क्रिप्टो AI ट्रेडिंग बॉट्स: पूरी गाइड

• एल्गोरिदम कई बड़े पारंपरिक बाज़ारों पर हावी हैं, जिससे बड़ी कंपनियों को अरबों का मुनाफ़ा होता है. 

• आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (AI) इन एल्गोरिदम को बेहतर बना सकता है: a) नए मौकों को पहचानकर, b) बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रतिक्रिया देकर, और c) प्रदर्शन के आधार पर सीखकर.

• क्रिप्टो ट्रेडर्स जो अपना खुद का एल्गोरिदम लागू करना चाहते हैं, उनके पास दो विकल्प हैं: सब्सक्रिप्शन-आधारित सेवा या बॉट मार्केटप्लेस का इस्तेमाल करें, या उनका अपना इंडिकेटर या एग्जीक्यूशन सॉफ़्टवेयर कोड करके शुरू से उनका खुद का बॉट बनाएँ.

क्रिप्टो AI ट्रेडिंग बॉट, ट्रेडर्स की ओर से ट्रेडिंग रणनीतियों को निष्पादित करने के लिए परिष्कृत गणितीय मॉडल, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और ऑटोमेशन का इस्तेमाल करते हैं. 

ये एडवांस्ड सिस्टम लगातार बड़ी मात्रा में बाज़ार के डेटा का विश्लेषण करते हैं, पैटर्न की पहचान करते हैं, और प्रदर्शन को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए रियल-टाइम में अपनी रणनीतियों को बदलते हैं.

इसके विपरीत, पारंपरिक प्री-प्रोग्राम किए गए एल्गोरिदम निश्चित मापदंडों के आधार पर काम करते हैं और एक पिछले आँकड़ों पर बैकटेस्ट की गई स्क्रिप्ट का पालन करते हैं. हालाँकि ये पारंपरिक एल्गोरिदम प्रभावी हो सकते हैं, लेकिन उनमें खुद से बदलने और बदलते बाज़ार के हालात के हिसाब से ढलने की काबिलियत नहीं होती. यह कठोरता, गतिशील और अप्रत्याशित क्रिप्टोकरेंसी बाज़ारों में उनके असर को कम कर सकती है.

AI की मदद से चलने वाले बॉट, ऑटोमेटेड ट्रेडिंग सिस्टमके लिए एक महत्वपूर्ण अपग्रेड को दर्शाते हैं. नए डेटा से सीखने, तुरंत रणनीतियों को बदलने, और मार्केट की गतिविधियों की अधिक सटीकता के साथ भविष्यवाणी करने की उनकी क्षमता ऑटोमेटेड ट्रेडिंग सिस्टम की कार्यक्षमता और उत्पादकता को बढ़ाती है.

1. कई अकादमिक उम्मीद करते हैं कि AI हमारे जीवन के कई पहलुओं पर असर डालेगा, जिसमें वित्तीय बाज़ार भी शामिल हैं. क्रिप्टो ट्रेडर्स के लिए, AI डेटा-आधारित ट्रेड को स्वायत्त रूप से निष्पादित करने की क्षमता प्रदान करता है, जो उन लोगों के लिए विशेष रूप से फ़ायदेमंद है जो बाज़ारों की करीब से निगरानी नहीं कर सकते.

2. रिपोर्ट्स बताती हैं कि प्रमुख US, यूरोपीय, और एशियाई पारंपरिक वित्तीय बाज़ारों में लगभग 60-75% ट्रेडिंग कि मात्रा एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग से जनरेट होती है. यह संभव है कि क्रिप्टो ट्रेडिंग कि मात्रा का एक महत्वपूर्ण प्रतिशत भी बॉट्स द्वारा चलता हो. इसलिए, ट्रेडर्स के लिए यह फ़ायदेमंद है कि वे समझें कि ये सिस्टम कैसे काम करते हैं और उन्हें अपनी निवेश रणनीतियों में कैसे एकीकृत किया जा सकता है.

