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Introducción a los "márgenes"

Los mercados de criptomonedas a menudo son volátiles y sufren períodos de liquidez limitada. Combinados, aumentan el perfil de riesgo para los inversores de activos Blockchain.

Pero con un mayor riesgo, el potencial de recompensa debería aumentar también. En este post, exploramos un método que utilizan los comerciantes profesionales para manejar los problemas de volatilidad y liquidez y explorar formas de sacar provecho de estas ineficiencias.

Introduciendo estrategias de reversión a la media

La volatilidad es impulsada por la incertidumbre. Algunas estrategias, sin embargo, se benefician de la volatilidad e incluso de la falta de liquidez. Al mismo tiempo, estas estrategias ayudan a mitigar las ineficiencias del mercado y deberían ser recompensadas por eso.

La reversión media es la suposición de que el precio de una acción tenderá a moverse hacia su precio promedio a lo largo del tiempo. En otras palabras, las desviaciones del precio promedio podrían explotarse con fines de lucro, sobre la base del conocimiento de que el precio debería tender a revertir a la media en el tiempo.

Una implementación simple de esta estrategia es citar tanto un precio de venta cuanto un precio de compra, como un creador de mercado. Si el mercado es, de hecho, revertir la media, entonces la estrategia se beneficia de la diferencia entre el precio de compra y el de venta. La diferencia también se conoce como el margen citado.

Las estrategias de reversión a la media comercializan el mercado como si el mercado oscilara alrededor de un precio justo para un activo. Las oscilaciones son impulsadas por la incertidumbre de otros participantes del mercado o por la falta de liquidez a diferentes niveles del mercado. Las estrategias de reversión a la media cierran la brecha entre compradores y vendedores y pueden generar ganancias a partir de eso.

Esta estrategia es más efectiva en mercados que tienen una volatilidad alta y una reversión mala. La volatilidad mide el tamaño de los cambios del mercado. Con una alta volatilidad, las oscilaciones del mercado son grandes y la estrategia de reversión a la media tiene una alta probabilidad de generar ganancias. En los mercados con baja volatilidad solo son posibles los pequeños márgenes y la estrategia es menos rentable.

El mejor escenario de mercado para la reversión a la media es un mercado lateral con una gran volatilidad o fluctuaciones del mercado. Este escenario de mercado es perjudicial para las estrategias de seguimiento de tendencias pero rentable para la creación de mercado o las estrategias de reversión a la media.

Ejemplo simple

La figura a continuación muestra un ejemplo de un día de negociación rentable utilizando una estrategia de reversión a la media. Al comienzo del día, tanto las órdenes de compra cuanto las de venta se colocan en el mercado. El día se desarrolla y la volatilidad impulsa una caminata aleatoria del precio.

A lo largo del día, la estrategia compra un Bitcoin a $4377.70. En algún momento más tarde durante el día, usted vende este Bitcoin a $4421.48 y genera un beneficio del 1%. De esta ganancia, las comisiones deben ser agregadas o deducidas. Algunos intercambios cobran tan poco como 2,5 puntos básicos por proporcionar liquidez usando tales estrategias pasivas.

Chart

Fuente: Kraken, 02/10/17, Compra: $4377.70, Venta: $4421.48

¿Implementando la reversión a la media?

Como ya hemos aprendido, las estrategias de reversión a la media capitalizan el margen entre los precios de compra y venta. Estos generalmente se colocan alrededor de un precio medio. El precio medio incorpora todas las suposiciones sobre el precio verdadero. Por ejemplo, si el mercado muestra grandes tendencias, se consideraría que ajustan el precio medio.

En general, las órdenes de compra y venta están determinadas por:

Compra/Venta = Precio medio +/- margen

El margen está determinado en gran medida por la volatilidad del mercado y el sesgo de los rendimientos. El sesgo está determinado por la probabilidad de movimientos ascendentes o descendentes del mercado. Dichos movimientos generalmente no son igualmente probables y, por lo tanto, el margen se ajusta.

