Kripto AI kereskedő botok: Egy teljes útmutató

• Az algoritmusok számos nagy hagyományos piacot uralnak, és milliárdokat termelnek profitként a nagyvállalatok számára. 

• A mesterséges intelligencia (AI) továbbfejlesztheti ezeket az algoritmusokat azáltal, hogy: a) új lehetőségeket azonosít, b) nagy mennyiségű adatra reagál, és c) a teljesítmény alapján adaptívan tanul.

• Azoknak a kriptokereskedőknek, akik saját algoritmust szeretnének alkalmazni, két lehetőségük van: Előfizetéses szolgáltatást vagy bot piacteret használnak, vagy saját botot hoznak létre a nulláról saját indikátor- vagy végrehajtási szoftver programozásával.

A Kripto AI kereskedési botok kifinomult matematikai modelleket, gépi tanulási algoritmusokat és automatizálást alkalmaznak a kereskedési stratégiák végrehajtására a kereskedők nevében. 

Ezek a fejlett rendszerek folyamatosan hatalmas mennyiségű piaci adatot elemeznek, mintázatokat azonosítanak, és valós időben igazítják stratégiáikat a teljesítmény optimalizálása érdekében.

Ezzel szemben a hagyományos, előre programozott algoritmusok rögzített paraméterek alapján működnek, és egy visszatesztelt forgatókönyvet követnek. Bár ezek a hagyományos algoritmusok hatékonyak lehetnek, nem képesek önállóan fejlődni és alkalmazkodni a változó piaci körülményekhez. Ez a merevség korlátozhatja hatékonyságukat a dinamikus és kiszámíthatatlan kriptovaluta-piacokon.

Az AI-vezérelt botok jelentős előrelépést jelentenek az automatizált kereskedési rendszerek számára. Az a képességük, hogy új adatokból tanuljanak, menet közben módosítsák stratégiáikat, és nagyobb pontossággal jelezzék előre a piaci mozgásokat, kibővíti az automatizált kereskedési rendszerek által kínált funkcionalitást és hatékonyságot.

1. Számos akadémikus arra számít, hogy az AI életünk számos területére hatással lesz, beleértve a pénzügyi piacokat is. A kriptokereskedők számára az AI lehetővé teszi az adatalapú ügyletek autonóm végrehajtását, ami különösen előnyös azok számára, akik nem tudják folyamatosan figyelemmel kísérni a piacokat.

2. A jelentések szerint az Egyesült Államok, Európa és Ázsia nagy hagyományos pénzügyi piacain a kereskedési volumen mintegy 60–75%-át algoritmikus kereskedés generálja. Lehetséges, hogy a kriptokereskedési volumen jelentős része szintén botok által vezérelt. Ezért előnyös, ha megérted, hogyan működnek ezek a rendszerek, és hogyan integrálhatod őket befektetési stratégiádba.

3. A gépi tanulás révén az AI képes javítani a kereskedési algoritmusok teljesítményét. Ezek a fejlesztések felgyorsíthatják a stratégiák azonosításának, tesztelésének és bevezetésének folyamatát, miközben lehetővé teszik az alkalmazkodást a folyamatosan változó piachoz.

Az AI-vezérelt algoritmusok a rendszerszintű kereskedés egyik formáját jelentik, ahol szabályalapú megközelítést követsz, amely magában foglalhat indikátorok és automatizálás használatát az ügyletek végrehajtásához. 

Ez a megközelítés szemben áll a diszkrecionális kereskedéssel, ahol a jövőbeli piaci irányra vonatkozó különböző információforrások alapján, szubjektív döntéseket hozol.

Akár teljesen kezdő, akár tapasztalt kereskedő vagy, az AI integrálása a kereskedési rendszeredbe számos előnyt kínálhat. Az alábbiakban néhány módszert találsz arra, hogyan építheted be az AI-t a kereskedési stratégiádba:

1. Adatok integrálása generatív AI-modellekből: Használj generatív AI nyelvi modelleket, például GPT-4-et, a hírek és piaci adatok figyelésére. Ezek a modellek az információk alapján előrejelzéseket készíthetnek, amelyeket aztán beépíthetsz a kereskedési algoritmusaidba.

