Crypto AI- tradingbots: een complete gids

• Algoritmen domineren veel grote traditionele markten en genereren miljarden winsten voor grote bedrijven. 

• Kunstmatige intelligentie (AI) kan deze algoritmen verbeteren door: a) het identificeren van nieuwe kansen, b) het reageren op grote hoeveelheden gegevens en c) adaptief leren op basis van prestaties.

• Cryptotraders die hun eigen algoritme willen implementeren, hebben twee opties: Gebruik een op abonnementen gebaseerde dienst of botmarktplaats, of maak hun eigen bot vanaf nul door hun eigen indicator of uitvoeringssoftware te coderen.

Tradingbots voor crypto-AI maken gebruik van geavanceerde wiskundige modellen, machine learning-algoritmes en automatisering om tradingstrategieën namens traders uit te voeren. 

Deze geavanceerde systemen analyseren voortdurend enorme hoeveelheden marktgegevens, identificeren patronen en passen hun strategieën in realtime aan om de prestaties te optimaliseren.

Traditionele voorgeprogrammeerde algoritmen werken daarentegen op basis van vaste parameters en volgen een beproefd script. Hoewel deze conventionele algoritmen effectief kunnen zijn, missen ze het vermogen om zich onafhankelijk te ontwikkelen en aan te passen aan veranderende marktomstandigheden. Deze starheid kan hun effectiviteit in dynamische en onvoorspelbare cryptocurrencymarkten beperken.

AI-gedreven bots vertegenwoordigen een aanzienlijke upgrade voor geautomatiseerde tradingsystemen. Hun vermogen om te leren van nieuwe gegevens, strategieën direct aan te passen en marktbewegingen nauwkeuriger te voorspellen vergroot de functionaliteit en productiviteit die geautomatiseerde tradingsystemen kunnen bieden.

1. Verschillende academici verwachten dat AI invloed zal hebben op veel aspecten van ons leven, waaronder financiële markten. Voor cryptotraders biedt AI de mogelijkheid om autonoom gegevensgestuurde transacties uit te voeren, wat vooral voordelig is voor mensen die de markten niet nauwkeurig kunnen volgen.

2. Rapporten geven aan dat ongeveer 60-75% van het handelsvolume in de grote traditionele financiële markten in de VS, Europa en Azië wordt gegenereerd door algoritmische handel. Het is mogelijk dat een aanzienlijk percentage van het cryptohandelsvolume ook door bots wordt aangestuurd. Daarom is het voordelig voor traders om te begrijpen hoe deze systemen werken en hoe ze te integreren in hun beleggingsstrategieën.

3. Door middel van machine learning heeft AI het potentieel om de prestaties van tradingalgoritmes te verbeteren. Deze vooruitgang kan het identificeren, testen en implementeren van strategieën versnellen, terwijl ze zich ook kunnen aanpassen aan een zich ontwikkelende markt.

AI-gedreven algoritmen zijn een vorm van systematisch traden waarbij traders een op regels gebaseerde aanpak volgen waarbij indicatoren en automatisering kunnen worden gebruikt om transacties uit te voeren. 

Deze aanpak staat in contrast met discretionaire handel, waarbij handelaren subjectieve beslissingen nemen op basis van verschillende informatiebronnen over de toekomstige richting van een markt.

Of je nu een complete beginner of een ervaren trader bent, de integratie van AI in je tradingregime kan talloze voordelen bieden. Hier zijn verschillende manieren om AI in je tradingstrategieën op te nemen:

1. Integreer gegevens van generatieve AI-modellen: Gebruik generatieve AI-taalmodellen, zoals GPT-4, om nieuws en marktgegevens te monitoren. Deze modellen kunnen op basis van deze informatie voorspellingen doen, die vervolgens kunnen worden geïntegreerd in je tradingalgoritmes.

2. Sentimentanalyse uitvoeren via natuurlijke taalverwerking (NLP): Volg de taal die mensen gebruiken in relatie tot cryptomarkten met behulp van NLP. Analyseer historische patronen om te zien of er correlaties zijn met prijsactie, wat kan helpen bij het maken van weloverwogen tradingbeslissingen.

3. Scan voor potentiële opstellingen: Gebruik AI om veelvoorkomende technische prijspatronen en potentiële tradeconfiguraties te identificeren. AI kan snel enorme hoeveelheden gegevens analyseren om kansen te herkennen die menselijke traders misschien niet onmiddellijk zien.

