Bots de trading de criptomonedas con IA: una guía completa

• Los algoritmos dominan muchos grandes mercados tradicionales, generando miles de millones en ganancias para las principales empresas. 

• La inteligencia artificial (IA) puede mejorar estos algoritmos mediante: a) la identificación de nuevas oportunidades, b) la respuesta a grandes cantidades de datos y c) el aprendizaje adaptativo basado en el rendimiento.

• Los traders de criptomonedas que buscan implementar su propio algoritmo tienen dos opciones: utilizar un servicio basado en suscripción o un mercado de bots, o crear su propio bot desde cero codificando su propio indicador o software de ejecución.

Los bots de trading de IA de criptomonedas aprovechan modelos matemáticos sofisticados, algoritmos de aprendizaje automático y automatización para ejecutar estrategias de trading en nombre de los traders. 

Estos sistemas avanzados analizan continuamente grandes cantidades de datos de mercado, identifican patrones y adaptan sus estrategias en tiempo real para optimizar el rendimiento.

Por el contrario, los algoritmos tradicionales preprogramados operan basándose en parámetros fijos y siguen un script probado. Si bien estos algoritmos convencionales pueden ser efectivos, carecen de la capacidad de evolucionar y adaptarse de forma independiente a las condiciones cambiantes del mercado. Esta rigidez puede limitar su eficacia en los mercados de criptomonedas dinámicos e impredecibles.

Los bots impulsados por IA representan una mejora significativa para los sistemas de trading automatizados. Su capacidad para aprender de nuevos datos, ajustar estrategias sobre la marcha y predecir los movimientos del mercado con mayor precisión amplía la funcionalidad y la productividad que pueden ofrecer los sistemas de trading automatizados.

1. Varios académicos esperan que la IA impacte en muchos aspectos de nuestras vidas, incluidos los mercados financieros. Para los traders de criptomonedas, la IA ofrece la capacidad de ejecutar operaciones basadas en datos de forma autónoma, lo que es particularmente beneficioso para aquellos que no pueden monitorear los mercados de cerca.

2. Los informes indican que alrededor del 60-75% del volumen de trading en los principales mercados financieros tradicionales de EE. UU., Europa y Asia es generado por el trading algorítmico. Es posible que un porcentaje significativo del volumen de trading de criptomonedas también sea impulsado por bots. Por lo tanto, es ventajoso para los traders comprender cómo funcionan estos sistemas y cómo integrarlos en sus estrategias de inversión.

3. A través del aprendizaje automático, la IA tiene el potencial de mejorar el rendimiento de los algoritmos de trading. Estos avances pueden acelerar el proceso de identificación, prueba e implementación de estrategias, al tiempo que pueden adaptarse a un mercado en evolución.

Los algoritmos impulsados por IA son una forma de trading sistemático en la que los traders siguen un enfoque basado en reglas que puede implicar el uso de indicadores y automatización para ejecutar operaciones. 

Este enfoque contrasta con el trading discrecional, donde los traders toman decisiones subjetivas basadas en diversas fuentes de información sobre la dirección futura de un mercado.

Ya sea que sea un principiante completo o un trader experimentado, integrar la IA en su régimen de trading puede ofrecer numerosas ventajas. Aquí hay varias formas de incorporar la IA en sus estrategias de trading:

1. Integrar datos de modelos de IA generativa: Utilice modelos de lenguaje de IA generativa, como GPT-4, para monitorear noticias y datos de mercado. Estos modelos pueden hacer predicciones basadas en esta información, que luego pueden integrarse en sus algoritmos de trading.

2. Realizar análisis de sentimiento a través del procesamiento del lenguaje natural (PLN): Rastree el lenguaje que la gente usa en relación con los mercados de criptomonedas utilizando PLN. Analice patrones históricos para ver si hay correlaciones con la acción del precio, lo que puede ayudar a tomar decisiones de trading informadas.

3. Buscar configuraciones potenciales: Use la IA para identificar patrones de precios técnicos comunes y configuraciones de trading potenciales. La IA puede analizar rápidamente grandes cantidades de datos para detectar oportunidades que pueden no ser inmediatamente obvias para los traders humanos.