2. Végezz hangulatelemzést természetesnyelv-feldolgozással (NLP): Kövesd nyomon, milyen nyelvezetet használnak az emberek a kriptopiacokkal kapcsolatban NLP segítségével. Elemezd a múltbeli mintázatokat annak megállapítására, hogy van-e összefüggés az ármozgásokkal, ami segíthet a megalapozott kereskedési döntésekben.

3. Keress potenciális setupokat: Használj AI-t a gyakori technikai árfolyamminták és lehetséges kereskedési setupok azonosítására. Az AI gyorsan képes hatalmas mennyiségű adat elemzésére, és olyan lehetőségeket is észrevehet, amelyek nem azonnal nyilvánvalóak az emberi kereskedők számára.

4. Készíts piaci jelentéseket: Használj AI-t kulcsfontosságú piaci eseményekről szóló jelentések készítésére vagy nagy adathalmazok összefoglalására. Ezek a jelentések betekintést nyújthatnak abba, hogyan reagáltak a piacok hasonló eseményekre a múltban, segítve a jövőbeli kereskedési döntéseket.

5. Végezz visszatesztelést stratégiákon: Használd ki az AI-t kereskedési stratégiák visszatesztelésére azáltal, hogy nagy adathalmazokon vizsgálod az ármozgások meghatározott szekvenciáit. Az AI hatékonyan képes feldolgozni a történelmi adatokat annak értékelésére, hogyan teljesített volna egy stratégia, segítve a kereskedési megközelítések finomítását és optimalizálását.

Az AI több módon is befolyásolja az algoritmusok (és a kereskedők) működését:

• Az AI-t hatalmas számú, rendkívül eltérő adatfolyam kombinálására, figyelésére és értékelésére használják. Ez lehetővé teszi, hogy az AI-vezérelt algoritmusok gyorsan reagáljanak a piaci hangulat, az árak, a gazdasági előrejelzések és a jelentős geopolitikai események fontos változásaira. 

• Az AI képes azonosítani a gyakori technikai mintázatokat az árfolyamgrafikonokon, amelyek alapján setupok generálhatók.

• Ezért az AI felhasználható ügyletek gyors zárására vagy nyitására, egy befektetési portfólió elosztásának automatikus módosítására, illetve értékes riportok készítésére a döntéshozók számára.

• A gépi tanulás – az AI egy részterülete – révén az AI nagy mennyiségű strukturált és strukturálatlan adatot képes kombinálni előrejelzések készítéséhez

• Az adaptív tanulás segítségével az AI alkalmazható az algoritmusok teljesítményének időbeli javítására. Ez elvben hasonló ahhoz, amikor egy diszkrecionális kereskedő átnézi a kereskedési naplóját annak érdekében, hogy azonosítsa, mit csinál jól, és min kell javítania. 

• Azonosíts olyan mintázatokat, amelyeket a kereskedők intuíciójával kombinálva jobb döntéseket hozhatsz

Ha érdekelnek a valós, AI-vezérelt termékek, az S&P Kensho és a BlackRock Aladdin két olyan projekt, amelyek AI-t alkalmaznak üzleti elemzésekhez, illetve portfóliókezeléshez, valamint számos egyéb funkcióhoz.

Az alábbi lista összefoglal néhány, az AI kriptopiaci alkalmazásával kapcsolatos publikált kutatást:

• Egy tanulmány kimutatta, hogy a kutatók gépi tanulás segítségével 66%-os pontossággal tudták előre jelezni a Bitcoin (BTC) ármozgásait. 

• Egy hasonló tanulmány megállapította, hogy a gépi tanulás a 100 vezető kriptovaluta napi piaci mozgásait 52,9%–54,1%-os pontossággal tudta előre jelezni.