3. मशीन लर्निंग के माध्यम से, AI के पास ट्रेडिंग एल्गोरिदम के प्रदर्शन को बेहतर बनाने की क्षमता है. ये प्रगति रणनीतियों की पहचान, परीक्षण और तैनाती की प्रक्रिया को तेज़ कर सकती हैं, साथ ही यह बदलते हुए बाज़ार के हिसाब से खुद को ढाल सकती है.

AI की मदद से चलने वाली एल्गोरिदम एक प्रकार कि सिस्टमैटिक ट्रेडिंग हैं जहाँ पर ट्रेडर्स एक नियम-आधारित दृष्टिकोण का पालन करते हैं जो इंडिकेटर और ऑटोमेशन का उपयोग करके ट्रेड निष्पादित करने में शामिल हो सकता है. 

यह दृष्टिकोण मनमानी ट्रेडिंग के विपरीत है, जहाँ ट्रेडर्स बाजार के भविष्य की दिशा के बारे में विभिन्न स्रोतों की जानकारी के आधार पर विषयगत फ़ैसले लेते हैं.

चाहे आप एकदम नए हों या एक अनुभवी ट्रेडर हों, अपने ट्रेडिंग शासन में AI को एकीकृत करने से कई फायदे हो सकते हैं. यहाँ आपकी ट्रेडिंग रणनीतियों में AI को शामिल करने के कई तरीके हैं:

1. जनरेटिव AI मॉडल से डेटा एकीकृत करें: समाचार और बाजार डेटा की निगरानी के लिए जनरेटिव AI भाषा मॉडल, जैसे कि GPT-4 का उपयोग करें. ये मॉडल इस जानकारी के आधार पर अनुमान लगा सकते हैं, जिन्हें फिर आपके ट्रेडिंग एल्गोरिदम में एकीकृत किया जा सकता है.

2. नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) के माध्यम से मनोभाव विश्लेषण करें: क्रिप्टो बाज़ारों के संबंध में लोगों द्वारा उपयोग की जाने वाली भाषा को ट्रैक करने के लिए NLP का उपयोग करें. पुराने पैटर्न का विश्लेषण करें ताकि यह देखा जा सके कि क्या मूल्य क्रिया के साथ कोई संबंध है, जो सही जानकारी के आधार पर ट्रेडिंग का फ़ैसला करने में मदद करता है.

3. संभावित सेटअप के लिए स्कैन करें: सामान्य तकनीकी मूल्य पैटर्न और संभावित ट्रेड सेटअप की पहचान करने के लिए AI का उपयोग करें. AI बहुत सारे डेटा को तेज़ी से विश्लेषित करके ऐसे मौकों को पहचान सकता है जो इंसानी ट्रेडर्स को तुरंत पता नहीं चल पाते.

4. बाज़ार के रिपोर्ट्स को जनरेट करें: मुख्य बाज़ार कि घटनाओं पर रिपोर्ट जनरेट करने या बड़े डेटा सेट का सारांश बनाने के लिए AI का उपयोग करें. ये रिपोर्ट इस बारे में जानकारी दे सकती है कि मार्केट ने अतीत में समान घटनाओं पर कैसे प्रतिक्रिया दी, जो भविष्य में ट्रेडिंग के निर्णयों में मदद कर सकती है.

5. रणनीतियों के पिछले आँकड़ों पर परीक्षण करें: विशिष्ट मूल्य क्रिया अनुक्रमों की जांच करके ट्रेडिंग रणनीतियों का बैकटेस्ट करने के लिए AI का लाभ उठाएँ. AI पुराने डेटा को प्रभावी ढंग से संसाधित कर सकता है ताकि यह मूल्यांकन किया जा सके कि एक रणनीति कितनी अच्छी तरह प्रदर्शन करती है, जिससे ट्रेडिंग दृष्टिकोण को सुधारने और बेहतर बनाने में मदद मिलती है.

