Krypto AI-handelsbots: En komplett guide

• Algoritmer dominerar många stora traditionella marknader och genererar miljarder i vinster för stora företag. 

• Artificiell intelligens (AI) kan förbättra dessa algoritmer genom: a) Att identifiera nya möjligheter, b) Att svara på stora mängder data och c) Att lära sig adaptivt baserat på prestation.

• Krypto-handlare som vill använda sin egen algoritm har två alternativ: Använda en prenumerationsbaserad tjänst eller botmarknad, eller skapa sin egen bot från grunden genom att koda sin egen indikator eller exekveringsprogramvara.

Krypto AI handelsbots utnyttjar sofistikerade matematiska modeller, maskininlärningsalgoritmer och automatisering för att utföra handelsstrategier å traders vägnar. 

Dessa avancerade system analyserar kontinuerligt stora mängder marknadsdata, identifierar mönster och anpassar sina strategier i realtid för att optimera prestanda.

I kontrast fungerar traditionella förprogrammerade algoritmer baserat på fasta parametrar och följer ett backtestat manus. Även om dessa konventionella algoritmer kan vara effektiva, saknar de förmågan att självständigt utvecklas och anpassa sig till föränderliga marknadsförhållanden. Denna stelhet kan begränsa deras effektivitet i dynamiska och oförutsägbara kryptovaluta marknader.

AI-drivna bots representerar en betydande uppgradering för automatiserade handelsystem. Deras förmåga att lära sig från ny data, justera strategier i farten och förutsäga marknadsrörelser med större noggrannhet utökar funktionaliteten och produktiviteten som automatiserade handelssystem kan erbjuda.

1. Flera akademiker förväntar sig att AI kommer att påverka många aspekter av våra liv, inklusive finansiella marknader. För krypto-handlare erbjuder AI möjligheten att autonomt utföra datadrivna affärer, vilket är särskilt fördelaktigt för dem som inte kan övervaka marknaderna noga.

2. Rapporter indikerar att omkring 60-75% av handelsvolymen på stora amerikanska, europeiska och asiatiska traditionella finansmarknader genereras av algoritmisk handel. Det är möjligt att en betydande procentandel av krypto-handelsvolymen också drivs av bots. Därför är det fördelaktigt för handlare att förstå hur dessa system fungerar och hur man integrerar dem i sina investeringsstrategier.

3. Genom maskininlärning har AI potential att förbättra prestandan hos handelsalgoritmer. Dessa framsteg kan påskynda processen att identifiera, testa och implementera strategier, samtidigt som de kan anpassa sig till en utvecklande marknad.

AI-drivna algoritmer är en form av systematisk handel där handlare följer en regelbaserad metod som kan involvera att använda indikatorer och automatisering för att genomföra affärer. 

Denna metod står i kontrast till diskretionär handel, där handlare fattar subjektiva beslut baserat på olika informationskällor om den framtida riktningen på en marknad.

Oavsett om du är en total nybörjare eller en erfaren handlare, kan integration av AI i din handelsregim erbjuda många fördelar. Här är flera sätt att integrera AI i dina handelsstrategier:

1. Integrera data från generativa AI-modeller: Använd generativa AI-språkmodeller, såsom GPT-4, för att övervaka nyheter och marknadsdata. Dessa modeller kan göra förutsägelser baserat på denna information, som sedan kan integreras i dina handelsalgoritmer.

2. Genomför sentimentanalys via naturlig språkbehandling (NLP): Följ språket som människor använder i relation till kryptovalutamarknader med hjälp av NLP. Analysera historiska mönster för att se om det finns korrelationer med prisrörelser, vilket kan hjälpa till att fatta informerade handelsbeslut.

3. Skanna efter potentiella uppställningar: Använd AI för att identifiera vanliga tekniska pris mönster och potentiella handelsuppställningar. AI kan snabbt analysera stora mängder data för att upptäcka möjligheter som kanske inte är omedelbart uppenbara för mänskliga handlare.