4. Generar informes de mercado: Emplee la IA para generar informes sobre eventos clave del mercado o resumir grandes conjuntos de datos. Estos informes pueden proporcionar información sobre cómo respondieron los mercados a eventos similares en el pasado, lo que ayuda en futuras decisiones de trading.

5. Probar estrategias (backtesting): Aproveche la IA para probar estrategias de trading examinando secuencias específicas de acción del precio en grandes conjuntos de datos. La IA puede procesar eficientemente datos históricos para evaluar qué tan bien se habría desempeñado una estrategia, ayudando a refinar y optimizar los enfoques de trading.

La IA influye en cómo se comportan los algoritmos (y los traders) de varias maneras:

• La IA se utiliza para combinar, monitorear y evaluar una gran cantidad de flujos de datos muy divergentes. Esto permite que los algoritmos impulsados por IA respondan rápidamente a cambios importantes en el sentimiento del mercado, el precio, las previsiones económicas y los principales eventos geopolíticos. 

• La IA puede identificar patrones técnicos comunes en los gráficos de precios, que a su vez pueden usarse para generar configuraciones.

• Por lo tanto, la IA podría usarse para cerrar o abrir rápidamente una operación, ajustar automáticamente la distribución de una cartera de inversiones o proporcionar informes valiosos a los tomadores de decisiones clave.

• A través del aprendizaje automático, un subcampo de la IA, la IA puede combinar grandes tramos de datos estructurados y no estructurados para hacer predicciones.

• Mediante el aprendizaje adaptativo, la IA puede emplearse para mejorar el rendimiento de los algoritmos con el tiempo. Esto es similar en principio a un trader discrecional que revisa su diario de trading para identificar lo que está haciendo bien y lo que necesita mejorar. 

• Identificar patrones que se pueden combinar con la intuición de los traders para tomar mejores decisiones.

Si está interesado en aprender más sobre productos del mundo real impulsados por IA, Kensho de SNP y Aladdin de BlackRock son dos proyectos que emplean la IA para la información empresarial y la gestión de carteras, respectivamente, así como para varias otras funciones.

La siguiente lista resume algunas de las investigaciones publicadas relacionadas con el uso de la IA en los mercados de criptomonedas:

• Un estudio demostró que los investigadores pudieron predecir los movimientos de Bitcoin (BTC) utilizando aprendizaje automático con un 66% de precisión. 

• Un estudio similar encontró que el aprendizaje automático podía predecir los movimientos diarios del mercado de 100 criptomonedas líderes con una precisión del 52.9% al 54.1%.

• El uso de redes neuronales en condiciones experimentales también mostró ser prometedor para predecir el precio de Bitcoin.

En un artículo reciente, Forbes examinó el papel de la IA en el trading de criptomonedas, haciendo referencia a los siguientes proyectos:

• SingularityNET: es un mercado de productos de IA, incluidos bots que se pueden utilizar para el análisis de mercado. 

• GNY.io: busca construir ‘...herramientas predictivas de aprendizaje automático para la comunidad de trading de criptomonedas.

Otra plataforma de bots de trading con IA ampliamente referenciada es Cryptohopper, que afirma tener inteligencia artificial incorporada para ayudar a decidir qué estrategias implementar.

Todos los sistemas de trading, incluso los bots de trading de criptomonedas impulsados por IA, son propensos a diversos riesgos. 

Dado que los algoritmos son dirigidos por código informático, el grado de seguridad de estos depende de quién escribió el software, si ha sido revisado de forma independiente y con qué frecuencia se revisa.

Los traders/desarrolladores experimentados que crean sus propios bots de trading pueden tener mayor confianza en su fiabilidad y seguridad. Debido a que los bots autocodificados son completamente transparentes, permiten a un trader comprender y controlar cada aspecto del funcionamiento del bot, lo que hace que todo el sistema sea potencialmente más seguro. 

Por el contrario, los bots de trading de terceros basados en suscripción plantean varios riesgos inherentes:

El software de terceros es una superficie de ataque potencial. Conectarlo a tu plataforma de trading a través de una API, y una sola brecha le da a un atacante el control total de tu cuenta y tu capital.

