Crypto AI trading bots: En komplett guide

• Algoritmer dominerer mange store, tradisjonelle markeder og genererer milliarder i fortjeneste for store selskaper. 

• Kunstig intelligens (AI) kan forbedre disse algoritmene ved å: a) identifisere nye muligheter, b) reagere på store datamengder og c) lære adaptivt basert på ytelse.

• Kryptohandlere som ønsker å distribuere sin egen algoritme, har to alternativer: Bruk en abonnementsbasert tjeneste eller botmarkedsplass, eller lag din egen bot fra bunnen av ved å kode din egen indikator eller eksekveringsprogramvare.

Krypto AI handelsroboter (trading bots) utnytter sofistikerte matematiske modeller, maskinlæringsalgoritmer og automatisering for å utføre handelsstrategier på vegne av tradere. 

Disse avanserte systemene analyserer kontinuerlig store mengder markedsdata, identifiserer mønstre og tilpasser strategiene sine i sanntid for å optimalisere resultatene.

Tradisjonelle forhåndsprogrammerte algoritmer opererer derimot basert på faste parametere og følger et tilbakeprøvd skript. Selv om disse konvensjonelle algoritmene kan være effektive, mangler de evnen til å utvikle seg selvstendig og tilpasse seg skiftende markedsforhold. Denne stivheten kan begrense effektiviteten i dynamiske og uforutsigbare kryptovalutamarkeder.

AI-drevne roboter representerer en betydelig oppgradering av automatiserte handelssystemer. Deres evne til å lære av nye data, justere strategier underveis og forutsi markedsbevegelser med større nøyaktighet utvider funksjonaliteten og produktiviteten som automatiserte handelssystemer kan tilby.

1. Flere akademikere forventer at kunstig AI vil påvirke mange aspekter av livene våre, inkludert finansmarkedene. For kryptohandlere gir AI muligheten til å utføre datadrevne handler på egen hånd, noe som er spesielt gunstig for dem som ikke kan overvåke markedene nøye.

2. Rapporter indikerer at rundt 60–75 % av handelsvolumet i de største tradisjonelle finansmarkedene i USA, Europa og Asia genereres av algoritmisk handel. Det er mulig at en betydelig andel av kryptohandelsvolumet også drives av roboter. Derfor er det en fordel for tradere å forstå hvordan disse systemene fungerer, og hvordan de kan integreres i investeringsstrategiene deres.

3. Gjennom maskinlæring har AI potensial til å forbedre handelsalgoritmenes ytelse. Disse fremskrittene kan gjøre det raskere å identifisere, teste og implementere strategier, samtidig som de gjør det mulig å tilpasse seg et marked i stadig utvikling.

AI-drevne algoritmer er en form for systematisk handel der tradere følger en regelbasert tilnærming som kan innebære bruk av indikatorer og automatisering for å utføre handler. 

Denne tilnærmingen står i kontrast til skjønnsmessig handel, der traderne tar subjektive beslutninger basert på ulike informasjonskilder om den fremtidige retningen i et marked.

Enten du er helt nybegynner eller en erfaren trader, kan det være mange fordeler med å integrere AI i handelsregimet ditt. Her er flere måter å innlemme AI i handelsstrategiene dine på:

1. Integrer data fra generative AI-modeller: Bruk generative AI-språkmodeller, som GPT-4, til å overvåke nyheter og markedsdata. Disse modellene kan komme med spådommer basert på denne informasjonen, som deretter kan integreres i handelsalgoritmene dine.

2. Utfør sentimentanalyse via naturlig språkbehandling (Natural Language Processing – NLP): Spor språket folk bruker i forbindelse med kryptomarkeder ved hjelp av NLP. Analyser historiske mønstre for å se om det finnes korrelasjoner med kursutviklingen, noe som kan bidra til å ta informerte handelsbeslutninger.

3. Søk etter potensielle oppsett: Bruk AI til å identifisere vanlige tekniske prismønstre og potensielle handelsoppsett. AI kan raskt analysere store mengder data for å oppdage muligheter som kanskje ikke er umiddelbart synlige for menneskelige tradere.