4. Generera marknadsrapporter: Använd AI för att generera rapporter om viktiga marknadshändelser eller sammanfatta stora datamängder. Dessa rapporter kan ge insikter om hur marknaderna reagerade på liknande händelser i det förflutna, vilket hjälper till med framtida handelsbeslut.

5. Backtesta strategier: Utnyttja AI för att backtesta handelsstrategier genom att granska specifika sekvenser av prisrörelser över stora datamängder. AI kan effektivt bearbeta historiska data för att utvärdera hur bra en strategi skulle ha presterat, vilket hjälper till att förfina och optimera handelsmetoder.

AI påverkar hur algoritmer (och handlare) beter sig på flera sätt:

• AI används för att kombinera, övervaka och bedöma ett stort antal mycket olika datakällor. Detta möjliggör AI-drivna algoritmer att snabbt reagera på viktiga förändringar i marknadssentiment, priser, ekonomiska prognoser och stora geopolitiska händelser. 

• AI kan identifiera vanliga tekniska mönster i prisdiagram, vilket i sin tur kan användas för att generera uppställningar.

• Därför kan AI användas för att snabbt stänga eller gå in i en handel, automatiskt justera fördelningen av en investeringsportfölj, eller ge värdefull rapportering till nyckelbeslutsfattare.

• Genom maskininlärning - ett delområde av AI - kan AI kombinera stora mängder strukturerad och ostrukturerad data för att göra förutsägelser.

• Genom adaptiv inlärning kan AI användas för att förbättra algoritmers prestanda över tid. Detta liknar i princip en diskretionär handlare som granskar sin handelsdagbok för att identifiera vad de gör bra och vad som behöver förbättras. 

• Identifiera mönster som kan kombineras med handlarens intuition för att fatta bättre beslut.

Om du är intresserad av att lära dig mer om verkliga, AI-drivna produkter, är SNP:s Kensho och BlackRocks Aladdin två projekt som använder AI för affärsinsikter och portföljhantering, samt olika andra funktioner.

Följande lista sammanfattar några av de publicerade forskningar som rör användningen av AI på kryptomarknader:

• Ett studie visade att forskare kunde förutsäga Bitcoin (BTC) rörelser med maskininlärning med 66% noggrannhet. 

• En liknande studie fann att maskininlärning kunde förutsäga de dagliga marknadsrörelserna för 100 ledande kryptovalutor med 52,9% till 54,1% noggrannhet.

• Användningen av neuronätverk i experimentella förhållanden visade också lovande resultat för att förutsäga priset på Bitcoin.

I en nyligen artikel, Forbes undersökte rollen av AI inom kryptohandel och refererade till följande projekt:

• SingularityNET: är en marknadsplats för AI-produkter, inklusive botar som kan användas för marknadsanalys. 

• GNY.io: strävar efter att bygga ‘...prediktiva maskininlärningsverktyg för kryptohandelsgemenskapen.

En annan allmänt refererad AI-handelsbotplattform är Cryptohopper, som påstår sig ha inbyggd artificiell intelligens för att hjälpa till att avgöra vilka strategier som ska användas.

Alla handelssystem, även AI-drivna kryptohandelsbotar, är utsatta för olika risker. 

Eftersom algoritmer styrs av datorkod beror graden av säkerhet på vem som skrev programvaran, om den har granskats oberoende och hur ofta den revideras.

Erfarna handlare/utvecklare som skapar sina egna handelsbotar kan ha större förtroende för deras tillförlitlighet och säkerhet. Eftersom självkodade botar är helt transparenta, tillåter de en handlare att förstå och kontrollera varje aspekt av botens drift, vilket gör hela systemet potentiellt mer säkert. 

I kontrast utgör tredjeparts, prenumerationsbaserade handelsbotar flera inneboende risker:

Tredjepartsprogramvara är sårbar för hacking. Om du kopplar någon programvara till din handelsplattform via ett API, och någon lyckas ta kontroll över den programvaran, kontrollerar den personen effektivt ditt konto. Detta kan tillåta dem att använda ditt kapital hur de vill. 

