Криптоторговые боты с ИИ: полное руководство

• Алгоритмы доминируют на многих крупных традиционных рынках, принося миллиарды прибыли крупным фирмам. 

• Искусственный интеллект (ИИ) может улучшить эти алгоритмы путем: а) выявления новых возможностей, б) реагирования на большие объемы данных и в) адаптивного обучения на основе производительности.

• У криптотрейдеров, желающих развернуть собственный алгоритм, есть два варианта: использовать сервис на основе подписки или торговую площадку ботов, либо создать собственного бота с нуля, закодировав свой собственный индикатор или программное обеспечение для исполнения.

Торговые боты с крипто-ИИ используют сложные математические модели, алгоритмы машинного обучения и автоматизацию для выполнения торговых стратегий от имени трейдеров. 

Эти передовые системы непрерывно анализируют огромные объемы рыночных данных, выявляют паттерны и адаптируют свои стратегии в режиме реального времени для оптимизации производительности.

В отличие от них, традиционные заранее запрограммированные алгоритмы работают на основе фиксированных параметров и следуют протестированному сценарию. Хотя эти обычные алгоритмы могут быть эффективными, им не хватает способности самостоятельно развиваться и адаптироваться к меняющимся рыночным условиям. Эта жесткость может ограничить их эффективность на динамичных и непредсказуемых рынках криптовалют.

Боты, управляемые ИИ, представляют собой значительное обновление для автоматизированных торговых систем. Их способность учиться на новых данных, корректировать стратегии на лету и прогнозировать движения рынка с большей точностью расширяет функциональность и производительность, которые могут предложить автоматизированные торговые системы.

1. Некоторые ученые ожидают, что ИИ повлияет на многие аспекты нашей жизни, включая финансовые рынки. Для криптотрейдеров ИИ предлагает возможность автономно выполнять сделки на основе данных, что особенно полезно для тех, кто не может внимательно следить за рынками.

2. Отчеты показывают, что около 60-75% объема торгов на крупных традиционных финансовых рынках США, Европы и Азии генерируется алгоритмической торговлей. Возможно, значительный процент объема торгов криптовалютами также обусловлен ботами. Поэтому трейдерам выгодно понимать, как работают эти системы и как интегрировать их в свои инвестиционные стратегии.

3. Благодаря машинному обучению ИИ способен повысить производительность торговых алгоритмов. Эти достижения могут ускорить процесс выявления, тестирования и развертывания стратегий, а также обеспечить адаптацию к меняющемуся рынку.

Алгоритмы, управляемые ИИ, являются формой систематической торговли, при которой трейдеры следуют правилам, которые могут включать использование индикаторов и автоматизации для выполнения сделок. 

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

Независимо от того, являетесь ли вы полным новичком или опытным трейдером, интеграция ИИ в ваш торговый режим может предложить множество преимуществ. Вот несколько способов включить ИИ в ваши торговые стратегии:

1. Интеграция данных из генеративных моделей ИИ: Используйте генеративные языковые модели ИИ, такие как GPT-4, для мониторинга новостей и рыночных данных. Эти модели могут делать прогнозы на основе этой информации, которые затем могут быть интегрированы в ваши торговые алгоритмы.

2. Проведение анализа настроений с помощью обработки естественного языка (NLP): Отслеживайте язык, который люди используют в отношении крипторынков, с помощью NLP. Анализируйте исторические паттерны, чтобы увидеть, есть ли корреляции с ценовым движением, что может помочь в принятии обоснованных торговых решений.

3. Поиск потенциальных сетапов: Используйте ИИ для выявления общих технических ценовых паттернов и потенциальных торговых сетапов. ИИ может быстро анализировать огромные объемы данных, чтобы обнаружить возможности, которые могут быть не сразу очевидны для трейдеров-людей.

4. Генерация рыночных отчетов: Используйте ИИ для генерации отчетов о ключевых рыночных событиях или обобщения больших наборов данных. Эти отчеты могут предоставить информацию о том, как рынки реагировали на аналогичные события в прошлом, помогая в принятии будущих торговых решений.

5. Бэктестирование стратегий: Используйте ИИ для бэктестирования торговых стратегий, исследуя конкретные последовательности ценового движения по большим наборам данных. ИИ может эффективно обрабатывать исторические данные для оценки того, насколько хорошо стратегия показала бы себя, помогая уточнять и оптимизировать торговые подходы.

ИИ влияет на то, как алгоритмы (и трейдеры) ведут себя, несколькими способами:

• ИИ используется для объединения, мониторинга и оценки огромного количества сильно различающихся потоков данных. Это позволяет алгоритмам, управляемым ИИ, быстро реагировать на важные изменения в рыночных настроениях, ценах, экономических прогнозах и крупных геополитических событиях. 

• ИИ может выявлять общие технические паттерны на ценовых графиках, которые, в свою очередь, могут быть использованы для генерации сетапов.

• Таким образом, ИИ может быть использован для быстрого закрытия или открытия сделки, автоматической корректировки распределения инвестиционного портфеля или предоставления ценных отчетов ключевым лицам, принимающим решения.

