Variables en tus bots de Kryll.io: Ejemplos concretos y aplicaciones
Sabemos lo importantes que son la personalización y la flexibilidad en el mundo del trading algorítmico. Es por eso que recientemente introdujimos una nueva característica importante en el editor de Kryll para brindarte aún más control y oportunidades para personalizar tus estrategias comerciales: variables personalizadas .
Hemos recibido muchos comentarios positivos sobre estas nuevas características. Sin embargo, también hemos escuchado sus solicitudes de ejemplos concretos y explicaciones sobre cómo se pueden utilizar estas nuevas funciones para desarrollar estrategias comerciales más efectivas y personalizadas.
Es por eso que decidimos crear esta guía detallada para mostrarte cómo puedes explotar al máximo el potencial de las variables personalizadas para mejorar tus bots comerciales. Ya sea que estés buscando establecer estrategias simplificadas de promedio de costos en dólares (DCA), administrar tu capital de manera más eficiente, encontrar puntos de equilibrio más fácilmente, crear bucles 'for' o algo más, esta guía es para ti.
Prepárate para descubrir un mundo de nuevas posibilidades para tus bots de trading en Kryll.io. Embarquémonos juntos en esta exploración detallada de las aplicaciones de nuestras nuevas características. ¡Empecemos!
Tabla de contenido
- Creación de una estrategia DCA en 4 bloques en Kryll
- Creación de un bot DCA inteligente en Kryll en 2 minutos
- Creando un bucle 'for' en Kryll
- Ajuste del riesgo según RoE
- Cálculo de su proporción de ganancias/pérdidas
- Tener en cuenta las tarifas para su punto de equilibrio (BE)
- Creación de un tope dinámico
- Ajuste de su Stop-Loss según el apalancamiento
- Creación de funciones en su bot Kryll
- Ve aún más lejos con tus bots Kryll.io
Códigos fuente de los Bot de Kryll
Todas las estrategias presentadas aquí son proporcionadas por Kryll con fines educativos. Su objetivo es ilustrar las funcionalidades de nuestra plataforma y ayudarte a comprender cómo puedes usarlos para crear y mejorar tus propias estrategias comerciales.
Encuentra las fuentes de estos ejemplos de forma gratuita en GitHub, para utilizarlos como base para tus propios desarrollos y mejoras en las estrategias comerciales. Es importante tener en cuenta que el trading implica riesgos y el rendimiento pasado no garantiza el rendimiento futuro.
Creación de una estrategia DCA en 4 bloques en Kryll
El método Dollar Cost Averaging es una estrategia de inversión bien conocida por su simplicidad y eficacia. Implica invertir una cantidad fija a intervalos regulares, lo que permite comprar más activos cuando los precios son bajos y menos cuando son altos. Este enfoque minimiza el riesgo asociado con las fluctuaciones del mercado y las decisiones impulsivas, lo que hace que la inversión sea más accesible y menos estresante.
Utilizando nuestra nueva herramienta de bloques de calendario y las opciones de los bloques de compra en Kryll, configurar una estrategia DCA es pan comido. Digamos que queremos crear un bot que haga un DCA todos los viernes durante un año, bastaría con hacer lo siguiente:
El bloque de calendario se establece en viernes a las 00:00 y se completa con el bloque de saldo gracias al bloque AND para validar que efectivamente quedan fondos para asignar antes de realizar una nueva compra. El bloque de Compra está fijado en el 2% del capital inicial para realizar 50 compras durante el año. Después de cada compra, la estrategia espera un día y comienza de nuevo.
Nota : cuidado, la mayoría de los exchange tienen límites mínimos de compra (alrededor de $10). Para que esta estrategia pueda realizar alrededor de 50 órdenes en Binance , por ejemplo, deberá lanzarse con un poco más de $ 500.
Así es como se vería si hubiéramos lanzado la estrategia el 1 de enero de 2022.
Código fuente: busca el código fuente de esta estrategia en GitHub o en nuestro Marketplace.