4. Marktrapporten genereren: Gebruik AI om rapporten te genereren over belangrijke marktgebeurtenissen of om grote datasets samen te vatten. Deze rapporten kunnen inzicht geven in hoe markten in het verleden op soortgelijke gebeurtenissen hebben gereageerd, wat kan helpen bij toekomstige tradingbeslissingen.

5. Backtest-strategieën: Maak gebruik van AI om tradingstrategieën te ondersteunen door specifieke reeksen van prijsactie over grote datasets te onderzoeken. AI kan historische gegevens efficiënt verwerken om te evalueren hoe goed een strategie zou hebben gepresteerd, wat helpt bij het verfijnen en optimaliseren van tradingbenaderingen.

AI beïnvloedt het gedrag van algoritmes (en traders) op een aantal manieren:

• AI wordt gebruikt om een groot aantal enorm uiteenlopende gegevensstromen te combineren, te monitoren en te beoordelen. Hierdoor kunnen AI-gedreven algoritmes snel reageren op belangrijke verschuivingen in marktsentiment, prijs, economische voorspellingen en grote geopolitieke gebeurtenissen. 

• AI kan veelvoorkomende technische patronen in prijsgrafieken identificeren, die op hun beurt kunnen worden gebruikt om opstellingen te genereren.

• Daarom kan AI worden gebruikt om snel een transactie te sluiten of in te voeren, de distributie van een beleggingsportfolio automatisch aan te passen of waardevolle rapportages te leveren aan belangrijke beslissers.

• Via machine learning, een subgebied van AI, kan AI grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens combineren om voorspellingen te doen

• Door adaptief leren kan AI worden ingezet om de prestaties van algoritmes in de loop van de tijd te verbeteren. Dit is in principe vergelijkbaar met een discretionaire trader die zijn tradingdagboek bekijkt om te bepalen wat hij goed doet en wat er verbeterd moet worden. 

• Identificeer patronen die kunnen worden gecombineerd met de intuïtie van traders om betere beslissingen te nemen

Als je meer wilt weten over echte, op AI gebaseerde producten, zijn Kensho van SNP en Aladdin van Blackrock twee projecten die AI gebruiken voor respectievelijk bedrijfsinzichten en portfoliobeheer en verschillende andere functies.

De volgende lijst vat enkele van de gepubliceerde onderzoeken samen met betrekking tot het gebruik van AI in cryptomarkten:

• Een studie toonde aan dat onderzoekers in staat waren om bewegingen van Bitcoin (BTC) te voorspellen met behulp van machine learning met 66% nauwkeurigheid. 

• Uit een vergelijkbaar onderzoek bleek dat machine learning de dagelijkse marktbewegingen van 100 toonaangevende cryptocurrency's kon voorspellen met een nauwkeurigheid van 52,9% tot 54,1%.

• Het gebruik van neurale netwerken in experimentele omstandigheden toonde ook beloften voor het voorspellen van de prijs van Bitcoin.

In een recent artikel onderzocht Forbes de rol van AI in cryptotrading, verwijzend naar de volgende projecten:

• SingularityNET: is een marktplaats voor AI-producten, inclusief bots die gebruikt kunnen worden voor marktanalyse. 

• GNY.io: is op zoek naar '... voorspellende machine learning tools voor de cryptotradingcommunity.

Een ander veel verwezen botplatform voor AI-trading is Cryptohopper, dat beweert kunstmatige intelligentie te hebben ingebouwd om te helpen beslissen welke strategieën worden ingezet.

Alle tradingsystemen, zelfs AI-gedreven cryptotradingbots, zijn gevoelig voor verschillende risico's. 

Aangezien algoritmen worden gestuurd door computercode, hangt de mate waarin ze veilig zijn af van wie de software heeft geschreven, of deze onafhankelijk is beoordeeld en hoe vaak deze wordt herzien.

Ervaren traders/ontwikkelaars die hun eigen tradingbots maken, kunnen meer vertrouwen hebben in hun betrouwbaarheid en veiligheid. Omdat zelfgecodeerde bots volledig transparant zijn, kunnen ze een trader in staat stellen om elk aspect van de werking van de bot te begrijpen en te controleren, waardoor het hele systeem potentieel veiliger wordt. 

Externe, op abonnementen gebaseerde tradingbots brengen daarentegen verschillende inherente risico's met zich mee:

Software van derden is kwetsbaar voor aanvallen van hackers. Als je software via een API aan je tradingplatform koppelt en iemand slaagt erin de controle over die software over te nemen, heeft die persoon in feite de controle over je account. Hierdoor kunnen ze je kapitaal gebruiken zoals ze willen. 

