Bots de trading de IA de criptomonedas: Guía completa

• Los algoritmos dominan muchos grandes mercados tradicionales y generan miles de millones de beneficios para las grandes empresas. 

• La inteligencia artificial (IA) puede mejorar estos algoritmos al hacer lo siguiente: a) identificar nuevas oportunidades, b) responder a grandes cantidades de datos y c) aprender de forma adaptativa en función del rendimiento.

• Los traders de criptomonedas que quieren desplegar su propio algoritmo tienen dos opciones: usar un servicio basado en suscripciones, también llamado marketplace de bots, o crear su propio bot desde cero escribiendo el código de su propio indicador o software de ejecución.

Los bots de trading de criptomonedas basados en IA aprovechan sofisticados modelos matemáticos, algoritmos de aprendizaje automático y la automatización para ejecutar estrategias de trading para los traders. 

Estos avanzados sistemas no dejan de analizar grandes cantidades de datos de mercado, identificar patrones y adaptar sus estrategias en tiempo real para optimizar el rendimiento.

Por otra parte, los algoritmos tradicionales preprogramados operan en función de parámetros fijos y siguen una secuencia de comandos a los que se ha hecho backtesting. Aunque estos algoritmos convencionales pueden ser eficaces, no pueden evolucionar de forma independiente ni adaptarse a las cambiantes condiciones del mercado. Esta rigidez puede limitar su eficacia en los dinámicos e impredecibles mercados de criptomonedas.

Los bots basados en IA representan una mejora significativa para los sistemas de trading automatizados. Su capacidad de aprender nuevos datos, ajustar estrategias sobre la marcha y predecir movimientos del mercado con gran precisión amplía las funciones y la productividad que los sistemas de trading automatizados pueden ofrecer.

1. Diversos estudiosos esperan que la IA influya en muchos aspectos de nuestra vida, incluidos los mercados financieros. A los traders de criptomonedas, la IA les permite ejecutar de forma autónoma operaciones basadas en datos, lo que es especialmente beneficioso para quienes no pueden monitorizar los mercados de cerca.

2. Los informes indican que alrededor de entre el 60% y el 75% del volumen de trading de los principales mercados financieros tradicionales de EE.UU., Europa y Asia lo genera el trading algorítmico. Es posible que un porcentaje significativo del volumen de trading de criptomonedas también lo generen bots. Por lo tanto, a los traders les beneficia saber cómo funcionan estos sistemas y cómo integrarlos en sus estrategias de inversión.

3. A través del aprendizaje automático, la IA puede mejorar el rendimiento de los algoritmos de trading. Estos avances pueden acelerar el proceso de identificar, probar y desplegar estrategias al mismo tiempo que permiten adaptarse a un mercado en evolución.

Los algoritmos basados en IA son una forma de trading sistemático en la que los traders siguen un enfoque basado en reglas que puede incluir usar indicadores y la automatización para ejecutar tareas. 

Este enfoque se contrapone el trading discrecional, en el que los traders toman decisiones subjetivas sobre la dirección que tendrá un mercado en el futuro basándose en diversas fuentes de información.

Tanto si eres un completo principiante como si eres un trader experimentado, integrar la IA en tu régimen de trading puede ofrecer numerosas ventajas. Aquí tienes algunas formas de incorporar la IA a tus estrategias de trading:

1. Integra datos de modelos de IA generativa: usa modelos de lenguaje de IA generativa, como GPT-4, para monitorizar las novedades y los datos del mercado. Estos modelos pueden hacer predicciones basadas en esta información, que después se pueden integrar en tus algoritmos de trading.

2. Leva a cabo un análisis del sentimiento usando procesamientos de lenguajes naturales (PLN): Haz un seguimiento del lenguaje sobre mercados de criptomonedas que usan las personas usado PLN. Analiza patrones históricos para ver si hay correlaciones con la acción de los precios, lo que puede ayudar a tomar decisiones de trading informadas.

3. Busca posibles configuraciones: Usa IA para identificar patros de precios técnicos comounes y posibles configuraciones de operaciones. La IA puede analizar rápidamente grandes cantidades de datos para detectar oportunidades que quizás no sean tan obvias para traders humanos.

