Krypto AI trading bots: En udførlig vejledning

• Algoritmer dominerer mange store traditionelle markeder og genererer milliarder i overskud for store virksomheder. 

• Kunstig intelligens (AI) kan forbedre disse algoritmer ved: a) At identificere nye muligheder, b) At reagere på store mængder data, og c) At lære adaptivt baseret på præstation.

• Krypto-handlere, der ønsker at implementere deres egen algoritme, har to muligheder: Brug en abonnementsbaseret tjeneste eller bot-markedsplads, eller opret deres egen bot fra bunden ved at kode deres eget indikator- eller udførelsessoftware.

Krypto AI trading bots udnytter sofistikerede matematiske modeller, maskinlæringsalgoritmer og automatisering til at udføre handelsstrategier på vegne af handlere. 

Disse avancerede systemer analyserer kontinuerligt store mængder markedsdata, identificerer mønstre og tilpasser deres strategier i realtid for at optimere præstationen.

I kontrast hertil fungerer traditionelle forprogrammerede algoritmer baseret på faste parametre og følger et backtestet script. Selvom disse konventionelle algoritmer kan være effektive, mangler de evnen til uafhængigt at udvikle sig og tilpasse sig ændrede markedsforhold. Denne stivhed kan begrænse deres effektivitet i dynamiske og uforudsigelige kryptovaluta markeder.

AI-drevne bots repræsenterer en betydelig opgradering for automatiserede handelsystemer. Deres evne til at lære af nye data, justere strategier i realtid og forudsige markedsbevægelser med større nøjagtighed udvider funktionaliteten og produktiviteten, som automatiserede handelssystemer kan tilbyde.

1. Flere akademikere forventer at AI vil påvirke mange aspekter af vores liv, herunder finansmarkeder. For krypto-handlere tilbyder AI muligheden for autonomt at udføre datadrevne handler, hvilket er særligt gavnligt for dem, der ikke kan overvåge markederne tæt.

2. Rapporter indikerer, at omkring 60-75% af handelsvolumen i store amerikanske, europæiske og asiatiske traditionelle finansmarkeder genereres af algoritmisk handel. Det er muligt, at en betydelig procentdel af krypto-handelsvolumen også drives af bots. Derfor er det fordelagtigt for handlere at forstå, hvordan disse systemer fungerer, og hvordan man integrerer dem i deres investeringsstrategier.

3. Gennem maskinlæring har AI potentiale til at forbedre ydeevnen af handelsalgoritmer. Disse fremskridt kan fremskynde processen med at identificere, teste og implementere strategier, samtidig med at de kan tilpasse sig et udviklende marked.

AI-drevne algoritmer er en form for systematisk handel, hvor handlere følger en regelsbaseret tilgang, der kan involvere brug af indikatorer og automatisering til at udføre handler. 

Denne tilgang står i kontrast til diskretionær handel, hvor handlere træffer subjektive beslutninger baseret på forskellige informationskilder om den fremtidige retning af et marked.

Uanset om du er en komplet nybegynder eller en erfaren handler, kan integration af AI i dit handelsregime tilbyde adskillige fordele. Her er flere måder at integrere AI i dine handelsstrategier på:

1. Integrer data fra generative AI-modeller: Udnyt generative AI sprogmodeller, såsom GPT-4, til at overvåge nyheder og markedsdata. Disse modeller kan lave forudsigelser baseret på disse oplysninger, som derefter kan integreres i dine handelsalgoritmer.

2. Udfør sentimentanalyse via naturlig sprogbehandling (NLP): Spor det sprog, folk bruger i forhold til kryptomarkeder ved hjælp af NLP. Analyser historiske mønstre for at se, om der er korrelationer med prisbevægelser, hvilket kan hjælpe med at træffe informerede handelsbeslutninger.

3. Scan efter potentielle opsætninger: Brug AI til at identificere almindelige tekniske pris mønstre og potentielle handelsopsætninger. AI kan hurtigt analysere store mængder data for at spotte muligheder, der måske ikke er umiddelbart åbenlyse for menneskelige handlere.

