Unter den derzeit heißesten Kryptowährungen befindet sich sicherlich Ripple (XRP), die nach einer schwierigen Phase aufgrund der rechtlichen Probleme mit der SEC (United States Securities and Exchange Commission), die sie als Wertpapier einstufen wollte, neuen Schwung gefunden hat, dank des positiven Abschlusses der Angelegenheit und der Tatsache, dass der Präsident der Vereinigten Staaten, Donald Trump, sie in die Liste der Krypto aufgenommen hat, die Teil der strategischen Reserve des Staates sein werden.
Mit einer Marktkapitalisierung, die kürzlich auf den dritten Platz unter den weltweiten Kryptowährungen zurückgekehrt ist, direkt hinter BTC (Bitcoin) und ETH (Ethereum), hat sich XRP dank der Fortschritte von Ripple im Zahlungssektor etabliert, aber auch durch die zunehmende Akzeptanz von Stablecoins wie Ripple USD (RLUSD), die bis Ende 2025 in Ripple Payments integriert werden soll.
In diesem Artikel wird die Möglichkeit untersucht, XRP zu verwenden, um eine robuste algorithmische Handelsstrategie zu entwickeln, die auf einem Reversal-Ansatz mit den Bollinger-Bändern basiert.
Was sind die Bollinger-Bänder und wie funktionieren sie im Trading
Dieser Indikator trägt den Namen seines Erfinders John Bollinger, der das Verhalten der Preise analysierte, wenn sie sich von ihrem gleitenden Durchschnitt entfernen oder ihm nähern. Bollinger hatte die Idee, zwei Bänder einzufügen, die als Standardabweichung des einfachen Durchschnitts der Preise berechnet werden.
Die Bollinger-Bänder bestehen daher aus 3 Elementen und werden durch die folgenden mathematischen Funktionen berechnet:
- UpperBand = Durchschnittspreis der letzten N Perioden plus 2 Standardabweichungen;
- MedianPrice = Durchschnittspreis der letzten N Perioden (20 ist die empfohlene Anzahl);
- LowerBand = Durchschnittspreis der letzten N Perioden minus 2 Standardabweichungen.
Reversal-Strategie auf Ripple: Logik des Trading-Systems und erste Performance
Die Strategie, die angewendet wird, ist ein automatisches System mit ‚mean-reverting‘ Logiken, das die Bollinger-Bänder als Umkehrpunkt des Marktes nutzt. Beim Erreichen der Preise auf dem oberen Band wird daher verkauft, während auf dem unteren Band gekauft wird.
Die betrachtete Sitzung geht von 00:00 GMT bis 23:59 GMT. Es handelt sich um konventionell gewählte Zeiten, um sie mit dem Sonnentag in Einklang zu bringen, da Kryptowährungen 24 Stunden am Tag notiert werden.
Angenommen, wir arbeiten mit 10.000$ pro Operation, wird der Abschluss des Trades beim Erreichen eines Profitziels von 3.000$ als erster Versuchswert erfolgen. Es wird von Anfang an sehr nützlich sein, auch einen festen Stop-Loss zu verwenden, den wir auf 1.000$ schätzen, der in gewisser Weise unser Kapital vor Operationen mit sehr hohen Verlusten schützen kann.
Durch die Anwendung dieser Strategie auf das Paar XRP/USDT in einem 15-Minuten-Zeitrahmen ist es möglich zu sehen, wie sich dieser „operative Motor“ von 2017 bis heute verhalten hätte. Die vorherigen Daten werden nicht berücksichtigt, da sie im Vergleich zu dem Zeitpunkt, als XRP begann, sich unter den wichtigsten Kryptowährungen der Welt zu etablieren, wenig signifikant und unzuverlässig sind und seinen Preis im Jahr 2017 fast um das 50-fache des im Jahr 2016 verzeichneten Durchschnittswerts steigerten.
In den Abbildungen 2, 3 und 4 sind die durch die gerade beschriebene mean-reverting Strategie erzielten Metriken zu erkennen: Die Ergebnisse sind ermutigend. Insgesamt ist die Equity-Linie steigend, und das ist sicherlich ein guter Ausgangspunkt. Dennoch sollte der Rückgang in der letzten Periode nicht vernachlässigt werden.
Bei einer genaueren Analyse der Ergebnisse fällt auf, dass der durchschnittliche Handel bei etwa 18,63$ liegt, was im Vergleich mit dem Betrag der einzelnen Operation (10.000$) einem Wert von 0,19% entspricht, ein Wert, der nicht ausreicht, um die Betriebskosten zu decken.
Optimierung des Trading-Systems: Zeitfenster und Betriebsfenster
Indem man versucht, ein anderes operatives Fenster zu definieren, könnte man möglicherweise ein besseres Ergebnis erzielen, vorausgesetzt, es gibt eine Art von Bias, also einen Moment des Tages, in dem die Tendenz zum Reversal ausgeprägter ist.