Crea un bot DCA inteligente en Kryll en 2 minutos
¡DCA es bueno, pero Smart DCA es aún mejor! ¿Qué quiere decir esto? Smart DCA implica adaptar el ritmo de inversión según las condiciones del mercado. Una forma simple y efectiva de crear un bot Smart DCA es invertir en una fecha fija solo si el precio de Bitcoin es más bajo que nuestro precio promedio de compra, para evitar una inversión excesiva durante las fases de rebote.
¿Cómo implementar tal estrategia en Kryll?
¡Nada podría ser más fácil! Con la introducción de variables en Kryll, puedes configurar fácilmente tu algoritmo de trading para reaccionar ante las fluctuaciones del mercado.
Para ello, modifiquemos rápidamente nuestra estrategia DCA para añadir en nuestra prueba un bloque de Prueba Variable que nos permitirá validar la compra solo si el precio es estrictamente inferior al precio medio al que hemos comprado hasta el momento.
Como podemos ver durante nuestras pruebas de esta nueva versión de nuestro bot, este enfoque nos permite no solo aumentar significativamente el rendimiento de la estrategia en términos de retorno de la inversión, sino también reducir significativamente el drawdown de nuestro bot .
Código fuente: busca el código fuente de esta estrategia en GitHub o en nuestro Marketplace.
Creando un bucle 'for' en Kryll
En el mundo de la programación, los bucles 'for' son un elemento esencial para realizar acciones repetitivas de forma sencilla. Gracias a los bloques ' Operación de variables ' y 'Prueba de variables', ahora tienen la capacidad de reproducir estos bucles en sus bots de trading en Kryll. Esta característica ofrece una nueva dimensión a la personalización de nuestras estrategias, permitiendo ejecutar determinadas acciones de forma iterativa y controlada .
Para ilustrar la creación de un ciclo 'for' en Kryll, tomemos el ejemplo de una tarea que queremos repetir 20 veces: comprar sistemáticamente las próximas 20 señales alcistas SuperTrend 4h con el 5% de nuestro capital inicial en cada iteración, siempre y cuando ya que nuestras posiciones no capitalizan una ganancia del 10%.
- Comienza usando el bloque ' Operación de variable ' en el modo 'Asignación' para inicializar una variable, a la que llamarás
counter, a 0. - Crea una condición AND con un bloque SuperTrend y un bloque de 'Prueba de variables' para comprobar si
counteres inferior a 20. - Si esta combinación de bloques es válida significa que tienes una señal de compra. Por lo tanto, puedes comprar o implementar cualquier otra acción que desees repetir.
- Después de realizar esta acción, usa otro bloque de 'Operación variable' en el modo 'Operación' para incrementar
counteren 1. - Finalmente, conecta la salida de esta operación al bloque ' Prueba de variables ' para realizar un bucle de la acción.
Con esta estructura, siempre que 'contador' sea menor o igual a 20, se repite la acción que has definido. Este método puede ser particularmente útil para realizar acciones repetitivas y dominar el progreso de su estrategia con mayor precisión.
Así es como se ve la estrategia en acción durante un poco más de un año.
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Ajuste del riesgo según RoI
Tener en cuenta el retorno sobre el capital (RoI) en la gestión de tus riesgos es un método clave para optimizar las operaciones comerciales de tu estrategia, particularmente en términos del riesgo que puede permitirse asumir. El RoI representa el rendimiento del capital invertido y te permite evaluar el rendimiento actual de tu bot. Ajustar tu nivel de riesgo en función del RoE puede ayudarte a maximizar tus ganancias mientras preserva el capital.
En Kryll, esto se puede lograr simplemente usando el bloque de prueba variable, con la opción RoI (o RoI sin Piggy si está usando esta opción). Así podrás adaptar dinámicamente el comportamiento de tu estrategia comercial de acuerdo con el capital de tu bot, teniendo en cuenta las ganancias generadas por sus operaciones anteriores.
En el siguiente ejemplo, la estrategia adaptará el tamaño de sus órdenes de compra de acuerdo con el RoI actual:
- Bajo riesgo si la estrategia no genera ganancias: el bot usará solo el 40% del capital inicial
- Mayor riesgo si la estrategia genera beneficios: el bot utilizará el 70% del capital disponible.
