Boți de tranzacționare de criptomonede bazați pe IA: Un ghid complet

• Algoritmii domină multe piețe tradiționale mari, generând profituri de miliarde pentru companiile importante. 

• Inteligența artificială (IA) poate îmbunătăți acești algoritmi: a) identificând oportunități noi, b) răspunzând la cantități mari de date și c) prin învățarea adaptivă pe baza performanței.

• Traderii de criptomonede care doresc să-și implementeze propriul algoritm au două opțiuni: folosirea unui serviciu cu abonament sau a unei piețe de roboți, sau crearea propriului bot de la zero prin programarea propriului indicator sau software de execuție.

Roboții de tranzacționare de criptomonede bazați pe AI folosesc modele matematice sofisticate, algoritmi de învățare automată și automatizarea pentru a executa strategii de tranzacționare în numele traderilor. 

Aceste sisteme avansate analizează continuu cantități mari de date despre piață, identifică tiparele și își adaptează strategiile în timp real pentru a optimiza performanța.

În schimb, algoritmii tradiționali pre-programați funcționează pe baza unor parametri ficși și urmează un scenariu testat retrospectiv. Deși acești algoritmi convenționali pot fi eficienți, le lipsește capacitatea de a evolua și de a se adapta în mod independent la condițiile de pe piețele în schimbare. Această rigiditate poate limita eficiența lor pe piețele de criptomonede dinamice și imprevizibile.

Roboții bazați pe AI reprezintă o îmbunătățire semnificativă pentru sistemele de tranzacționare automatizate. Capacitatea lor de a învăța din date noi, de a ajusta strategiile în timp real și de a prevedea mișcările pieței cu o precizie mai mare extinde funcționalitatea și productivitatea pe care le pot oferi sistemele de tranzacționare automate.

1. Mai mulți specialiști din mediul universitar se așteaptă ca AI-ul să influențeze multe aspecte ale vieților noastre, inclusiv piețele financiare. Pentru traderii de criptomonede, AI-ul oferă capacitatea de a executa autonom tranzacții bazate pe date, ceea ce este deosebit de avantajos pentru cei care nu pot monitoriza piețele îndeaproape.

2. Rapoartele indică faptul că aproximativ 60-75 % din volumul de tranzacționare de pe piețele financiare tradiționale mari din SUA, Europa și Asia este generat de tranzacționarea algoritmică. Este posibil ca un procentaj semnificativ din volumul de tranzacționare de criptomonede să fie, de asemenea, generat de roboți. Prin urmare, este avantajos pentru traderi să înțeleagă cum funcționează aceste sisteme și cum se integrează acestea în strategiile lor de investiții.

3. Prin învățarea automată, AI-ul are potențialul de a îmbunătăți performanța algoritmilor de tranzacționare. Aceste progrese pot accelera procesul de identificare, testare și implementare a strategiilor, permițând în același timp adaptarea la o piață în continuă evoluție.

Algoritmii bazați pe AI reprezintă o formă de tranzacționare sistematică în care traderii urmează o abordare bazată pe reguli, care poate implica utilizarea indicatorilor și automatizării pentru executarea tranzacțiilor. 

Această abordare contrastează cu tranzacționarea discreționară, în care traderii iau decizii subiective pe baza diverselor surse de informații despre direcția viitoare a pieței.

Indiferent dacă ești începător sau un trader experimentat, integrarea AI în strategia ta de tranzacționare poate oferi numeroase avantaje. Iată câteva modalități de a încorpora AI-ul în strategiile de tranzacționare:

1. Integrează datele din modele AI generative: Utilizează modele de limbaj AI generative, cum ar fi GPT-4, pentru a monitoriza știrile și datele de pe piață. Aceste modele pot face previziuni pe baza acestor informații, care pot fi apoi integrate în algoritmii tăi de tranzacționare.

2. Realizează analiza sentimentelor prin procesarea limbajului natural (NLP): Urmărește limbajul folosit de oameni în legătură cu piețele criptografice folosind NLP. Analizează modelele istorice pentru a vedea dacă există corelații cu evoluția prețurilor, ceea ce te poate ajuta să iei decizii de tranzacționare în cunoștință de cauză.

3. Caută potențialele configurații de tranzacționare: Utilizează AI-ul pentru a identifica modele tehnice comune de prețuri și potențiale configurații de tranzacționare. AI-ul poate analiza rapid cantități mari de date pentru a identifica oportunități care ar putea să nu fie imediat evidente pentru traderii umani.

