ИИ-боты для торговли криптовалютой полное руководство

• Алгоритмы доминируют на многих крупных традиционных рынках, генерируя миллиардные прибыли для крупных компаний. 

• Искусственный интеллект (ИИ) способен улучшить эти алгоритмы, выполняя следующие задачи: а) выявление новых возможностей; б) реагирование на большие объемы данных; в) адаптивное обучение на основе результатов.

• Криптотрейдеры, желающие внедрить свой собственный алгоритм, имеют два варианта: использовать сервис на основе подписки или рынок ботов, либо создать собственного бота с нуля, написав собственное программное обеспечение для индикаторов или исполнения.

ИИ-боты для торговли криптовалютой используют сложные математические модели, алгоритмы машинного обучения и автоматизацию для исполнения торговых стратегий от имени трейдеров. 

Эти продвинутые системы непрерывно анализируют огромные объемы рыночных данных, выявляют модели и адаптируют свои стратегии в реальном времени для оптимизации результатов.

В отличие от этого, традиционные заранее запрограммированные алгоритмы работают на основе фиксированных параметров и следуют сценарию, который прошел ретроспективное тестирование. Хотя такие традиционные алгоритмы могут быть эффективными, им не хватает способности независимо развиваться и адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям. Подобная жесткость может ограничить их эффективность на динамичных и непредсказуемых криптовалютных рынках.

ИИ-боты представляют собой значительное улучшение для автоматизированных систем торговли. Их способность учиться на новых данных, корректировать стратегии по ходу выполнения и прогнозировать рыночные движения с большей точностью расширяет функциональность и продуктивность, которые способны предложить автоматизированные системы торговли.

1. Ряд ученых ожидают, что ИИ повлияет на многие аспекты нашей жизни, включая финансовые рынки. Для криптотрейдеров ИИ предлагает возможность автономного исполнения сделок на основе данных, что особенно полезно для тех, кто не может внимательно следить за рынками.

2. Как указывают отчеты, около 60–75% объема торгов на крупных традиционных финансовых рынках США, Европы и Азии генерируется алгоритмической торговлей. Возможно, что значительная доля в объеме торговли криптовалютой также осуществляется ботами. Поэтому для трейдеров выгодно понимать, как работают эти системы и как интегрировать их в свои инвестиционные стратегии.

3. С помощью машинного обучения ИИ имеет потенциал улучшить характеристики алгоритмов торговли. Эти достижения могут ускорить процесс выявления, тестирования и внедрения стратегий, а также способность адаптироваться к развивающемуся рынку.

Управляемые ИИ алгоритмы представляют собой форму системной торговли, где трейдеры следуют правилам, которые могут включать использование индикаторов и автоматизацию для исполнения сделок. 

Такой подход контрастирует с дискреционной торговлей, где трейдеры принимают субъективные решения на основе различных источников информации о будущем направлении рынка.

Как для новичков, так и для опытных трейдеров интеграция ИИ в стратегию торговли может предложить множество преимуществ. Вот несколько способов интегрировать ИИ в ваши стратегии торговли:

1. Интеграция данных из моделей генеративного ИИ. Используйте языковые модели генеративного ИИ, такие как GPT-4, для мониторинга новостей и рыночных данных. Такие модели способны создавать прогнозы на основе этой информации, которые затем можно интегрировать в торговые алгоритмы.

2. Проведение анализа настроений с помощью обработки естественного языка (NLP). Отслеживайте язык, который люди используют в отношении криптовалютных рынков, с помощью NLP. Анализируйте исторические модели, чтобы увидеть, есть ли корреляции с ценовыми движениями. Это будет полезно в принятии обоснованных торговых решений.

3. Сканирование потенциальных сделок. Используйте ИИ для выявления общих технических ценовых моделей и потенциальных торговых сделок. ИИ способен быстро анализировать огромные объемы данных, чтобы выявить возможности, которые могут быть неочевидны для трейдеров-людей.

4. Генерация рыночных отчетов. Используйте ИИ для генерации отчетов о ключевых рыночных событиях или для обобщения больших наборов данных. Такие отчеты могут предоставить информацию о том, как рынки реагировали на подобные события в прошлом, что поможет в будущих торговых решениях.

