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Un guide du débutant sur Ethereum Day Trading | par CryptoPredicted | Coinmonks

À partir du graphique en chandelier ci-dessus, nous voyons clairement comment Ethereum est passé de son plus haut sommet (1440 $ / ETH) en janvier à un peu plus de 450 $ / ETH aujourd’hui. Malgré sa baisse de valeur, il y a beaucoup d’argent sur ce marché dont on peut profiter.

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Dans notre article précédent (ici), j’ai fait une analyse similaire pour Litecoin (LTC). Pendant que je préparais cette analyse pour Ethereum, j’ai remarqué plusieurs similitudes très intéressantes entre les pièces. Donc, si vous n’avez pas lu mon article précédent, vérifiez-le maintenant ou après avoir lu ceci, l’ordre n’aura pas d’importance.

Il s’agit d’une analyse de base qui utilise les mathématiques de base. Mais malgré sa simplicité, il est assez puissant et, plus important encore, il est si simple que notre stratégie proposée peut être apprise même par un enfant.

Cette analyse est basée sur l’utilisation du prix moyen d’Ethereum (en USD) pour chaque heure de la journée. Le graphique radar ci-dessous montre à quoi ressemblait le prix de l’Ethereum (en moyenne) au cours d’une journée moyenne: ces données ont été construites sur la base de 3 mois de données (janvier, février et mars). Les étiquettes sur l’anneau extérieur (0 à 24) représentent 24 heures en une seule journée. Alors que les anneaux / cerceaux eux-mêmes représentent le prix moyen, notez que la plus petite bague représente le prix le plus bas (852 $), tandis que la bague extérieure représente le prix le plus élevé (870 $).

Prix ​​moyen horaire Ethereum sur une période de 3 mois

De ce graphique, nous apprenons ce qui suit:

  • Le prix moyen le plus bas de l’ETH était à 19h00 (19h00) UTC / GMT.
  • Alors que le maximum était généralement à 6 ou 7 heures du matin.
  • Ce tableau des prix horaires est très similaire à ce que j’ai montré pour Litecoin dans notre article précédent.

À partir du graphique ci-dessus, nous apprenons que si nous achetons Ethereum à son point le plus bas, puis le vendons lorsqu’il est à son plus haut, nous ferions un profit. Calculons le profit que nous aurions en moyenne: le prix le plus bas est d’environ 858 $ / ETH et le plus élevé est de 868 $ / ETH, donc le retour sur investissement de l’achat bas et de la vente élevée est: ROI = (868-858) / 858 = 1,16%. Cela signifie que si nous suivons cette stratégie, nous obtiendrions environ 1% de retour sur investissement par jour, car ces données s’étalent sur 3 mois, nous pouvons calculer la valeur d’un investissement de 1000 USD après 90 jours: 1000 USD * 1,01⁹⁰ = USD 2448, 63 – c’est un ROI de 144,86%.

La réalité n’est jamais aussi brillante et simple, sinon tout le monde serait riche et célèbre grâce au trading de crypto-monnaie. Le graphique radar ne montre que le prix moyen calculé par heure de la journée, mais cela ne signifie pas que chaque jour, le prix sera à son plus bas vers 19 h et à son plus haut à 6 h ou 7 h. Certains jours, le graphique peut être complètement différent de celui ci-dessus, de sorte que de nos jours, le retour sur investissement sera négatif si vous suivez cette stratégie religieusement.

Ce qui m’intéresse le plus, c’est tester notre stratégie. Le back testing est un moyen de simuler notre stratégie pour imiter un scénario de trading quotidien réel, y compris tous les frais de trading. Le résultat final de notre simulation nous dira combien de profits / pertes nous avons réalisé. Depuis que j’ai implémenté mon code de back testing, je n’ai eu qu’à changer de stratégie de trading. Le ROI de notre stratégie ci-dessus (acheter à 19h et vendre à 6h) a produit un fichier ROI de 22,10% sur une période de 90 jours (3 mois), ce qui équivaut à un retour sur investissement d’environ 0,25% par jour. Ce n’est pas mal du tout, mais loin de notre ROI théorique de 144,86%.

Pour comprendre pourquoi ce ROI plus élevé est plus réaliste et bien inférieur au ROI utopique supérieur à 140%, nous devons décomposer nos données en périodes plus courtes. Au lieu d’agréger les données sur 3 mois, décomposons-les par mois:

Janvier:

Prix ​​horaire moyen de l’ETH en janvier

Février:

Prix ​​horaire moyen de l’ETH en février

Mars:

Prix ​​horaire moyen de l’ETH en mars

Encore une fois, les formes de ces graphiques sont très similaires aux formes de Litecoin dans mon article précédent. Cependant, restons concentrés sur l’analyse: nous voyons que la forme de chaque graphique est complètement différente, aucun mois n’est le même. Donc, notre stratégie «acheter à 19h et vendre à 6h» n’est pas la plus optimale compte tenu de l’un de ces graphiques mensuels, car nous pouvons trouver une meilleure stratégie pour savoir quand acheter / vendre séparément pour chaque mois. La raison en est que le marché est en constante évolution.

Cependant, la stratégie que nous avons utilisée dans nos backtests a donné un retour sur investissement positif d’environ 22%, en fait cela aurait pu bien mieux fonctionner si un humain / une personne prenait les décisions et faisait preuve de bon sens. Un trader expérimenté ne vend généralement pas moins cher que ce pour quoi il a acheté (sauf dans certains scénarios spécifiques), mais notre stratégie stupide n’a pas d’autre choix que d’obéir à nos ordres.

Une autre chose qui affecte notre retour sur investissement est le «ratio d’achat». Ma stratégie de back-testing a une variable / paramètre qui indique combien d’argent (USD) il doit utiliser pour acheter un certain actif, qui dans notre cas est Ethereum. S’il commence avec 10 000 $, il peut choisir d’utiliser 100% de ce montant pour acheter de l’ETH ou n’en utiliser que 10%. Dans notre analyse, nous avons calculé le prix moyen de l’ETH par heure, mais en une heure seulement, le prix peut beaucoup fluctuer. Forcer notre système à acheter seulement en début d’heure peut être une décision sous-optimale (c’est à ce moment que le ratio d’achat est de 100%).

Cependant, si nous modifions le taux à 10%, seuls six achats seront effectués par heure – la raison en est que j’utilise des intervalles de 10 minutes; dans ce cas précis, la taille de chaque étape est de dix minutes. Cela signifie que toutes les dix minutes, le système décide d’acheter, de vendre ou de ne rien faire. Et par exemple, si l’heure est égale à 19h00 comme dans notre cas, cela signifie qu’un ordre «d’achat» débutera au prix de cet intervalle.

Encore une fois (comme dans mon article précédent) nous rencontrons la question «quelle valeur devrions-nous choisir pour le ratio d’achat»? Au lieu de choisir simplement une valeur aléatoire, nous effectuons des simulations de test pour de nombreux taux d’achat différents (de 5% à 100%). Dans le tableau ci-dessous, j’ai tracé les résultats:

https://medium.com/coinmonks/a-beginners-guide-to-day-trading-ethereum-3a98437a3cd1

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