Miedo vs Codicia
Normalmente, en los mercados de negociación, estos dos sentimientos son comunes. El sentimiento de miedo aumenta la presión de venta de los propietarios de activos y reduce el precio, mientras que el sentimiento de codicia aumenta la presión de compra y eleva el precio. Todos queremos obtener la mayor ganancia o la menor pérdida posible en nuestras operaciones, pero generalmente este deseo no se cumple adecuadamente. Encontrar los puntos correctos para entrar o salir de una operación es la principal preocupación o problema de los traders. Obtener estos puntos no siempre es fácil y la respuesta no siempre es correcta. El problema es que a veces un solo error en los cálculos o en la previsión puede hacer que se pierda todo el capital o las ganancias de operaciones anteriores.
Lo que he experimentado es que en mercados de alto riesgo como el de las criptomonedas, seguir el sentimiento de miedo da mejores resultados y conlleva menos riesgo. Por eso, he estado buscando algoritmos que operen basados en el miedo y no en la codicia por grandes beneficios, y que salgan de las operaciones con pérdidas mínimas. Lo que he entendido es que este tipo de algoritmos funcionan mejor a largo plazo y su resultado es una ganancia razonable con el menor riesgo.
¿Cómo medir las emociones?
Como mencioné en la primera parte de este artículo, uno de los métodos de análisis del mercado es el método de precios. Los cambios en el precio reflejan el sentimiento del mercado. Por lo tanto, basta con poder observar y analizar estos cambios de precio. Sabemos por experiencia que los cambios en el precio del Bitcoin afectan a la mayoría de las demás criptomonedas. Por lo tanto, es lógico que nuestro algoritmo siempre monitoree los cambios en el precio de Bitcoin y lo utilice como indicador del sentimiento general del mercado.
Existen varios métodos para medir indicadores en los mercados de criptomonedas, pero empíricamente utilizo la línea de tendencia de la media móvil de 20 días basada en el precio de apertura. Para mí, esta línea refleja emociones más reales en el mercado.
La figura siguiente muestra la tendencia de esta línea para Bitcoin el 10-09-2022. Preste atención a la forma de la línea de tendencia en los últimos 20 días marcada en el recuadro azul, ¿qué siente al respecto? Mi intuición dice que la situación no es muy favorable; la pendiente descendente que casi se vuelve horizontal al final podría moverse hacia arriba, pero este movimiento aún no ha comenzado ni ha afectado la línea de tendencia. Lo considero una señal general de miedo en el mercado.
Diseño de un algoritmo de trading emocional
Para comprender más fácilmente cómo funciona un algoritmo de ejemplo, considere el siguiente caso. La imagen a continuación muestra un informe del rendimiento de un robot de trading basado en este algoritmo. Puede ver este informe en el enlace siguiente.
Por ejemplo, analizaremos un elemento marcado con un cuadro rojo. La siguiente imagen muestra el estado del par SUN-USDT el 02-10-2022.
Se ha trazado su línea de tendencia de 20 días. En el momento de decidir la compra, el algoritmo considera únicamente la línea de los últimos 20 días (marcada en azul), sin tener en cuenta lo anterior. El promedio móvil de 20 días en 02/10/2022 es 0.00540 y el precio de apertura es 0.00518, que está por debajo de la línea de tendencia.
Los valores anteriores del promedio móvil muestran una tendencia descendente con una pendiente leve, lo que indica un sentimiento de miedo en el mercado de esta criptomoneda. El sentimiento general del mercado, derivado del promedio móvil de 20 días de Bitcoin en el mismo periodo, también confirma ese sentimiento de miedo.
Tenga en cuenta que este algoritmo analiza continuamente todos los pares de criptomonedas cada minuto. Cuando el precio alcanza 0.0053 (un 2.31% por encima del precio de apertura) y se acerca a la línea de tendencia, pero aún por debajo de ella, la compra se decide basándose en ese crecimiento y la reducción de la distancia. Pero como el algoritmo opera con base en el miedo, la compra se realiza con un stop-loss pequeño (aproximadamente 2%).
La venta o salida de la operación depende completamente del stop-loss y el algoritmo usa un trailing stop-loss. Por lo tanto, si el precio sube, el stop-loss también se ajusta y se mantiene aproximadamente un 2% por debajo. Finalmente, donde se active el trailing stop, el algoritmo vende y cierra la operación.
Conclusión
El algoritmo presentado es un ejemplo de trading algorítmico donde la decisión de compra o venta está relacionada con el sentimiento del mercado, y el algoritmo intenta tomar decisiones basadas en los cambios de precio y en indicadores específicos que reflejan mejor dichos sentimientos.