5. Ретроспективное тестирование стратегий. Используйте ИИ для ретроспективного тестирования стратегий торговли, исследуя конкретные последовательности ценовых движений на больших наборах данных. ИИ способен эффективно обрабатывать данные за прошлые периоды, чтобы оценить, насколько хорошо стратегия могла бы работать, помогая уточнять и оптимизировать подходы к торговле.

ИИ влияет на то, как алгоритмы (и трейдеры) ведут себя в ряде ситуаций:

• ИИ используется для объединения, мониторинга и оценки огромного количества сильно различающихся потоков данных. Это позволяет ИИ-алгоритмам быстро реагировать на важные изменения в рыночных настроениях, на цены, экономические прогнозы и крупные геополитические события. 

• ИИ способен выявлять общие технические модели на ценовых графиках, которые, в свою очередь, можно использовать для генерации сделок.

• Таким образом, ИИ можно использовать для быстрого закрытия или открытия сделки, автоматической корректировки распределения инвестиционного портфеля или предоставления ценной отчетности ключевым принимающим решения лицам.

• С помощью машинного обучения – подобласти ИИ – ИИ способен объединять большие объемы структурированных и неструктурированных данных для прогнозирования.

• С помощью адаптивного обучения ИИ можно задействовать для улучшения характеристик алгоритмов с течением времени. Это напоминает принцип работы дискреционного трейдера, который просматривает свой журнал торговли, чтобы определить, что он делает правильно, а что нужно улучшить. 

• Выявляйте модели, которые можно комбинировать с трейдерской интуицией для принятия лучших решений.

Если хотите узнать больше о реальных продуктах на основе ИИ, Kensho от SNP и Aladdin от BlackRock – это два проекта, которые используют ИИ для бизнес-анализа и управления портфелем, а также для прочих функций.

В списке ниже обобщены некоторые опубликованные исследования, касающиеся использования ИИ на рынках криптовалют:

• Одно исследование продемонстрировало, что ученые смогли с точностью 66% предсказать движения Bitcoin (BTC) с помощью машинного обучения. 

• Похожее исследование показало, что машинное обучение способно прогнозировать ежедневные рыночные движения по 100 ведущих криптовалют с точностью от 52,9% до 54,1%.

• Использование нейронных сетей в экспериментальных условиях также продемонстрировало перспективы для прогнозирования цены Bitcoin.

В недавней статье Forbes рассмотрена роль ИИ в торговле криптовалютой, с упоминанием следующих проектов:

• SingularityNET: это рынок для ИИ-продуктов, включая ботов, которые могут использоваться для анализа рынка. 

• GNY.io: стремится создать «...прогностические инструменты машинного обучения для сообщества криптотрейдеров.

Еще одной часто упоминаемой платформой ИИ-ботов в торговле является Cryptohopper, которая утверждает, что имеет встроенный искусственный интеллект, чтобы помочь определять, какие именно стратегии следует внедрять.

Все торговые системы, даже ИИ-боты для торговли, подвержены различным рискам. 

Учитывая, что алгоритмы управляются компьютерным кодом, степень их безопасности зависит от того, кто написал программное обеспечение, было ли оно независимо проверено и как часто оно изменяется.

Опытные трейдеры/разработчики, создающие свои собственные торговые боты, могут быть более уверены в их надежности и безопасности. Поскольку самостоятельно написанные боты полностью прозрачны, они позволяют трейдеру понимать и контролировать каждый аспект работы бота, что делает всю систему потенциально более безопасной. 

В отличие от этого, сторонние торговые боты, задействованные по подписке, порождают ряд присущих им рисков:

Стороннее программное обеспечение уязвимо для взлома. Если вы подключаете любое программное обеспечение к своей трейдинговой платформе через API, и кто-то управляет этим программным обеспечением, такой человек фактически контролирует ваш аккаунт. Таким образом, этот человек может пользоваться вашим капиталом по своему усмотрению. 

В марте 2018 года, получив контроль над многочисленными аккаунтами через API Binance, хакеры использовали средства с этих аккаунтов, чтобы поднять цену Viacoin. Недавно, в 2023 году, использующая торговых ботов платформа 3Commas подверглась атаке, в результате чего 22 миллиона долларов США было выведены с аккаунтов пользователей.

