Krypto-KI-Trading-Bots: Ein vollständiger Leitfaden

• Algorithmen dominieren viele große traditionelle Märkte und generieren Milliarden an Gewinnen für große Unternehmen. 

• Künstliche Intelligenz (KI) kann diese Algorithmen verbessern, indem sie: a) neue Möglichkeiten identifiziert, b) auf große Datenmengen reagiert und c) auf der Grundlage der Leistung adaptiv lernt.

• Krypto-Trader, die ihren eigenen Algorithmus verwenden möchten, haben zwei Optionen: Nutze einen abonnementbasierten Dienst oder einen Bot-Marktplatz oder erstelle deinen eigenen Bot von Grund auf neu, indem du eigene Indikatoren oder Ausführungssoftware programmierst.

Krypto-KI-Trading-Bots nutzen komplexe mathematische Modelle, Algorithmen für maschinelles Lernen und Automatisierung, um Trading-Strategien im Auftrag von Tradern auszuführen. 

Diese fortschrittlichen Systeme analysieren kontinuierlich riesige Mengen an Marktdaten, identifizieren Muster und passen ihre Strategien in Echtzeit an, um die Performance zu optimieren.

Im Gegensatz dazu arbeiten traditionelle vorprogrammierte Algorithmen auf der Basis festgelegter Parameter und folgen einem getesteten Skript. Diese herkömmlichen Algorithmen können zwar effektiv sein, aber es fehlt ihnen die Möglichkeit, sich unabhängig weiterzuentwickeln und sich an veränderte Marktbedingungen anzupassen. Diese Starrheit kann ihre Wirksamkeit in dynamischen und unvorhersehbaren Kryptowährungsmärkten einschränken.

KI-gesteuerte Bots stellen eine bedeutende Verbesserung für automatisierte Trading-Systeme dar. Ihre Fähigkeit, aus neuen Daten zu lernen, Strategien spontan anzupassen und Marktbewegungen mit größerer Genauigkeit vorherzusagen, erweitert die Funktionalität und Produktivität automatisierter Trading-Systeme.

1. Mehrere Wissenschaftler erwarten, dass KI viele Aspekte unseres Lebens beeinflussen wird, darunter auch die Finanzmärkte. Krypto-Tradern bietet KI die Möglichkeit, datengesteuerte Trades autonom auszuführen. Das ist insbesondere für diejenigen von Vorteil, die die Märkte genau beobachten wollen.

2. Berichten zufolge werden etwa 60–75 % des Trading-Volumens an den großen traditionellen Finanzmärkten in den USA, Europa und Asien durch algorithmisches Trading generiert. Es ist möglich, dass ein erheblicher Prozentsatz des Krypto-Trading-Volumens sogar durch Bots entsteht. Für Trader ist es daher von Vorteil zu verstehen, wie diese Systeme funktionieren und wie sie sie in ihre Investment-Strategien einbauen können.

3. Durch maschinelles Lernen hat KI das Potenzial, die Performance von Trading-Algorithmen zu verbessern. Diese Fortschritte können den Prozess der Identifizierung, Erprobung und Umsetzung von Strategien beschleunigen und gleichzeitig eine Anpassung an einen sich wandelnden Markt ermöglichen.

KI-gesteuerte Algorithmen sind eine Form des systematischen Tradings, bei der Trader einen regelbasierten Ansatz verfolgen, der die Verwendung von Indikatoren und Automatisierung zur Ausführung von Trades beinhalten kann. 

Dieser Ansatz steht im Gegensatz zum diskretionären Trading, bei dem Trader subjektive Entscheidungen auf Grundlage verschiedener Informationsquellen über die zukünftige Richtung eines Marktes treffen.

Egal, ob du ein absoluter Anfänger oder ein erfahrener Trader bist: Die Integration von KI in dein Trading-System kann dir zahlreiche Vorteile bieten. Hier sind einige Möglichkeiten, wie du KI in deine Trading-Strategien einbauen kannst:

1. Integriere Daten aus generativen KI-Modellen: Nutze generative KI-Sprachmodelle wie GPT-4, um Nachrichten und Marktdaten zu überwachen. Diese Modelle können auf der Grundlage dieser Informationen Vorhersagen treffen, die dann in deine Trading-Algorithmen integriert werden können.