I mars 2018, efter att ha tagit kontroll över flera konton via Binances API, använde hackare medlen i dessa konton för att pumpa priset på Viacoin. Mer nyligen, 2023, blev handelsbotplattformen 3Commas utnyttjad, vilket resulterade i att 22 miljoner dollar drogs från användarnas konton.

Algoritmer, precis som människor, är mottagliga för fel som kan bero på olika faktorer. Felaktig kodning eller avbrott från en handelsplattform API kan resultera i att en algoritm misslyckas med att agera som den är programmerad att göra. Till exempel, om en algoritm går in i en lång position och stop-loss hanteras av programvaran, kan ett fel i programvaran förhindra att positionen stängs under en kraftig prisnedgång. Denna risk är särskilt uttalad när man använder hävstång, vilket potentiellt kan leda till katastrofala förluster. Det finns många dokumenterade fall av algoritmfel inom både traditionell finans och kryptovaluta marknader, vilket resulterar i betydande förluster.

En algoritm kan verka vara lönsam baserat på backtesting, men när strategin implementeras live på marknaden, repliceras den inte sin historiska prestation. Som ordspråket säger, "tidigare prestation är inte en indikator på framtida resultat," och detta gäller för algoritmer. 

Backtesting i sig är föremål för många fallgropar som överanpassning, där du tillskriver mer trovärdighet till en strategi än vad som faktiskt finns. Om du upprepade gånger backtestar och reviderar en strategi med samma lilla del av historiska data, är du sannolikt vilseledd att tro att du har en fördel. I själva verket har du bara hittat en strategi som fungerade endast under den specifika fasen av prisrörelse. Därför, när samma strategi implementeras i ett framåttest, presterar den dåligt, eftersom den inte är informerad av hela omfattningen och bredden av marknadsbeteende. Istället fungerar den med endast en liten ögonblicksbild av marknadsbeteende, vilket bara är brus i det stora hela. 

Bedragare har använt skenet av handelsrobotar som lovar betydande avkastning för att utvinna värde från intet ont anande detaljhandlare. CFTC varnar för att köpa in "AI-skapade algoritmer," eftersom bedragare har utnyttjat det offentliga intresset för detta område, vilket resulterar i miljard-dollar ponzi scheman.

Detta ämne kan förtjäna flera artiklar på egen hand, men här är en enkel guide som beskriver den grundläggande ramen:

Kanske efter att ha spenderat många timmar på att observera prisrörelser i kryptovaluta, märker du att marknaderna tenderar att bete sig i ett upprepande mönster. För att testa denna teori, backtestar du detta mönster över några års historiska prisdata för att se om detta ger en fördel. Det finns många digitala paket online som kan hjälpa dig med denna process. Alternativt kan du manuellt logga varje tillfälle där den undersökta fördelen fungerar eller inte, med hjälp av något diagramprogram och ett kalkylblad. Om mönstret i fråga visar sig ha meriter efter omfattande backtesting, kan du besluta att gå vidare till nästa steg. 

Förutsatt att den fördel du har testat kan omvandlas till en algoritm (vissa mycket diskretionära strategier kan inte enkelt automatiseras), kan du vilja påbörja processen att skapa eller hitta programvara som kan:

• Identifiera den setup du vill handla.

• Utför handeln exakt som önskat, inklusive inträde, stopp och take-profit nivåer.

Överväg följande:

• Vilket programmeringsspråk som ska användas.

• Vilken handelsplattform som ska användas.

• Vilken typ av order som kommer att krävas.

• Hur man hanterar fel, etc.

Detta steg är komplext och kan inte täckas helt här, men det finns sätt att påskynda processen:

• TradingView låter dig koda dina egna indikatorer, som, när de kombineras med färdiga exekveringsprogram, kan bilda ett komplett automatiserat handelssystem.
• ProfitView är en applikation som gör det möjligt för handlare att använda TradingView-signaler för att handla automatiserade strategier på kryptovalutabörser. Observera att Kraken inte stöder dessa tjänster.