• A neurális hálózatok alkalmazása kísérleti körülmények között szintén ígéretesnek bizonyult a Bitcoin árfolyamának előrejelzésében.

Egy közelmúltbeli cikkben a Forbes az AI szerepét vizsgálta a kriptokereskedésben, az alábbi projekteket említve:

• SingularityNET: egy AI termékek piactere, beleértve a piaci elemzésre használható botokat is. 

• GNY.io: a célja egy „…prediktív gépi tanulási eszközök fejlesztése a kriptokereskedői közösség számára”.

Egy másik széles körben hivatkozott AI kereskedési bot platform a Cryptohopper, amely azt állítja, hogy beépített mesterséges intelligenciával segíti a megfelelő stratégiák kiválasztását.

Minden kereskedési rendszer, még az AI-vezérelt kripto kereskedési botok is, különböző kockázatoknak vannak kitéve. 

Mivel az algoritmusokat számítógépes kód irányítja, a biztonságuk mértéke attól függ, ki írta a szoftvert, függetlenül felülvizsgálták-e, és milyen gyakran módosítják.

Azok a tapasztalt kereskedők/fejlesztők, akik saját kereskedési botot hoznak létre, nagyobb bizalommal lehetnek annak megbízhatósága és biztonsága iránt. Mivel a saját kódolású botok teljes mértékben átláthatók, lehetővé teszik, hogy megértsd és ellenőrizd a bot működésének minden aspektusát, ami potenciálisan biztonságosabbá teheti az egész rendszert. 

Ezzel szemben a harmadik féltől származó, előfizetéses kereskedési botok több beépített kockázatot hordoznak:

A harmadik féltől származó szoftverek sebezhetők a hackertámadásokkal szemben. Ha bármilyen szoftvert API-n keresztül összekapcsolsz a kereskedési platformoddal, és valaki átveszi az irányítást a szoftver felett, az gyakorlatilag az irányítást jelenti a fiókod felett is. Ez lehetővé teheti számára, hogy a tőkédet tetszése szerint használja fel. 

2018 márciusában, miután hackerek a Binance API-ján keresztül számos fiók felett átvették az irányítást, az azokban lévő forrásokat a Viacoin árának felpumpálására használták. Nemrég, 2023-ban a 3Commas kereskedési bot platformot kihasználták, aminek következtében 22 millió dollárt szívtak el a felhasználók számláiról.

Az algoritmusok – akárcsak az emberek – különböző tényezőkből eredő hibákra hajlamosak. A hibás kódolás vagy a kereskedési platform API-járól való lekapcsolódás azt eredményezheti, hogy az algoritmus nem a programozásának megfelelően működik. Például ha egy algoritmus long pozíciót nyit, és a veszteségstopot a szoftver kezeli, egy szoftverhiba megakadályozhatja a pozíció zárását egy hirtelen árzuhanás során. Ez a kockázat különösen hangsúlyos tőkeáttétel használata esetén, ami akár katasztrofális veszteségekhez is vezethet. Számos dokumentált eset létezik algoritmushibákra mind a hagyományos pénzügyi, mind a kriptopiacokon, amelyek jelentős veszteségeket okoztak.

Egy algoritmus a visszatesztelés alapján nyereségesnek tűnhet, de amikor a stratégiát élesben alkalmazzák a piacon, az nem reprodukálja a múltbeli teljesítményét. Ahogy a mondás tartja, „a múltbeli teljesítmény nem jelzi előre a jövőbeli eredményeket”, és ez az algoritmusokra is igaz. 

A visszatesztelés önmagában is számos buktatót rejt, például a túlillesztést, amikor nagyobb hitelességet tulajdonítasz egy stratégiának, mint amennyi valójában indokolt. Ha ugyanazon kis történelmi adathalmazt ismételten visszateszteled és módosítod a stratégiát, könnyen abba a hitbe ringathatod magad, hogy versenyelőnyöd van. Valójában csupán egy olyan stratégiát találtál, amely kizárólag az adott, elkülönült árfolyamszakaszban működött. Ezért amikor ugyanazt a stratégiát előretesztelésben alkalmazod, gyengén teljesít, mert nem a piaci viselkedés teljes spektrumán alapul. Ehelyett csupán a piaci viselkedés egy szűk szeletére támaszkodik, amely a dolgok nagy egészében pusztán zajnak tekinthető. 

