Dans cet article nous examinerons l’efficacité des bandes de Bollinger sur l’une des cryptomonnaies les plus populaires au monde, l’ETH, le token natif de la plateforme Ethereum.
Les bandes de Bollinger sont l’un des outils analytiques les plus utilisés dans le domaine du trading. Ils ont été proposés pour la première fois par John Bollinger dans les années 1980 et reposent sur l’idée que les prix ont tendance à rester dans certaines fourchettes.
Que sont les bandes de Bollinger
Les bandes de Bollinger sont composées de trois lignes : la bande supérieure, la bande inférieure et la moyenne des prix. La bande supérieure est calculée en ajoutant deux fois l’écart type du prix à sa moyenne mobile. La bande inférieure est calculée en soustrayant deux fois l’écart type de sa moyenne mobile. Normalement l’utilisation de l’indicateur est proposée sur les 20 dernières périodes, c’est à dire les 20 dernières barres, et la moyenne mobile sera calculée sur celles-ci.
Il existe plusieurs façons d’utiliser cet indicateur dans le trading, mais elles sont généralement utilisées dans les stratégies. signifie revenir ou dans des stratégies suivi de tendance.
Compte tenu de la tendance marquée de l’Ethereum (ETH) et des cryptomonnaies en général à suivre les tendances, nous nous orienterons vers la typologie de suivi de tendance, qui permet de commencer par le développement d’un moteur généralement plus enclin à suivre les caractéristiques du sous-jacent. sous-jacent s’apprête à considérer.
Une stratégie de bandes de Bollinger appliquée à Ethereum (ETH)
La stratégie, qui se construira uniquement sur le côté long, suppose en effet d’entrer dans des mouvements de marché étendus, avec l’idée que le mouvement initial puisse se poursuivre dans la direction entreprise. Pour donner un exemple : lors de l’apparition d’une barre de 30 minutes clôturant au-dessus de la bande supérieure, la stratégie entrera dans une position longue. La transaction sera clôturée lorsqu’une barre ferme en dessous de la bande inférieure ou à la fin de la session. Session calculée en heure d’échange (normalement, l’heure GMT de Greenwich est utilisée) de minuit à minuit le lendemain.
En appliquant cette stratégie sur le marché Ethereum (ETH) de septembre 2016 à septembre 2023, des résultats positifs sont immédiatement obtenus, avec une ligne de fonds propres croissante. Dans les figures suivantes, nous pouvons voir comment, en utilisant une taille fixe de 10 000 $ par transaction, le bénéfice total du système dépasse 60 000 $ sur 1 850 transactions, avec une transaction moyenne de 33 $. Ces résultats dénotent encore une stratégie rudimentaire, avec de nombreuses opérations et un commerce moyen pas vraiment excitant par rapport à la taille utilisée (33/10 000=0,33%).
Optimisation de la stratégie des bandes de Bollinger appliquée à Ethereum (ETH)
La stratégie n’inclut actuellement pas l’utilisation d’un stop loss, qui pourrait cependant contribuer à améliorer les données de prélèvement, ainsi qu’à se protéger contre toute perte excessive. Dans la figure 4 nous pouvons voir comment en faisant varier différents stop loss de 1% à 15% (dernière colonne à droite) de la valeur de la position, on obtient des résultats intéressants, notamment en termes de drawdown.
Avec un stop loss à 300 $ (3 % de 10 000 $), le système améliore les données de prélèvement. Cela passe du précédent -9 793 $ à près de la moitié, soit -5 833 $. Le bénéfice net reste presque inchangé, le delta par rapport au chiffre précédent n’est que de 301,53 $ et le commerce moyen reste presque inchangé.
Toutefois, le commerce moyen constitue le talon d’Achille du système. 32,4 $, c’est trop peu pour considérer la stratégie prête pour le trading en direct.
Pour tenter d’améliorer les métriques, nous procédons à l’optimisation des périodes de bande pour voir si elles peuvent réellement améliorer les performances du système.