4. Generere markedsrapporter: Bruk AI til å generere rapporter om viktige markedshendelser eller oppsummere store datasett. Disse rapportene kan gi innsikt i hvordan markedene har reagert på lignende hendelser tidligere, noe som kan være til hjelp i fremtidige handelsbeslutninger.

5. Tilbakeprøve-strategier: Utnytt AI til å teste handelsstrategier ved å undersøke spesifikke sekvenser av kursbevegelser i store datasett. AI kan effektivt behandle historiske data for å evaluere hvor godt en strategi ville ha prestert, noe som bidrar til å forbedre og optimalisere handelsmetoder.

AI påvirker hvordan algoritmer (og tradere) oppfører seg på en rekke måter:

• AI brukes til å kombinere, overvåke og vurdere et stort antall svært ulike datastrømmer. Dette gjør det mulig for AI-drevne algoritmer å reagere raskt på viktige endringer i markedssentiment, priser, økonomiske prognoser og viktige geopolitiske hendelser. 

• AI kan identifisere vanlige tekniske mønstre i kursdiagrammer, som i sin tur kan brukes til å generere oppsett.

• Derfor kan AI brukes til å raskt avslutte eller inngå en handel, automatisk justere fordelingen av en investeringsportefølje eller gi verdifull rapportering til viktige beslutningstakere.

• Ved hjelp av maskinlæring - et underområde av AI - kan AI kombinere store mengder strukturerte og ustrukturerte data for å komme med spådommer

• Ved hjelp av adaptiv læring kan AI brukes til å forbedre algoritmenes ytelse over tid. I prinsippet kan dette sammenlignes med at en trader går gjennom handelsdagboken sin for å finne ut hva han eller hun gjør bra, og hva som må forbedres. 

• Identifisere mønstre som kan kombineres med tradernes intuisjon for å ta bedre beslutninger

Hvis du er interessert i å lære mer om AI-drevne produkter fra den virkelige verden, er SNPs Kensho og BlackRocks Aladdin to prosjekter som benytter AI til henholdsvis forretningsinnsikt og porteføljeforvaltning, i tillegg til en rekke andre funksjoner.

Listen nedenfor oppsummerer noe av den publiserte forskningen knyttet til bruk av AI i kryptomarkeder:

• En studie viste at forskere var i stand til å forutsi Bitcoin (BTC)-bevegelser ved hjelp av maskinlæring med 66 % nøyaktighet. 

• En lignende studie viste at maskinlæring kunne forutsi de daglige markedsbevegelsene til 100 ledende kryptovalutaer med en nøyaktighet på mellom 52,9 % og 54,1 %.

• Bruken av nevrale nettverk under eksperimentelle forhold viste seg også å være lovende for å forutsi prisen på Bitcoin.

I en fersk artikkel undersøkte Forbes AIs rolle i kryptohandel, og refererte til følgende prosjekter:

• SingularityNET: er en markedsplass for AI-produkter, inkludert roboter som kan brukes til markedsanalyse. 

• GNY.io: ønsker å bygge prediktive maskinlæringsverktøy for kryptohandelssamfunnet.

En annen mye referert AI trading bot-plattform er Cryptohopper, som hevder å ha innebygd AI for å hjelpe til med å bestemme hvilke strategier som skal brukes.

Alle handelssystemer, selv AI-drevne kryptohandelsroboter, er utsatt for ulike risikoer. 

Siden algoritmer styres av datakode, avhenger sikkerheten av hvem som har skrevet programvaren, om den har blitt gjennomgått av en uavhengig instans og hvor ofte den blir revidert.

Erfarne tradere/utviklere som lager sine egne tradingroboter, kan ha større tillit til at de er pålitelige og sikre. Fordi selvkodede roboter er helt transparente, gjør de det mulig for en trader å forstå og kontrollere alle aspekter av robotens drift, noe som gjør hele systemet potensielt sikrere. 

Derimot innebærer abonnementsbaserte handelsroboter fra tredjeparter flere iboende risikoer:

Tredjeparts programvare er sårbar for hacking. Hvis du kobler en programvare til handelsplattformen din via et API, og noen klarer å ta kontroll over programvaren, kontrollerer den personen i praksis kontoen din. Dette kan gi dem mulighet til å bruke kapitalen din som de vil. 

