TL; DR: я вывел формулу, которая предсказывает покупку и продажу Биткойна, основываясь на ежедневных данных о ценах на бирже и ключевых словах Google Trends. Модель принесла 29% прибыли в течение 90 дней в размере $28,839.

В какой степени можно предсказать цену Биткойна (BTC)? Как могут помочь доступные в Google Trends данные прогнозировать колебания цен?

Другими словами, можно ли вывести надежную формулу, которая превзойдет рынок? Вот вопросы, на которые я искал ответы. Моя цель состояла в том, чтобы попытаться понять очень волатильный, пугающий и, казалось бы, непредсказуемый рынок криптовалют.

Есть много трейдеров, которые пользуются техническим анализом и другие, которые основываются на фундаментальном анализе. Правда заключается в том, что не существует волшебной торговой стратегии, которая всегда превосходит рынок. Существует слишком много переменных, из-за которых даже лучшие алгоритмы, основанные на искусственном интеллекте, не могут постоянно получать прибыль.

Моя формула проста и мое намерение состоит в том, чтобы предоставить ее в сыром виде и получить обратную связь о том, как сделать ее лучше. Это незавершенная работа, не гарантирующая ошибок, поэтому используйте ее на свой страх и риск.

Правда заключается в том, что не существует волшебной торговой стратегии, коотрая всегда превосходит рынок.

Формула

Я протестировал формулу, которая по моему убеждению является хорошим индикатором цены BTC. В частности, я смог смоделировать прибыль 29% за 90 дней, вложив $100,000 инвестиций. Обратите внимание, сюда не включена комиссия биржи, которая когда-либо перестанет существовать на децентрализованных биржах.

Моя модель вдохновлена работой Вилли Ву, который использовал данные Google Trend как прокси для проверки стоимости Биткойна.

Вот что я делал:

1. Я искал Google Trends для "BTC USD" и "Buy Bitcoin" за последние три месяца:

2. Я заметил, что когда соотношение "BTC USD" и "Buy Bitcoin" меньше ~3:1 (в частности <35%) на момент закрытия торгов, то цена закрытия следующего дня увеличивается. Если соотношение больше ~3:1 (в частности >35%, то есть, 4:1 или 5:1), то это сигнал к продаже, поскольку цена последующего дня снижается.

3. Далее я протестировал когда разница в цене BTC закрытия более чем на $80 выше, чем цена закрытия следующего дня, что сделало паттерн более устойчивым. $80 - это произвольное значение, хорошо работающее в этом наборе данных. Вот скриншот того как это выглядит:

BTC USD: ежедневный индикатор из Google Trends
Buy Bitcoin: ежедневный индикатор из Google Trends
Price: цена закрытия текущего дня от рыночной капитализации монеты
Столбец E: соотношение "Buy Bitcoin"/"BTC USD"
Столбец F: формула решения о покупке/продаже. Например, вот формула для ячейки F20:
=if(AND(E20>35%,G20>80),"BUY","SELL"). Обратите внимание, что "35%" - это порог для покупки вместе с ценой, превышающей $80.
Столбец G: разница в цене Биткойна от закрытия предыдущего дня
Столбец H: текущая сумма, основанная на первоначальных инвестициях в размере $100,000 7/7/2018 (первая покупка).

Результаты работы модели и последующие шаги:
Таким образом, за 90-дневниый период инвестиции в размере $100,000 превратились в $128,839 - почти 29% доходности. Но это далеко не оптимальная модель и есть несколько вещей, которые я хотел бы оптимизировать.

">35%" и ">$80" довольно произвольны, основываясь на выборке в 90 дней. Есть ли лучшая формула, которая предскажет сигнал о покупке/продаже?

Эти переменные по-видимому работают на ценовом уровне $6k-$8k BTC. Я хотел бы проверить больше данных за последние год-два. Модель будет сравнивать общую прибыль общую прибыль от покупки/продажи, используя массив (~3:1-~5:1) и вместо $80 будет фиксированный процент от цены BTC, чтобы можно было учитывать скачки цен.

Например, возможно, что оптимальная модель составит 3.23-1 при 0,014543229 дневном колебании цены

Переменная входная матрица будет выглядеть примерно так: