Bot di trading di criptovalute basati su IA: Una guida completa

• Gli algoritmi dominano molti grandi mercati tradizionali, generando miliardi di profitti per le principali aziende. 

• L'intelligenza artificiale può migliorare questi algoritmi: a) identificando nuove opportunità, b) rispondendo a grandi quantità di dati e c) imparando in modo adattivo in base alle prestazioni.

• I trader di crypto che desiderano implementare il proprio algoritmo hanno due opzioni: Utilizzare un servizio basato su abbonamento o un marketplace di bot, oppure creare il proprio bot da zero codificando il proprio indicatore o software di esecuzione.

I bot di trading di criptovalute basati su AI sfruttano sofisticati modelli matematici, algoritmi di apprendimento automatico e automazione per eseguire strategie di trading per conto dei trader. 

Questi sistemi avanzati analizzano continuamente grandi quantità di dati di mercato, identificano modelli e adattano le loro strategie in tempo reale per ottimizzare le prestazioni.

Al contrario, i tradizionali algoritmi pre-programmati operano sulla base di parametri fissi e seguono uno script backtested. Sebbene questi algoritmi convenzionali possano essere efficaci, mancano della capacità di evolversi in modo indipendente e adattarsi alle mutevoli condizioni del mercato. Questa rigidità può limitare la loro efficacia in mercati delle criptovalute dinamici e imprevedibili.

I bot basati su AI rappresentano un aggiornamento significativo per i sistemi di trading automatizzati. La loro capacità di imparare dai nuovi dati, regolare le strategie al volo e prevedere i movimenti del mercato con maggiore precisione espande le funzionalità e la produttività che i sistemi di trading automatizzati possono offrire.

1. Diversi accademici si aspettano che l'AI abbia un impatto su molti aspetti della nostra vita, compresi i mercati finanziari. Per i trader di criptovalute, l'AI offre la possibilità di eseguire autonomamente scambi basati sui dati, il che è particolarmente vantaggioso per coloro che non sono in grado di monitorare da vicino i mercati.

2. I rapporti indicano che circa il 60-75% del volume di trading nei principali mercati finanziari tradizionali statunitensi, europei e asiatici è generato dal trading algoritmico. È possibile che una percentuale significativa del volume di trading di criptovalute sia guidata anche dai bot. Pertanto, è vantaggioso per i trader capire come funzionano questi sistemi e come integrarli nelle loro strategie di investimento.

3. Attraverso l'apprendimento automatico, l'AI ha il potenziale per migliorare le prestazioni degli algoritmi di trading. Questi progressi possono accelerare il processo di identificazione, sperimentazione e implementazione delle strategie, pur essendo in grado di adattarsi a un mercato in evoluzione.

Gli algoritmi basati su AI sono una forma di trading sistematico in cui i trader seguono un approccio basato su regole che può comportare l'utilizzo di indicatori e automazione per eseguire operazioni. 

Questo approccio contrasta con il trading discrezionale, in cui i trader prendono decisioni soggettive basate su varie fonti di informazioni sulla direzione futura di un mercato.

Che tu sia un principiante completo o un trader esperto, integrare l'AI nel tuo regime di trading può offrire numerosi vantaggi. Ecco diversi modi per incorporare l'AI nelle tue strategie di trading:

1. Integra i dati dei modelli di AI generativa: Utilizza modelli linguistici AI generativi, come GPT-4, per monitorare notizie e dati di mercato. Questi modelli possono fare previsioni basate su queste informazioni, che possono poi essere integrate nei tuoi algoritmi di trading.

2. Condurre l'analisi del sentimento tramite l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Traccia il linguaggio che le persone usano in relazione ai mercati crypto utilizzando NLP. Analizzare i modelli storici per vedere se ci sono correlazioni con l'azione dei prezzi, che può aiutare a prendere decisioni di trading informate.

3. Scansione per potenziali configurazioni: Utilizza l'AI per identificare modelli di prezzo tecnici comuni e potenziali configurazioni commerciali. L'AI può analizzare rapidamente grandi quantità di dati per individuare opportunità che potrebbero non essere immediatamente evidenti ai trader umani.

