Bots de negociação de criptomoedas com IA: Um guia completo

• Algoritmos dominam muitos grandes mercados tradicionais, gerando bilhões em lucros para grandes empresas. 

• A inteligência artificial (IA) pode aprimorar esses algoritmos: a) Identificando novas oportunidades, b) Respondendo a grandes quantidades de dados e c) Aprendendo de forma adaptativa com base no desempenho.

• Os traders de criptomoedas que desejam implantar seus próprios algoritmos têm duas opções: Use um serviço baseado em assinatura ou um mercado de bots ou crie seu próprio bot do zero codificando seu próprio indicador ou software de execução.

IA criptográfica Os bots de negociação utilizam modelos matemáticos sofisticados, algoritmos de aprendizado de máquina e automação para executar estratégias de negociação em nome dos traders. 

Esses sistemas avançados analisam continuamente grandes volumes de dados de mercado, identificam padrões e adaptam suas estratégias em tempo real para otimizar o desempenho.

Em contrapartida, os algoritmos pré-programados tradicionais operam com base em parâmetros fixos e seguem um script backtestado. Embora esses algoritmos convencionais possam ser eficazes, eles não têm a capacidade de evoluir e se adaptar de forma independente às mudanças nas condições do mercado. Essa rigidez pode limitar sua eficácia em mercados de criptomoedas dinâmicos e imprevisíveis.

Os bots orientados por IA representam uma atualização significativa para sistemas de negociação automatizados. Sua capacidade de aprender com novos dados, ajustar estratégias rapidamente e prever movimentos de mercado com maior precisão amplia a funcionalidade e a produtividade que os sistemas de negociação automatizada podem oferecer.

1. Vários acadêmicos esperam que a IA impacte muitos aspectos de nossas vidas, incluindo os mercados financeiros. Para os traders de criptomoedas, a IA oferece a capacidade de executar negociações baseadas em dados de forma autônoma, o que é particularmente benéfico para aqueles que não conseguem monitorar os mercados de perto.

2. Os relatórios indicam que cerca de 60 a 75% do volume comercial nos principais mercados financeiros tradicionais dos EUA, Europa e Ásia é gerado pela negociação algorítmica. É possível que uma porcentagem significativa do volume comercial de criptomoedas também seja impulsionada por bots. Portanto, é vantajoso para os traders entender como esses sistemas funcionam e como integrá-los em suas estratégias de investimento.

3. Por meio de aprendizado de máquina, a IA tem o potencial de melhorar o desempenho dos algoritmos de negociação. Esses avanços podem agilizar o processo de identificação, teste e implantação de estratégias, ao mesmo tempo em que são capazes de se adaptar a um mercado em evolução.

Os algoritmos orientados por IA são uma forma de negociação sistemática em que os traders seguem uma abordagem baseada em regras que pode envolver o uso de indicadores e automação para executar negociações. 

Essa abordagem contrasta com a negociação discricionária, em que os traders tomam decisões subjetivas com base em várias fontes de informação sobre a direção futura de um mercado.

Seja você apenas um iniciante ou um trader experiente, a integração da IA em seu sistema de negociação pode oferecer inúmeras vantagens. Veja abaixo várias maneiras de incorporar a IA em suas estratégias de negociação:

1. Integre dados de modelos generativos de IA: Utilize modelos de linguagem de IA generativa, como o GPT-4, para monitorar notícias e dados de mercado. Esses modelos podem fazer previsões com base nessas informações, que podem ser integradas aos seus algoritmos de negociação.

2. Realize a análise de sentimento por meio de processamento de linguagem natural (NLP): Acompanhe a linguagem que as pessoas usam em relação aos mercados de criptomoedas usando PNL. Analise padrões históricos para ver se há correlações com a ação do preço, o que pode ajudar na tomada de decisões de negociação informadas.

3. Procure possíveis setups: Use a IA para identificar padrões técnicos comuns de preços e possíveis configurações de negociação. A IA pode analisar grandes quantidades de dados com agilidade para identificar oportunidades que podem não ser imediatamente aparentes para os traders humanos.

