Système de trading sur Bitcoin : construire une stratégie intrajournalière utilisant la volatilité et la fourchette quotidienne

Dans cet article, nous développerons un système de trading avec une logique très simple, basé sur l'utilisation du range journalier comme mesure de la volatilité du marché. Comme nous le verrons, même une règle extrêmement simple et linéaire peut donner lieu à des idées de trading intéressantes, notamment lorsqu'elle est appliquée à des marchés caractérisés par des mouvements directionnels et des phases d'expansion de la volatilité comme le Bitcoin ($BTC).

L'idée derrière la stratégie est d'exploiter les jours où le marché montre une certaine compression du mouvement par rapport à son excursion globale. En particulier, le système comparera le corps de la barre, c'est-à-dire la distance entre l'ouverture et la clôture, avec la gamme totale de la journée, définie comme la différence entre le haut et le bas. Lorsque le corps est inférieur à une certaine fraction de la fourchette, cette condition sera interprétée comme une possible phase d'indécision ou de compression, à partir de laquelle le marché pourrait ensuite générer un mouvement plus décisif.

La stratégie entrera alors longue via un ordre stop placé au-dessus de la clôture, plus précisément à une distance égale au range de la barre. De cette manière, le système n’entrera pas sur le marché immédiatement, mais seulement si le prix montre réellement une dynamique haussière suffisante pour franchir le niveau d’entrée prédéfini.

Le cœur du code initial (en PowerLanguage) sera donc cette simple ligne :

si Body < (dFactor * Range), alors achetez la barre suivante au stop de clôture + range ;

Comme vous pouvez le constater, la logique est volontairement essentielle : le paramètre `dFactor`, initialement fixé à 1, détermine la taille du corps de la barre par rapport au range global afin de générer un signal de trading. Pour compléter la structure du système, un stop loss, un objectif de profit et une sortie forcée en fin de séance sont ensuite ajoutés, de manière à maintenir la stratégie sur un horizon intrajournalier et éviter une exposition au jour le jour.

La séance considérée se déroule classiquement de 00h00 GMT à 23h59 GMT, pour la faire coïncider avec le jour calendaire, puisque les cryptomonnaies s'échangent 24 heures sur 24. Une tranche horaire de 1440 minutes, soit 24 heures, sera également utilisée.

Dans les paragraphes suivants, nous analyserons donc en détail le fonctionnement de cette logique, en évaluant ses premiers résultats et les optimisations possibles des principaux paramètres de trading.

Système de trading sur Bitcoin : construire la stratégie initiale

En supposant que l'on négocie avec 100 000 $ par transaction, une valeur hypothétique pour simplifier les calculs mais évolutive grâce à la divisibilité du marché spot, la transaction sera clôturée lorsqu'un stop loss de 2 000 $ sera atteint (soit 2 % de la valeur de la position). Il s’agit d’une valeur assez large mais considérée comme nécessaire sur ce marché, étant donné la volatilité du Bitcoin et la nervosité de ses mouvements. Dans tous les cas, la stratégie a un horizon intrajournalier, elle clôturera donc les positions en fin de séance si nécessaire, ou après avoir atteint un take profit de 10 000 $, soit 10 %.

En appliquant cette stratégie au marché spot du Bitcoin ($BTC) contre USDT (un stablecoin arrimé au dollar), de janvier 2017 à mai 2026 on obtient des résultats très encourageants, avec une ligne de fonds propres qui monte de façon assez régulière.

Figure 1 – Ligne d'équité du système de trading sur Bitcoin ($BTC) dans la configuration initiale

Ceci est confirmé par les résultats annuels présentés dans la figure 2, qui révèlent cependant un commerce moyen peu élevé, surtout ces dernières années, et qui pourrait donc être amélioré afin de rendre la stratégie plus robuste en vue de couvrir également les coûts de fonctionnement du trading réel (commissions et dérapages dans l'exécution des ordres).

Figure 2 – Résultats annuels de la version initiale de la stratégie de trading Bitcoin

Optimisation du système de trading Bitcoin : amélioration de la robustesse et des performances

Parmi les variables pouvant être ajustées pour optimiser la stratégie il y a certainement le facteur multiplicatif du range, « dFactor », mais aussi les valeurs du stop loss et du take profit.

En faisant varier « dFactor » entre 0,5 et 1 par pas de 0,05, nous obtenons les résultats de la figure 3.

Figure 3 – Optimisation du paramètre dFactor de la stratégie de trading Bitcoin

En les triant par bénéfice net, nous pouvons voir que la valeur 0,75 nous permet d'obtenir un excellent ratio bénéfice net/tirage (les critères personnalisés) et la meilleure transaction moyenne (environ 454 $), les valeurs qui l'entourent ne changeant pas beaucoup les métriques du système, confirmant la validité de ce filtre.

Ainsi, avec les paramètres sélectionnés, le bénéfice total du système approche 241 000 $ sur 530 transactions, avec une transaction moyenne d'environ 454 $. Ces résultats indiquent une stratégie qui est déjà assez bonne et pourrait être appliquée au trading en direct, mais cela ne signifie pas que des travaux supplémentaires ne peuvent pas être effectués pour l'améliorer.

En effet, pour le moment, la stratégie utilise un stop loss de 2 000 $, soit 2 % de la valeur de la position, et un objectif de profit de 10 000 $. Sur la figure 4, nous pouvons voir qu'en faisant varier le stop loss de 1 000 $ à 5 000 $ et l'objectif de profit de 0 $ à 30 000 $, la paire de valeurs 3 000 $ et 15 000 $ s'avère optimale en termes de ratio bénéfice net/tirage.

Figure 4 – O