Cálculo de su proporción de ganancias/pérdidas
Para ir más allá, podrías añadir a la estrategia el cálculo y uso del ratio win/loss para la toma de decisiones. Esta métrica nos permitiría refinar la evaluación de la efectividad de tu bot y ajustar su comportamiento.
La relación ganancia/pérdida es simplemente la relación entre el número total de operaciones ganadoras y el número total de operaciones perdedoras. Por ejemplo, si ha realizado 80 operaciones ganadoras y 20 operaciones perdedoras, su proporción de ganancias/pérdidas es 80/20 = 4. Esto significa que por cada operación perdedora, tiene un promedio de 4 operaciones ganadoras. Una proporción superior a 1 indica que tiene más operaciones ganadoras que operaciones perdedoras, lo que generalmente es una buena señal para tu estrategia si sus operaciones perdedoras no afectan tu rendimiento de manera significativa (de ahí el interés en administrar tu stop-loss y su movimiento a Punto de equilibrio, puntos que discutiremos enseguida).
Con la introducción de variables en Kryll, ahora es fácil calcular la proporción de ganancias/pérdidas para tu bot de trading. Simplemente crea dos variables, digamos "wining_trades" y "losing_trades", e incrementa cada una de ellas cada vez que se realice una operación correspondiente.
Luego, puedes usar un bloque de "Operación variable" para dividir "operaciones_ganadoras" entre "operaciones_perdedoras" y obtener la proporción de ganancias/pérdidas.
La relación ganancias/pérdidas es una herramienta útil para dirigir el comportamiento de tu estrategia. Por ejemplo, si tu índice de ganancia/pérdida es demasiado bajo, esto podría indicar que tu estrategia está asumiendo demasiados riesgos o que no es lo suficientemente efectiva para aprovechar las oportunidades en la configuración actual del mercado. En este caso, puedes decidir reducir el tamaño de tus posiciones o apuntar a oportunidades comerciales menos riesgosas para hacer que tu estrategia sea temporalmente más conservadora. Por el contrario, una alta proporción de ganancias/pérdidas puede indicar que tu estrategia actualmente está funcionando bien, pero puedes decidir tomar más riesgos para tratar de aumentar tus ganancias potenciales.
Al final, la relación ganancias/pérdidas puede servir como una medida flexible que nos permita equilibrar los riesgos en nuestra estrategia comercial, especialmente si se combina con un análisis de rendimiento (RoI). Por ejemplo, es posible que implementemos 3 modos de riesgo diferentes en nuestra estrategia:
- Riesgo bajo si la estrategia no genera ganancias: solo use el 40% del capital inicial
- Riesgo medio si la estrategia es rentable pero la relación ganancia/pérdida es inferior a uno (más operaciones perdedoras que ganadoras): solo use el 60% del capital inicial.
- Alto riesgo si la estrategia es rentable Y la relación ganancia/pérdida es mayor que uno: use el 80% del capital disponible.
Como ejemplo, crea una estrategia que busque explotar pequeños rebotes en BTC durante las fases bajistas. Para hacer esto; intenta capturar los cruces entre la línea K y D en el RSI estocástico de 4 horas si está en la zona de sobreventa (establecido en 30) y la SuperTrend está baja. Aquí está la estrategia y su resultado sin la gestión de la exposición al riesgo basada en la relación ganancias/pérdidas durante el último año (junio de 2022-junio de 2023).
Al integrar el cálculo de la relación ganancias/pérdidas y usarlo para ajustar nuestra exposición al mercado, es posible modular la agresividad de nuestra estrategia. Luego, este enfoque nos permite ajustar el nivel de riesgo en función del rendimiento de la estrategia mediante el análisis del retorno de la inversión (RoE) y la relación ganancias/pérdidas. Por lo tanto, podemos limitar nuestro riesgo cuando la estrategia no está funcionando lo suficientemente bien y amplificar nuestra audacia durante los períodos rentables.
Al introducir esta simple modificación, sin siquiera tocar las señales comerciales, observamos que nuestra estrategia se vuelve significativamente más eficiente y menos riesgosa. A pesar de los movimientos volátiles de BTC durante estos últimos 12 meses, ha logrado extraer rendimiento al tiempo que limita drásticamente su riesgo.