4. Genera informes de mercado: Usa IA para generar informes sobre los eventos de mercado clave o resume grandes conjuntos de datos. Estos informes pueden ofrecer información valiosa sobre cómo respondieron los mercados a eventos similares en el pasado, lo que sirve de ayuda a la hora de tomar decisiones de trading en el futuro.

5. Estrategias de baktesting: Aprovecha la IA para hacer backtesting de estrategias de trading examinando secuencias de acciones de precios a lo largo de grandes conjuntos de datos. La IA puede procesar datos históricos para evaluar cómo de bien habría rendido una estrategia, lo que ayuda a refinar a optimizar los enfoques de trading.

La IA influye en cómo los algoritmos (y los traders) se comportan en un gran número de formas:

• La IA se usa para combinar, monitorizar y evaluar un gran número de enormes y diversos flujos de datos. Esto permite a los algoritmos basados en IA responder rápidamente a los cambios importantes en el sentimiento del mercado, los precios, las previsiones económicos y los principales eventos geopolíticos. 

• La IA puede identificar patrones técnicos comunes en los gráficos de precios que se pueden usar para crear configuraciones.

• Por lo tanto, la IA se puede usar para cerrar una operación o realizarla rápidamente, ajustar automáticamente la distribución de una cartera de inversión u ofrecer informes valiosos a las principales personas de tomar decisiones.

• A través del aprendizaje automático, un subcampo de la IA, la IA puede combinar grandes tramos de datos estructurados y no estructurados para hacer predicciones

• A través del aprendizaje automático, la IA se puede usar para mejorar el rendimiento de los algoritmos con el tiempo. El principio es similar a un trader discrecional que revisa su diario de trading para identificar qué está haciendo bien y que debe mejorar. 

• La identificación de patrones se puede combinar con la intuición del trader para tomar mejores decisiones.

Si te interesa saber más sobre productos pensados para el mundo real y basados en IA, Kensho de SNP y Aladdin de BlackRock son dos proyectos que usan IA para obtener información valiosa sobre el negocio y gestionar la cartera, respectivamente, así como para otros fines.

Esta lista resume algunas de las investigaciones publicadas sobre el uso de la IA en los mercados de criptomonedas:

• Un estudio demostró que los investigadores pudieron predecir los movimientos de Bitcoin (BTC) usando aprendizaje automático con una precisión del 66%. 

• Un estudio similar demostró que el aprendizaje automático podía predecir los movimientos diarios del mercado de 100 de las principales criptomonedas con una precisión de entre el 52,9% y el 54,1%.

• El uso de redes neuronales en condiciones experimentales también ha demostrado ser prometedor a la hora de predicir el precio de Bitcoin.

En un artículo reciente, Forbes examinó el papel de la IA en el trading de criptomonedas e hizo referencia a estos proyectos:

• SingularityNET: Marketplace de productos de IA, como bots que se pueden usar para analizar el mercado. 

• GNY.io: Pretende crear herramientas de aprendizaje automático predictivas para la comunidad de trading de criptomonedas.

Otra plataforma de bots de trading basados en IA a la que se hace referencia en muchas ocasiones es Cryptohopper, que afirma tener IA integrada para ayudar a elegir qué estrategia desplegar.

Todos los sistemas de trading, incluso los bots de trading de criptomonedas basados en IA, son propensos a diversos errores. 

Dado que los algoritmos funcionan con códigos informáticos, el grado en el que son seguros depende de quién haya escrito el software, si se ha revisado de forma independiente y con qué frecuencia se revisa.

Los traders y los desarrolladores experimentados que crean sus propios bots de trading pueden tener más confianza en su fiabilidad y seguridad. Debido a que los bots que escriben su propio código son completamente transparentes, permite a los traders entender y controlar los aspectos de la operación de los bots, lo que vuelve a todo el sistema potencialmente más seguro. 

Por otra parte, los bots de trading de terceros basados en suscripciones tienen riesgos inherentes:

Los softwares de terceros son vulnerables a los hackeos. Si conectas softwares a tu plataforma de trading a través de una API y alguien consigue controlar dicho software, esa persona controlará de forma efectiva tu cuenta. Esto les permitirá usar tu capital como quieran. 