AI कई तरीकों से एल्गोरिदम (और ट्रेडर्स) के व्यवहार को प्रभावित करता है:

• AI का उपयोग बहुत सारे अलग-अलग तरह के डेटा को मिलाने, मॉनिटर करने और जाँचने के लिए किया जाता है. इससे AI-चालित एल्गोरिदम मार्केट सेंटिमेंट, कीमत, आर्थिक पूर्वानुमान और बड़ी भू-राजनीतिक घटनाओं में ज़रूरी बदलावों पर तेज़ी से प्रतिक्रिया दे पाते हैं. 

• AI, कीमत के चार्ट में सामान्य तकनीकी पैटर्न की पहचान कर सकता है, जिसका उपयोग सेटअप जनरेट करने के लिए किया जा सकता है.

• इसलिए, AI का उपयोग किसी ट्रेड को जल्दी से बंद करने या उसमें शामिल होने, निवेश पोर्टफ़ोलियो के वितरण को स्वचालित रूप से एडजस्ट करने, या खास निर्णयकर्ताओं को काम की रिपोर्ट देने के लिए किया जा सकता है.

• मशीन लर्निंग के माध्यम से - AI का एक उपक्षेत्र - AI संरचित और असंरचित डेटा के बड़े हिस्सों को मिलाकर अनुमान लगा सकता है

• अडैप्टिव लर्निंग के ज़रिए, AI का उपयोग समय के साथ एल्गोरिदम के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है. यह एक विवेकाधीन ट्रेडर द्वारा उनके ट्रेडिंग जर्नल की समीक्षा करने के सिद्धांत के समान है, ताकि यह पता चल सके कि वे क्या अच्छा कर रहे हैं, और किसमें सुधार की ज़रूरत है. 

• ऐसे पैटर्न पहचानें जिन्हें ट्रेडर्स की समझ के साथ मिलाकर बेहतर निर्णय लिए जा सकें

अगर आप असल दुनिया के AI-चालित उत्पादों के बारे में और जानने में दिलचस्पी रखते हैं, तो SNP का Kensho और BlackRock का Aladdin दो ऐसे प्रोजेक्ट्स हैं जो बिज़नेस इनसाइट्स और पोर्टफ़ोलियो मैनेजमेंट के साथ-साथ कई दूसरे कामों के लिए AI का उपयोग करते हैं.

नीचे दी गई सूची क्रिप्टो मार्केट में AI के उपयोग से जुड़ी कुछ प्रकाशित हुए शोधों को सारांशित करती है:

• एक अध्ययन से पता चला कि शोधकर्ता मशीन लर्निंग का उपयोग करके 66% सटीकता के साथ Bitcoin (BTC) की गतिविधि का अनुमान लगा पाए. 

• एक समान अध्ययन ने पाया कि मशीन लर्निंग 100 बड़ी क्रिप्टोकरेंसी के रोज़ाना की मार्केट गतिविधि का 52.9% से 54.1% सटीकता के साथ अनुमान लगा सकती है.

• प्रायोगिक परिस्थितियों में न्यूरल नेटवर्क्स के उपयोग ने भी Bitcoin की कीमत की भविष्यवाणी के लिए संभावनाएँ दिखाईं.

हाल ही के एक आर्टिकल में, Forbes ने क्रिप्टो ट्रेडिंग में AI की भूमिका की जाँच की, निम्नलिखित प्रोजेक्ट्स का संदर्भ देते हुए:

• SingularityNET: यह AI उत्पादों के लिए एक मार्केटप्लेस है, जिसमें बॉट शामिल हैं जो बाज़ार के विश्लेषण के लिए उपयोग किए जा सकते हैं. 

• GNY.io: क्रिप्टो ट्रेडिंग समुदाय के लिए ‘...भविष्यवाणी करने वाले मशीन लर्निंग टूल्स बनाने की योजना बना रहा है.