4. Generează rapoarte despre piață: Folosește AI-ul pentru a genera rapoarte despre evenimentele esențiale de pe piață sau pentru a sintetiza seturile mari de date. Aceste rapoarte pot oferi informații despre modul în care piețele au reacționat la evenimente similare în trecut, ajutând la luarea deciziilor de tranzacționare viitoare.

5. Strategii de testare retrospectivă: Folosește AI-ul pentru a testa retrospectiv strategiile de tranzacționare, examinând secvențe specifice de evoluții ale prețurilor pe baza unor seturi mari de date. AI-ul poate procesa în mod eficient datele istorice pentru a evalua cât de bine ar fi funcționat o strategie, contribuind la rafinarea și optimizarea abordărilor de tranzacționare.

AI-ul influențează comportamentul algoritmilor (și al traderilor) în mai multe moduri:

• AI-ul este utilizat pentru a combina, monitoriza și evalua un număr vast de fluxuri de date extrem de divergente. Acest lucru permite algoritmilor bazați pe inteligența artificială să răspundă rapid la schimbări importante în ceea ce privește sentimentele de pe piață, prețurile, previziunile economice și evenimentele geopolitice majore. 

• AI-ul poate identifica tipare tehnice comune în graficele de prețuri, care la rândul lor pot fi utilizate pentru a genera configurații.

• Prin urmare, AI-ul poate fi utilizat pentru a închide sau a deschide rapid o tranzacție, pentru a ajusta automat distribuția unui portofoliu de investiții sau pentru a furniza rapoarte valoroase factorilor de decizie esențiali.

• Prin învățare automată - subdomeniu al AI-ului - AI-ul poate combina cantități mari de date structurate și nestructurate pentru a face predicții

• Prin învățarea adaptivă, AI-ul poate fi utilizat pentru a îmbunătăți performanța algoritmilor în timp. Acest lucru este similar, în principiu, cu un trader discreționar care își revizuiește jurnalul de tranzacționare, pentru a identifica ce face bine și ce trebuie îmbunătățit. 

• Identifică tiparele care pot fi combinate cu intuiția traderilor pentru a lua decizii mai bune

Dacă doriți să aflați mai multe despre produsele din lumea reală bazate pe IA, Kensho de la SNP și Aladdin de la BlackRock sunt două proiecte care utilizează AI pentru informații de afaceri și gestionarea portofoliului, respectiv, precum și pentru diverse alte funcții.

Următoarea listă sintetizează unele dintre cercetările publicate referitoare la utilizarea AI pe piețele de criptomonede:

• Un studiu a demonstrat că cercetătorii au reușit să prezică fluctuația Bitcoin (BTC) folosind învățarea automată cu o precizie de 66 %. 

• Un studiu similar a constatat că învățarea automată poate prezice fluctuațiile zilnice ale pieței pentru cele 100 de criptomonede de top cu o precizie cuprinsă între 52,9 % și 54,1 %.

• Utilizarea rețelelor neuronale în condiții experimentale s-a dovedit, de asemenea, promițătoare pentru predicția prețului pentru Bitcoin.

Într-un articol recent, Forbes a examinat rolul tehnologiei AI în tranzacționarea de criptomonede, făcând referire la următoarele proiecte:

• SingularityNET: este o piață pentru produse bazate pe AI, inclusiv de roboți care pot fi folosiți pentru analiza pieței. 

• GNY.io: care își propune să construiască „...instrumente predictive de învățare automată pentru comunitatea de tranzacționare a criptomonedelor.

O altă platformă de roboți de tranzacționare AI menționată adesea este Cryptohopper, care susține că are inteligență artificială integrată, pentru a ajuta la decizia privind strategiile de implementat.

Toate sistemele de tranzacționare, chiar și roboții de tranzacționare de criptomonede, bazați pe AI, sunt expuse la diverse riscuri. 

Având în vedere că algoritmii sunt dirijați de coduri informatice, gradul lor de securitate depinde de cine a scris software-ul, dacă acesta a fost verificat independent și cât de des este revizuit.

Traderii/dezvoltatorii experimentați care își creează proprii roboți de tranzacționare pot avea mai multă încredere în fiabilitatea și securitatea acestora. Deoarece roboții auto-codificați sunt complet transparenți, aceștia permit traderului să înțeleagă și să controleze fiecare aspect al funcționării robotului, făcând întregul sistem potențial mai sigur. 

În schimb, roboții de tranzacționare terți, bazați pe abonament, prezintă mai multe riscuri inerente:

Software-ul terț este vulnerabil la pirateria informatică. Când conectezi orice software la platforma proprie de tranzacționare printr-un API și cineva reușește să preia controlul asupra acelui software, acea persoană îți controlează efectiv contul. Acest lucru i-ar putea permite să utilizeze capitalul tău oricum dorește. 

