Standard Deviations Multiple, uma forma de visualizar ciclos baseados na ação do preço. (PTBR)

Encontrando momentos de sobre/subvalorização através do grau de variabilidade cumulativa do preço histórico do Bitcoin.

Introdução

Muitos indicadores de ciclos no Bitcoin já foram publicados ao longo dos últimos anos, muitos pesquisadores, traders e analistas já desenvolveram ótimas ferramentas de balizamento de ciclos e a estas mentes brilhantes quero deixar meus agradecimentos, pois estes estudos me permitiram evoluir ao ponto de começar a desenvolver meus próprios indicadores.

Este é o primeiro indicador que venho publicar, e que foi feito totalmente do zero e exclusivamente com fundamentação estatística da ação cumulativa do preço do Bitcoin.

Por quê utilizar o desvio padrão?

Quando nos referimos ao desvio padrão em um conjunto de dados, estamos nos referindo a um parâmetro estatístico cujo objetivo é medir o grau de variabilidade em um conjunto de dados. Ou seja, é um coeficiente de variação desses dados.

Ao utilizar o conjunto de dados de preço histórico, estamos portanto medindo o grau de variabilidade do preço de acordo com a sua tendência fundamental, ou seja, a variação positiva ou negativa da tendência base de adoção e crescimento do bitcoin.

A fórmula do desvio padrão abaixo mostra a relação entre a média do conjunto de dados e quanto de variação é obtida através do conjunto total.

Desta forma, conseguimos compreender os momentos onde o preço do Bitcoin foge da sua média cumulativa, ou seja, a média histórica do preço desde o começo da observação.

Ao aplicamos o desvio padrão cumulativo (desde o começo até hoje) obtemos a linha verde no gráfico acima, que foi o ponto inicial do estudo.

Ao utilizar somente o desvio padrão não conseguimos obter tanto sinal quanto seria expectável, então será preciso aplicar múltiplos ao desvio padrão para encontrar pontos de interesse onde o preço se relacionou com estes múltiplos.

Portanto, para acrescentar a observação de diferentes múltiplos realizei diversos testes que podem ser visto abaixo. Foram utilizados os múltiplos de 1.5 , 2, 3, 4, 8 e 9 para criar bandas de desvios padrões.

O próximo passo foi encontrar quais destas variações do desvio padrão possuem mais acuracidade em regiões de interesse de preço em topos e fundos. Os múltiplos encontrados que mais se encaixavam foram de 1.5 e 9, podem ver abaixo como se posicionam exatamente de acordo com os ciclos, principalmente em fundos de bear market.

Agora é preciso uma forma de extrair os momentos onde o preço desvia abaixo ou acima destes dois múltiplos, para isto foi utilizado a própria relação entre preço/desvio padrão, o resultado visto abaixo é um oscilador que move-se de acordo com o preço.

Agora com o oscilador é mais fácil de visualizar os momentos em que o preço vai mais longe do seu desvio padrão, geralmente topos de ciclos e os momentos onde está mais próximo, historicamente em fundos de ciclos.

O último passo foi utilizar justamente os dois múltiplos do desvio padrão que citei anteriormente para delinear os pontos de interesse de topos e fundos, para isto foi utilizado uma linha horizontal nos exatos 1.5 e 9, o resultado abaixo é a formatação do indicador completo.

Todos os momentos onde o oscilador ultrapassou a linha horizontal vermelha, corresponderam com topos de ciclo, assim como todas os momentos onde o oscilador foi abaixo da linha verde, corresponderam como fundos de ciclos. Vale ressaltar que o movimento da parte inferior decorre em mais longo período que nos topos.

Uma estratégia de DCA “agressivo” nas regiões abaixo da linha verde historicamente renderam bom potencial de upside e alta rentabilidade.

Neste momento, através do meu indicador estamos em uma tendência de baixa que está indo buscar as zonas de fundo do múltiplo de 1.5, região esta que indicou zonas preferenciais de entrada em uma estratégia de longo prazo.

Este modelo possui pouca complexidade, mas historicamente bastante acuracidade.

Conclusão

Neste artigo introduzi o modelo de macro ciclos que denominei de Standart Deviations Multiple , um modelo estatístico baseado em múltiplos do desvio padrão cumulativo do preço do bitcoin desde o seu início.

Como meu primeiro modelo autoral gostaria de agradecer toda a comunidade bitcoinheira e on-chain pelos ensinamentos e conteúdos já disponíveis.

Outros estudos já estão em desenvolvimento para futuras publicações.