Código fuente: busca el código fuente de esta estrategia en GitHub o en nuestro Marketplace.
Teniendo en cuenta las tarifas para tu punto de equilibrio (BE)
La implementación de stop loss en tus estrategias de trading es una herramienta crucial para limitar las pérdidas potenciales. Es una orden de venta que se activa cuando el precio de un activo alcanza el nivel de pérdida máximo aceptable definido por un operador o un bot. La principal ventaja del stop loss es que permite que las estrategias comerciales salgan automáticamente de una operación desfavorable.
El punto de equilibrio es otro concepto comercial clave. Se refiere al punto en el que una operación pasa de la etapa de pérdida no realizada a la de ganancia no realizada, lo que significa que el precio del activo es igual al precio de entrada de la operación más las tarifas de entrada y salida . La idea detrás del cambio a BE es asegurar su posición lo antes posible para limitar el riesgo de pérdida.
Es esencial implementar estos mecanismos en operaciones ganadoras, especialmente cuando las ganancias aún no se realizan (y el bot está esperando una señal de toma de ganancias). De hecho, los mercados pueden ser muy volátiles y una operación rentable puede convertirse rápidamente en una pérdida. También es crucial tener en cuenta las tarifas comerciales (o al menos un margen de seguridad) al configurar dichos mecanismos de seguridad. De hecho, las tarifas de transacción pueden reducir significativamente sus ganancias e incluso pueden hacer que una operación rentable "pierda". Si compra un activo a $100 y las tarifas de transacción son del 1%, entonces su precio de entrada real es de $101. Por tanto, para llegar a BE, el precio del activo tiene que llegar a $101 y no a $100.
Gracias a los bloques variables en Kryll, puedes calcular fácilmente estos niveles incorporando la consideración de tarifas en tu estrategia y optimizar tus operaciones en consecuencia.
Como ejemplo, implementaremos una estrategia que acumulará BTC cada 48 horas si estamos en una tendencia bajista en una SuperTrend de 2 horas. Tan pronto como nuestro retorno de la inversión supere el 2%, tomaremos el 25% de nuestras ganancias y reduciremos nuestra posición si la SuperTrend se vuelve bajista o si el precio actual está en nuestro nivel de equilibrio para limitar nuestros riesgos.
Para manejar nuestro punto BE, primero actualizaremos nuestro break_evenpunto de pivote después de cada compra utilizando el precio de compra promedio al que agregaremos 0.5% de tarifas comerciales (0.25% en la compra y 0.25% en la venta).
Una vez que la estrategia esté en 2% de ganancia, probaremos el valor del precio para verificar que no cae por debajo (o no es igual a) nuestro break_evenprecio. Si este es el caso, saldremos de nuestra operación.
Tal estrategia permite generar un rendimiento de más del 34 % en BTC entre junio de 2022 y junio de 2023 para una reducción máxima del 22,3 % en un mercado que termina en -15,3 % durante el mismo período con una corrección de más del 50,9 % de la reducción. ! ¡Suficiente para abrir el apetito en medio de un mercado bajista!
Código fuente: busca el código fuente de esta estrategia en GitHub o en nuestro Marketplace.
Creación de un stop dinámico
A medida que continuamos nuestra exploración de las capacidades que ofrecen los bloques variables de Kryll (y para mantenernos dentro del tema de "Stop-loss"), nos gustaría presentar otro concepto efectivo que se puede implementar fácilmente en el editor de estrategias: Trailing Stop .
A diferencia de un stop loss clásico, un trailing stop es dinámico. Te permite seguir la tendencia alcista del mercado y establecer un nuevo nivel de stop-loss con cada obtención de beneficios: cada vez que obtienes beneficios, tu stop-loss se eleva al nivel de la toma de ganancias anterior (o al punto de equilibrio). si es la primera operación rentable). Por lo tanto, si el mercado cambia, ya has asegurado tus ganancias y has limitado tu exposición al riesgo.