Dans la figure 5, l’optimisation des périodes de la bande de Bollinger ne montre pas d’améliorations significatives. Il est vrai qu’avec 40 périodes, le commerce moyen augmente, maintenant le bénéfice net constant et réduisant légèrement le prélèvement. Cependant, il suffit de passer au niveau des 30 périodes pour voir le commerce moyen revenir en ligne avec les lectures précédentes. Peut-être que l’optimisation des périodes indicatrices n’était pas une bonne idée, car les améliorations ne sont visibles qu’autour du niveau de 40 périodes, alors que tous les autres domaines ne semblent pas maintenir les mêmes chiffres.
Il me vient donc à l’esprit que ce ne sont pas les bandes de Bollinger qui fonctionnent mal, également parce qu’en fait on a immédiatement vu que l’indicateur donnait de bons résultats. Peut-être devrait-il être utilisé conjointement avec d’autres conditions permettant d’identifier les meilleurs jours pour réaliser les opérations d’achat.
Ajout d’un modèle à la stratégie des bandes de Bollinger appliquée à Ethereum (ETH)
À cet égard, nous utiliserons une liste propriétaire qui regroupe de nombreuses combinaisons de prix, différentes les unes des autres, qui servira à comprendre dans quelles situations Ethereum (ETH) semble fonctionner le mieux avec les bandes de Bollinger.
Le cas « MyPtn=0 » (figure 6) identifie la situation observée jusqu’à récemment. Et vous pouvez voir comment MyPtn numéro 7 parvient réellement à augmenter le commerce moyen (40 $) et le bénéfice net (66 498,63 $). Le prélèvement diminue également légèrement et s’élève à -4 304,86 $. Une bonne amélioration, visible également au niveau de la forme des fonds propres qui prend une forme plus douce (figure 7).
La condition nouvellement ajoutée filtre efficacement les jours qui suivent une séance avec peu de conviction, un jour au cours duquel le « corps » de la bougie quotidienne (ouverture-fermeture) n’était pas supérieur à 75 % de la plage totale de la bougie quotidienne (haute -faible). Dans la figure 9, vous pouvez voir un exemple du modèle en question. Par conséquent, nous aimerions éviter les situations dans lesquelles le corps représente plus de 75 % de la plage totale de la séance.
Avec l’ajout du modèle, de bons résultats ont été constatés, certainement encore loin de ceux qui auraient été obtenus avec le simple « buy & hold » d’Ethereum (ETH) de 2016 à aujourd’hui (visible sur la figure 10). Grâce au « buy & hold », le bénéfice net aurait été de 1 378 254 $, contre un tirage de -3 358 419 $. Pour être honnête, les fluctuations du « buy & hold » ne sont pas comparables à celles que connaît le système commercial. D’un côté les artères coronaires auraient été mises à rude épreuve, de l’autre la progression aurait certainement été plus douce. En plus de cela, il faut considérer que le système de trading utilise une taille fixe, alors que dans le « buy & hold », c’est comme si les bénéfices obtenus étaient réinvestis.
Conclusions sur la stratégie des Bollinger Bands appliquée à Ethereum (ETH)
La stratégie des Bollinger Bands s’est certainement révélée intéressante sur Ethereum (ETH). Cependant, l’ajout du modèle a été le mouvement qui a apporté l’amélioration la plus significative, notamment en ce qui concerne la forme de la ligne de fonds propres finale et le bénéfice total réalisé.
Les bandes de Bollinger peuvent donc être un indicateur utilisable pour le trading en direct et sur plusieurs marchés différents. Ethereum (ETH) a bien répondu à cet indicateur, bien qu’il s’agisse d’un marché plutôt jeune, démontrant une fois de plus l’efficacité des bandes de Bollinger pour construire des systèmes de trading.
A la prochaine fois et bon trading !
Andrea Unger
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