4. Generer markedsrapporter: Anvend AI til at generere rapporter om nøglemarkedsbegivenheder eller opsummere store datasæt. Disse rapporter kan give indsigt i, hvordan markederne reagerede på lignende begivenheder i fortiden, hvilket hjælper med fremtidige handelsbeslutninger.

5. Backtest strategier: Udnyt AI til at backteste handelsstrategier ved at undersøge specifikke sekvenser af prisbevægelser over store datasæt. AI kan effektivt behandle historiske data for at evaluere, hvor godt en strategi ville have præsteret, hvilket hjælper med at forfine og optimere handelsmetoder.

AI påvirker, hvordan algoritmer (og handlere) opfører sig på en række måder:

• AI bruges til at kombinere, overvåge og vurdere et stort antal meget forskellige datastreams. Dette gør det muligt for AI-drevne algoritmer at reagere hurtigt på vigtige ændringer i markedssentiment, priser, økonomiske prognoser og store geopolitiske begivenheder. 

• AI kan identificere almindelige tekniske mønstre i prisdiagrammer, som igen kan bruges til at generere opsætninger.

• Derfor kan AI bruges til hurtigt at lukke eller åbne en handel, automatisk justere fordelingen af en investeringsportefølje eller give værdifuld rapportering til nøglebeslutningstagere.

• Via maskinlæring - et underfelt af AI - kan AI kombinere store mængder af strukturerede og ustrukturerede data for at lave forudsigelser.

• Gennem adaptiv læring kan AI anvendes til at forbedre algoritmernes ydeevne over tid. Dette ligner i princippet en diskretionær handler, der gennemgår sin handelsjournal for at identificere, hvad de gør godt, og hvad der skal forbedres. 

• Identificer mønstre, der kan kombineres med handleres intuition for at træffe bedre beslutninger.

Hvis du er interesseret i at lære mere om virkelige, AI-drevne produkter, er SNP’s Kensho og BlackRocks Aladdin to projekter, der anvender AI til forretningsindsigt og porteføljestyring, samt forskellige andre funktioner.

Følgende liste opsummerer noget af den offentliggjorte forskning vedrørende brugen af AI i kryptomarkederne:

• En undersøgelse viste, at forskere var i stand til at forudsige Bitcoin (BTC) bevægelser ved hjælp af maskinlæring med 66% nøjagtighed. 

• En lignende undersøgelse fandt, at maskinlæring kunne forudsige de daglige markedbevægelser af 100 førende kryptovalutaer med 52,9% til 54,1% nøjagtighed.

• Brugen af neurale netværk under eksperimentelle forhold viste også lovende resultater for at forudsige prisen på Bitcoin.

I en nylig artikel undersøgte Forbes rollen af AI i kryptohandler, med henvisning til følgende projekter:

• SingularityNET: er et marked for AI-produkter, herunder bots, der kan bruges til markedsanalyse. 

• GNY.io: ønsker at bygge ‘...prædiktive maskinlæringsværktøjer til kryptohandlerfællesskabet.

En anden bredt refereret AI handelsbot platform er Cryptohopper, som hævder at have indbygget kunstig intelligens til at hjælpe med at beslutte, hvilke strategier der skal anvendes.

Alle handelssystemer, selv AI-drevne kryptohandelsbots, er udsat for forskellige risici. 

Da algoritmer styres af computerkode, afhænger graden af sikkerhed af, hvem der har skrevet softwaren, om den er blevet uafhængigt gennemgået, og hvor ofte den revideres.

Erfarne handlere/udviklere, der skaber deres egne handelsbots, kan have større tillid til deres pålidelighed og sikkerhed. Fordi selvkodede bots er helt gennemsigtige, giver de en handler mulighed for at forstå og kontrollere hver aspekt af botens drift, hvilket gør hele systemet potentielt mere sikkert. 

I modsætning hertil udgør tredjeparts, abonnementsbaserede handelsbots flere iboende risici:

Tredjepartssoftware er sårbar over for hacking. Hvis du forbinder nogen software til din handelsplatform via en API, og nogen formår at tage kontrol over den software, kontrollerer den person effektivt din konto. Dette kan give dem mulighed for at bruge din kapital, som de vil. 