În martie 2018, după ce au preluat controlul asupra numeroase conturi prin API-ul Binance, hackerii au utilizat fondurile din aceste conturi pentru a umfla prețul pentru Viacoin. Mai recent, în 2023, platforma de roboți de tranzacționare 3Commas a fost exploatată, rezultând în sustragerea a 22 de milioane de dolari din conturile utilizatorilor.

Algoritmii, la fel ca oamenii, sunt susceptibili la erori care pot fi cauzați de diverși factori. Codarea defectuoasă sau deconectarea de la API-ul unei platforme de tranzacționare poate duce la nefuncționarea algoritmului conform programării. De exemplu, dacă un algoritm intră într-o poziție lungă și limita de stopare a pierderii este gestionată de software, o defecțiune a software-ului ar putea împiedica închiderea poziției în timpul unei scăderi bruște a prețului. Acest risc este deosebit de ridicat atunci când se folosește efectul de levier, putând duce la pierderi catastrofale. Există numeroase cazuri documentate de eșecuri ale algoritmilor atât pe piețele financiare tradiționale, cât și pe piețele de criptomonede, care au dus la pierderi substanțiale.

Un algoritm poate părea profitabil pe baza testării retrospective, dar atunci când strategia este implementată în timp real pe piață, aceasta nu reproduce performanța istorică. După cum se spune, „performanțele din trecut nu sunt decisive pentru rezultatele viitoare”, iar acest lucru este valabil și pentru algoritmi. 

Testarea retroactivă în sine este supusă multor capcane, cum ar fi supra-ajustarea, în cadrul căreia atribui unei strategii mai multă credibilitate decât are în realitate. Dacă testezi și revizuiești în mod repetat o strategie folosind aceeași tranșă mică de date istorice, este probabil să fii indus(ă) în eroare și să ai impresia că ești în avantaj. De fapt, tot ce ai găsit este o strategie care a funcționat doar în acea fază discretă a evoluției prețurilor. Prin urmare, atunci când aceeași strategie este aplicată într-un test prospectiv, aceasta are rezultate slabe, deoarece nu ține cont de întregul spectru și amploarea comportamentului pieței. Mai degrabă, funcționează folosind doar o mică imagine a comportamentului pieței, care este doar zgomot de fundal în planul general al realității. 

Escrocii au folosit pretextul roboților de tranzacționare care promit profituri semnificative pentru a extrage valoare de la comercianții cu amănuntul neștiutori. CFTC avertizează împotriva achiziționării de „algoritmi creați de AI”, deoarece escrocii au exploatat interesul publicului în acest domeniu, ceea ce a dus la scheme Ponzi de miliarde de dolari.

Acest subiect ar merita mai multe articole dedicate, dar iată un ghid simplu care descrie cadrul de bază:

Poate că, după ce ai petrecut multe ore observând evoluția prețurilor criptomonedelor, ai remarcat că piețele tind să aibă un comportament repetitiv. Pentru a testa această teorie, verifică retrospectiv acest model pe baza datelor istorice privind prețurile din ultimii ani, pentru a vedea dacă acesta reprezintă un avantaj. Există multe pachete digitale online disponibile care vă pot ajuta în acest proces. Alternativ, poți înregistra manual fiecare caz în care avantajul examinat funcționează sau nu, folosind un software de cartografiere și o foaie de calcul. Dacă, după testarea retrospectivă aprofundată, modelul în cauză se dovedește a fi viabil, poți decide să treci la pasul următor. 

Presupunând că avantajul pe care l-ai testat poate fi transformat într-un algoritm (unele strategii extrem de discreționare nu pot fi automatizate cu ușurință), este recomandat să începi procesul de creare sau găsire a unui software care poate:

• să identifice configurarea pe care dorești să o tranzacționezi;

• să execute tranzacția exact așa cum dorești, inclusiv nivelurile de intrare, oprire și închidere în profit.

Trebuie să iei în considerare următoarele:

• Ce limbaj de programare trebuie folosit.

• Ce platformă de tranzacționare trebuie să folosești.

• Ce tipuri de ordine vor fi necesare.

• Cum să gestionezi erorile etc.

Acest pas este complex și nu poate fi acoperit complet aici dar există modalități de a accelera procesul:

• TradingView îți permite să îți codifici propriile indicatori, care, atunci când sunt asociați cu software-ul de executare standard, aceștia pot forma un sistem complet de tranzacționare automatizat.
• ProfitView este o aplicație care permite traderilor să utilizeze semnalele TradingView pentru a tranzacționa strategii automate pe bursele de criptomonede. Reține că Kraken nu susține aceste servicii.