A csalók gyakran kereskedési botok álcája mögé bújva, jelentős hozamot ígérve csaltak ki pénzt gyanútlan lakossági kereskedőktől. A CFTC óva int az „MI által létrehozott algoritmusok” megvásárlásától, mivel a csalók kihasználták a terület iránti nyilvános érdeklődést, ami milliárd dolláros piramisjátékokhoz vezetett.

Ez a téma önmagában több cikket is megérne, de íme egy egyszerű útmutató az alapvető keretrendszerről:

Talán miután sok órát töltöttél a kripto árfolyammozgásainak megfigyelésével, észreveszed, hogy a piacok hajlamosak ismétlődő mintázatok szerint viselkedni. Ennek tesztelésére visszateszteled a mintát több évnyi historikus árfolyamadaton, hogy kiderüljön, valóban jelent-e előnyt. Számos online digitális eszköz áll rendelkezésre, amely segíthet ebben a folyamatban. Alternatív megoldásként manuálisan is rögzítheted minden egyes esetet, amikor a vizsgált előny működik vagy nem működik, grafikonrajzoló szoftver és táblázatkezelő segítségével. Ha alapos visszatesztelés után a minta valóban életképesnek bizonyul, továbbléphetsz a következő szintre. 

Feltételezve, hogy a tesztelt előny algoritmussá alakítható (egyes erősen diszkrecionális stratégiák nem automatizálhatók könnyen), érdemes lehet elkezdened olyan szoftver létrehozását vagy keresését, amely képes:

• Azonosítani a kereskedni kívánt setupot.

• Pontosan végrehajtani a kötést a megadott belépési, stop és profitcél szintekkel.

Fontold meg a következőket:

• Milyen programozási nyelvet használj.

• Melyik kereskedési platformot válaszd.

• Milyen típusú megbízásokra lesz szükség.

• Hogyan kezeld a hibákat stb.

Ez a lépés összetett, és itt nem tárgyalható teljes részletességgel, de vannak módszerek a folyamat felgyorsítására:

• TradingView lehetővé teszi saját indikátorok programozását, amelyek kész végrehajtó szoftverrel kombinálva teljesen automatizált kereskedési rendszert alkothatnak.
• ProfitView egy olyan alkalmazás, amely lehetővé teszi, hogy a TradingView jeleit automatizált stratégiák kereskedésére használd a kriptotőzsdéken. Fontos megjegyezni, hogy a Kraken nem támogatja ezeket a szolgáltatásokat.

Ha már rendelkezel: a) visszatesztelt stratégiával és b) annak algoritmikus végrehajtási módjával, akkor készen állsz arra, hogy élesben is teszteld a piacon. Ezt nevezzük forward tesztelésnek. Nagyon kis tőkével érdemes kezdened, hogy elkerüld a felesleges veszteségeket, majd nyomon követheted az eredményeket. Az, hogy mennyi időre lesz szükséged egy stratégia forward teszteléséhez, attól függ, mennyi adatot gyűjtesz, illetve milyen gyakran köt a stratégia. 

Miután bevezetted a stratégiát a piacon, itt az ideje áttekinteni az eredményeket. Mérd fel, hogy a várakozásoknak megfelelően teljesített-e, és fontold meg további szűrők vagy változók hozzáadását az átfogó stratégia javítása érdekében.

Amint elégedett vagy azzal, hogy az algoritmus a várt teljesítménytartományon belül működik, úgy érezheted, hogy ideje több tőkét allokálnod. Továbbra is figyelemmel kell kísérned a teljesítményét az idő múlásával, és szükség esetén iteratív fejlesztéseket kell végrehajtanod.