In maart 2018, na de controle over talrijke accounts via de API van Binance, gebruikten hackers het geld op die accounts om de prijs van Viacoin op te stuwen. Meer recentelijk in 2023 werd het handelsbotplatform 3Commas uitgebuit, wat resulteerde in het overhevelen van € 22 miljoen van de accounts van gebruikers.

Algoritmen zijn net als mensen gevoelig voor fouten die door verschillende factoren kunnen ontstaan. Onjuiste codering of loskoppeling van de API van een tradingplatform kan ertoe leiden dat een algoritme niet handelt zoals het is geprogrammeerd. Als een algoritme bijvoorbeeld een long positie betreedt en de stoploss wordt beheerd door de software, kan een storing in de software voorkomen dat de positie sluit tijdens een scherpe koersdaling. Dit risico is vooral uitgesproken bij het gebruik van leveragewerking, wat mogelijk leidt tot rampzalige verliezen. Er zijn talloze gedocumenteerde gevallen van algoritmefouten in zowel de traditionele financiële als de cryptomarkt, wat leidde tot aanzienlijke verliezen.

Een algoritme lijkt misschien winstgevend op basis van backtesting, maar wanneer de strategie live in de markt wordt geïmplementeerd, repliceert het de historische prestaties. Zoals het gezegde luidt: "in het verleden behaalde resultaten zijn geen indicatie voor toekomstige resultaten", en dit geldt ook voor algoritmes. 

Backtesting zelf is onderhevig aan veel valkuilen zoals over-fitting, waarbij je meer geloofwaardigheid aan een strategie toeschrijft dan er daadwerkelijk bestaat. Als je een strategie herhaaldelijk backtest en bijstelt met behulp van dezelfde kleine hoeveelheid historische gegevens, is de kans groot dat je wordt misleid door te denken dat je een streepje voor hebt. In feite heb je alleen een strategie gevonden die alleen tijdens die discrete fase van prijsactie werkte. Wanneer diezelfde strategie wordt ingezet in een voorwaartse test, presteert deze daarom slecht, omdat deze niet is geïnformeerd door de volledige reikwijdte en breedte van het marktgedrag. In plaats daarvan werkt het met slechts een kleine momentopname van het marktgedrag, wat slechts ruis is in het grote geheel. 

Oplichters hebben het mom van handelsbots gebruikt die aanzienlijke rendementen beloven om waarde te ontlenen aan nietsvermoedende retailtraders. De CFTC waarschuwt voor het kopen van "door AI gecreëerde algoritmes", omdat oplichters misbruik hebben gemaakt van de publieke interesse in dit gebied, wat heeft geresulteerd in miljardenponzifraude.

Dit onderwerp kan op zichzelf al verschillende artikelen verdienen, maar hier is een eenvoudige handleiding die het basisraamwerk beschrijft:

Misschien merk je na vele uren prijsactie in crypto te hebben geobserveerd dat de markten de neiging hebben om zich in een herhaalbaar patroon te gedragen. Om deze theorie te testen, test je dit patroon over een paar jaar aan historische prijsgegevens om te zien of dit een rand is. Er zijn veel online digitale pakketten beschikbaar die je kunnen helpen bij dit proces. Als alternatief kun je elk exemplaar waar de rand die wordt onderzocht al dan niet werkt handmatig bijhouden met behulp van wat grafieksoftware en een spreadsheet. Als het patroon in kwestie na uitgebreid backtesten verdiend blijkt, kun je besluiten om door te gaan naar de volgende stap. 

Ervan uitgaande dat de geteste rand kan worden omgezet in een algoritme (sommige zeer discretionaire strategieën kunnen niet gemakkelijk worden geautomatiseerd), is het wellicht verstandig om te beginnen met het maken of vinden van software die het volgende kan:

• Geef de configuratie aan waarin je wilt traden.

• Voer de trade precies uit zoals gewenst, inclusief de instap-, stop- en takeprofit-niveaus.

Overweeg het volgende:

• Welke programmeertaal te gebruiken.

• Welk tradingplatform je moet gebruiken.

• Welk type orders zijn er nodig?

• Hoe om te gaan met fouten, enz.

Deze stap is complex en kan hier niet volledig worden behandeld, maar er zijn manieren om het proces te versnellen:

• Met TradingView kun je je eigen indicatoren coderen, die in combinatie met kant-en-klare uitvoeringssoftware een compleet geautomatiseerd tradingsysteem kunnen vormen.
• ProfitView is een applicatie waarmee traders TradingView-signalen kunnen gebruiken om geautomatiseerde strategieën op cryptobeurzen te traden. Merk op dat Kraken deze diensten niet goedkeurt.