2. Führe eine Stimmungsanalyse mittels Natural Language Processing (NLP) durch: Verfolge mit NLP die Sprache, die Personen in Bezug auf Kryptomärkte verwenden. Analysiere historische Muster, um zu sehen, ob es Korrelationen mit Preisbewegungen gibt, die dir helfen können, fundierte Trading-Entscheidungen zu treffen.

3. Suche nach potenziellen Setups: Verwende KI, um gängige technische Kursmuster und potenzielle Trading-Konstellationen zu identifizieren. KI kann schnell große Datenmengen analysieren, um Chancen zu erkennen, die für menschliche Trader möglicherweise nicht sofort ersichtlich sind.

4. Erstelle Marktberichte: Nutze KI, um Berichte zu wichtigen Marktereignissen zu erstellen oder große Datensätze zusammenzufassen. Diese Berichte können Einblicke in die Reaktion der Märkte auf ähnliche Ereignisse in der Vergangenheit liefern und so bei zukünftigen Trading-Entscheidungen helfen.

5. Führe Backtests von Strategien durch: Nutze KI, um Trading-Strategien zu backtesten, indem du bestimmte Preisbewegungssequenzen in großen Datensätzen untersuchst. KI kann historische Daten effizient verarbeiten, um zu bewerten, wie gut eine Strategie funktioniert hätte, und so zur Verfeinerung und Optimierung von Trading-Ansätzen beitragen.

KI beeinflusst das Verhalten von Algorithmen (und Tradern) auf verschiedene Weise:

• KI wird verwendet, um eine Vielzahl sehr unterschiedlicher Datenströme zu kombinieren, zu überwachen und zu bewerten. Dadurch können KI-gesteuerte Algorithmen schnell auf wichtige Veränderungen der Marktstimmung, der Preise, der Wirtschaftsprognosen und bedeutender geopolitischer Ereignisse reagieren. 

• KI kann gängige technische Muster in Preischarts erkennen, die wiederum zur Erstellung von Setups verwendet werden können.

• Daher könnte KI dazu verwendet werden, einen Trade schnell zu schließen oder einzugehen, die Verteilung eines Anlageportfolios automatisch anzupassen oder wichtigen Entscheidungsträgern wertvolle Berichte vorzulegen.

• Mithilfe von maschinellem Lernen – einem Teilbereich der KI – kann KI große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten kombinieren, um bessere Vorhersagen zu treffen.

• Durch adaptives Lernen kann KI eingesetzt werden, um die Performance von Algorithmen im Laufe der Zeit zu verbessern. Dies ähnelt im Prinzip einem diskretionären Trader, der sein Trading-Journal überprüft, um festzustellen, was er gut macht und was verbessert werden muss. 

• Identifiziere Muster, die mit der Intuition des Traders kombiniert werden können, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Wenn du mehr über reale, KI-gestützte Produkte erfahren willst, schau dir Kensho von SNP und Aladdin von BlackRock an. Die beiden Projekte nutzen KI für Geschäftseinblicke bzw. Portfoliomanagement sowie verschiedene andere Funktionen.

Die folgende Liste fasst einige der veröffentlichten Forschungsergebnisse zum Einsatz von KI auf Kryptomärkten zusammen:

• Eine Studie hat gezeigt, dass Forscher in der Lage waren, die Bewegungen von Bitcoin (BTC) mithilfe von maschinellem Lernen mit einer Genauigkeit von 66 % vorherzusagen. 

• Eine ähnliche Studie ergab, dass maschinelles Lernen die täglichen Marktbewegungen von 100 führenden Kryptowährungen mit einer Genauigkeit von 52,9 % bis 54,1 % vorhersagen kann.

• Der Einsatz neuronaler Netzwerke unter Versuchsbedingungen erwies sich ebenfalls als vielversprechend für die Vorhersage des Bitcoin-Preises.