4. Crie relatórios de mercado: Empregue IA para gerar relatórios sobre os principais eventos do mercado ou resumir grandes conjuntos de dados. Esses relatórios podem fornecer informações sobre como os mercados responderam a eventos semelhantes no passado, auxiliando em futuras decisões de negociação.

5. Estratégias de backtest: Aproveite a IA para testar estratégias de negociação analisando sequências específicas de ação de preço em grandes conjuntos de dados. A IA pode processar dados históricos com eficiência para avaliar o desempenho de uma estratégia, ajudando a refinar e otimizar as abordagens de negociação.

A IA influencia de várias maneiras como os algoritmos (e os traders) se comportam:

• A IA é usada para combinar, monitorar e avaliar um grande número de fluxos de dados extremamente divergentes. Isso permite que os algoritmos orientados por IA respondam com agilidade a mudanças importantes no sentimento do mercado, preço, previsões econômicas e grandes eventos geopolíticos. 

• A IA pode identificar padrões técnicos em gráficos de preços, que por sua vez podem ser usados para gerar configurações.

• Portanto, a IA pode ser utilizada para fechar ou abrir rapidamente uma negociação, ajustar automaticamente a distribuição de um portfólio de investimentos ou fornecer relatórios valiosos para os principais tomadores de decisão.

• Por meio do aprendizado de máquina – um subcampo da IA – a IA pode combinar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados para fazer previsões.

• Por meio do aprendizado adaptativo, a IA pode ser empregada para melhorar o desempenho dos algoritmos ao longo do tempo. Isso é semelhante, em princípio, a um trader discricionário revisando seu diário de negociações para identificar o que está fazendo bem e o que precisa ser aprimorado. 

• Identifique padrões que podem ser combinados com a intuição dos traders para tomar melhores decisões

Se você está interessado em aprender mais sobre produtos impulsionados por IA no mundo real, o Kensho da SNP e o Aladdin da BlackRock são dois projetos que utilizam IA para obter insights de negócios e gerenciamento de portfólio, respectivamente, além de várias outras funções.

A lista a seguir resume algumas das pesquisas publicadas relacionadas ao uso de IA em mercados de criptomoedas:

• Um estudo demonstrou que pesquisadores conseguiram prever os movimentos do Bitcoin (BTC) utilizando aprendizado de máquina com 66% de precisão. 

• Um estudo semelhante descobriu que o aprendizado de máquina poderia prever os movimentos diários do mercado das 100 principais criptomoedas com precisão de 52,9% a 54,1%.

• O uso de redes neurais em condições experimentais também se mostraram promissores para prever o preço do Bitcoin.

Em um artigo recente, a Forbes analisou o papel da IA na negociação de criptomoedas, mencionando os seguintes projetos:

• SingularidadeNET: é um mercado para produtos de IA, incluindo bots que podem ser usados para análise de mercado. 

• GNY.io: quer construir '... Ferramentas preditivas de aprendizado de máquina para a comunidade de negociação de criptomoedas.

Outra plataforma de bots de negociação amplamente mencionada é a Cryptohopper, que afirma possuir inteligência artificial integrada para ajudar a decidir quais estratégias implementar.

Todos os sistemas de negociação, mesmo os bots de negociação de criptomoedas orientados por IA, são propensos a vários riscos. 

Considerando que os algoritmos são direcionados por código de computador, o grau de segurança deles depende de quem escreveu o software, se ele foi revisado de forma independente e com que frequência é atualizado.

Traders/desenvolvedores experientes que criam seus próprios bots de negociação podem ter maior confiança em sua confiabilidade e segurança. Como os bots autocodificados são completamente transparentes, eles permitem que o trader entenda e controle todos os aspectos da operação do bot, tornando todo o sistema potencialmente mais seguro. 

Por outro lado, os bots de negociação de terceiros baseados em assinatura apresentam vários riscos inerentes:

O software de terceiros é vulnerável a hackers. Se você conectar qualquer software à sua plataforma de negociação por meio de uma API e alguém conseguir assumir o controle desse software, essa pessoa controlará efetivamente sua conta. Isso pode permitir que eles usem seu capital da maneira que quiserem. 