I mars 2018, etter å ha tatt kontroll over en rekke kontoer via Binances API, brukte hackere midlene på disse kontoene til å pumpe opp prisen på Viacoin. I 2023 ble handelsbotplattformen 3Commas utnyttet, noe som resulterte i at 22 millioner dollar ble tappet fra brukernes kontoer.

Algoritmer er, i likhet med mennesker, utsatt for feil som kan skyldes ulike faktorer. Feilkoding eller frakobling fra en handelsplattforms API kan føre til at en algoritme ikke fungerer slik den er programmert til. Hvis en algoritme for eksempel går inn i en lang posisjon og stop loss-ordre styres av programvaren, kan en feil i programvaren forhindre at posisjonen lukkes under et kraftig kursfall. Denne risikoen er spesielt stor ved bruk av giring, og kan potensielt føre til katastrofale tap. Det finnes mange dokumenterte tilfeller av algoritmefeil i både tradisjonelle finans- og kryptomarkeder, noe som har ført til betydelige tap.

En algoritme kan se ut til å være lønnsom basert på tilbakeprøving (backtesting), men når strategien brukes live i markedet, replikerer den ikke sine historiske resultater. Som man sier, «tidligere resultater er ikke en indikasjon på fremtidige resultater», og dette gjelder også for algoritmer. 

Tilbakeprøving i seg selv er beheftet med mange fallgruver, for eksempel overtilpasning, der man tillegger en strategi mer troverdighet enn den faktisk har. Hvis du gjentatte ganger tester og reviderer en strategi ved hjelp av den samme lille delen av historiske data, er det sannsynlig at du blir villedet til å tro at du har en fordel. Faktisk er alt du har funnet en strategi som bare fungerte i den diskrete fasen av prisaksjonen. Når den samme strategien brukes i en forward-test, gir den derfor dårlige resultater, fordi den ikke er informert av hele omfanget og bredden av markedsatferden. I stedet opererer den kun med et lite øyeblikksbilde av markedsadferden, som bare er støy i den store sammenhengen. 

Svindlere har brukt handelsroboter som lover betydelig avkastning for å hente ut verdier fra intetanende småhandlere. CFTC advarer mot å kjøpe seg inn i «AI-skapte algoritmer», da svindlere har utnyttet offentlig interesse for dette feltet, noe som har resultert i ponzi-svindel i milliardklassen.

Dette temaet kunne fortjene flere artikler i seg selv, men her er en enkel guide som beskriver det grunnleggende rammeverket:

Etter å ha tilbrakt mange timer med å observere kursutviklingen i kryptomarkedet, har du kanskje lagt merke til at markedene har en tendens til å oppføre seg i et repeterbart mønster. For å teste denne teorien kan du tilbakeprøve dette mønsteret over noen år med historiske kursdata for å se om dette utgjør en fordel. Det finnes mange digitale pakker på nettet som kan hjelpe deg med denne prosessen. Alternativt kan du manuelt loggføre alle tilfeller der kanten som undersøkes, fungerer eller ikke, ved hjelp av et kartprogram og et regneark. Hvis det aktuelle mønsteret viser seg å være verdifullt etter omfattende tilbakeprøving, kan du bestemme deg for å gå videre til neste trinn. 

Forutsatt at den fordelen du har testet, kan konverteres til en algoritme (noen svært skjønnsmessige strategier lar seg ikke enkelt automatisere), kan det være lurt å starte prosessen med å lage eller finne programvare som kan gjøre det:

• Identifiser oppsettet du ønsker å handle.

• Utfør handelen nøyaktig som ønsket, inkludert inngang (entry)-, stop loss-(stop-) og ta profit-nivåer.

Tenk på følgende:

• Hvilket programmeringsspråk du skal bruke.

• Hvilken handelsplattform du skal bruke.

• Hvilken type ordrer som kreves.

• Hvordan håndtere feil osv.

Dette trinnet er komplekst og kan ikke dekkes fullt ut her, men det finnes måter å fremskynde prosessen på:

• TradingView gir deg mulighet til å kode dine egne indikatorer, som sammen med hyllevareprogramvare kan danne et komplett automatisert handelssystem.
• ProfitView er et program som gjør det mulig for tradere å bruke TradingView-signaler til å handle automatiserte strategier på kryptobørser. Merk at Kraken ikke støtter disse tjenestene.

