Este mercado é de fato ainda bastante jovem, e apesar de estar amadurecendo rapidamente, apresenta numerosas oportunidades para os traders que queiram se aventurar nele. 

Até a próxima e bom trading!

Andrea Unger