La volatilidad determina el tamaño de la propagación. Con una alta volatilidad, las órdenes de compra y venta se ejecutan con una mayor probabilidad porque el mercado muestra mayores oscilaciones de precios. Por otro lado, si la volatilidad es pequeña, la compra y venta pueden no ser afectadas y la estrategia mantiene una posición larga o corta, es decir, o bien termina sosteniendo el activo subyacente o manteniendo efectivo y quedando corto el activo.

Para medir la volatilidad σ de los mercados de criptomonedas, generalmente se aplica una media móvil ponderada exponencial (EWMA) con:

EWMA

donde r2t es el retorno hoy y δt-12 es la volatilidad en t-1

La recursión generalmente se inicia con la varianza en los primeros 10 días. λ determina la vida media del sistema EWMA. La vida media es el tiempo requerido para que el sistema olvide la mitad de su valor anterior. Con los datos diarios, la vida media generalmente se establece en 10 días y, por lo tanto, λ se establece en 0,93.

La figura a continuación muestra la volatilidad anualizada de los precios de Bitcoin según lo estimado por el modelo EWMA. Bitcoin fluctúa en torno a una volatilidad anualizada del 116%.

Chart

El rendimiento de la estrategia

Para probar la estrategia de reversión a la media que exploramos para cotizar precios de compra y venta todos los días desde el inicio de Bitcoin hasta finales de septiembre del 2017. Todos los datos provienen de Cryptocompare. Dada una volatilidad promedio del 116%, elegimos el margen cotizado como el 1% entre los precios de compra y venta. Si los retornos se distribuyeran normalmente, este margen sería atinado con una probabilidad de 99.6% por encima, por ejemplo, 10 días.

Por supuesto, los retornos de Bitcoin no siguen una distribución normal. Entonces, ¿cuál es la probabilidad de que un operador pueda comprar y vender Bitcoin en el transcurso de 10 días y ganar un 1% cada día?

Según nuestros datos, esta estrategia habría sido exitosa en 2,297 de 2,615 días, o el 87.84% del tiempo.

Para este backtest, calculamos las órdenes de compra y venta en +/- 0.5% del último precio de cierre y comparamos este precio con los máximos y mínimos en el transcurso de los próximos 10 días. Por supuesto, esta estrategia daría lugar a algunas grandes posiciones largas o cortas en Bitcoin. De hecho, durante 189 de los días, la estrategia habría vendido Bitcoin, pero no se había comprado. Y durante 129 de los días, la estrategia compró Bitcoin, pero no lo vendió. La razón principal de esto es la gran tendencia al alza en los precios de Bitcoin.

Para tener en cuenta la tendencia en los precios de Bitcoin, utilizamos el rendimiento promedio móvil como una estimación y elegimos arbitrariamente la revisión como 60 días, según una estrategia publicada previamente. También probamos otros periodos de retrospectiva que produjeron resultados similares, y la retrospectiva de 60 días se encuentra en el rango de estrategias generales de seguimiento de tendencias.

Agregar el promedio móvil para cambiar el margen aumenta el número de días que las estrategias de reversión a la media compran Bitcoins y reduce el número de días que solo vende Bitcoins. Por lo tanto, la estrategia termina con una posición larga en Bitcoin en lugar de una posición corta.

En total, esta estrategia hubiera generado un beneficio del 1% en 2,288 días de 2,615. En 327 días, la estrategia solo vendió Bitcoin o solo compró Bitcoin. Ajustar el precio medio por la tendencia dio como resultado más días en que la estrategia solo compró Bitcoin y, por lo tanto, acumuló Bitcoin a lo largo del tiempo. Como regla adicional, la estrategia podría vender Bitcoin adicional al final de cada mes o incluso mantenerlo como una posición de mercado.

Un comerciante puede mejorar esta estrategia considerando la volatilidad estimada y ajustando la propagación. Con estimaciones de volatilidad más altas, la estrategia apuntaría a obtener ganancias de un margen mayor y viceversa.

