En dos estudios recientes, investigué las reglas técnicas de trading en el mercado de las criptomonedas y la rentabilidad de las reglas técnicas de trading entre criptomonedas con una función de privacidad.

En nuestro primer estudio, recogimos datos de precios diarios de once criptomonedas, para el período del 1° de enero de 2016 al 31 de diciembre de 2018. Nuestra muestra consistió en criptomonedas que exhibían la mayor capitalización de mercado al 3 de enero de 2016. Nuestra muestra principal estuvo comprendida por Ripple (XRP), Litecoin (LTC), Ether (ETH), Dogecoin (DOGE), Peercoin, BitShares, Stellar Lumen (XLM), Nxt, MaidSafeCoin y Namecoin.

Utilizando una estrategia simple de compra y retención de un portafolio ponderado de manera equitativa, nuestra muestra de criptomonedas produjo un rendimiento medio del 36.87% anual durante nuestro período de muestra. Es importante señalar que el trading técnico en los mercados de criptomonedas es diferente de los mercados de valores por muchas razones, siendo dos de ellas que las criptomonedas se negocian 24/7, y que no se pueden tomar posiciones cortas en criptomonedas a menos que solo se lleve a cabo trading con Bitcoin (BTC).

Implementamos la regla técnica de trading más simple y más ampliamente utilizada, denominada oscilador de Media Móvil Variable (VMA), que genera señales de trading empleando un período corto y un período largo, ambos moviéndose de acuerdo con el nivel medio de un índice de precios. Solo nos centramos en los beneficios de las posiciones de compra, simplemente porque no es posible tomar posiciones cortas con otras criptomonedas aparte de Bitcoin.

En el estudio, ejecutar una estrategia (1, 20) significaba tomar una posición larga en una criptomoneda siempre que su precio actual supere la media móvil de 20 días, y mantener la posición hasta que se genere una señal de venta. A su vez, se generaba una señal de venta cuando el precio actual de una criptomoneda estaba por debajo de la media móvil de 20 días. En este caso, mantenemos el dinero en efectivo. De manera similar, implementamos las estrategias (1, 20), (1, 50), (1, 100), (1, 150) y (1, 200).

Al implementar la estrategia (1, 20), encontramos que cinco de las 10 criptomonedas generaban pagos que eran estadísticamente significativos en, por lo menos, un nivel del 5%. En promedio, la estrategia (1, 20) VMA produjo un 45.63% de rendimiento promedio por año para las 10 criptomonedas, en comparación con su compra y retención de rendimiento promedio de 36.87% por año. Hablando más precisamente, esta regla técnica de trading generó alrededor de 8.76% por año en exceso de retorno durante el período de la muestra. Nuestros resultados también sugieren que un horizonte de tiempo más largo utilizado para la aplicación de las estrategias de VMA da lugar a un trading técnico menos rentable.

En nuestro segundo estudio, seguimos el mismo diseño de investigación de nuestro trabajo anterior, pero utilizamos datos de las 10 criptomonedas con mayor trading que proporcionan algo llamado "función de privacidad". La función de privacidad permite a los usuarios mantener cierto anonimato ya sea a nivel de usuario, de transacción, de saldo de cuenta o tener una total privacidad en todos los niveles. Por ejemplo, Dash permite a los usuarios disponer de la opción de "envío anónimo" si desean mantener el anonimato de su información a nivel de usuario.

Por lo tanto, nuestro estudio empleó las siguientes criptomonedas: Dash (DASH), Bytecoin (BCN), DigitalNote (XDN), Monero (XMR), CloakCoin (CLOAK), AeonCoin (AEON), Stealth (XST), Prime-XI (PXI), NavCoin (NAV), Verge (XVG). La muestra cubre el mismo período que en nuestro estudio anterior.

Los resultados de este estudio muestran que las estrategias VMA tienen éxito solo para Dash (al simple nivel de criptomoneda) y ofreció rendimientos del 14.6% al 18.25% por año en exceso con la estrategia simple de compra y retención de esta moneda. Sorprendentemente, cuando promediamos los rendimientos medios de todo el conjunto de 10 monedas de privacidad, no encontramos ningún rendimiento medio positivo de este portafolio que superara al del portafolio de compra y retención con ponderación equitativa.

En resumen, los resultados de nuestros dos estudios proporcionan pruebas contradictorias. Por un lado, el trading técnico parece generar beneficios al implementar estrategias entre las criptomonedas no privadas. Sin embargo, la rentabilidad es limitada, ya que solo los horizontes temporales más cortos de la media móvil a largo plazo de la VMA parecen proporcionar información útil. Por otra parte, las criptomonedas con fines de privacidad parecen formar un mercado más eficiente, mientras el trading técnico no parece proporcionar beneficios significativos que superen la simple estrategia de compra y retención desde una perspectiva de todo el mercado.

Los puntos de vista, pensamientos y opiniones expresados aquí son exclusivamente del autor y no reflejan ni representan necesariamente los puntos de vista y opiniones de Cointelegraph. 

Este artículo no contiene consejos o recomendaciones de inversión. Cada movimiento de inversión y comercio implica un riesgo, debes realizar tu propia investigación cuando tomes una decisión.

Los estudios mencionados se realizaron junto con mis colegas Shaker Ahmed Niranjan Sapkota, que trabajan como estudiantes de doctorado en finanzas en la Universidad de Vaasa (Finlandia).

Klaus Grobys es profesor de economía financiera en la Universidad de Jyväskyla y profesor asistente de finanzas en la Universidad de Vaasa. Grobys también está afiliado a la plataforma de investigación InnoLab de la Universidad de Vaasa. Sus estudios recientes investigan las oportunidades y riesgos asociados con los nuevos mercados financieros digitales innovadores. Su reciente investigación fue, entre otros, cubierta por la revista de negocios estadounidense Forbes. 

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