La industria de las criptomonedas aprendió esto por las malas. Los incidentes de 2022/2023 que afectaron a plataformas como 3Commas expusieron los peligros del almacenamiento tradicional de claves API y forzaron un replanteamiento fundamental. Hoy, 3Commas ha renovado su arquitectura de seguridad: las claves API ya no se almacenan en un formato legible en servidores externos, sino que han sido reemplazadas por un Sign Center aislado y criptografía asimétrica. La lista blanca de IP recomendada por Kraken añade otra capa de protección al usar cualquier software de terceros. Dicho esto, ninguna integración de terceros es completamente inmune al riesgo, independientemente de la plataforma.

Los algoritmos, al igual que los humanos, son susceptibles a errores que pueden derivarse de varios factores. Una codificación defectuosa o la desconexión de la API de una plataforma de trading pueden hacer que un algoritmo no actúe como está programado. Por ejemplo, si un algoritmo abre una posición larga y el stop-loss es gestionado por el software, un fallo en el software podría impedir que la posición se cierre durante una fuerte caída de precios. Este riesgo es especialmente pronunciado cuando se utiliza apalancamiento, lo que podría conducir a pérdidas catastróficas. Existen numerosos casos documentados de fallos de algoritmos tanto en las finanzas tradicionales como en los mercados de criptomonedas, lo que ha resultado en pérdidas sustanciales.

Un algoritmo puede parecer rentable basándose en el backtesting, pero cuando la estrategia se implementa en vivo en el mercado, no replica su rendimiento histórico. Como dice el dicho, “el rendimiento pasado no es indicativo de resultados futuros”, y esto es cierto para los algoritmos. 

El backtesting en sí mismo está sujeto a muchos escollos, como el sobreajuste, donde se atribuye más credibilidad a una estrategia de la que realmente existe. Si se realiza backtesting y se revisa repetidamente una estrategia utilizando el mismo pequeño tramo de datos históricos, es probable que se le engañe haciéndole creer que tiene una ventaja. De hecho, todo lo que ha encontrado es una estrategia que funcionó solo durante esa fase discreta de la acción del precio. Por lo tanto, cuando esa misma estrategia se implementa en una prueba a futuro, funciona mal, porque no está informada por el alcance y la amplitud completos del comportamiento del mercado. Más bien, opera utilizando solo una pequeña instantánea del comportamiento del mercado, que es simplemente ruido en el gran esquema de las cosas. 

Los estafadores han utilizado la apariencia de bots de trading que prometen rendimientos significativos para extraer valor de traders minoristas desprevenidos. La CFTC advierte contra la compra de “algoritmos creados por IA”, ya que los estafadores han explotado el interés público en este campo, lo que ha resultado en esquemas Ponzi de miles de millones de dólares.

Este tema podría merecer varios artículos por sí solo, pero aquí tienes una guía sencilla que describe el marco básico:

Quizás, después de pasar muchas horas observando la acción del precio en el mundo de las criptomonedas, note que los mercados tienden a comportarse siguiendo un patrón repetible. Para probar esta teoría, puede realizar un backtesting de este patrón durante varios años de datos históricos de precios para ver si esto le proporciona una ventaja. Hay muchos paquetes digitales en línea disponibles que pueden ayudarle con este proceso. Alternativamente, puede registrar manualmente cada instancia en la que la ventaja examinada funciona o no, utilizando algún software de gráficos y una hoja de cálculo. Si después de un extenso backtesting, el patrón en cuestión muestra mérito, puede decidir pasar al siguiente paso. 

Suponiendo que la ventaja que ha probado se pueda convertir en un algoritmo (algunas estrategias altamente discrecionales no se pueden automatizar fácilmente), es posible que desee iniciar el proceso de creación o búsqueda de software que pueda:

• Identificar la configuración que desea operar.

• Ejecutar la operación exactamente como se desea, incluyendo los niveles de entrada, stop y toma de ganancias.

Considere lo siguiente:

• Qué lenguaje de programación usar.

• Qué plataforma de trading usar.

• Qué tipo de órdenes se requerirán.

• Cómo manejar errores, etc.

Este paso es complejo y no se puede cubrir completamente aquí, pero hay formas de acelerar el proceso:

• TradingView le permite codificar sus propios indicadores, que, cuando se combinan con software de ejecución estándar, pueden formar un sistema de trading automatizado completo.
• ProfitView es una aplicación que permite a los traders usar señales de TradingView para operar estrategias automatizadas en exchanges de criptomonedas. Tenga en cuenta que Kraken no respalda estos servicios.