Når du har: a) en tilbakeprøvd strategi og b) en måte å utføre strategien algoritmisk på, er du nå klar til å teste den live i markedet. Dette er kjent som fremtidsrettet testing (forward testing). Ved å bruke en svært liten kapital for å unngå unødvendige tap, kan du implementere strategien og følge resultatene. Hvor lang tid du trenger for å teste en strategi, avhenger av hvor mye data du samler inn, eller hvor ofte den handler. 

Etter at strategien er implementert i markedet, er det på tide å evaluere resultatene. Vurder om den fungerte som forventet, og vurder å legge til flere filtre eller variabler for å forbedre den overordnede strategien.

Når du er fornøyd med at algoritmen presterer innenfor et forventet resultatområde, kan du føle at det er på tide å sette inn mer kapital. Du må likevel overvåke ytelsen over tid og eventuelt gjøre iterative forbedringer.

Merk at noen algoritmer slutter å fungere over tid uten noen åpenbar grunn. Hvis den fortsetter å tape penger over en lengre periode, må du kanskje revurdere om du vil fortsette å drive den.

• Sørg for at god risikostyring brukes til enhver tid og der det er viktig. Med tanke på risikoen ovenfor kan handelsroboter ha katastrofale feil, og dette bør tas i betraktning når du bestemmer hvor mye kapital du skal distribuere. Du kan redusere motpartsrisikoen ved å spre kapitalen din på flere handelsplattformer.

• Vurder å bruke en stop loss basert på aksjekurven. Hvis roboten fortsetter å tape penger over en lengre periode enn det du forventer ut fra tilbakeprøving, bør du vurdere å slå den av for å se på resultatene. I virkeligheten kan du aldri vite om en fordel har forsvunnet helt, men du kan iverksette tiltak for å begrense tapene dine.

• Samtidig bør du ikke slå av en algoritme før den har fått sjansen til å vise hva den kan. Det er normalt for alle strategier å tape i en viss periode (dette kalles nedgang/drawdown). Tilbakeprøvingene dine bør gi deg informasjon om hvor store og hvor lange disse periodene med dårligere resultater pleier å vare. Hvis du ofte stopper en strategi når den taper kapital, kan det hende at du bare gjør det i en periode med forventet nedgang, men at systemet henter seg inn igjen umiddelbart etterpå.

• Akkurat som investorer bruker diversifisering, kan du gjøre det samme som algoritmisk trader. Noen roboter vil prestere godt når markedet svinger, og noen roboter vil prestere godt når markedet trender, men få vil prestere godt i begge faser. Ved å ha en rekke roboter som utfyller hverandre, kan dette skape en jevnere vekst i kapitalen din.

• Følg med på utviklingen innen AI-drevne roboter for å se hvordan du kan innlemme de nyeste fremskrittene i din egen handel.

• Vær på vakt mot black box-produkter uten bevis på lønnsomhet og dyre abonnementer. Handelsfordeler i markedene er vanskelige å finne og ekstremt verdifulle. Ikke bare det, fordelene kan forsvinne hvis de blir utnyttet av for mange mennesker. Med dette i bakhodet, kan man stille spørsmål ved hvorfor en tjeneste er villig til å åpne opp en strategi for tusenvis av mennesker.

• Se deg rundt for å finne de beste gebyrene og den raskeste utførelsen på ulike handelsplattformer. Handelsgebyrer kan utgjøre forskjellen mellom om en strategi er lønnsom eller ikke, og det samme kan utførelse og likviditet.

AI-drevne kryptoboter representerer en spennende utvikling innen algoritmisk handel, og forskning viser at maskinlæring kan brukes til å forutsi kryptomarkeder.

Fremskritt i måten roboter kan overvåke ny informasjon og lære adaptivt basert på tidligere resultater, kan gjøre det mulig for kryptohandlere å ta i bruk svært sofistikerte algoritmer som autonomt justerer tilnærmingen sin over tid.

Er du interessert i å dykke dypere inn i AI og krypto? Kraken gjør det enkelt å kjøpe og handle AI-baserte kryptotokens og mer!

Registrer deg for en gratis konto i dag.