Zodra je: a) Een beproefde strategie hebt en b) Een manier om die strategie algoritmisch uit te voeren, ben je nu klaar om deze live in de markt te testen. Dit staat bekend als voorwaarts testen. Met een zeer klein kapitaal om onnodige verliezen te voorkomen, kun je de strategie inzetten en de resultaten volgen. De tijd die je nodig hebt om een strategie door te sturen, hangt af van hoeveel gegevens je verzamelt of hoe vaak er wordt getraded. 

Na het implementeren van de strategie in de markt is het tijd om de resultaten te bekijken. Beoordeel of het heeft gepresteerd zoals verwacht en overweeg om extra filters of variabelen toe te voegen om de algemene strategie te verbeteren.

Als je tevreden bent dat het algoritme binnen de verwachte prestaties presteert, is het misschien tijd om meer kapitaal in te zetten. Je moet de prestaties ervan in de loop van de tijd nog wel monitoren en eventueel iteratieve verbeteringen aanbrengen.

Let op: sommige algoritmes zullen na verloop van tijd zonder duidelijke reden stoppen met werken. Als het over een langere periode geld blijft verliezen, moet je mogelijk opnieuw beoordelen of je het wilt blijven gebruiken.

• Zorg ervoor dat er te allen tijde en waar het belangrijk is goed risicobeheer wordt toegepast. Zich bewust zijn van de bovenstaande risico's, kunnen handelsbots rampzalige storingen hebben en hiermee moet rekening worden gehouden bij het beslissen hoeveel kapitaal je inzet. Je kunt het tegenpartijrisico verminderen door je kapitaal te spreiden over meerdere tradingplatformen.

• Overweeg om een op aandelencurve gebaseerde stoploss te gebruiken. Eenvoudiger gezegd, als de bot geld blijft verliezen over een langere periode dan wat je zou verwachten van je backtesting, overweeg dan om deze uit te schakelen om de prestaties te bekijken. In werkelijkheid kun je nooit weten of een rand volledig is vervallen, maar je kunt wel maatregelen nemen om je verliezen te beperken.

• Schakel een algoritme ook niet uit voordat het de kans heeft gekregen om te presteren. Het is normaal dat een strategie gedurende een bepaalde tijd verliest (dit staat bekend als drawdown). Je backtesting zou je moeten informeren over hoe groot en hoe lang deze periodes van slechtere prestaties meestal duren. Als je vaak stopt met het uitvoeren van een strategie terwijl deze kapitaal verliest, doe je dit misschien gewoon tijdens een periode van verwachte drawdown en kan het systeem zich direct daarna herstellen.

• Net zoals beleggers diversificatie gebruiken, kun jij hetzelfde doen als een algoritmische trader. Sommige bots zullen goed presteren als de markt varieert, en sommige bots zullen goed presteren als de markt trending is, maar weinigen zullen goed presteren in beide fasen. Door een reeks bots te hebben die elkaar aanvullen, kan dit een soepelere groei van je kapitaal creëren.

• Volg de ontwikkelingen in op AI gebaseerde bots om te zien hoe je de nieuwste ontwikkelingen in je eigen trading kunt verwerken.

• Pas op voor black box-producten, zonder bewijs van winstgevendheid en dure abonnementen. Tradingranden op markten zijn moeilijk te vinden en extreem waardevol. Niet alleen dat, randen kunnen vergaan als ze door te veel mensen worden uitgebuit. Met dit in gedachten, vraag je waarom elke dienst bereid zou zijn om een strategie open te stellen voor duizenden mensen.

• Shop rond voor de beste kosten en de snelste uitvoering op verschillende tradingplatformen. Tradingkosten kunnen het verschil maken tussen winstgevend zijn of niet, net als uitvoering en liquiditeit.

AI-gedreven cryptobots vertegenwoordigen een opwindende ontwikkeling in de wereld van algoritmische handel. Uit onderzoek blijkt dat machine learning zou kunnen worden gebruikt om cryptomarkten succesvol te voorspellen.

Ontwikkelingen in de manier waarop bots nieuwe informatie kunnen monitoren en adaptief kunnen leren op basis van eerdere prestaties, kunnen cryptotraders in staat stellen om zeer geavanceerde algoritmes in te zetten die hun aanpak na verloop van tijd autonoom aanpassen.

Wil je meer weten over AI en crypto? Kraken maakt het gemakkelijk om op AI gebaseerde cryptotokens en meer te kopen en traden!

Meld je vandaag nog aan voor een gratis account.