4. Genera rapporti di mercato: Utilizza l'AI per generare report sugli eventi chiave del mercato o riassumere grandi set di dati. Questi report possono fornire approfondimenti su come i mercati hanno risposto a eventi simili in passato, aiutando nelle future decisioni di trading.

5. Strategie Backtest: Sfrutta l'AI per testare le strategie di trading esaminando sequenze specifiche di price action su grandi dataset. L'AIpuò elaborare in modo efficiente i dati storici per valutare quanto bene avrebbe funzionato una strategia, aiutando a perfezionare e ottimizzare gli approcci di trading.

L’IA influenza il comportamento degli algoritmi (e dei trader) in diversi modi:

• L'IA viene utilizzata per combinare, monitorare e valutare un vasto numero di flussi di dati estremamente divergenti. Ciò consente agli algoritmi basati su IA di rispondere rapidamente a importanti cambiamenti nel sentiment del mercato, nei prezzi, nelle previsioni economiche e nei principali eventi geopolitici. 

• L'IA può identificare modelli tecnici comuni nei grafici dei prezzi, che a loro volta possono essere utilizzati per generare configurazioni.

• Pertanto, l'IA potrebbe essere utilizzata per chiudere o entrare rapidamente in un trade, regolare automaticamente la distribuzione di un portfolio di investimenti o fornire report preziosi ai decisori chiave.

• Tramite il machine learning - un sottocampo dell'IA - l'IA può combinare grandi tranche di dati strutturati e non strutturati per fare previsioni

• Attraverso l'apprendimento adattivo, l'IA può essere impiegata per migliorare le prestazioni degli algoritmi nel tempo. Questo è simile in linea di principio a un trader discrezionale che rivede il proprio giornale di trading per identificare cosa sta facendo bene e cosa deve essere migliorato. 

• Identificare modelli che possono essere combinati con l'intuizione dei trader per prendere decisioni migliori

Se sei interessato a saperne di più sui prodotti basati su IA del mondo reale, Kensho di SNP e Aladdin di BlackRock sono due progetti che utilizzano l'IA rispettivamente per approfondimenti aziendali e gestione del wallet, oltre a varie altre funzioni.

Il seguente elenco riassume alcune delle ricerche pubblicate relative all’uso dell’IA nei mercati crypto:

• Uno studio ha dimostrato che i ricercatori sono stati in grado di prevedere i movimenti dei Bitcoin (BTC) utilizzando il machine learning con una precisione del 66%. 

• Uno studio simile ha rilevato che il machine learning potrebbe prevedere i movimenti giornalieri del mercato di 100 criptovalute leader con una precisione dal 52,9% al 54,1%.

• Anche l'uso delle reti neurali in condizioni sperimentali ha mostrato promesse per prevedere il prezzo di Bitcoin.

In un recente articolo, Forbes ha esaminato il ruolo dell’IA nel trading di criptovalute, riferendosi ai seguenti progetti:

• SingularityNET: è un marketplace per prodotti AI, inclusi i bot che possono essere utilizzati per analisi di mercato. 

• GNY.io: sta cercando di costruire ‘... strumenti di machine learning predittivi per la comunità del trading di criptovalute.

Un'altra piattaforma di bot di trading basato su IA ampiamente riferita è Cryptohopper, che afferma di aver integrato l'intelligenza artificiale per aiutare a decidere quali strategie implementare.

Tutti i sistemi di trading, anche i bot di trading di criptovalute basati su IA, sono soggetti a vari rischi. 

Dato che gli algoritmi sono diretti da codice informatico, il grado di sicurezza dipende da chi ha scritto il software, se è stato revisionato in modo indipendente e quanto spesso viene revisionato.

I trader esperti / sviluppatori che creano i propri bot di trading possono avere maggiore fiducia nella loro affidabilità e sicurezza. Poiché i bot autocodificati sono completamente trasparenti, consentono a un trader di comprendere e controllare ogni aspetto del funzionamento del bot, rendendo l'intero sistema potenzialmente più sicuro. 

Al contrario, i bot di trading basati su sottoscrizione di terze parti pongono diversi rischi intrinseci:

Software di terze parti è vulnerabile agli hackeraggi. Se colleghi un software alla tua piattaforma di trading tramite un'API e qualcuno riesce a prendere il controllo di quel software, quella persona controlla effettivamente il tuo conto. Questo può consentire loro di utilizzare il tuo capitale come preferiscono. 

