Bots de trading crypto IA : guide complet

• Les algorithmes dominent de nombreux grands marchés traditionnels, générant des milliards de profits pour les grandes entreprises. 

• L'intelligence artificielle (IA) peut améliorer ces algorithmes en : a) Identifiant de nouvelles opportunités, b) Répondant à de grandes quantités de données, et c) Apprenant de manière adaptative en fonction des performances.

• Les traders crypto cherchant à déployer leur propre algorithme ont deux options : Utiliser un service basé sur un abonnement ou un marché de bots, ou créer leur propre bot à partir de zéro en codant leur propre indicateur ou logiciel d'exécution.

Les bots de trading crypto IA tirent parti de modèles mathématiques sophistiqués, d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'automatisation pour exécuter des stratégies de trading au nom des traders. 

Ces systèmes avancés analysent en continu d'énormes quantités de données de marché, identifient des motifs, et adaptent leurs stratégies en temps réel pour optimiser les performances.

En revanche, les algorithmes traditionnels préprogrammés fonctionnent sur la base de paramètres fixes et suivent un script testé. Bien que ces algorithmes conventionnels puissent être efficaces, ils manquent de la capacité d'évoluer et de s'adapter de manière indépendante aux conditions changeantes du marché. Cette rigidité peut limiter leur efficacité dans des marchés cryptographiques dynamiques et imprévisibles.

Les bots pilotés par IA représentent une mise à niveau significative pour les systèmes de trading automatisés. Leur capacité à apprendre à partir de nouvelles données, à ajuster les stratégies en temps réel et à prédire les mouvements du marché avec une plus grande précision élargit la fonctionnalité et la productivité que les systèmes de trading automatisés peuvent offrir.

1. Plusieurs universitaires s'attendent à ce que l'IA impacte de nombreux aspects de nos vies, y compris les marchés financiers. Pour les traders crypto, l'IA offre la capacité d'exécuter de manière autonome des transactions basées sur des données, ce qui est particulièrement bénéfique pour ceux qui ne peuvent pas surveiller les marchés de près.

2. Des rapports indiquent qu'environ 60-75 % du volume de trading sur les principaux marchés financiers traditionnels américains, européens et asiatiques est généré par le trading algorithmique. Il est possible qu'un pourcentage significatif du volume de trading crypto soit également généré par des bots. Par conséquent, il est avantageux pour les traders de comprendre comment ces systèmes fonctionnent et comment les intégrer dans leurs stratégies d'investissement.

3. Grâce à l'apprentissage automatique, l'IA a le potentiel d'améliorer la performance des algorithmes de trading. Ces avancées peuvent accélérer le processus d'identification, de test et de déploiement des stratégies, tout en étant capables de s'adapter à un marché en évolution.

Les algorithmes pilotés par l'IA sont une forme de trading systématique où les traders suivent une approche basée sur des règles qui peut impliquer l'utilisation d'indicateurs et d'automatisation pour exécuter des transactions. 

Cette approche contraste avec le trading discrétionnaire, où les traders prennent des décisions subjectives basées sur diverses sources d'information concernant la direction future d'un marché.

Que vous soyez un débutant complet ou un trader expérimenté, intégrer l'IA dans votre régime de trading peut offrir de nombreux avantages. Voici plusieurs façons d'incorporer l'IA dans vos stratégies de trading :

1. Intégrer des données provenant de modèles d'IA générative : Utilisez des modèles de langage IA générative, tels que GPT-4, pour surveiller les nouvelles et les données du marché. Ces modèles peuvent faire des prédictions basées sur ces informations, qui peuvent ensuite être intégrées dans vos algorithmes de trading.

2. Effectuer une analyse de sentiment via le traitement du langage naturel (NLP) : Suivez le langage utilisé par les gens en relation avec les marchés de crypto-monnaies en utilisant NLP. Analysez les modèles historiques pour voir s'il existe des corrélations avec l'action des prix, ce qui peut aider à prendre des décisions de trading éclairées.

3. Scanner les configurations potentielles : Utilisez l'IA pour identifier des modèles de prix techniques courants et des configurations de trading potentielles. L'IA peut rapidement analyser d'énormes quantités de données pour repérer des opportunités qui peuvent ne pas être immédiatement apparentes pour les traders humains.