Wenn man also die Startzeit der Operationen und deren Dauer (ausgedrückt in der Anzahl der 15-Minuten-Balken) optimiert, erhält man die Ergebnisse in Abbildung 5. Wenn man von 00:00 Uhr bis zu den folgenden 28 Balken, also bis 07:00 Uhr, operiert, verbessern sich die Dinge erheblich: Der Gesamtgewinn des Systems steigt auf 288.200$ mit über 70% weniger Operationen (2.799 gegenüber fast 10.000), und folglich steigt der durchschnittliche Handel auf 103$.
Deutlich bessere Ergebnisse, die jedoch auf eine noch unausgereifte Strategie hinweisen, mit einem durchschnittlichen Trade, der zwar größer, aber noch nicht sehr hoch ist, und einem relativ hohen Drawdown im Vergleich zum Nettogewinn (Verhältnis Nettogewinn/Max Drawdown = 6,58).
Zunächst könnte man versuchen, auch die anfänglich angenommenen Werte für Stop Loss und Take Profit zu optimieren. In Abbildung 6 sieht man, wie interessante Ergebnisse erzielt werden, wenn man sie in Schritten von 500$ variiert, mit einem Stop bei 1.500$ und einem Profit um die 8.000-10.000$. Zum Beispiel kann man sich entscheiden, 8.500$ zu verwenden, was das Verhältnis von Nettogewinn/Max Drawdown maximiert.
Verbesserung der long Performance des Trading-Systems auf XRP (Ripple)
Angesichts der Tatsache, dass die Strategie noch viele Trades ausführt, gibt es wahrscheinlich noch Raum, um die Operationen weiter zu filtern, insbesondere auf der Seite der Long-Trades, die schwächere Metriken aufweisen (siehe Abbildung 4). Dazu könnte man einige Preis-Muster verwenden, die die besten Bedingungen identifizieren können, unter denen die Operationen ausgeführt werden, und diejenigen herausfiltern, die eine geringere Erfolgswahrscheinlichkeit haben.
In diesem Zusammenhang werden wir eine proprietäre Liste verwenden, die viele unterschiedliche Preiskombinationen enthält, um zu verstehen, in welchen Situationen XRP am besten auf die Long-Logik dieses Systems zu reagieren scheint.
Bei der Analyse der verschiedenen Kombinationen von Mustern stellt man zum Beispiel fest, dass, wenn man nur long handelt, wenn das Muster „MyPtnLY“ 15 auftritt und nicht long handelt, wenn wir in Anwesenheit von „MyPtnLN“ 30 sind, man einen guten Kompromiss zwischen den wichtigsten Referenzparametern (Nettoertrag, Durchschnittshandel, Max Intraday Drawdown) erreicht. Es gibt auch bessere Ergebnisse für die einzelnen Parameter, aber die Muster, die sie erzeugen, haben eine Logik, die nicht sehr im Einklang mit der Logik des Systems steht, weshalb man die Kombination 15 zum Handeln und 30 zum Nicht-Handeln long bevorzugt.
Mit dem Muster 15 geht man long, wenn der Schlusskurs der Kerze der letzten Sitzung niedriger war als der Schlusskurs von vor 2 Sitzungen. Mit dem Muster 30 hingegen geht man nicht long, wenn der Schlusskurs der vorherigen Sitzung im unteren 20% der Spanne (Hoch – Tief) liegt.
Diese Kombination von Filtern führt zu einem Anstieg sowohl des durchschnittlichen Handels, der auf 400$ steigt, als auch des Nettogewinns, der jetzt über 716.000$ liegt. Außerdem sinkt der Drawdown unter 45.000$.
Eine gute Verbesserung, die auch an der regelmäßigeren Form der Equity-Linie sichtbar ist, auch wenn sie in der zweiten Hälfte des Jahres 2024 etwas an Glanz verloren zu haben scheint, und nur die Zeit wird die Qualität unserer Entscheidungen in der Optimierungsphase bestätigen können.
Fazit zur Reversal-Strategie auf XRP mit Bollinger-Bändern
Die Reversal-Strategie mit Bollinger-Bändern hat sich definitiv als effektiv für das Paar XRP/USDT erwiesen, auch wenn sie weitere Verfeinerungen benötigen würde, um live auf dem Markt einsatzbereit zu sein.
Auch wenn es mittlerweile im Olymp der Kryptowährungen angekommen ist, ist XRP noch ziemlich jung und bietet viele Möglichkeiten für Trader, die sich mit verschiedenen Arten von Marktansätzen versuchen möchten. Wie immer überlassen wir es dem Leser, diese Idee zu experimentieren und weiterzuentwickeln.
Bis zum nächsten Mal und gutes Trading!
Andrea Unger
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