Em março de 2018, depois de assumir o controle de várias contas por meio da API da Binance, os hackers usaram os fundos dessas contas para aumentar o preço da Viacoin. Mais recentemente, em 2023, a plataforma de bot de negociação 3Commas foi explorado, resultando em US$ 22 milhões sendo desviados das contas dos usuários.

Os algoritmos, como os humanos, são suscetíveis a erros que podem resultar de diversos fatores. A codificação defeituosa ou a desconexão da API de uma plataforma de negociação pode resultar em um algoritmo que não atua conforme foi programado. Por exemplo, se um algoritmo abrir uma posição long e o stop-loss for gerenciado pelo software, uma falha no sistema pode impedir o fechamento da posição durante uma queda acentuada de preço. Esse risco é especialmente grave ao utilizar alavancagem, podendo resultar em perdas catastróficas. Existem diversos casos documentados de falhas de algoritmos tanto nos mercados financeiros tradicionais quanto nos de criptomoedas, resultando em perdas substanciais.

Um algoritmo pode parecer lucrativo com base no backtest, mas quando a estratégia é implementada ao vivo no mercado, ela não replica seu desempenho histórico. Como diz o ditado, "o desempenho passado não é indicativo de resultados futuros", e isso vale para os algoritmos. 

O backtesting em si está sujeito a muitas armadilhas, como o ajuste excessivo, onde você atribui mais credibilidade a uma estratégia do que realmente existe. Se você realizar backtests repetidos e revisar uma estratégia usando a mesma pequena amostra de dados históricos, é provável que seja levado a acreditar que possui uma borda. Na verdade, tudo o que você encontrou é uma estratégia que funcionou apenas durante essa fase discreta de ação do preço. Portanto, quando essa mesma estratégia é implantada em um teste avançado, ela tem um desempenho ruim, porque não é informada por todo o escopo e amplitude do comportamento do mercado. Na verdade, ela opera usando apenas uma pequena amostra do comportamento do mercado, que é apenas ruído no contexto geral. 

Golpistas têm se aproveitado da fachada de bots de negociação que prometem retornos significativos para extrair valor de traders individuais desavisados. O CFTC adverte sobre comprar “algoritmos criados por IA”, já que os golpistas exploraram o interesse público nesse campo, resultando em Esquemas Ponzi de bilhões de dólares.

Este tópico poderia render vários artigos por si só, mas aqui está um guia simples que descreve a estrutura básica:

Talvez depois de passar muitas horas observando a ação do preço nas criptomoedas, você perceba que os mercados tendem a se comportar em um padrão repetível. Para testar essa teoria, você realiza um backtest desse padrão ao longo de alguns anos de dados históricos de preços para verificar se isso resulta em uma borda. Existem muitos pacotes digitais online disponíveis que podem ajudar você nesse processo. Como alternativa, você pode registrar manualmente todas as instâncias em que a borda que está sendo examinada funciona ou não, usando algum software de gráficos e uma planilha. Se, após um extenso backtesting, o padrão em questão mostrar mérito, você pode decidir prosseguir para a próxima etapa. 

Supondo que a borda que você testou possa ser convertida em um algoritmo (algumas estratégias altamente discricionárias não podem ser facilmente automatizadas), você pode começar o processo de criar ou encontrar um software que possa:

• Identificar o setup que você deseja negociar.

• Executar a negociação exatamente como desejado, incluindo os níveis de entrada, stop e take-profit.

Leve em consideração o seguinte:

• Qual linguagem de programação usar.

• Qual plataforma de negociação usar.

• Que tipo de ordens serão necessárias.

• Como lidar com erros, etc.

Esta etapa é complexa e não pode ser totalmente abordada aqui, mas existem maneiras de agilizar o processo:

• TradingView permite que você codifique seus próprios indicadores, que, quando combinados com software de execução pronto para uso, podem formar um sistema de negociação automatizado completo.
• ProfitView é um aplicativo que permite que os traders usem sinais do TradingView para negociar estratégias automatizadas em exchanges de criptomoedas. Observe que a Kraken não endossa esses serviços.