4. Générer des rapports de marché : Utilisez l'IA pour générer des rapports sur les événements clés du marché ou résumer de grands ensembles de données. Ces rapports peuvent fournir des informations sur la façon dont les marchés ont réagi à des événements similaires dans le passé, aidant ainsi à prendre des décisions de trading futures.

5. Tester des stratégies : Exploitez l'IA pour tester des stratégies de trading en examinant des séquences spécifiques d'action des prix sur de grands ensembles de données. L'IA peut traiter efficacement des données historiques pour évaluer la performance d'une stratégie, aidant à affiner et à optimiser les approches de trading.

L'IA influence la façon dont les algorithmes (et les traders) se comportent de plusieurs manières :

• L'IA est utilisée pour combiner, surveiller et évaluer un grand nombre de flux de données très divergents. Cela permet aux algorithmes pilotés par l'IA de répondre rapidement aux changements importants dans le sentiment du marché, les prix, les prévisions économiques et les événements géopolitiques majeurs. 

• L'IA peut identifier des modèles techniques courants dans les graphiques de prix, qui peuvent ensuite être utilisés pour générer des configurations.

• Par conséquent, l'IA pourrait être utilisée pour fermer ou entrer rapidement dans une transaction, ajuster automatiquement la répartition d'un portefeuille d'investissement ou fournir des rapports précieux aux décideurs clés.

• Grâce à l'apprentissage automatique - un sous-domaine de l'IA - l'IA peut combiner de grandes tranches de données structurées et non structurées pour faire des prédictions.

• Grâce à l'apprentissage adaptatif, l'IA peut être utilisée pour améliorer la performance des algorithmes au fil du temps. Cela est similaire en principe à un trader discrétionnaire examinant son journal de trading pour identifier ce qu'il fait bien et ce qui doit être amélioré. 

• Identifier des modèles qui peuvent être combinés avec l'intuition des traders pour prendre de meilleures décisions.

Si vous êtes intéressé par l'apprentissage de produits réels pilotés par l'IA, Kensho de SNP et Aladdin de BlackRock sont deux projets qui utilisent l'IA pour des informations commerciales et la gestion de portefeuille, respectivement, ainsi que diverses autres fonctions.

La liste suivante résume certaines des recherches publiées concernant l'utilisation de l'IA sur les marchés de la crypto :

• Une étude a démontré que les chercheurs ont pu prédire les mouvements de Bitcoin (BTC) en utilisant l'apprentissage automatique avec une précision de 66 %. 

• Une étude similaire a révélé que l'apprentissage automatique pouvait prédire les mouvements quotidiens du marché de 100 principales cryptomonnaies avec une précision de 52,9 % à 54,1 %.

• L'utilisation de réseaux neuronaux dans des conditions expérimentales a également montré des promesses pour prédire le prix du Bitcoin.

Dans un article récent, Forbes a examiné le rôle de l'IA dans le trading de crypto-monnaies, en faisant référence aux projets suivants :

• SingularityNET : est un marché pour les produits d'IA, y compris des bots qui peuvent être utilisés pour l'analyse de marché. 

• GNY.io : cherche à construire ‘...des outils d'apprentissage machine prédictifs pour la communauté de trading de crypto-monnaies.

Une autre plateforme de bot de trading IA largement référencée est Cryptohopper, qui prétend avoir une intelligence artificielle intégrée pour aider à décider quelles stratégies déployer.

Tous les systèmes de trading, même les bots de trading crypto pilotés par IA, sont sujets à divers risques. 

Étant donné que les algorithmes sont dirigés par du code informatique, le degré de sécurité dépend de qui a écrit le logiciel, s'il a été examiné de manière indépendante et à quelle fréquence il est révisé.

Les traders/développeurs expérimentés qui créent leurs propres bots de trading peuvent avoir plus de confiance dans leur fiabilité et leur sécurité. Parce que les bots auto-codés sont complètement transparents, ils permettent à un trader de comprendre et de contrôler chaque aspect du fonctionnement du bot, rendant l'ensemble du système potentiellement plus sécurisé. 

En revanche, les bots de trading tiers, basés sur un abonnement, posent plusieurs risques inhérents :

Les logiciels tiers sont vulnérables au piratage. Si vous connectez un logiciel à votre plateforme de trading via une API, et que quelqu'un parvient à prendre le contrôle de ce logiciel, cette personne contrôle effectivement votre compte. Cela peut leur permettre d'utiliser votre capital comme bon leur semble. 