एक और बहुत ज़्यादा उल्लेखित AI ट्रेडिंग बॉट प्लेटफॉर्म Cryptohopper है, जो दावा करता है कि इसमें इनबिल्ट आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस है जो यह तय करने में मदद करता है कि कौन सी रणनीतियाँ लागू की जाएँ.

सभी ट्रेडिंग सिस्टम, यहाँ तक कि AI-चालित क्रिप्टो ट्रेडिंग बॉट्स, विभिन्न जोखिमों के प्रति संवेदनशील होते हैं. 

चूंक्योंकि एल्गोरिदम कंप्यूटर कोड से चलते हैं, इसलिए वे कितने सुरक्षित हैं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि सॉफ़्टवेयर किसने लिखा है, क्या इसकी अलग से समीक्षा की गई है और इसे कितनी बार बदला गया है.

अनुभवी ट्रेडर्स/डेवलपर्स जो अपने खुद के ट्रेडिंग बॉट बनाते हैं, उन्हें उनकी विश्वसनीयता और सुरक्षा पर ज़्यादा भरोसा हो सकता है. क्योंकि सेल्फ़-कोडेड बॉट पूरी तरह से पारदर्शी होते हैं, वे एक ट्रेडर को बॉट के ऑपरेशन के हर पहलू को समझने और कंट्रोल करने की सुविधा देते हैं, जिससे पूरा सिस्टम संभावित रूप से ज़्यादा सुरक्षित हो जाता है. 

इसके विपरीत, तीसरे पक्ष के, सब्सक्रिप्शन-आधारित ट्रेडिंग बॉट्स कई अंदरूनी जोखिमों को प्रस्तुत करते हैं:

तीसरे पक्ष का सॉफ़्टवेयर हैकिंग के प्रति संवेदनशील है. अगर आप किसी सॉफ़्टवेयर को अपने ट्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म से API के माध्यम से जोड़ते हैं, और कोई उस सॉफ़्टवेयर को कंट्रोल कर लेता है, तो वह व्यक्ति प्रभावी रूप से आपके खाते को कंट्रोल करता है. इससे उन्हें आपकी पूंजी का उपयोग अपनी मर्ज़ी से करने की अनुमति मिल सकती है. 

मार्च 2018 में, Binance के API के ज़रिए कई खातों पर कंट्रोल करने के बाद, हैकर्स ने उन खातों में मौजूद फ़ंड्स का उपयोग Viacoin की कीमत बढ़ाने के लिए किया. हाल ही में 2023 में, ट्रेडिंग बॉट प्लेटफ़ॉर्म 3Commas का गलत इस्तेमाल किया गया, जिसके कारण उपयोगकर्ताओं के खाते से $22 मिलियन का गबन हुआ.

इंसानों की तरह एल्गोरिदम में भी गलतियाँ हो सकती हैं जो अलग-अलग वजहों से हो सकती हैं. गलत कोडिंग या ट्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म के API से डिस्कनेक्शन की वजह से एल्गोरिदम वैसा काम नहीं कर सकता जैसा उसे करने के लिए प्रोग्राम किया गया है. उदाहरण के लिए, अगर कोई एल्गोरिदम लॉन्ग पोजीशन में जाता है और स्टॉप-लॉस सॉफ़्टवेयर से मैनेज होता है तो सॉफ़्टवेयर में कोई खराबी, कीमत में तेज़ गिरावट के दौरान पोजीशन को बंद होने से रोक सकती है. यह जोखिम खास तौर पर लेवरेज का इस्तेमाल करते समय ज़्यादा होता है, जिससे बहुत बड़ा नुकसान हो सकता है. पारंपरिक वित्त और क्रिप्टो मार्केट में एल्गोरिदम के असफल होने के कई डॉक्युमेंटेड उदाहरण हैं, जिससे काफ़ी नुकसान हुआ है.