Nel marzo 2018, dopo aver preso il controllo di numerosi account tramite l’API di Binance, gli hacker hanno utilizzato i fondi in quei conti per pompare il prezzo di Viacoin. Più recentemente, nel 2023, è stata sfruttata la piattaforma di bot di trading 3Commas, con il risultato di sottrarre 22 milioni di dollari dai conti degli utenti.

Gli algoritmi, come gli esseri umani, sono suscettibili di errori che possono derivare da vari fattori. La codifica difettosa o la disconnessione dall'API di una piattaforma di trading può comportare che un algoritmo non agisca come è programmato. Ad esempio, se un algoritmo entra in una posizione long e lo stop-loss è gestito dal software, un guasto nel software potrebbe impedire la chiusura della posizione durante un forte calo dei prezzi. Questo rischio è particolarmente pronunciato quando si utilizza la leva finanziaria, portando potenzialmente a perdite catastrofiche. Ci sono numerosi casi documentati di fallimenti degli algoritmi sia nella finanza tradizionale che nei mercati crypto, con conseguenti perdite sostanziali.

Un algoritmo può sembrare redditizio sulla base di test retrospettivi, ma quando la strategia viene implementata dal vivo sul mercato, non replica le sue prestazioni storiche. Come dice il proverbio, “le prestazioni passate non sono indicative dei risultati futuri”, e questo vale per gli algoritmi. 

Il backtest stesso è soggetto a molte insidie come l'overfitting, in cui si attribuisce più credibilità a una strategia di quanto non esista effettivamente. Se si esegue ripetutamente il backtest e la revisione di una strategia utilizzando la stessa piccola tranche di dati storici, è probabile che si sia indotti in errore nel pensare di avere un vantaggio. In realtà, tutto ciò che hai trovato è una strategia che ha funzionato solo durante quella discreta fase di price action. Pertanto, quando quella stessa strategia viene implementata in un test in avanti, ha scarsi risultati, perché non è informata dall'intera portata e dall'ampiezza del comportamento del mercato. Piuttosto, opera utilizzando solo una piccola istantanea del comportamento del mercato, che è semplicemente rumore nel grande schema delle cose. 

I truffatori hanno usato le spoglie di bot di trading che promettono rendimenti significativi per estrarre valore da ignari commercianti al dettaglio. La CFTC mette in guardia dall’acquistare in “algoritmi creati dall’IA”, poiché i truffatori hanno sfruttato l’interesse pubblico in questo campo, producendo schemi ponzi miliardari.

Questo argomento potrebbe meritare diversi articoli da solo, ma ecco una semplice guida che descrive il quadro di base:

Forse dopo aver trascorso molte ore osservando l’azione dei prezzi nelle crypto, si nota che i mercati tendono a comportarsi in un pattern ripetibile. Per testare questa teoria, si esegue il backtest di questo modello su alcuni anni di dati storici sui prezzi per vedere se questo equivale a un vantaggio. Ci sono molti pacchetti digitali online disponibili che possono aiutarti con questo processo. In alternativa, è possibile registrare manualmente ogni istanza in cui il bordo esaminato funziona o meno, utilizzando alcuni software di grafici e un foglio di calcolo. Se dopo un ampio backtest, il modello in questione mostra merito, si può decidere di procedere al passaggio successivo. 

Supponendo che l'edge che hai testato possa essere convertito in un algoritmo (alcune strategie altamente discrezionali non possono essere facilmente automatizzate), potresti voler avviare il processo di creazione o ricerca di software in grado di:

• Identifica il setup che stai cercando di scambiare.

• Esegui il trade esattamente come desiderato, inclusi i livelli di ingresso, stop e take-profit.

Considera quanto segue:

• Quale linguaggio di programmazione usare.

• Quale piattaforma di trading utilizzare.

• Che tipo di ordini saranno richiesti.

• Come gestire gli errori, ecc.

Questo passaggio è complesso e non può essere trattato completamente in questa sede, ma ci sono modi per accelerare il processo:

• TradingView ti consente di codificare i tuoi indicatori, che, se abbinati a un software di esecuzione standard, possono formare un sistema di trading automatico completo.
• ProfitView è un'applicazione che consente ai trader di utilizzare i segnali TradingView per negoziare strategie automatizzate sugli exchange di criptovalute. Si noti che Kraken non approva questi servizi.