En mars 2018, après avoir pris le contrôle de nombreux comptes via l'API de Binance, des hackers ont utilisé les fonds de ces comptes pour faire monter le prix de Viacoin. Plus récemment en 2023, la plateforme de bots de trading 3Commas a été exploité, entraînant le siphonnement de 22 millions de dollars des comptes des utilisateurs.

Les algorithmes, comme les humains, sont susceptibles d'erreurs pouvant provenir de divers facteurs. Un codage défectueux ou une déconnexion de l'API d'une plateforme de trading peuvent entraîner un échec de l'algorithme à agir comme il est programmé. Par exemple, si un algorithme entre dans une position longue et que le stop-loss est géré par le logiciel, une défaillance du logiciel pourrait empêcher la position de se fermer lors d'une forte chute de prix. Ce risque est particulièrement prononcé lors de l'utilisation de l'effet de levier, pouvant entraîner des pertes catastrophiques. Il existe de nombreux documentés cas d'échecs d'algorithmes tant dans la finance traditionnelle que sur les marchés de crypto-monnaies, entraînant des pertes substantielles.

Un algorithme peut sembler rentable sur la base des tests rétrospectifs, mais lorsque la stratégie est déployée en direct sur le marché, elle ne reproduit pas sa performance historique. Comme le dit le proverbe, "les performances passées ne sont pas indicatives des résultats futurs", et cela est vrai pour les algorithmes. 

Les tests rétrospectifs eux-mêmes sont sujets à de nombreux pièges tels que le surajustement, où vous attribuez plus de crédibilité à une stratégie qu'elle n'en a réellement. Si vous testez et révisez à plusieurs reprises une stratégie en utilisant le même petit échantillon de données historiques, vous risquez d'être induit en erreur en pensant que vous avez un avantage. En fait, tout ce que vous avez trouvé est une stratégie qui n'a fonctionné que pendant cette phase discrète de l'action des prix. Par conséquent, lorsque cette même stratégie est déployée dans un test en avant, elle performe mal, car elle n'est pas informée par l'ensemble du comportement du marché. Au contraire, elle fonctionne en utilisant seulement un petit instantané du comportement du marché, qui n'est qu'un bruit dans le grand schéma des choses. 

Des escrocs ont utilisé le prétexte de bots de trading promettant des rendements significatifs pour extraire de la valeur des traders de détail sans méfiance. Le CFTC met en garde contre l'achat d'"algorithmes créés par l'IA", car des escrocs ont exploité l'intérêt public pour ce domaine, entraînant des escroqueries de type ponzi de plusieurs milliards de dollars.

Ce sujet pourrait mériter plusieurs articles à lui seul, mais voici un guide simple qui décrit le cadre de base :

Peut-être qu'après avoir passé de nombreuses heures à observer l'action des prix en crypto, vous remarquez que les marchés ont tendance à se comporter selon un schéma répétable. Pour tester cette théorie, vous devez tester ce modèle sur quelques années de données historiques de prix pour voir si cela représente un avantage. Il existe de nombreux packages numériques en ligne disponibles qui peuvent vous aider dans ce processus. Alternativement, vous pouvez enregistrer manuellement chaque instance où l'avantage examiné fonctionne ou non, en utilisant un logiciel de graphique et une feuille de calcul. Si après des tests approfondis, le modèle en question montre des mérites, vous pouvez décider de passer à l'étape suivante. 

En supposant que l'avantage que vous avez testé peut être converti en un algorithme (certaines stratégies très discrétionnaires ne peuvent pas être facilement automatisées), vous souhaiterez peut-être commencer le processus de création ou de recherche d'un logiciel qui peut :

• Identifier la configuration que vous souhaitez trader.

• Exécutez le trade exactement comme souhaité, y compris les niveaux d'entrée, d'arrêt et de prise de profit.

Considérez ce qui suit :

• Quel langage de programmation utiliser.

• Quelle plateforme de trading utiliser.

• Quel type d'ordres sera nécessaire.

• Comment gérer les erreurs, etc.

Cette étape est complexe et ne peut pas être entièrement couverte ici, mais il existe des moyens d'accélérer le processus :

• TradingView vous permet de coder vos propres indicateurs, qui, lorsqu'ils sont associés à un logiciel d'exécution prêt à l'emploi, peuvent former un système de trading automatisé complet.
• ProfitView est une application qui permet aux traders d'utiliser les signaux de TradingView pour trader des stratégies automatisées sur les échanges de crypto-monnaies. Notez que Kraken n'approuve pas ces services.