बैकटेस्टिंग के आधार पर कोई एल्गोरिदम फ़ायदेमंद लग सकता है, लेकिन जब रणनीति को मार्केट में लाइव इस्तेमाल किया जाता है, तो यह अपनी पुराने प्रदर्शन को दोहरा नहीं पाती है. जैसा कि कहा जाता है, “पिछला प्रदर्शन भविष्य के परिणामों का संकेत नहीं है,” और यह बात एल्गोरिदम के लिए भी सही है. 

बैकटेस्टिंग में भी कई कमियाँ होती हैं, जैसे ओवर-फ़िटिंग, जहाँ आप किसी रणनीति को वास्तविकता से अधिक विश्वसनीय मान लेते हैं. अगर आप पुराने डेटा के एक ही छोटे हिस्से का इस्तेमाल करके किसी रणनीति को बार-बार बैकटेस्ट करते और बदलते हैं, तो आपको यह भ्रम हो सकता है कि आप आगे हैं. असल में, आपको बस एक ऐसी रणनीति मिली है जो उस विशेष ‘कीमत में बदलाव’ चरण के दौरान ही काम आई थी इसलिए, जब उसी रणनीति को फॉरवर्ड टेस्ट में इस्तेमाल किया जाता है, तो यह खराब प्रदर्शन करती है, क्योंकि इसे मार्केट के व्यवहार के पूरे दायरे और व्यापकता की जानकारी नहीं होती है. बल्कि, यह केवल मार्केट के व्यवहार की एक छोटी सी झलक पर आधारित होता है, जो बड़ी तस्वीर में सिर्फ़ शोर भर है. 

स्कैमर्स ने ट्रेडिंग बॉट की आड़ में, अनजान रिटेल ट्रेडर्स से वैल्यू ऐंठने के लिए अच्छे रिटर्न का वादा किया है. CFTC ने "AI-निर्मित एल्गोरिदम" में निवेश करने के खिलाफ़ चेतावनी दी है, क्योंकि घोटालेबाजों ने इस क्षेत्र में सार्वजनिक हित का फायदा उठाया है, जिसके परिणामस्वरूप अरबों डॉलर की पोंज़ी योजनाएँ बनी हैं.

इस विषय पर अपने आप में कई आर्टिकल लिखे जा सकते हैं, लेकिन यहाँ एक आसान गाइड है जो मूल ढाँचा बताता है:

शायद क्रिप्टो में कीमतों में बदलावों को देखने में कई घंटे बिताने के बाद, आपने देखा होगा कि मार्केट दोहराए जाने योग्य पैटर्न में काम करते हैं. इस थ्योरी का परीक्षण करने के लिए, आप कुछ सालों के पुराने कीमतों के डेटा पर इस पैटर्न का बैकटेस्ट करते हैं, ताकि यह देखा जा सके कि यह कोई बढ़त है या नहीं. कई ऑनलाइन डिजिटल पैकेज उपलब्ध हैं जो इस प्रक्रिया में आपकी मदद कर सकते हैं. वैकल्पिक रूप से, आप चार्टिंग सॉफ़्टवेयर और एक स्प्रेडशीट का उपयोग करके हर उदाहरण को मैन्युअल रूप से लॉग कर सकते हैं जहाँ पर जाँचा जा रहा लाभ काम करता है या नहीं. अगर पूरी तरह बैकटेस्टिंग के बाद, पैटर्न सही लगता है, तो आप अगले चरण पर जाने का निर्णय ले सकते हैं. 

मान लेते हैं कि आपने जिस लाभ का परीक्षण किया है उसे एक एल्गोरिदम में बदला जा सकता है (कुछ बहुत ज़्यादा सोच-समझकर बनाई गई रणनीति को आसानी से ऑटोमेट नहीं किया जा सकता), आप ऐसा सॉफ़्टवेयर बनाने या खोजने की प्रक्रिया शुरू कर सकते हैं जो:

• उस सेटअप को पहचानें जिसे आप ट्रेड करना चाहते हैं.

• ट्रेड को ठीक वैसे ही करें जैसा आप चाहते हैं, जिसमें एंट्री, स्टॉप और टेक-प्रॉफिट लेवल शामिल हैं.