En marzo de 2018, tras obtener el control de varias cuentas a través de la API de Binance, unos hackers usaron los fondos de dichas cuentas para aumentar el precio de Viacoin. Más recientemente, en 2023, una vulnerabilidad de 3Commas, una plataforma de bots de trading, provocó que se extrajeran 22 millones de dólares de las cuentas de los usuarios.

Los algoritmos, como los humanos, son susceptibles de cometer errores que pueden derivar de diversos factores. Los códigos con errores o las desconexiones de las API de las plataformas de trading pueden provocar que los algoritmos no funcionen como están programados. Por ejemplo, si un algoritmo entra en una posición larga y la pérdida el stop loss lo gestiona el software, si este tiene un fallo podría evitar que la posición se cerrase si hay una caída grande del precio. Este riesgo es especialmente pronunciado si se usa apalancamiento, que puede provocar pérdidas catastróficas. Hay varios casos documentados de errores de algoritmos tanto en las finanzas tradicionales como en los mercados de criptomonedas que han provocado pérdidas sustanciales.

Un algoritmo puede parecer rentable si nos basamos en el backtesting, pero cuando la estrategia se despliega en directo en el mercado, no replica su rendimiento histórico. Como se suele decir, “el rendimiento pasado no es un indicativo de que se vayan a obtener resultados en el futuro” y esto también se aplica a los algoritmos. 

El backtesting en sí mismo está sujeto a muchos errores, como el sobreajuste, que tiene lugar cuando se da más credibilidad a una estrategia de la que tiene en realidad. Si haces backtesting de una estrategia y la revisas repetidamente usando el mismo tramo de datos históricos, es probable que llegues a la conclusión errónea de que tienes una ventaja. De hecho, en ese caso solo habrías encontrado una estrategia que ha funcionado solo durante una fase discreta de la acción del precio. Por lo tanto, cuando esa misma estrategia se despliega en una prueba de forward testing, no rinde bien porque no conoce todo el ámbito y el alcance del comportamiento del mercado. En su lugar, funciona usando solo una pequeña parte del comportamiento de mercado, que no es más que ruido dentro de todo lo demás. 

Los estafadores han usado el pretexto de los bots de trading de prometer beneficios significativos para extraer valor de traders minoristas desprevenidos. Las precauciones de la CFTC contra la compra de “algoritmos creados con IA”, ya que los estafadores se han aprovechado del interés publico en este campo, lo que ha dado como resultado esquemas ponzi de miles de millones de dólares.

Este tema podría abarcar varios artículos propios, pero aquí tienes una guía sencilla que describe los parámetros básicos:

Quizás tras invertir muchas horas observando la acción de los precios de las criptomonedas te has dado cuenta de que los mercados tienen a comportarse siguiendo un patrón que se repite. Para probar esta teoría, haces backtesting de este patrón usando los datos de precios históricos de unos años para ver si sacas ventaja. Hay muchos paquetes digitales online disponibles que te pueden ayudar con este proceso. También puedes registrar manualmente cada caso, en el que se examina si la ventaja funciona o no usando algunos softwares de gráficos y una hoja de cálculo. Si después de hacer un backtesting extenso el patrón en cuestión demuestra ser valioso, puede que decidas pasar al siguiente paso. 

Asume que la ventaja que has probado se puede convertir en un algoritmo (algunas estrategias muy discrecionales no se pueden automatizar fácilmente); puede que quieras empezar el proceso de crear o encontrar un software que pueda hacer lo siguiente:

• Identificar la configuración con la que quieres operar.

• Ejecutar la operación tal y como se quiere, incluidos los niveles de entrada, stop loss y take profit.

Ten en cuenta lo siguiente:

• Qué lenguaje de programación usar.

• Qué plataforma de trading usar.

• Qué tipo de órdenes serán necesarias.

• Cómo gestionar los errores, etc.

Este paso es complejo y no se puede tratar completamente aquí, pero aquí tienes formas de acelerar el proceso:

• TradingView te permite escribir el código de tus propios indicadores y, cuando se junta con un software de ejecución listo para usarse puede formar un sistema de trading completamente automatizado.
• ProfitView es una aplicación que permite a los traders usar las señales de TradingView para operar con estrategias automatizadas en exchanges de criptomonedas. Ten en cuenta que Kraken no promueve estos servicios.