Vedd figyelembe, hogy egyes algoritmusok idővel nyilvánvaló ok nélkül leállhatnak. Ha hosszabb időszakon keresztül továbbra is veszteséget termel, előfordulhat, hogy újra kell értékelned, szeretnéd-e tovább futtatni.

• Biztosítsd, hogy mindig és ott alkalmazz megfelelő kockázatkezelést, ahol az számít. A fenti kockázatokat figyelembe véve a kereskedő botok katasztrofális hibákat is elszenvedhetnek, és ezt mérlegelned kell annak eldöntésekor, mennyi tőkét allokálsz. Csökkentheted a partnerkockázatot azzal, hogy több kereskedési platform között osztod szét a tőkédet.

• Fontold meg tőkegörbe-alapú veszteségstop alkalmazását. Egyszerűbben fogalmazva, ha a bot hosszabb időszakon keresztül a visszatesztelés során vártnál nagyobb veszteséget termel, fontold meg a leállítását a teljesítmény felülvizsgálata érdekében. Valójában soha nem tudhatod biztosan, hogy egy előny teljesen elenyészett-e, de bevezethetsz intézkedéseket a veszteségeid korlátozására.

• Ugyanakkor ne állíts le egy algoritmust azelőtt, hogy esélyt kapott volna a teljesítésre. Teljesen normális, hogy bármely stratégia egy bizonyos ideig veszteséges (ezt hívják drawdownnak). A visszatesztelés eredményeinek tájékoztatniuk kell arról, hogy ezek a gyengébb teljesítési időszakok jellemzően milyen mértékűek és mennyi ideig tartanak. Ha gyakran leállítasz egy stratégiát, amikor az tőkét veszít, lehet, hogy éppen egy várható drawdown időszakában teszed ezt, és a rendszer közvetlenül utána helyreállhatna.

• Ahogyan a befektetők diverzifikációt alkalmaznak, Te is megteheted ugyanezt algoritmikus kereskedőként. Egyes botok akkor teljesítenek jól, amikor a piac oldalazik, más botok pedig akkor, amikor a piac trendel, de kevés bot teljesít jól mindkét fázisban. Ha több, egymást kiegészítő bottal rendelkezel, az simább tőkenövekedést eredményezhet.

• Kövesd nyomon az AI-vezérelt botok fejlesztéseit, hogy lásd, miként építheted be a legújabb előrelépéseket a saját kereskedésedbe.

• Légy óvatos az előre megírt termékekkel, amelyek nem mutatnak bizonyítékot a nyereségességre, és drága előfizetéseket kínálnak. A piaci előnyöket nehéz megtalálni, és rendkívül értékesek. Ráadásul az előnyök elenyészhetnek, ha túl sokan használják ki őket. Ezt szem előtt tartva, tedd fel a kérdést, miért lenne bármely szolgáltatás hajlandó megnyitni egy stratégiát emberek ezrei számára.

• Keress rá a legkedvezőbb díjakra és a leggyorsabb végrehajtásra a különböző kereskedési platformokon. A kereskedési díjak eldönthetik, hogy egy stratégia nyereséges-e vagy sem, ahogyan a végrehajtás minősége és a likviditás is.

Az AI-vezérelt kriptobotok izgalmas fejleményt jelentenek az algoritmikus kereskedés világában, és a kutatások azt mutatják, hogy a gépi tanulás sikeresen alkalmazható a kriptopiacok előrejelzésére.

A botok azon képességének fejlődése, hogy új információkat kövessenek nyomon és a korábbi teljesítmény alapján adaptívan tanuljanak, lehetővé teheti a kriptokereskedők számára, hogy rendkívül kifinomult algoritmusokat alkalmazzanak, amelyek idővel önállóan igazítják megközelítésüket.

Szeretnél mélyebben elmerülni az AI és a kripto világában? A Kraken megkönnyíti az AI-alapú kriptotokenek és még sok más eszköz vásárlását és kereskedését!

Regisztrálj még ma az ingyenes fiókodért.