निम्नलिखित पर विचार करें:

• कौन सी प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करना है.

• कौन सा ट्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म उपयोग करना है.

• किस प्रकार के ऑर्डर चाहिए होंगे.

• गलतियों को कैसे संभालना है, आदि.

यह चरण मुश्किल है और इसे यहाँ पूरी तरह से कवर नहीं किया जा सकता है, लेकिन इस प्रक्रिया को तेज़ करने के कुछ तरीके हैं:

• TradingView आपको अपने खुद के इंडिकेटर्स को कोड करने की सुविधा देता है, जिसे जब ऑफ़-द-शेलफ़ एग्जीक्यूशन सॉफ़्टवेयर के साथ जोड़ा जाता है, तो यह एक पूरा ऑटोमेटेड ट्रेडिंग सिस्टम बना सकता है.
• ProfitView एक एप्लिकेशन है जो ट्रेडर्स को क्रिप्टो एक्सचेंज पर ऑटोमेटेड रणिनीति में ट्रेड करने के लिए TradingView सिग्नल का इस्तेमाल करने में मदद करता है. ध्यान दें कि Kraken इन सेवाओं को एंडोर्स नहीं करता है.

एक बार जब आपके पास ये चीज़ें हो जाएँ: a) एक बैकटेस्टेड रणिनीति और b) उस रणिनीति को एल्गोरिदम के हिसाब से चलाने का तरीका, तो अब आप उसे मार्केट में लाइव टेस्ट करने के लिए तैयार हैं. इसे फॉरवर्ड टेस्टिंग के रूप में जाना जाता है. फ़ालतू नुकसान से बचने के लिए बहुत कम पूँजी का इस्तेमाल करके, आप रणिनीति को इस्तेमाल कर सकते हैं और परिणाम ट्रैक कर सकते हैं. किसी रणिनीति को फॉरवर्ड टेस्ट करने में आपको कितना समय लगेगा, यह इस बात पर निर्भर करेगा कि आप कितना डेटा इकट्ठा करते हैं, या यह कितनी बार ट्रेड करता है. 

मार्केट में रणिनीति लागू करने के बाद, परिणाम की समीक्षा करने का समय है. देखें कि क्या इसने उम्मीद के मुताबिक काम किया और पूरी रणिनीति को बेहतर बनाने के लिए और फ़िल्टर या वेरिएबल जोड़ने पर विचार करे.

एक बार जब आप खुश हो जाते हैं कि एल्गोरिदम उम्मीद के मुताबिक प्रदर्शन कर रहा है, तो आपको लग सकता है कि अब और पूँजी लगाने का समय आ गया है. आपको समय के साथ इसके प्रदर्शन पर नज़र रखनी होगी और शायद इसमें धीरे-धीरे सुधार करने होंगे.

ध्यान दें, कुछ एल्गोरिदम समय के साथ बिना किसी स्पष्ट कारण के काम करना बंद कर देंगे. अगर इसमें लंबे समय तक फ़ंड का नुकसान होता रहता है, तो आपको फिर से सोचना पड़ सकता है कि आप इसे चलाना जारी रखना चाहते हैं या नहीं.

• सुनिश्चित करें कि हर समय और जहाँ ज़रूरी हो, अच्छे जोखिम प्रबंधन का उपयोग किया जा रहा है. ऊपर दिए गए जोखिम को ध्यान में रखते हुए, ट्रेडिंग बॉट में बहुत बड़ी खराबी आ सकती है और यह तय करते समय कि कितनी पूँजी लगानी है, इस बात का ध्यान रखना चाहिए. आप अपनी पूंजी को कई ट्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म पर फैलाकर काउंटरपार्टी जोखिम को कम कर सकते हैं.