Una vez que tenga: a) una estrategia probada con backtesting y b) una forma de ejecutar esa estrategia algorítmicamente, estará listo para probarla en vivo en el mercado. Esto se conoce como forward testing. Utilizando una cantidad muy pequeña de capital para evitar pérdidas innecesarias, puede implementar la estrategia y seguir los resultados. La cantidad de tiempo que necesitará para probar una estrategia dependerá de la cantidad de datos que recopile o de la frecuencia con la que realice operaciones. 

Después de implementar la estrategia en el mercado, es hora de revisar los resultados. Evalúe si funcionó como se esperaba y considere agregar filtros o variables adicionales para mejorar la estrategia general.

Una vez que esté satisfecho de que el algoritmo está funcionando dentro de un rango de rendimiento esperado, puede que sienta que es el momento de desplegar más capital. Aún así, deberá monitorear su rendimiento a lo largo del tiempo y, potencialmente, realizar mejoras iterativas.

Tenga en cuenta que algunos algoritmos dejarán de funcionar con el tiempo sin razón aparente. Si continúa perdiendo fondos durante un período prolongado, es posible que deba reevaluar si desea seguir ejecutándolo.

• Asegúrese de emplear una buena gestión de riesgos en todo momento y donde sea necesario. Teniendo en cuenta los riesgos mencionados anteriormente, los bots de trading pueden sufrir fallos catastróficos y esto debe tenerse en cuenta al decidir cuánto capital desplegar. Puede reducir el riesgo de contraparte distribuyendo su capital en múltiples plataformas de trading.

• Considere usar un stop loss basado en la curva de capital. En pocas palabras, si el bot continúa perdiendo fondos durante un período prolongado más allá de lo que esperaría de su backtesting, considere apagarlo para revisar su rendimiento. En realidad, nunca se puede saber si una ventaja se ha deteriorado por completo, pero se pueden establecer medidas para limitar las pérdidas.

• Igualmente, no apague un algoritmo antes de que haya tenido la oportunidad de funcionar. Es normal que cualquier estrategia pierda durante un cierto tiempo (esto se conoce como "drawdown"). Su backtesting debería informarle sobre cuán grandes y cuánto tiempo tienden a durar estos períodos de menor rendimiento. Si detiene con frecuencia una estrategia cuando está perdiendo capital, es posible que simplemente lo esté haciendo durante un período de "drawdown" esperado, y el sistema podría recuperarse inmediatamente después.

• Así como los inversores utilizan la diversificación, usted puede hacer lo mismo como trader algorítmico. Algunos bots funcionarán bien cuando el mercado esté en un rango, y algunos bots funcionarán bien cuando el mercado esté en tendencia, pero pocos funcionarán bien en ambas fases. Al tener una variedad de bots que se complementan entre sí, esto puede crear un crecimiento más suave de su capital.

• Monitoree los desarrollos en bots impulsados por IA para ver cómo podría incorporar los últimos avances en su propio trading.

• Tenga cuidado con los productos de "caja negra", sin evidencia de rentabilidad y suscripciones costosas. Las ventajas de trading en los mercados son difíciles de encontrar y extremadamente valiosas. No solo eso, las ventajas pueden deteriorarse si son explotadas por demasiadas personas. Con esto en mente, cuestione por qué cualquier servicio estaría dispuesto a abrir una estrategia a miles de personas.

• Busque las mejores tarifas y la ejecución más rápida en varias plataformas de trading. Las tarifas de trading pueden marcar la diferencia entre que una estrategia sea rentable o no, al igual que la ejecución y la liquidez.

Los bots de criptomonedas impulsados por IA representan un desarrollo emocionante en el mundo del trading algorítmico, y la investigación muestra que el aprendizaje automático podría usarse para predecir con éxito los mercados de criptomonedas.

Los avances en la forma en que los bots pueden monitorear nueva información y aprender de forma adaptativa basándose en el rendimiento anterior, pueden permitir a los traders de criptomonedas implementar algoritmos altamente sofisticados que ajustan autónomamente su enfoque con el tiempo.

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