Une fois que vous avez : a) Une stratégie testée et b) Un moyen d'exécuter cette stratégie de manière algorithmique, vous êtes maintenant prêt à la tester en direct sur le marché. Ceci est connu sous le nom de test en avant. En utilisant une très petite quantité de capital pour éviter des pertes inutiles, vous pouvez déployer la stratégie et suivre les résultats. La durée nécessaire pour tester une stratégie en avant dépendra de la quantité de données que vous collectez, ou de la fréquence à laquelle elle effectue des transactions. 

Après avoir déployé la stratégie sur le marché, il est temps de revoir les résultats. Évaluez si elle a fonctionné comme prévu et envisagez d'ajouter des filtres ou des variables supplémentaires pour améliorer la stratégie globale.

Une fois que vous êtes satisfait que l'algorithme fonctionne dans une plage de performance attendue, vous pouvez estimer qu'il est temps de déployer plus de capital. Vous devrez toujours surveiller sa performance au fil du temps et potentiellement apporter des améliorations itératives.

Notez que certains algorithmes cesseront de fonctionner avec le temps sans raison évidente. S'il continue à perdre des fonds sur une période prolongée, vous devrez peut-être réévaluer si vous souhaitez continuer à l'exécuter.

• Assurez-vous qu'une bonne gestion des risques est appliquée en tout temps et là où cela compte. En tenant compte des risques ci-dessus, les bots de trading peuvent connaître des échecs catastrophiques et cela doit être pris en compte lors de la décision du montant de capital à déployer. Vous pouvez réduire le risque de contrepartie en répartissant votre capital sur plusieurs plateformes de trading.

• Envisagez d'utiliser un stop loss basé sur la courbe de capital. Plus simplement, si le bot continue à perdre des fonds sur une période prolongée au-delà de ce que vous attendriez de votre backtesting, envisagez de l'éteindre pour revoir sa performance. En vérité, vous ne pouvez jamais savoir si un avantage s'est complètement dégradé, mais vous pouvez mettre en place des mesures pour limiter vos pertes.

• De même, ne désactivez pas un algorithme avant qu'il ait eu la chance de performer. Il est normal pour toute stratégie de perdre pendant un certain temps (ceci est connu sous le nom de drawdown). Votre backtesting devrait vous informer sur la taille et la durée de ces périodes de performance inférieure. Si vous arrêtez fréquemment une stratégie lorsqu'elle perd du capital, vous le faites peut-être simplement pendant une période de drawdown attendue, et le système peut se rétablir immédiatement après.

• Tout comme les investisseurs utilisent la diversification, vous pouvez faire de même en tant que trader algorithmique. Certains bots fonctionneront bien lorsque le marché est stable, et certains bots fonctionneront bien lorsque le marché est en tendance, mais peu fonctionneront bien dans les deux phases. En ayant une gamme de bots qui se complètent, cela peut créer une croissance plus fluide de votre capital.

• Surveillez les développements des bots alimentés par l'IA pour voir comment vous pourriez intégrer les dernières avancées dans votre propre trading.

• Soyez prudent avec les produits en boîte noire, sans preuve de rentabilité et avec des abonnements coûteux. Les avantages de trading sur les marchés sont difficiles à trouver et extrêmement précieux. Non seulement cela, les avantages peuvent se dégrader s'ils sont exploités par trop de personnes. Dans cet esprit, demandez-vous pourquoi un service serait prêt à ouvrir une stratégie à des milliers de personnes.

• Comparez les meilleures frais et la plus rapide exécution sur diverses plateformes de trading. Les frais de trading peuvent faire la différence entre une stratégie rentable ou non, tout comme l'exécution et la liquidité.

Les bots crypto alimentés par l'IA représentent un développement passionnant dans le monde du trading algorithmique, et des recherches montrent que l'apprentissage automatique pourrait être utilisé pour prédire avec succès les marchés crypto.

Les avancées dans la manière dont les bots peuvent surveiller de nouvelles informations et apprendre de manière adaptative en fonction des performances précédentes, peuvent permettre aux traders crypto de déployer des algorithmes hautement sophistiqués qui ajustent leur approche de manière autonome au fil du temps.

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