• इक्विटी-कर्व आधारित स्टॉप लॉस इस्तेमाल करने के बारे में सोचें. आसान शब्दों में कहें तो, अगर बॉट लंबे समय तक आपके बैकटेस्टिंग से उम्मीद से ज़्यादा फ़ंड खोता रहता है, तो उसके प्रदर्शन की समीक्षा करने के लिए उसे बंद करने के बारे में सोचें. सच्चाई यह है कि आप कभी नहीं जान सकते कि क्या कोई बढ़त पूरी तरह से समाप्त हो गई है, लेकिन आप अपने नुकसान को सीमित करने के लिए उपाय कर सकते हैं.

• इसी तरह, किसी एल्गोरिदम को काम करने का मौका मिलने से पहले बंद न करें. किसी भी रणनीति का कुछ समय के लिए नुकसान में होना सामान्य है (इसे ड्रॉडाउन कहते हैं). आपकी बैकटेस्टिंग से आपको पता चलना चाहिए कि खराब प्रदर्शन का यह समय कितना बड़ा और कितना लंबा होता है. अगर आप किसी रणनीति को तब चलने से रोकते हैं जब उसमें पूँजी का नुकसान हो रहा हो, तो हो सकता है कि आप ऐसा सिर्फ़ तब कर रहे हों जब उसमें गिरावट आने की उम्मीद हो, और सिस्टम उसके तुरंत बाद ठीक हो सकता है.

• जैसे निवेशक डाइवर्सिफ़िकेशन का उपयोग करते हैं, वैसे ही आप एक एल्गोरिदमिक ट्रेडर के रूप में भी ऐसा कर सकते हैं कुछ बॉट तब अच्छा प्रदर्शन करेंगे जब मार्केट रेंजिंग में होगा, और कुछ बॉट तब अच्छा प्रदर्शन करेंगे जब मार्केट ट्रेंडिंग में होगा, लेकिन कुछ ही दोनों चरणों में अच्छा प्रदर्शन करेंगे. एक-दूसरे को पूरा करने वाले कई तरह के बॉट्स होने से, आपकी पूँजी में वृद्धि आसानी से हो सकती है.

• AI-चालित बॉट्स में हो रहे डेवलपमेंट को मॉनिटर करें ताकि आप देख सकें कि आप लेटेस्ट एडवांसमेंट को अपनी ट्रेडिंग में कैसे शामिल कर सकते हैं.

• ऐसे ब्लैक बॉक्स उत्पादों से सावधान रहें, जिनमें मुनाफ़े का कोई सबूत न हो और जिनका सब्सक्रिप्शन महँगा हो. मार्केट में ट्रेडिंग के फ़ायदे मिलना मुश्किल है और बहुत कीमती होते हैं. इतना ही नहीं, अगर बहुत ज़्यादा लोग बढ़त का फ़ायदा उठाते हैं तो वह समय के साथ कमज़ोर पड़ सकती है. इस बात को ध्यान में रखते हुए, पूछें कि कोई सेवा हजारों लोगों के लिए एक रणनीति को खोलने के लिए क्यों तैयार होगी.

• अलग-अलग ट्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म पर सबसे अच्छी फ़ीस और सबसे तेज़ एग्जीक्यूशन के लिए देखें. ट्रेडिंग फ़ीस किसी रणनीति के फ़ायदेमंद होने या न होने में फ़र्क कर सकती है, जैसा कि एग्जीक्यूशन और लिक्विडिटी कर सकते हैं.

AI से चलने वाले क्रिप्टो बॉट, एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग की दुनिया में एक रोमांचक डेवलपमेंट हैं, और शोध से पता चलता है कि मशीन लर्निंग का इस्तेमाल क्रिप्टो मार्केट का सफलतापूर्वक अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है.

जिस तरह से बॉट नई जानकारी को मॉनिटर कर सकते हैं और पिछले प्रदर्शन के आधार पर सीख सकते हैं, उसमें हुई तरक्की से क्रिप्टो ट्रेडर्स बहुत एडवांस्ड एल्गोरिदम इस्तेमाल कर पाएँगे जो समय के साथ अपने तरीके को अपने आप बदल लेंगे.

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