I marts 2018, efter at have taget kontrol over adskillige konti via Binances API, brugte hackere midlerne i disse konti til at pumpe prisen på Viacoin. Mere for nylig i 2023 blev handelsbot platformen 3Commas udnyttet, hvilket resulterede i, at $22 millioner blev siphoned fra brugernes konti.

Algoritmer, ligesom mennesker, er modtagelige for fejl, der kan stamme fra forskellige faktorer. Fejlbehæftet kodning eller afbrydelse fra en handelsplatforms API kan resultere i, at en algoritme ikke handler som den er programmeret til. For eksempel, hvis en algoritme går ind i en lang position, og stop-loss'en styres af softwaren, kan en fejl i softwaren forhindre positionen i at lukke under et kraftigt prisfald. Denne risiko er især udtalt, når der anvendes gearing, hvilket potentielt kan føre til katastrofale tab. Der er mange dokumenterede tilfælde af algoritmefejl i både traditionel finans og kryptomarkeder, hvilket resulterer i betydelige tab.

En algoritme kan synes at være profitabel baseret på backtesting, men når strategien implementeres live på markedet, replicerer den ikke sin historiske præstation. Som ordsproget siger, "tidligere præstation er ikke indicativ for fremtidige resultater," og dette gælder også for algoritmer. 

Backtesting i sig selv er udsat for mange faldgruber som overfitting, hvor du tillægger en strategi mere troværdighed, end der faktisk findes. Hvis du gentagne gange backtester og reviderer en strategi ved hjælp af den samme lille del af historiske data, er du sandsynligvis blevet vildledt til at tro, at du har en fordel. Faktisk har du kun fundet en strategi, der kun fungerede i den specifikke fase af prisbevægelser. Derfor, når den samme strategi implementeres i en fremadskuende test, præsterer den dårligt, fordi den ikke er informeret af det fulde omfang og bredde af markedsadfærd. I stedet fungerer den kun med et lille øjebliksbillede af markedsadfærd, som blot er støj i den store sammenhæng. 

Svindlere har brugt skinnet af handelsbots, der lover betydelige afkast, til at udtrække værdi fra intetanende detailhandlere. CFTC advarer imod at købe ind i "AI-skabte algoritmer," da svindlere har udnyttet offentlig interesse i dette felt, hvilket resulterer i milliard-dollar ponzi-schemer.

Dette emne kunne fortjene flere artikler for sig selv, men her er en simpel guide, der beskriver den grundlæggende ramme:

Måske efter at have brugt mange timer på at observere prisbevægelser i kryptovaluta, bemærker du, at markederne har en tendens til at opføre sig i et gentageligt mønster. For at teste denne teori, backtester du dette mønster over et par års historiske prisdata for at se, om det giver en fordel. Der er mange online digitale pakker tilgængelige, som kan hjælpe dig med denne proces. Alternativt kan du manuelt logge hver enkelt tilfælde, hvor den undersøgte fordel fungerer eller ej, ved hjælp af noget diagramsoftware og et regneark. Hvis mønsteret i spørgsmålet viser sig at have værdi efter omfattende backtesting, kan du beslutte at gå videre til næste skridt. 

Forudsat at den fordel, du har testet, kan omdannes til en algoritme (nogle meget diskretionære strategier kan ikke let automatiseres), kan du ønske at starte processen med at oprette eller finde software, der kan:

• Identificere opsætningen, du ønsker at handle.

• Udføre handlen præcist som ønsket, inklusive indgang, stop og take-profit niveauer.

Overvej følgende:

• Hvilket programmeringssprog der skal bruges.

• Hvilken handelsplatform der skal bruges.

• Hvilken type ordrer der vil være nødvendige.

• Hvordan man håndterer fejl osv.

Dette skridt er komplekst og kan ikke dækkes fuldt ud her, men der er måder at fremskynde processen på:

• TradingView giver dig mulighed for at kode dine egne indikatorer, som, når de kombineres med færdiglavet udførelsessoftware, kan danne et komplet automatiseret handelssystem.
• ProfitView er en applikation, der gør det muligt for handlende at bruge TradingView-signaler til at handle automatiserede strategier på kryptobørser. Bemærk, at Kraken ikke godkender disse tjenester.