Алгоритмы, как и люди, подвержены ошибкам, которые могут возникать по различным причинам. Ошибки в коде или отключение от API трейдинговой платформы могут привести к тому, что алгоритм не будет действовать так, как он запрограммирован. Например, если алгоритм открывает длинную позицию, а стоп-лосс управляется программным обеспечением, сбой в программном обеспечении может помешать закрытию позиции во время резкого падения цен. Этот риск особенно выражен при использовании кредитного плеча, что потенциально может привести к катастрофическим убыткам. Существует множество документированных случаев обернувшихся значительными убытками сбоев алгоритмов как на традиционных финансовых рынках, так и на рынках криптовалют.

Алгоритм может казаться прибыльным на основе ретроспективного тестирования, но когда стратегия применяется в реальном времени на рынке, она не воспроизводит свои исторические показатели. Как говорится, «эффективность в прошлом не является показателем будущих результатов», и это абсолютно верно для алгоритмов. 

Ретроспективное тестирование само подвержено многим опасностям, таким как переобучение, когда стратегии приписывается больше доверия, чем на самом деле оно того стоит. Если неоднократно проводить ретроспективное тестирование и пересматривать стратегию, используя одну и ту же небольшую выборку исторических данных, то, вероятно, возникнет заблуждение о наличии преимущества. На самом деле, найдена лишь стратегия, которая работала только в этот конкретный период ценового движения. Поэтому, когда та же стратегия применяется в форвардном тестировании, она показывает плохие результаты, потому что не учитывает весь спектр и широту поведения рынка. Другими словами, она работает, используя только небольшой срез поведения рынка, который представляет собой лишь шум в общей массе. 

Мошенники под видом торговых ботов обещали значительные доходы, чтобы извлечь выгоду из ничего не подозревающих розничных трейдеров. Комиссия по торговле товарными фьючерсами (CFTC) предостерегает от инвестиций в «созданные ИИ алгоритмы», поскольку мошенники воспользовались общественным интересом в этой сфере, что привело к появлению многомиллиардных схем Понци.

Сама по себе эта тема может заслуживать нескольких статей, но вот простое руководство, которое описывает основную структуру.

Возможно, после многих часов отслеживания движения в цен в криптовалютах, вы заметили, что рынки склонны вести себя в рамках повторяющейся модели. Чтобы проверить такую теорию, нужно провести ретроспективное тестирование этой модели на протяжении нескольких лет исторических данных о ценах. Лишь тогда можно увидеть, дает ли это преимущество. Существует множество доступных онлайн цифровых пакетов, которые могут быть полезны в этом процессе. В качестве альтернативы можно вручную фиксировать каждый случай, когда исследуемое преимущество работает или не работает. Для этого допустимо пользоваться программным обеспечением для построения графиков и электронной таблицей. Если после обширного ретроспективного тестирования рассматриваемая модель показывает свою ценность, можно решиться перейти к следующему шагу. 

Предполагая, что проверенное вами преимущество можно преобразовать в алгоритм (некоторые высокодискреционные стратегии нелегко автоматизировать), можно запустить процесс создания или поиска программного обеспечения, способного:

• определить сделку, по которой вы хотите торговать;

• исполнить сделку точно так, как задумано, включая уровни входа, стопа и тейк-профита.

Рассмотрите следующее:

• какой язык программирования использовать;

• какую трейдинговую платформу использовать;

• какие типы ордеров будут необходимы;

• как обрабатывать ошибки и т. д.

Этот шаг сложен и его невозможно полностью описать здесь, но есть способы ускорить процесс.

• TradingView позволяет вам кодировать свои собственные индикаторы, которые, в сочетании с готовым программным обеспечением для исполнения, могут составить полноценную автоматизированную систему для торговли.
• ProfitView – это приложение, которое позволяет трейдерам использовать сигналы TradingView для сделок с автоматизированными стратегиями на криптовалютных биржах. Обратите внимание, что Kraken не поощряет такие услуги.