Configurar un Trailing Stop en Kryll es bastante simple gracias al uso de variables. Al crear una variable que se actualiza con cada toma de ganancias, puedes configurar tu Stop-Loss para seguir este movimiento escalonado, creando así un efecto escalonado.
Para ello, vamos a crear una trailing_stopvariable que contendrá el valor del stop-loss actual. Antes de cada nueva toma de beneficios, bastará con actualizar el trailing_stopvariable con el valor de la orden anterior y añadir un margen de seguridad para tener en cuenta las comisiones (2 x 0,25% en este ejemplo) para elevar nuestro stop-loss al valor de la toma de utilidades anterior.
Este mecanismo ofrece un control más flexible de tus operaciones, lo que te permite optimizar tus ganancias durante las tendencias alcistas mientras protege tu capital en caso de reversión del mercado. Es una técnica de gestión de riesgos que puede mejorar significativamente la eficacia de sus estrategias comerciales.
Código fuente: encuentra el código fuente de esta estrategia en GitHub o en nuestro Marketplace.
Ajuste de tu Stop-Loss según el apalancamiento
La adaptación del Stop-Loss en función del apalancamiento es otra posibilidad que introducen los bloques variables de Kryll. Esta flexibilidad asegura una gestión de riesgos consistente y homogénea, independientemente del nivel de apalancamiento desplegado.
Consideremos un escenario en el que queremos desarrollar un bot de trading que siga las señales de SuperTrend en un período de tiempo de 6 horas. Con cada operación, nos gustaría aplicar una toma de ganancias del 10 % y colocar un Stop-Loss en el 5 % mientras aseguramos un riesgo máximo del 1 % del capital en nuestro plan de administración de dinero. Gracias a las herramientas básicas de Kryll, la implementación de tal estrategia se vería así:
Sin embargo, cuando cambiamos el apalancamiento de la estrategia, el Stop-Loss fijo que definimos ya no nos permite respetar nuestra regla de gestión de fondos. Por ejemplo, con un apalancamiento de 2, el riesgo sube al 2% del capital. Si el apalancamiento llega a 4, el riesgo sube al 4% y así sucesivamente.
Para mantener un riesgo en el 1% del capital inicial como regla inmutable de nuestra gestión del dinero, debemos ajustar el nivel del Stop-Loss según el apalancamiento utilizado. Aquí es donde entran en juego los bloques variables. Realizando una operación de división entre la variable correspondiente al valor de tu Stop-Loss inicial (5%) y la variable de 'apalancamiento' del sistema, puedes calcular el diferencial de precio entre el precio actual y el nivel de Stop-Loss que mantendrá el riesgo al 1% del capital inicial.
A continuación se explica cómo implementar dicha lógica en su bot de trading de futuros Kryll:
- Primero, inicializamos una
STOP_VALUEvariable en la que ajustamos el valor de nuestro Stop-Loss según el apalancamiento utilizado, es decir, 5% dividido por el apalancamiento (0,05/apalancamiento). - Una vez que la posición está abierta, calculamos en otra variable
stop_gapla cantidad de pérdida potencial en el activo que activaría nuestro Stop-Loss, es decir,STOP_VALUEmultiplicado por el precio del activo - Finalmente, determinamos el valor del precio que dispararía nuestro Stop-Loss en una tercera variable
stop_loss, es decir, precio de compra menosstop_gap
Al proceder de esta forma, nuestro Stop-Loss se adapta al apalancamiento utilizado, permitiéndonos limitar el riesgo al 1% del capital por operación, en lugar del 1% multiplicado por el apalancamiento.
Veamos la comparación entre nuestra estrategia de ejemplo, sin ajuste de administración de dinero, y con ajuste, durante el año 2023. Está claro que sin la adaptación de Stop-Loss, la estrategia lucha por administrar el riesgo de manera efectiva. Tu rendimiento y Max Drawdown se ven afectados.
Por otro lado, con la introducción del Stop-Loss adaptativo, el rendimiento de esta estrategia básica prácticamente se duplica, mientras que el riesgo se reduce significativamente. Esto demuestra claramente la importancia de una gestión de riesgos eficaz y cómo simplemente adaptar el Stop-Loss de acuerdo con el apalancamiento utilizado puede mejorar el rendimiento general de una estrategia, al tiempo que preserva el capital inicial de las fluctuaciones indeseables del mercado.