Una volta che hai: a) Una strategia testata e b) Un modo di eseguire tale strategia algoritmicamente, ora sei pronto per testarla dal vivo sul mercato. Questo è noto come forward testing. Utilizzando una quantità molto piccola di capitale per prevenire perdite inutili, è possibile implementare la strategia e tenere traccia dei risultati. Il tempo necessario per testare una strategia dipenderà dalla quantità di dati raccolti o dalla frequenza con cui effettua scambi. 

Dopo aver implementato la strategia sul mercato, è il momento di rivedere i risultati. Valutare se ha funzionato come previsto e considerare l'aggiunta di ulteriori filtri o variabili per migliorare la strategia generale.

Una volta che sei contento che l'algoritmo stia funzionando entro un intervallo di prestazioni attese, potresti ritenere che sia il momento di distribuire più capitale. Sarà comunque necessario monitorare le sue prestazioni nel tempo e potenzialmente apportare miglioramenti iterativi.

Nota, alcuni algoritmi smetteranno di funzionare nel tempo senza un motivo ovvio. Se continua a perdere fondi per un periodo prolungato, potrebbe essere necessario rivalutare se si desidera continuare a gestirlo.

• Garantire che una buona gestione del rischio sia applicata in ogni momento e dove è importante. Notando i rischi di cui sopra, i bot di trading possono avere fallimenti catastrofici e questo dovrebbe essere preso in considerazione quando si decide quanto capitale distribuire. Puoi ridurre il rischio di controparte distribuendo il tuo capitale su più piattaforme di trading.

• Considera l'utilizzo di uno stop loss basato sulla curva azionaria. Più semplicemente, se il bot continua a perdere fondi per un periodo prolungato oltre ciò che ci si aspetterebbe dal backtest, considera la possibilità di disattivarlo per rivedere le sue prestazioni. In verità, non si può mai sapere se un bordo è completamente decaduto, ma è possibile mettere in atto misure per limitare le perdite.

• Allo stesso modo, non disattivare un algoritmo prima che abbia avuto la possibilità di eseguire. È normale che qualsiasi strategia perda per un certo periodo di tempo (questo è noto come drawdown). Il tuo backtest dovrebbe informarti su quanto grandi e quanto lunghi tendono a durare questi periodi di prestazioni scadenti. Se si interrompe frequentemente l'esecuzione di una strategia quando sta perdendo capitale, si può semplicemente farlo durante un periodo di drawdown previsto, e il sistema potrebbe riprendersi immediatamente dopo.

• Proprio come gli investitori utilizzano la diversificazione, si può fare lo stesso di un trader algoritmico. Alcuni bot avranno una buona performance quando il mercato è variabile, e alcuni bot avranno una buona performance quando il mercato è in tendenza, ma pochi avranno una buona performance in entrambe le fasi. Avendo una gamma di bot che si completano a vicenda, questo può creare una crescita più fluida del tuo capitale.

• Monitora gli sviluppi dei bot basati su IA per vedere come potresti incorporare gli ultimi progressi nel tuo trading.

• Diffida dei prodotti black box, senza prove di redditività e abbonamenti costosi. I margini di trading nei mercati sono difficili da trovare ed estremamente preziosi. Non solo, i bordi possono decadere se sfruttati da troppe persone. Con questo in mente, chiedetevi perché qualsiasi servizio sarebbe disposto ad aprire una strategia a migliaia di persone.

• Sfoglia intorno per le migliori commissioni e l'esecuzione più veloce su varie piattaforme di trading. Le commissioni di trading possono fare la differenza tra una strategia redditizia o meno, così come l'esecuzione e la liquidità.

I crypto bot basati sull’IA rappresentano uno sviluppo entusiasmante nel mondo del trading algoritmico e la ricerca mostra che il machine learning potrebbe essere utilizzato per prevedere con successo i mercati crypto.

I progressi nel modo in cui i bot possono monitorare nuove informazioni e imparare in modo adattivo in base alle prestazioni precedenti, possono consentire ai trader di criptovalute di implementare algoritmi altamente sofisticati che regolano autonomamente il loro approccio nel tempo.

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