Când ai: a) o strategie testată retrospectiv și b) o modalitate de a executa această strategie algoritmic, ești gata să o testezi live pe piață. Aceasta este cunoscută sub numele de testare prospectivă. Folosind o sumă foarte mică din capital pentru a preveni pierderile inutile, poți implementa strategia și urmări rezultatele. Durata necesară pentru a testa o strategie în avans depinde de cât de multe date colectezi sau cât de des efectuează aceasta tranzacții. 

După implementarea strategiei pe piață, este timpul să revizuiești rezultatele. Evaluează dacă a funcționat conform așteptărilor și ia în considerare să adaugi filtre sau variabile suplimentare pentru a îmbunătăți strategia generală.

Când ești mulțumit(ă) că algoritmul funcționează în limitele performanței așteptate, poți considera că este momentul să investești mai mult capital. Va trebui totuși să monitorizezi performanța acestuia în timp și, eventual, să-i aduci îmbunătățiri iterative.

Reține că unii algoritmi vor înceta să funcționeze în timp, fără un motiv evident. Dacă pierde continuu fonduri o perioadă îndelungată, poate fi necesar să reevaluezi dacă dorești să continui să o administrezi.

• Asigură-te că este aplicată în permanență o bună gestionare a riscurilor, atunci când este necesar. Având în vedere riscurile menționate mai sus, roboții de tranzacționare pot avea defecțiuni catastrofale, iar acest lucru trebuie luat în considerare atunci când decizi cât capital să investești. Puteți reduce riscul de contrapartidă prin distribuirea capitalului pe mai multe platforme de tranzacționare.

• Ia în considerare utilizarea unei limite de stopare a pierderii bazate pe curba capitalului propriu. Mai simplu, dacă robotul continuă să piardă fonduri o perioadă îndelungată, depășind nivelul preconizat la testarea retrospectivă, ia în considerare oprirea acestuia pentru a-i evalua performanța. În realitate, nu poți ști niciodată dacă un avantaj s-a epuizat complet, dar poți lua măsuri pentru a-ți limita pierderile.

• De asemenea, nu opri un algoritm înainte ca acesta să aibă șansa să funcționeze. Este normal ca orice strategie să înregistreze pierderi o anumită perioadă de timp (fenomen cunoscut sub numele de „retragere”). Testarea retrospectivă ar trebui să te informeze cu privire la amploarea și durata acestor perioade de performanță mai slabă. Dacă oprești frecvent executarea unei strategii atunci când aceasta pierde capital, este posibil să faci acest lucru într-o perioadă de scădere previzibilă, iar sistemul își poate reveni imediat după aceea.

• La fel cum investitorii utilizează diversificarea, și tu poți face același lucru ca trader algoritmic. Unii roboți vor funcționa bine atunci când piața fluctuează, iar alții vor funcționa bine atunci când piața este în tendințe, dar puțini vor funcționa bine în ambele faze. Având o gamă de roboți care se completează reciproc, acest lucru poate duce la o creștere mai lină a capitalului.

• Urmărește evoluțiile din domeniul roboților bazați pe AI, pentru a vedea cum poți integra cele mai recente progrese în propriile tranzacții.

• Fii prudent(ă) cu produsele de tip „cutie neagră”, fără dovezi privind rentabilitatea și cu abonamente scumpe. Avantajele comerciale de pe piețe sunt greu de găsit și extrem de valoroase. Nu numai atât, avantajele pot să se epuizeze dacă sunt exploatate de prea multe persoane. Ținând cont de acest lucru, întreabă de ce un serviciu ar fi dispus să deschidă o strategie pentru mii de persoane.

• Caută cele mai bune comisioane și cea mai rapidă executare pe diferite platforme de tranzacționare. Comisioanele de tranzacționare pot face distincția între o strategie profitabilă și una neprofitabilă, la fel ca și executarea și lichiditatea.

Roboții pentru criptomonede bazați pe AI reprezintă o evoluție interesantă în lumea tranzacționării algoritmice, iar cercetările arată că învățarea automată poate fi utilizată pentru a prezice cu succes evoluția piețelor de criptomonede.

Progresele înregistrate în modul în care roboții pot monitoriza informații noi și învăța în mod adaptiv pe baza performanțelor anterioare pot permite traderilor de criptomonede să implementeze algoritmi extrem de sofisticați, care își ajustează în mod autonom abordarea în timp.

Vrei să afli mai multe despre AI și criptomonede? Kraken facilitează cumpărarea și tranzacționarea de tokenuri de criptomonede bazate pe AI și multe altele!

Înregistrează-te pentru contul tău gratuit astăzi.