Para llegar más lejos
Usando este razonamiento, es posible usar el mismo sistema para shorts (posiciones en corto). Bastará con añadir stop_gapal precio de compra para tener un Stop-Loss al alza, que también depende del apalancamiento utilizado.
Código fuente: encuentra el código fuente de esta estrategia en GitHub o en nuestro Marketplace.
Creando funciones en tu bot de Kryll
Un concepto útil en programación es la noción de "función". Una función es un conjunto de instrucciones agrupadas para realizar una tarea específica. Una vez definida, se puede llamar a una función en cualquier punto de su programa, lo que te permite reutilizar partes del código sin tener que volver a escribirlas cada vez.
En términos simples, puede imaginar una función como un miniprograma dentro de tu programa principal. Este miniprograma realiza una tarea específica y devuelve un resultado a tu programa principal. Esto puede ser muy útil para organizar tu código y hacerlo más legible y fácil de mantener.
Al acoplar los bloques "Ir a" y los nuevos bloques de "Operación variable" en Kryll, puede crear algo parecido a una función en su bot. ¿Entonces, cómo funciona? Al usar estos bloques, puedes definir un área específica de su bot para realizar una tarea en particular.
Por ejemplo, si has definido una parte de tu bot para actualizar tu stop-loss, puedes configurar tu bot para ir a esta parte de la estrategia cuando se cumplan ciertas condiciones (por ejemplo, después de cada operación) y actualizar el stop. -pérdida. Luego puedes usar esta variable en otra parte de tu bot para tomar decisiones comerciales.
Es importante tener en cuenta que, al igual que en la programación tradicional, configurar "funciones" en tu bot puede requerir algo de planificación y organización. Sin embargo, una vez configurados correctamente, pueden hacer que tu bot sea más flexible, más legible y más fácil de mantener, lo que te permite concentrarte en optimizar tus estrategias comerciales en lugar de administrar los detalles de tu código.
Código fuente: encuentra el código fuente de esta estrategia en GitHub o en nuestro Marketplace.
Va aún más lejos con tus bots de Kryll.io
Gestiona tus devoluciones de funciones
Puedes ir más allá en el concepto de una función y simular un comportamiento similar a las instrucciones CALL y RET en lenguaje de programación. La instrucción CALL se usa para llamar a una función y la instrucción RET se usa para regresar al lugar donde se llamó la función.
Para lograr tal estructura en Kryll, puede usar una variable para registrar el lugar desde donde llama a una "función". Una vez que se completa la tarea de la función, puedes usar el bloque "Prueba en variables" para guiar a tu bot a la ubicación previamente registrada.
Aquí hay un ejemplo de una estrategia "Hello World" con 2 funciones llamadas desde 4 lugares diferentes:
Así es como se comporta la estrategia cuando se ejecuta:
Código fuente: encuentra el código fuente de esta estrategia en GitHub o en nuestro Marketplace.
Máquinas de estado en tus bots
Otra nueva posibilidad es configurar una máquina de estado en tu bot. Una máquina de estado, en informática, es un patrón de diseño que permite que un programa cambie su comportamiento en función de su estado interno. Imagine una máquina de estado como un sistema de navegación. Tienes un punto de partida (tu estado inicial), un destino (tu estado final) y una serie de pasos intermedios (tus otros estados). En cada paso, toma una decisión sobre qué dirección tomar en función del estado actual y las condiciones del momento.
En el contexto de un bot de Kryll, se podría implementar una máquina de estado usando una variable (digamos status) que represente el estado actual de su bot, y los bloques "Operación en variable" y "Prueba en variables" para controlar el flujo de ejecución de tu bot en función de esta variable de estado. Puedes pensar en esto como un gran sistema de conmutación (interruptor/caso) donde cada ruta posible representa uno de los estados de tu bot.
Código fuente: encuentra el código fuente de esta estrategia en GitHub o en nuestro Marketplace.
Felices operaciones!
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