Uma vez que você tenha: a) Uma estratégia testada retroativamente e b) Uma forma de executar essa estratégia de maneira algorítmica, você está pronto para testá-la ao vivo no mercado. Isso é conhecido como teste avançado. Usando uma quantidade muito pequena de capital para evitar perdas desnecessárias, você pode implantar a estratégia e acompanhar os resultados. A quantidade de tempo necessária para testar uma estratégia ao vivo dependerá de quanto dado você coleta ou com que frequência ela realiza negociações. 

Depois de implantar a estratégia no mercado, é hora de analisar os resultados. Avalie se ela teve o desempenho esperado e considere incluir filtros ou variáveis adicionais para melhorar a estratégia geral.

Quando estiver satisfeito com o desempenho do algoritmo dentro de uma faixa de desempenho esperado, você pode sentir que é hora de investir mais capital. Você ainda precisará monitorar seu desempenho ao longo do tempo e, possivelmente, fazer melhorias iterativas.

Observe que alguns algoritmos deixarão de funcionar com o tempo sem motivo óbvio. Se continuar perdendo fundos por um período prolongado, talvez seja necessário reavaliar se você deseja continuar executando-o.

• Certifique-se de que um bom gerenciamento de riscos seja empregado em todos os momentos e onde for relevante. Observando os riscos acima, os bots de negociação podem ter falhas catastróficas e isso deve ser levado em consideração ao decidir quanto capital implantar. Você pode reduzir o risco para provedor distribuindo seu capital em várias plataformas de negociação.

• Considere usar um stop loss baseado na curva de equity. De forma mais simples, se o bot continuar perdendo fundos por um período prolongado além do que você esperaria com base no seu backtest, considere desligá-lo para revisar seu desempenho. Na verdade, você nunca pode saber se uma borda decaiu totalmente, mas pode implementar medidas para limitar suas perdas.

• Da mesma forma, não desligue um algoritmo antes que ele tenha a chance de mostrar seu desempenho. É normal que qualquer estratégia tenha perdas por um determinado período de tempo (isso é conhecido como drawdown). Seu backtesting deve informá-lo sobre o tamanho e a duração desses períodos de pior desempenho. Se você frequentemente interromper uma estratégia quando ela está perdendo capital, pode estar fazendo isso durante um período de drawdown esperado, e o sistema pode se recuperar imediatamente depois.

• Assim como os investidores usam a diversificação, você pode fazer o mesmo que um trader algorítmico. Alguns bots terão um bom desempenho quando o mercado estiver lateralizado, e outros terão um bom desempenho quando o mercado estiver em tendência, mas poucos terão um bom desempenho em ambas as fases. Por ter uma variedade de bots que se complementam, isso pode criar um crescimento mais suave do seu capital.

• Monitore os desenvolvimentos em bots orientados por IA para ver como você pode incorporar os avanços mais recentes em sua própria negociação.

• Tenha cuidado com produtos de "caixa preta", sem evidências de rentabilidade e com assinaturas caras. As bordas de negociação nos mercados são difíceis de encontrar e extremamente valiosas. Além disso, as bordas podem se deteriorar se forem exploradas por muitas pessoas. Com isso em mente, questione por que qualquer serviço estaria disposto a abrir uma estratégia para milhares de pessoas.

• Pesquise as melhores taxas e a execução mais rápida em várias plataformas de negociação. As taxas de negociação podem fazer a diferença entre uma estratégia ser lucrativa ou não, assim como a execução e a liquidez.

Bots de criptomoedas impulsionados por IA representam um desenvolvimento empolgante no mundo da negociação algorítmica, e pesquisas mostram que o aprendizado de máquina pode ser utilizado para prever com sucesso os mercados de criptomoedas.

Avanços na forma como os bots podem monitorar novas informações e aprender adaptativamente com base no desempenho anterior podem permitir que os traders de criptomoedas implementem algoritmos altamente sofisticados que ajustam sua abordagem de forma autônoma ao longo do tempo.

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