När du har: a) En backtestad strategi och b) Ett sätt att utföra den strategin algoritmiskt, är du nu redo att testa den live på marknaden. Detta kallas framåttestning. Genom att använda en mycket liten mängd kapital för att förhindra onödiga förluster kan du implementera strategin och följa resultaten. Den tid du behöver för att framåttesta en strategi beror på hur mycket data du samlar in, eller hur ofta den gör affärer. 

Efter att ha implementerat strategin på marknaden är det dags att granska resultaten. Bedöm om den presterade som förväntat och överväg att lägga till ytterligare filter eller variabler för att förbättra den övergripande strategin.

När du är nöjd med att algoritmen presterar inom ett förväntat intervall kan du känna att det är dags att investera mer kapital. Du kommer fortfarande att behöva övervaka dess prestanda över tid och potentiellt göra iterativa förbättringar.

Observera att vissa algoritmer kan sluta fungera över tid utan uppenbar anledning. Om den fortsätter att förlora medel under en längre period kan du behöva ompröva om du vill fortsätta köra den.

• Se till att god riskhantering tillämpas hela tiden och där det är viktigt. Med tanke på riskerna ovan kan handelsrobotar ha katastrofala misslyckanden och detta bör beaktas när du beslutar hur mycket kapital som ska investeras. Du kan minska motpartsrisk genom att sprida ditt kapital över flera handelsplattformar.

• Överväg att använda en stop loss baserad på aktiekurvan. Enklare sagt, om botten fortsätter att förlora pengar under en längre tid än vad du skulle förvänta dig från din backtesting, överväg att stänga av den för att granska dess prestanda. I sanning kan du aldrig veta om en fördel har helt avtagit, men du kan vidta åtgärder för att begränsa dina förluster.

• Lika så, stäng inte av en algoritm innan den har fått en chans att prestera. Det är normalt för vilken strategi som helst att förlora under en viss tid (detta kallas drawdown). Din backtesting bör informera dig om hur stora och hur länge dessa perioder av sämre prestanda tenderar att vara. Om du ofta stoppar en strategi från att köra när den förlorar kapital, kan du helt enkelt göra det under en period av förväntad drawdown, och systemet kan återhämta sig omedelbart efter.

• Precis som investerare använder diversifiering, kan du göra detsamma som en algoritmisk handlare. Vissa bots kommer att prestera bra när marknaden är sidledes, och vissa bots kommer att prestera bra när marknaden är trendande, men få kommer att prestera bra i båda faser. Genom att ha en rad bots som kompletterar varandra kan detta skapa en jämnare tillväxt av ditt kapital.

• Övervaka utvecklingen av AI-drivna bots för att se hur du kan integrera de senaste framstegen i din egen handel.

• Var försiktig med svarta lådor, utan bevis på lönsamhet och dyra prenumerationer. Handelsfördelar på marknader är svåra att hitta och extremt värdefulla. Inte bara det, kan fördelar avta om de utnyttjas av för många människor. Med detta i åtanke, fråga varför någon tjänst skulle vara villig att öppna upp en strategi för tusentals människor.

• Jämför avgifter och den snabbaste utförandet över olika handelsplattformar. Handelsavgifter kan göra skillnaden mellan en strategi som är lönsam eller inte, liksom utförande och likviditet.

AI-drivna kryptobots representerar en spännande utveckling inom algoritmisk handel, och forskning visar att maskininlärning kan användas för att framgångsrikt förutsäga kryptomarknader.

Framsteg i hur bots kan övervaka ny information och lära sig adaptivt baserat på tidigare prestanda, kan möjliggöra för kryptohandlare att använda mycket sofistikerade algoritmer som autonomt justerar sin strategi över tid.

Intresserad av att dyka djupare in i AI och kryptovaluta? Kraken gör det enkelt att köpa och handla med AI-baserade kryptovalutor och mer!

Registrera dig för ditt gratis konto idag.