In einem kürzlich erschienenen Artikel untersuchte Forbes die Rolle von KI im Krypto-Trading und verwies dabei auf die folgenden Projekte:

• SingularityNET: Ein Marktplatz für KI-Produkte, darunter Bots, die für Marktanalysen verwendet werden können. 

• GNY.io: will vorausschauende Machine-Learning-Tools für die Krypto-Trading-Community entwickeln.

Eine weitere häufig genannte KI-Trading-Bot-Plattform ist Cryptohopper, die behauptet, über eine integrierte künstliche Intelligenz zu verfügen, die bei der Entscheidung hilft, welche Strategien eingesetzt werden sollen.

Alle Trading-Systeme, auch KI-gesteuerte Krypto-Trading-Bots, sind mit einer Reihe von Risiken verbunden. 

Da Algorithmen durch Computercode gesteuert werden, hängt ihre Sicherheit davon ab, wer die Software geschrieben hat, ob sie unabhängig geprüft wurde und wie oft sie überarbeitet wird.

Erfahrene Trader/Entwickler, die ihre eigenen Trading-Bots erstellen, haben möglicherweise größeres Vertrauen in deren Zuverlässigkeit und Sicherheit. Da selbst programmierte Bots vollständig transparent sind, ermöglichen sie es einem Trader, jeden Aspekt der Funktionsweise des Bots zu verstehen und zu kontrollieren, wodurch das gesamte System potenziell sicherer wird. 

Im Gegensatz dazu bergen Trading-Bots von Drittanbietern, die auf Abonnements basieren, mehrere potenzielle Risiken:

Software von Drittanbietern ist anfällig für Hackerangriffe. Wenn du eine Software über API mit deiner Trading-Plattform verbindest und jemand die Kontrolle über diese Software erlangt, hat diese Person effektiv die Kontrolle über dein Konto. Dadurch kann diese Person dein Kapital nach Belieben verwenden. 

Im März 2018 nutzten Hacker, nachdem sie über die API von Binance die Kontrolle über zahlreiche Konten übernommen hatten, die Gelder auf diesen Konten, um den Preis von Viacoin in die Höhe zu treiben. Im Jahr 2023 wurde die Trading-Bot-Plattform 3Commas ausgenutzt, was dazu führte, dass 22 Millionen US-Dollar von den Konten der Benutzer abgezogen wurden.

Algorithmen sind ebenso wie Menschen anfällig für Fehler, die auf verschiedene Faktoren zurückzuführen sein können. Fehlerhafte Programmierung oder eine Unterbrechung der Verbindung zur API einer Trading-Plattform können dazu führen, dass ein Algorithmus nicht wie programmiert funktioniert. Wenn beispielsweise ein Algorithmus eine Long-Position eingeht und der Stop-Loss von der Software verwaltet wird, könnte ein Ausfall der Software verhindern, dass die Position bei einem starken Kursrückgang geschlossen wird. Dieses Risiko ist besonders hoch, wenn ein Leverage genutzt wird, was zu katastrophalen Verlusten führen kann. Es gibt zahlreiche dokumentierte Fälle von Algorithmusfehlern sowohl in traditionellen Finanzmärkten als auch in Kryptomärkten, die zu erheblichen Verlusten geführt haben.

Ein Algorithmus kann auf Basis von Backtesting profitabel erscheinen, aber wenn die Strategie live auf dem Markt eingesetzt wird, wiederholt sie ihre historische Performance nicht. Wie man so schön sagt: „Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist kein Indikator für zukünftige Ergebnisse.“ Dies gilt auch für Algorithmen. 

Backtesting selbst birgt viele Fallstricke, wie z. B. Überanpassung, bei der du einer Strategie mehr Glaubwürdigkeit beimisst, als sie tatsächlich hat. Wenn du eine Strategie wiederholt mit derselben kleinen Tranche historischer Daten backtestest und überarbeitest, wirst du wahrscheinlich zu der irrtümlichen Annahme verleitet, dass du einen Vorteil hast. Tatsächlich hast du lediglich eine Strategie gefunden, die nur während dieser bestimmten Phase der Preisentwicklung funktioniert hat. Wenn dieselbe Strategie in einem Forward-Test angewendet wird, schneidet sie daher schlecht ab, da sie nicht den gesamten Umfang und die gesamte Bandbreite des Marktverhaltens berücksichtigt. Vielmehr basiert sie nur auf einer kleinen Momentaufnahme des Marktverhaltens, die im Gesamtkontext lediglich als Rauschen zu betrachten ist. 