Как только будет получены результаты ретроспективного тестирования стратегии и способ исполнения этой стратегии через алгоритмы, можно будет протестировать ее в реальном времени на рынке. Это называется форвардным тестированием. Используя очень небольшую сумму капитала, чтобы предотвратить ненужные убытки, вы можете внедрить стратегию и отслеживать результаты. Количество времени, необходимое для форвардного тестирования стратегии в реальном времени, будет зависеть от того, сколько данных вы соберете, или как часто стратегия исполняет сделки. 

После внедрения стратегии на рынке пришло время изучить результаты. Оцените, работала ли стратегия так, как ожидалось, и подумайте о добавлении дополнительных фильтров или переменных для улучшения стратегии в целом.

Как только подтвердится работа алгоритма в диапазоне ожидаемых характеристик, можно понять, что пришло время вложить больше капитала. Вам все равно придется отслеживать его характеристики с течением времени и, вероятно, вносить итеративные улучшения.

Обратите внимание, что некоторые алгоритмы могут перестать работать со временем без очевидной причины. Если алгоритм продолжает терять средства в течение длительного времени, вероятно, придется провести повторную оценку о дальнейшем его использовании.

• Убедитесь, что надлежащее управление рисками применяется в любое время и там, где это важно. Учитывая вышеозначенные риски, торговые боты могут иметь катастрофические сбои, и это следует учитывать при принятии решения о том, сколько капитала вложить. Вы можете снизить риск невыполнения обязательств, распределив свой капитал по нескольким трейдинговым платформам.

• Рассмотрите возможность использования стоп-лосса на основе кривой капитала. Проще говоря, если бот продолжает терять средства в течение длительного времени (дольше, чем ожидалось по результатам ретроспективного тестирования), изучите возможность его отключения для анализа характеристик. Фактически, никогда не получится знать, полностью ли исчезло преимущество, но можно принять меры, чтобы ограничить свои убытки.

• При этом не отключайте алгоритм, прежде чем он получит шанс проявить себя. В штатной ситуации для любой стратегии характерны убытки в течение определенного времени (это называется просадкой). Проведенное ретроспективное тестирование должно сообщать о том, насколько большими станут периоды сниженной динамики и как долго они будут длиться. Если часто прерывать работу стратегии, когда она теряет капитал, то можно просто делать это в период ожидаемой просадки, и система может сразу же восстановиться.

• Подобно применению диверсификации инвесторами, можно поступить также в роли алгоритмического трейдера. Некоторые боты будут эффективно работать, когда рынок находится в диапазоне, а некоторые боты будут эффективно функционировать, когда рынок находится в тренде, но немногие будут надлежащим образом работать в обеих фазах. Имея ряд ботов, которые дополняют друг друга, можно обеспечить более плавный рост капитала.

• Следите за развитием ИИ-ботов, чтобы быть в курсе, как можно внедрить последние достижения в свою торговлю.

• Остерегайтесь продуктов с неизвестными принципами работы, по которым нет доказательств прибыльности и предлагаются дорогостоящие подписки. Торговые преимущества на рынках трудно найти и они чрезвычайно ценны. Кроме того, преимущества могут исчезнуть, если их используют слишком много людей. С учетом этого, задайтесь вопросом: почему любая служба будет готова открыть стратегию для тысяч людей.

• Сравните лучшие комиссии и самое быстрое исполнение на различных трейдинговых платформах. Комиссии за торговлю могут стать решающим фактором для прибыльности или неприбыльности стратегии (то же работает в случае исполнения и ликвидности).

ИИ-боты для криптовалют представляют собой захватывающую разработку в мире алгоритмической торговли, и исследования показывают, что машинное обучение можно использовать для успешного прогнозирования криптовалютных рынков.

Достижения в способности ботов отслеживать новую информацию и обучаться адаптивно на основе предыдущих результатов, позволяют криптотрейдерам разрабатывать высокосложные алгоритмы, которые автономно корректируют свой подход со временем.

Интересно углубленное изучение ИИ и криптовалют? Kraken упрощает покупку и торговлю криптотокенами на основе ИИ и не только!

Зарегистрируйтесь и получите бесплатный аккаунт уже сегодня!