Når du har: a) En backtestet strategi og b) En måde at udføre den strategi algoritmisk, er du nu klar til at teste den live på markedet. Dette er kendt som fremadtestning. Ved at bruge en meget lille mængde kapital for at forhindre unødvendige tab, kan du implementere strategien og følge resultaterne. Den tid, du vil have brug for til at fremadteste en strategi, afhænger af, hvor meget data du indsamler, eller hvor ofte den foretager handler. 

Efter at have implementeret strategien på markedet, er det tid til at gennemgå resultaterne. Vurder, om den præsterede som forventet, og overvej at tilføje yderligere filtre eller variable for at forbedre den overordnede strategi.

Når du er tilfreds med, at algoritmen præsterer inden for et forventet præstationsområde, kan du føle, at det er tid til at implementere mere kapital. Du skal stadig overvåge dens præstation over tid og potentielt foretage iterative forbedringer.

Bemærk, at nogle algoritmer stopper med at fungere over tid uden åbenlys grund. Hvis den fortsætter med at tabe penge over en længere periode, skal du muligvis genoverveje, om du vil fortsætte med at køre den.

• Sørg for, at god risikostyring anvendes hele tiden og hvor det er nødvendigt. Med de nævnte risici kan handelsrobotter have katastrofale fejl, og dette bør tages i betragtning, når du beslutter, hvor meget kapital der skal implementeres. Du kan reducere modpartsrisk ved at sprede din kapital over flere handelsplatforme.

• Overvej at bruge en stop-loss baseret på aktiekurven. Enkelt sagt, hvis botten fortsætter med at tabe penge over en længere periode, end du ville forvente fra din backtesting, bør du overveje at slukke den for at gennemgå dens præstation. I sandhed kan du aldrig vide, om en fordel er helt forsvundet, men du kan tage foranstaltninger for at begrænse dine tab.

• Ligeledes, sluk ikke for en algoritme, før den har haft en chance for at præstere. Det er normalt for enhver strategi at tabe i en vis periode (dette kaldes drawdown). Din backtesting bør informere dig om, hvor store og hvor længe disse perioder med dårligere præstation plejer at vare. Hvis du ofte stopper en strategi fra at køre, når den taber kapital, kan du simpelthen gøre det i en periode med forventet drawdown, og systemet kan komme sig straks efter.

• Ligesom investorer bruger diversificering, kan du gøre det samme som algoritmisk trader. Nogle bots vil præstere godt, når markedet er i interval, og nogle bots vil præstere godt, når markedet er i trend, men få vil præstere godt i begge faser. Ved at have en række bots, der supplerer hinanden, kan dette skabe en glattere vækst af din kapital.

• Overvåg udviklingen inden for AI-drevne bots for at se, hvordan du kan inkorporere de nyeste fremskridt i din egen handel.

• Vær forsigtig med black box-produkter, uden bevis for rentabilitet og dyre abonnementer. Handelskanter i markederne er svære at finde og ekstremt værdifulde. Ikke kun det, kanter kan forfalde hvis de udnyttes af for mange mennesker. Med dette in mente, spørg hvorfor enhver tjeneste ville være villig til at åbne en strategi for tusinder af mennesker.

• Sammenlign priserne for de bedste gebyrer og den hurtigste udførelse på tværs af forskellige handelsplatforme. Handelsgebyrer kan gøre forskellen mellem en strategi, der er rentabel eller ej, ligesom udførelse og likviditet.

AI-drevne kryptobots repræsenterer en spændende udvikling i verden af algoritmisk handel, og forskning viser, at maskinlæring kan bruges til at forudsige kryptomarkeder med succes.

Fremskridt i den måde, hvorpå bots kan overvåge nye oplysninger og lære adaptivt baseret på tidligere præstation, kan gøre det muligt for kryptohandlere at implementere højt sofistikerede algoritmer, der autonomt justerer deres tilgang over tid.

Interesseret i at dykke dybere ned i AI og kryptovaluta? Kraken gør det nemt at købe og handle med AI-baserede kryptovaluta tokens og mere!

Tilmeld dig din gratis konto i dag.