Как статистика поможет успешно торговать криптовалютами

Статистика

Рассказываем, как использовать алгоритмическую торговлю на рынке криптовалют.

Каждые десять лет новый рынок открывается для публичной торговли. Так было с сырьевыми товарами, акциями, опционами. Сейчас аналогичную фазу переживают криптоактивы. Все эти рынки изначально демонстрировали повышенную волатильность, объемы торгов были низкими, регулирование отсутствовало, а производные инструменты не существовали.

Криптовалюты появились сравнительно недавно и до сих пор отличаются повышенной волатильностью по сравнению с другими активами. Высокая волатильность приводит к масштабным движениям цен и при правильном подходе позволяет неплохо заработать.

Для алгоритмической торговли на фондовых рынках приходится покупать специальное ПО, получать разрешения от бирж и платить за исторические данные, на которых будет отрабатываться торговая стратегия. Все это становится серьезной преградой для рядовых инвесторов.

С другой стороны, большинство криптовалютных бирж предоставляют простые и открытые API для торговли. Другими словами, даже ученик старших классов может настроить рабочую станцию, запустить алгоритм и заработать.

Крипторынок настолько нов, что здесь работают даже стратегии из учебников по техническому анализу, давно ставшие классикой. При этом для успешной и прибыльной торговли достаточно обычного ПК.

Как торговать криптовалютой?

Как правило, трейдеры склоняются к одному из трех подходов:

Фундаментальный анализ

Оценивается прогресс проекта, его технические аспекты, рыночный охват и опыт разработчиков. Например, криптоактив без реального продукта на рынке с позиций фундаментального анализа будет считаться слабой инвестицией, даже если он входит в список десяти крупнейших криптовалют по объему торгов.

Анализ настроений

Некоторые трейдеры в поисках выгодных возможностей проводят анализ настроений в Reddit, Twitter, социальных сетях и на рынке фьючерсов. Например, трейдер может узнать, что некий криптоактив скоро пройдет листинг на крупной бирже, и на основании этой информации совершить сделку, оценивая влияние новости на настроения пользователей и цены.

Технический анализ

Трейдеры анализируют динамику котировок и поведение специальных индикаторов (коих насчитывается великое множество), пытаясь предсказать дальнейшее движение цен. Технический анализ очень популярен на криптовалютном рынке.

Этот под­ход го­раз­до круче, чем ка­жет­ся на пер­вый взгляд. Вме­сте три эле­мен­та ин­фор­ма­ции дают неве­ро­ят­но точ­ные сиг­на­лы об от­кры­тии и за­кры­тии по­зи­ций. На­при­мер, можно ис­поль­зо­вать сле­ду­ю­щую стра­те­гию:


Технические индикаторы MACD и RSI помогают оценить направление и оценку криптоактива

Даже эта про­стая стра­те­гия за по­след­ние пол­то­ра года опе­ре­жа­ет рынок на любом двух­ме­сяч­ном ин­тер­ва­ле для боль­шин­ства крип­то­ак­ти­вов — ино­гда с огром­ным от­ры­вом.

Правильный подход к успешной торговле

Воз­мож­ность за­ра­ба­ты­вать на рынке с по­мо­щью ста­ти­сти­ки по­ра­жа­ет во­об­ра­же­ние! Пре­жде всего необ­хо­ди­мо найти ги­по­те­зы и трен­ды, ко­то­рые можно про­ве­рить и ав­то­ма­ти­зи­ро­вать с по­мо­щью ал­го­рит­ма. Про­грам­ма долж­на ра­бо­тать и за­ра­ба­ты­вать день­ги даже тогда, когда вы спите.

Да­вай­те рас­смот­рим при­мер ал­го­рит­ми­че­ской тор­го­вой стра­те­гии. На раз­ра­бот­ку ее кон­цеп­ции, ана­лиз и на­строй­ку ушло более семи ме­ся­цев.

Гипотеза: если цена криптоактива опустилась до «необоснованно низкого» уровня, она с высокой вероятностью отскочит назад.

Вско­ре мы вер­нем­ся к тому, как опре­де­лить этот «необос­но­ван­но низ­кий» уро­вень. Пока же об­ра­ти­те вни­ма­ние, как на гра­фи­ках цена от­ска­ки­ва­ет от линии под но­ме­ром 3. Если этот пат­терн по­вто­ря­ет­ся по­сто­ян­но, он может стать хо­ро­шей ос­но­вой для стра­те­гии. Нужно про­сто по­ку­пать актив, когда цена па­да­ет ниже линии, и про­да­вать, когда она от­ска­ки­ва­ет спу­стя неко­то­рое время.


