Cryptobot : diseño de un bot de tranding para criptomonedas. Análisis y validación de estrategias de inversión
tradicionales basadas en indicadores técnicos en el mercado
de criptomonedas a muy corto plazo

El novedoso mercado de criptomonedas tiene unas características particulares, como son su alta volatilidad y el hecho de que es un mercado continuo que no cierra nunca, que hacen atractiva su investigación y exploración. En un mercado que sigue evolucionando a medida que lo hacen las criptomonedas, el proyecto ha investigado el rendimiento en este mercado de algunas estrategias de inversión tradicionales basadas en indicadores técnicos. Además, debido a que se trata de un mercado continuo con una volatilidad muy alta en períodos de tiempo muy cortos, se ha explorado el rendimiento de las estrategias con una frecuencia de datos de ventanas de un minuto. Utilizando los datos históricos de Bitcoin desde agosto de 2017 hasta septiembre de 2021, se han analizado los rendimientos de estrategias de inversión basadas en medias móviles (simple, exponencial y ponderada), en el índice de fuerza relativa (RSI), en la media móvil de convergencia/divergencia (MACD, tanto la línea de señal como el histograma), en el balance de volúmenes (OBV) y en las bandas de Bollinger (BB). Dividiendo los datos históricos en un conjunto de entrenamiento y otro de validación, se han calculado los rendimientos obtenidos en cada estrategia y se ha concluido que las estrategias de RSI y BB son las que, en teoría, obtienen un mejor rendimiento con una alta frecuencia de datos. Sin embargo, en la práctica, el alto número de operaciones en la mayoría de estrategias provoca que la rentabilidad sea muy pequeña o incluso negativa debido a las comisiones por operación. La única estrategia con resultados positivos tras aplicar las comisiones es la basada en la línea de señal del MACD.

The cryptocurrency market has characteristics, such as its high volatility and the fact that it is a continuous market that never closes, which make interesting the research and exploration of the market. In a market that continues to evolve as cryptocurrencies do, the project has investigated the performance of some traditional investment strategies based on technical indicators. In addition, because this is a continuous market with very high volatility over very short periods of time, the performance of strategies with a one-minute window data frequency has been explored. Using historical Bitcoin data from August 2017 to September 2021, the returns of trading strategies based on moving averages (simple, exponential, and weighted), relative strength index (RSI), moving average convergence/divergence (MACD, both signal line and histogram), on balance volume (OBV) and Bollinger bands (BB) have been analyzed. Dividing the historical data into a training set and a validation set, the returns obtained for each strategy have been calculated and it has been concluded that the RSI and BB strategies are the ones that, in theory, perform best with a high data frequency. However, in practice, the high number of trades in most strategies makes the total return to be very small or even negative due to the commissions per trade. The only strategy with positive returns is the one that uses the MACD signal line.