Una vez que tengas a) una estrategia a la que has hecho backtesting y b) una forma de ejecutar esa estrategia de forma algorítmica tienes ahora todo listo para probarla en directo en el mercado. Esto se conoce como forward testing. Si usas una cantidad muy pequeña de capital para evitar pérdidas innecesarias, puedes desplegar la estrategia y hacer un seguimiento de los resultados. La cantidad de tiempo que necesitarás para hacer un forward testing de una estrategia dependerá de cuántos datos recopilas o con qué frecuencia hace operaciones. 

Tras desplegar la estrategia en el mercado, es hora de revisar los resultados. Evalúa si ha rendido como se esperaba y plantéate añadir filtros o variables adicionales para mejorar la estrategia en general.

Una vez que estés satisfecho porque el algoritmo rinde en un rango de rendimiento esperado, puede que sientas que es la hora de desplegar más capital. Seguirás teniendo que monitorizar su rendimiento con el tiempo y quizás hacer mejoras iterativas.

Ten en cuenta que algunos algoritmos dejarán de trabajar con el tiempo sin motivo alguno. Si continúa y pierde fondos durante un periodo largo, puede que tengas que volver a evaluar si quieres seguir ejecutándolo.

• Asegúrate de que siempre se usa una buena gestión del riesgo y que se emplea donde importa. Teniendo en cuenta los riesgos de más arriba, los bots de trading pueden tener errores catastróficos, lo cual se debería tener en mente a la hora de decidir cuánto capital desplegar. Puedes reducir el riesgo de contraparte distribuyendo tu capital por varias plataformas de trading.

• Plantéate usar un stop loss basado en una curva de capital. Dicho de forma más sencilla, si el bot sigue perdiendo fondos durante un periodo mayor al que esperabas al hacer el backtesting, plantéate desactivarlo para revisar el rendimiento. En realidad, nunca se puede saber si una ventaja ha dejado de funcionar completamente, pero puedes poner medidas en marcha para limitar tus pérdidas.

• Igualmente, no desactives un algoritmo antes de que haya tenido la oportunidad de demostrar que funciona. Es normal que una estrategia pierda capital durante un periodo concreto (esto se conoce como “drawdown”). El backtesting debería mostrarte cómo de largos suelen ser y cuánto suelen durar estos periodos de menor rendimiento. Si sueles evitar que las estrategias se ejecuten cuando están perdiendo capital, puedes hacerlo solo durante un periodo de drawdown esperado y el sistema puede recuperarse inmediatamente después.

• Al igual que los inversores diversifican, puedes hacer lo mismo como un trader algorítmico. Algunos bots rendirán bien si el mercado está oscilando y otros lo harán si el mercado está al alza, pero pocos lo harán en ambos casos. Si tienes varios bots que se complementan, tu capital puede crecer poco a poco.

• Monitoriza los desarrollos en bots basados en IA para ver cómo podrías incorporar los últimos avances en tu propio trading.

• Ten cuidado con los productos de cajas negras, que no tienen pruebas de dar beneficios y tienen suscripciones caras. Las ventajas de trading en mercados son difíciles de encontrar y tienen un gran valor. No solo eso, sino que las ventajas pueden dejar de serlo si las usan demasiadas personas. Con esto en mente, pregúntate por qué un servicio querría abrir una estrategia a miles de personas.

• Busca las mejores comisiones y las ejecuciones más rápidas de entre varias plataformas de trading. Las comisiones de trading, la ejecución y la liquidez pueden marcar la diferencia entre que una estrategia sea rentable o no.

Los bots de criptomonedas basados en IA representan un emocionante desarrollo en el mundo del trading algorítmico y las investigaciones muestran que el aprendizaje automático podría usarse para hacer predicciones en los mercado de criptomonedas correctamente.

Los avances en la forma en la que los bots pueden monitorizar información nueva y aprender de forma adaptativa en función del rendimiento anterior puede permitir a los traders de criptomonedas desplegar algoritmos muy sofisticados que ajusten de forma autónoma su enfoque con el tiempo.

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