Otros modelos usan algoritmos de aprendizaje supervisado más sofisticados para predecir los movimientos del mercado. Mientras algunos buscan las señales de comercio en los libros de órdenes, otros usan las noticias del mercado como una entrada para hacer predicciones direccionales (Li et al., 2014; Kanagal et al., 2017).

Cuando se negocia una estrategia de reversión a la media, se debe considerar la liquidez del mercado. Aquí no consideramos ninguna limitación a la capacidad de negociar a los precios cotizados. Obviamente, ese no es siempre el caso y depende en gran medida del capital desplegado.

Beneficios de mercado más amplios

Operar una estrategia de reversión a la media también juega un papel crucial para establecer mecanismos de mercado eficientes. Si bien la eficiencia ya ha mejorado dramáticamente en los últimos años, los mercados de criptomonedas aún enfrentan problemas fundamentales que son típicos de cualquier mercado nuevo.

La falta de liquidez, las ineficiencias de correspondencia y los márgenes inestables son síntomas frecuentes que se pueden observar en todos los intercambios actualmente disponibles. Las estrategias de reversión a la media proporcionan liquidez adicional al mercado y, por lo tanto, resuelven estas fricciones. Ellos cierran la brecha de liquidez, por lo que les pagan.

Las estrategias de creación de mercado amplían las estrategias de reversión a la media, ya que comercian en el margenmuchas veces al día con volúmenes relativamente grandes en ambos lados del mercado. Las estrategias de creación de mercado proporcionan la liquidez que es esencial para cualquier sistema financiero que funcione correctamente. Los picos abruptos de la demanda o la oferta, como cuando los operadores compran o venden grandes volúmenes, son absorbidos por los creadores de mercado.

Cualquier orden de compra de Bitcoin exitosa requiere un vendedor que esté dispuesto a tomar el lado opuesto y vender el volumen particular de monedas al precio cotizado. El intercambio (intermediario) coincide con ambas partes para que el intercambio ocurra.

Con frecuencia, esto ocasiona demoras en los pedidos y distintos precios de cumplimiento, a costa de los comerciantes. Al realizar pedidos en cada lado de la operación, los creadores de mercado tienen la capacidad de hacer que surtan más intercambios y así eliminar los retrasos en el cumplimiento. Los mercados de Bitcoin aún observan márgenes muy inestables, que son absorbidos por los creadores de mercado.

Al fijar los precios de oferta y demanda para otros comerciantes, los creadores de mercado se benefician de mantener los márgenes bajos y estables. Cuanto más liquidez proporcionan, más estrecha y estable se vuelve la extensión.

Conclusión

Las estrategias de reversión a la media son muy rentables en los mercados de alta volatilidad y se pueden ajustar según las tendencias. Esta estrategia se puede aplicar fácilmente al comercio de Bitcoin y mejorar el rendimiento de una estrategia de compra y retención. La estrategia de reversión a la media publicaría cotizaciones de compra y venta alrededor del nivel actual del mercado y ganaría el margen.

Dado que la estrategia es independiente del nivel del mercado, puede agregar un desempeño independiente a una estrategia de compra y retención. Como ejemplo, la estrategia podría usar el 1% de los activos de la cartera y luego aspirar a ganar un 1% adicional por día en esta parte de la cartera. Históricamente, esta estrategia habría agregado un 24% anual al rendimiento de la cartera.

Las estrategias de reversión a la media están proporcionando liquidez al mercado. Por otro lado, estas estrategias pueden terminar largo o corto el activo, si el mercado no vuelve a la media. En ese caso, están tomando una posición en el mercado. Por otro lado, proporcionar liquidez debería generar estas estrategias como una ganancia potencial que recompensa al comerciante por su riesgo. Las estrategias de creación de mercado amplían las estrategias de reversión de medias al citar los márgenes de oferta y demanda con mayor frecuencia.

Bio:

El Dr. Philipp Kallerhoff es fundador de Protos Cryptocurrency Asset Management (www.protosmanagement.com). Es gerente senior de cartera y analista cuantitativo en la industria de fondos de cobertura y de cobertura financiera. Philipp tiene un doctorado en Neurociencia Computacional y es un egresado de la Singularity University.