Betrüger haben unter dem Deckmantel von Trading-Bots, die hohe Renditen versprechen, ahnungslosen privaten Tradern Geld abgezockt. Die CFTC warnt vor dem Kauf von „KI-generierten Algorithmen”, da Betrüger das öffentliche Interesse an diesem Bereich ausnutzen und dadurch Milliarden-Dollar-Ponzi-Systeme entstehen.

Dieses Thema könnte mehrere Artikel für sich allein verdienen, aber hier ist eine einfache Anleitung, die den grundlegenden Rahmen beschreibt:

Nachdem du viele Stunden damit verbracht hast, die Preisentwicklung bei Kryptowährungen zu beobachten, stellst du vielleicht fest, dass sich die Märkte tendenziell in einem wiederholbaren Muster verhalten. Um diese Theorie zu überprüfen, führst du ein Backtesting dieses Musters anhand der historischen Kursdaten der letzten Jahre durch, um festzustellen, ob sich daraus ein Vorteil ergibt. Es gibt online viele digitale Pakete, die dir bei diesem Prozess helfen können. Alternativ kannst du jede Instanz, in der der untersuchte Vorteil funktioniert oder nicht, manuell mit einer Charting-Software und einer Tabellenkalkulation protokollieren. Wenn sich das betreffende Muster nach umfangreichen Backtests als sinnvoll erweist, kannst du mit dem nächsten Schritt fortfahren. 

Angenommen, der von dir getestete Vorteil lässt sich in einen Algorithmus umwandeln (einige sehr diskretionäre Strategien lassen sich nicht ohne Weiteres automatisieren), dann möchtest du vielleicht damit beginnen, eine Software zu entwickeln oder zu finden, die Folgendes kann:

• Das Setup, das du traden willst identifizieren.

• Den Trade exakt wie gewünscht, inklusive Einstieg, Stop und Take-Profit ausführen.

Beachte Folgendes:

• Welche Programmiersprache soll verwendet werden?

• Welche Trading-Plattform soll verwendet werden?

• Welche Order-Typen sind erforderlich?

• Wie wird mit Fehlern umgegangen usw.

Dieser Schritt ist komplex und kann hier nicht vollständig abgedeckt werden, aber es gibt Möglichkeiten, den Prozess zu beschleunigen:

• Mit TradingView kannst du deine eigenen Indikatoren programmieren, die in Verbindung mit handelsüblicher Ausführungssoftware ein komplettes automatisiertes Trading-System bilden können.
• ProfitView ist eine Anwendung, die es Tradern ermöglicht, TradingView-Signale zu nutzen, um automatisierte Strategien an Krypto-Börsen zu traden. Beachte, dass Kraken diese Dienste nicht unterstützt.

Sobald du über a) eine backgetestete Strategie und b) eine Möglichkeit zur algorithmischen Ausführung dieser Strategie hast, kannst du sie live auf dem Markt testen. Dies wird als Forward-Test bezeichnet. Mit einem sehr geringen Kapitaleinsatz, um unnötige Verluste zu vermeiden, kannst du die Strategie anwenden und die Ergebnisse verfolgen. Die Zeit, die du für den Forward-Test einer Strategie benötigst, hängt davon ab, wie viele Daten du sammelst oder wie oft die Strategie Trades tätigt. 

Nachdem die Strategie auf dem Markt umgesetzt wurde, ist es an der Zeit, die Ergebnisse zu überprüfen. Beurteile, ob sie wie erwartet funktioniert hat, und erwäge, zusätzliche Filter oder Variablen hinzuzufügen, um die Gesamtstrategie zu verbessern.

Sobald du mit der Leistung des Algorithmus innerhalb des erwarteten Bereichs zufrieden bist, ist es möglicherweise an der Zeit, mehr Kapital einzusetzen. Du musst jedoch weiterhin die Performance im Laufe der Zeit überwachen und möglicherweise iterative Verbesserungen vornehmen.

