🔥 Подписывайтесь на новостную рассылку FF.ru
💰Торговые сигналы с заработком от 5% в Телеграм канале
Я создал формулу, которая предсказывает, следует ли вам покупать или продавать биткоин (BTC) на основе ежедневных данных о биржевых ценах и ключевых слов Google Trends. Модель принесла 29% прибыли за 90 дней в размере $28 839 .
В какой степени можно предсказать цену биткоина? Как правильно использовать общедоступные данные из Google Trends для помощи в прогнозировании колебания цен? Можем ли мы создать надежную формулу, которая поможет получить выгоду от рынка? Это те вопросы, на которые я искал ответы. Моя цель состояла в том, чтобы попытаться разобраться в очень волатильном, страшном и, казалось бы, непредсказуемом криптовалютном рынке.
Есть много трейдеров, которые используют технический анализ и другие более фундаментальные показатели. Правда в том, что нет волшебной торговой стратегии, которая всегда превосходит рынок. Существует слишком много переменных, от которых даже лучшие торговые алгоритмы на основе искусственного интеллекта не могут стабильно получать прибыль.
Формула, которую я вывел, очень проста. Однако она еще не завершена, поэтому ни в коем случае не является надежной. Применять ее вы можете на свой страх и риск.
Формула
Я тестировал формулу, которую считаю относительно последовательным индикатором производительности цены BTC. В частности, я смог смоделировать 29% прибыль за 90 дней, используя $100 000 в качестве первоначальных инвестиций. Обратите внимание, что в эту сумму не входят биржевые торговые сборы, которые, я надеюсь, однажды исчезнут благодаря децентрализованным биржам.
Я вдохновился работой Вилли Ву (Willy Woo), который первоначально экспериментировал с данными Google Trend в качестве прокси-сервера активной проверки цены биткоина.
Вот процесс, который я использовал:
- Я заметил, что когда отношение запроса «BTC USD» к «купить биткоин» меньше соотношения 3:1 (в частности, <35%) по цене «закрытия» в течение дня, цена закрытия следующего дня увеличивается. Если соотношение больше 3: 1 (в частности >35%) (т. е. 4:1 или 5:1), то это сигнал на продажу, потому что цена следующего дня уменьшается.
- Затем я заметил, что когда цена закрытия BTC больше на $80, чем цена закрытия за предыдущий день, шаблон становится более последовательным. $80 - произвольное значение, которое хорошо работает с выбранными данными. Вот как это выглядит:
BTC USD: дневной индикатор непосредственно от Google Trends.
Купить биткоин: ежедневный индикатор непосредственно из Google Trends.
Цена: Цена закрытия текущего дня от рыночной капитализации монеты.
Колонка E: соотношение запросов «купить биткоин» и «BTC USD».
Колонка F: формула решения о покупке/продаже. Например, вот формула для ячейки F20:
= if (AND (E20>35%, G20>80),”BUY”,” SELL"). Обратите внимание, что «35%» - это порог для столбика «покупка» и цены, превышающей «$80».
Колонка G: разница в цене биткоин и цены закрытия предыдущего дня.
Столбец H: нарастающий итог на основании первоначальных инвестиций в размере $100 000 на 07.07.2018 (дата первой покупки).
Результаты от использования формулы и последующие шаги
Таким образом, за 90 дней инвестиции в $100 000 увеличились до $128 839 благодаря использованию этой формулы, что равно 29% росту. Но это далеко не идеальная модель и есть некоторые моменты, которые я хотел бы оптимизировать.
Установки «>35%» и «>$80» являются довольно произвольными, которые, кажется, работают в этой ситуации. Есть ли лучшая формула, которая даст лучший сигнал на покупку/продажу?
Эти переменные, похоже, работают на ценовом уровне в $6 000-$8 000 BTC. Я хотел бы проверить больше данных за последние год или два. Модель будет сравнивать общую прибыль от сигналов на покупку/продажу, используя соотношения 3:1-5:1, а установка «$80» станет фиксированным процентом от ежедневной цены BTC, поэтому можно будет учитывать основные ценовые колебания. Например, возможно, оптимальной моделью окажется соотношение 3,23-1 на уровне 0,014543229 дневного колебания цен.
Матрица входных переменных будет выглядеть примерно так:
Читайте также: Торговая рекомендация: NEO/Ethereum