Обратите внимание, как отскакивает цена после прокола зеленой линии

Сиг­наль­ная линия на гра­фи­ке выше обо­зна­че­на как «2 стан­дарт­ных от­кло­не­ния от сколь­зя­щей сред­ней». Да­вай­те раз­бе­рем­ся, что это зна­чит.

Основы статистики: Среднеквадратическое (стандартное) отклонение

Любая нор­маль­ная слу­чай­ная ве­ли­чи­на удо­вле­тво­ря­ет рас­пре­де­ле­нию ве­ро­ят­но­стей Гаус­са. Пик рас­пре­де­ле­ния со­от­вет­ству­ет сред­не­му зна­че­нию, а стан­дарт­ное от­кло­не­ние опре­де­ля­ет воз­мож­ный раз­брос зна­че­ний.

Из ста­ти­сти­ки мы знаем, что 96% зна­че­ний нор­маль­но­го рас­пре­де­ле­ния на­хо­дят­ся в пре­де­лах двух стан­дарт­ных от­кло­не­ний (σ) от сред­не­го. Дру­ги­ми сло­ва­ми, ве­ро­ят­ность, что некая цена вый­дет за пре­де­лы 2σ-ин­тер­ва­ла с той или иной сто­ро­ны, со­став­ля­ет менее 2%.

Цены крип­то­ва­лют­ных ак­ти­вов нель­зя на­звать нор­маль­но рас­пре­де­лен­ны­ми, од­на­ко при вы­хо­де за пре­де­лы двух стан­дарт­ных от­кло­не­ний они с вы­со­кой ве­ро­ят­но­стью воз­вра­ща­ют­ся к цен­тру. При­ве­ден­ные выше гра­фи­ки это под­твер­жда­ют.

Подход

Фор­му­ли­ро­ва­ние ги­по­те­зы все­гда на­чи­на­ет­ся с до­га­док. Трей­дер ис­сле­ду­ет гра­фи­ки, ви­зу­аль­но про­ве­ряя свою идею. Затем он раз­ра­ба­ты­ва­ет со­от­вет­ству­ю­щий ал­го­ритм и те­сти­ру­ет его на про­шлых ценах раз­лич­ных крип­то­ак­ти­вов при раз­ных па­ра­мет­рах.

На­при­мер, можно про­ве­рить ра­бо­ту ал­го­рит­ма на раз­ных вре­мен­ных ин­тер­ва­лах (5 мин, 15 мин, 30 мин, 1 час) и для раз­лич­ных по­ро­го­вых зна­че­ний (2σ, 2,5σ, 3σ) на мно­же­стве раз­но­об­раз­ных крип­то­ак­ти­вов. Это поз­во­лит опре­де­лить, какая ком­би­на­ция зна­че­ний дает наи­боль­ший про­цент на­деж­ных сиг­на­лов без ущер­ба для при­быль­но­сти каж­дой сдел­ки.


Процесс разработки алгоритмической торговой стратегии

Как толь­ко па­ра­мет­ры оп­ти­ми­зи­ро­ва­ны, можно при­сту­пать к ре­аль­ной тор­гов­ле, по­пут­но следя за ее по­ка­за­те­ля­ми (при­быль­но­стью, про­скаль­зы­ва­ни­ем, ко­эф­фи­ци­ен­том Шарпа и т. д.). Убе­див­шись в на­деж­но­сти ал­го­рит­ма, можно уве­ли­чить объем ка­пи­та­ла, пред­на­зна­чен­но­го для тор­гов­ли.

Выводы

За по­след­ние семь ме­ся­цев эта стра­те­гия не толь­ко при­нес­ла при­быль, но и поз­во­ли­ла сде­лать массу ин­те­рес­ных на­блю­де­ний о тор­гов­ле на тур­бу­лент­ном рынке:

  • Со временем прибыльность алгоритма снижается.
  • Алгоритмы, отлично работающие с небольшим капиталом (скажем, $10 000), перестают приносить прибыль, если его сильно увеличить (например, до $100 000).
  • Чем труднее концептуализировать и программировать алгоритм, тем дольше он сохраняет свое преимущество.
  • Большинство алгоритмов коррелируют с ценами — некоторые лучше работают на растущем рынке, другие хорошо справляются с падающим. Необходимо разумно скомпоновать портфель, состоящий из различных алгоритмов, чтобы они компенсировали возможные слабости друг друга.

Ал­го­рит­ми­че­ская тор­гов­ля — это по­сто­ян­ная по­го­ня за со­вер­шен­ством. Рынки ни­ко­гда не спят и все время эво­лю­ци­о­ни­ру­ют. Трей­дер по­про­сту по­те­ря­ет пре­иму­ще­ство, если пе­ре­ста­нет внед­рять новые и уни­каль­ные тор­го­вые стра­те­гии.

Источник