Beachte, dass einige Algorithmen im Laufe der Zeit ohne ersichtlichen Grund nicht mehr funktionieren. Wenn über einen längeren Zeitraum hinweg weiterhin Verluste entstehen, musst du möglicherweise überdenken, ob du den Algorithmus weiter verwenden möchtest.

• Stelle sicher, dass jederzeit und überall, wo es darauf ankommt, ein gutes Risikomanagement zum Einsatz kommt. Angesichts der oben genannten Risiken können Trading-Bots katastrophale Ausfälle verursachen, was bei der Entscheidung über die Höhe des einzusetzenden Kapitals berücksichtigt werden sollte. Du kannst das Kontrahentenrisiko minimieren, indem du dein Kapital auf mehrere Trading-Plattformen verteilst.

• Zieh in Betracht, einen Equity-Curve-basierten Stop-Loss zu verwenden. Einfacher gesagt: Wenn der Bot über einen längeren Zeitraum hinweg weiterhin Verluste macht, die über das hinausgehen, was du aufgrund deiner Backtests erwarten würdest, solltest du ihn deaktivieren, um seine Performance zu überprüfen. In Wahrheit kann man nie wissen, ob ein Vorteil vollständig verschwunden ist, aber man kann Maßnahmen ergreifen, um seine Verluste zu begrenzen.

• Deaktiviere deinen Algorithmus nicht, bevor er die Chance hatte, seine Performance zu zeigen. Es ist normal, dass jede Strategie für einen bestimmten Zeitraum Verluste verzeichnet (dies wird als Drawdown bezeichnet). Dein Backtesting sollte Aufschluss darüber geben, wie groß und wie lang diese Phasen mit schlechterer Performance in der Regel sind. Wenn du eine Strategie häufig stoppst, wenn sie Kapital verliert, kannst du dies möglicherweise einfach während einer Phase des erwarteten Drawdowns tun, und das System erholt sich möglicherweise unmittelbar danach wieder.

• Genauso wie Investoren Diversifizierung nutzen, kannst du als algorithmischer Trader dasselbe tun. Einige Bots erzielen gute Ergebnisse, wenn sich der Markt seitwärts bewegt, andere wiederum, wenn der Markt einen Trend aufweist, aber nur wenige erzielen in beiden Phasen gute Ergebnisse. Durch eine Auswahl an Bots, die sich gegenseitig ergänzen, kann ein gleichmäßigeres Wachstum deines Kapitals erreicht werden.

• Beobachte die Entwicklungen bei KI-gesteuerten Bots, um zu sehen, wie du die neuesten Fortschritte in dein eigenes Trading integrieren kannst.

• Sei vorsichtig bei Black-Box-Produkten, die keine Nachweise für ihre Rentabilität bieten und teure Abonnements erfordern. Trading-Vorteile auf den Märkten sind schwer zu finden und äußerst wertvoll. Doch nicht nur das. Vorteile können schwächer werden, wenn sie von zu vielen Personen ausgenutzt werden. Daher stellt sich die Frage, warum ein Dienst bereit sein sollte, seine Strategie vor Tausenden von Menschen preiszugeben.

• Vergleiche die verschiedenen Trading-Plattformen hinsichtlich der besten Gebühren und der schnellsten Ausführung. Trading-Gebühren können ebenso wie die Ausführung und die Liquidität darüber entscheiden, ob eine Strategie profitabel ist oder nicht.

KI-gesteuerte Krypto-Bots stellen eine spannende Entwicklung in der Welt des algorithmischen Tradings dar. Untersuchungen zeigen, dass maschinelles Lernen erfolgreich zur Vorhersage von Kryptomärkten eingesetzt werden könnte.

Fortschritte in der Art und Weise, wie Bots neue Informationen überwachen und auf der Grundlage früherer Leistungen adaptiv lernen können, könnten es Krypto-Tradern ermöglichen, hochentwickelte Algorithmen einzusetzen, die ihren Ansatz im Laufe der Zeit autonom anpassen.

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