• С помощью машинного обучения — подобласти ИИ — ИИ может объединять большие объемы структурированных и неструктурированных данных для создания прогнозов.

• Благодаря адаптивному обучению ИИ может быть использован для улучшения производительности алгоритмов с течением времени. Это аналогично тому, как дискреционный трейдер просматривает свой торговый журнал, чтобы определить, что он делает хорошо, а что нужно улучшить. 

• Выявлять паттерны, которые можно сочетать с интуицией трейдеров для принятия более обоснованных решений.

Если вы заинтересованы в изучении реальных продуктов, управляемых ИИ, Kensho от SNP и Aladdin от BlackRock — это два проекта, которые используют ИИ для бизнес-аналитики и управления портфелем соответственно, а также для различных других функций.

Ниже приведен список некоторых опубликованных исследований, касающихся использования ИИ на крипторынках:

• Одно исследование показало, что исследователи смогли предсказать движения Биткойна (BTC) с использованием машинного обучения с точностью 66%. 

• Аналогичное исследование показало, что машинное обучение может предсказывать ежедневные движения рынка 100 ведущих криптовалют с точностью от 52,9% до 54,1%.

• Использование нейронных сетей в экспериментальных условиях также показало перспективность для прогнозирования цены Биткойна.

В недавней статье Forbes рассмотрел роль ИИ в криптотрейдинге, упомянув следующие проекты:

• SingularityNET: это маркетплейс для ИИ-продуктов, включая ботов, которые можно использовать для анализа рынка. 

• GNY.io: стремится создать «...инструменты прогнозного машинного обучения для криптотрейдингового сообщества.

Еще одна широко упоминаемая платформа для ИИ-торговых ботов — Cryptohopper, которая заявляет о наличии встроенного искусственного интеллекта для помощи в выборе стратегий.

Все торговые системы, даже криптоторговые боты на базе ИИ, подвержены различным рискам. 

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

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

В отличие от них, сторонние торговые боты на основе подписки несут несколько неотъемлемых рисков:

Стороннее программное обеспечение является потенциальной поверхностью для атаки. Подключение его к вашей торговой платформе через API, и одно нарушение передает злоумышленнику полный контроль над вашим счетом и вашим капиталом.

Криптоиндустрия усвоила это на горьком опыте. Инциденты 2022/2023 годов, затронувшие такие платформы, как 3Commas, выявили опасность традиционного хранения ключей API и заставили переосмыслить подход. Сегодня 3Commas пересмотрела свою архитектуру безопасности: ключи API больше не хранятся в читаемом формате на внешних серверах, их заменили изолированный Sign Center и асимметричная криптография. Рекомендуемый Kraken белый список IP-адресов добавляет еще один уровень защиты при использовании любого стороннего программного обеспечения. Тем не менее, ни одна сторонняя интеграция не является полностью защищенной от рисков, независимо от платформы.

Алгоритмы, как и люди, подвержены ошибкам, которые могут быть вызваны различными факторами. Несовершенный код или отключение от API торговой платформы могут привести к тому, что алгоритм не будет действовать так, как запрограммировано. Например, если алгоритм открывает длинную позицию, а стоп-лосс управляется программным обеспечением, сбой в программном обеспечении может помешать закрытию позиции во время резкого падения цены. Этот риск особенно выражен при использовании кредитного плеча, что потенциально может привести к катастрофическим потерям. Существует множество задокументированных случаев сбоев алгоритмов как на традиционных финансовых, так и на крипторынках, приводящих к значительным потерям.

Алгоритм может казаться прибыльным на основе бэктестинга, но когда стратегия развертывается в реальном времени на рынке, она не воспроизводит свои исторические показатели. Как говорится, «прошлые результаты не являются показателем будущих результатов», и это справедливо для алгоритмов. 

Сам бэктестинг подвержен множеству ловушек, таких как переобучение, когда вы приписываете стратегии больше достоверности, чем есть на самом деле. Если вы многократно тестируете и пересматриваете стратегию, используя один и тот же небольшой объем исторических данных, вы, вероятно, будете введены в заблуждение, думая, что у вас есть преимущество. На самом деле, все, что вы нашли, — это стратегия, которая работала только на этом дискретном этапе ценового движения. Поэтому, когда та же стратегия развертывается в форвардном тесте, она работает плохо, потому что она не учитывает весь объем и широту рыночного поведения. Скорее, она работает, используя лишь небольшой снимок рыночного поведения, который является просто шумом в общей схеме вещей. 

Мошенники использовали торговых ботов, обещающих значительную прибыль, чтобы извлекать выгоду из ничего не подозревающих розничных трейдеров. CFTC предостерегает от покупки «алгоритмов, созданных ИИ», поскольку мошенники использовали общественный интерес к этой области, что привело к многомиллиардным схемам Понци.

Эта тема могла бы занять несколько статей, но здесь представлено простое руководство, описывающее базовую структуру:

Возможно, проведя много часов, наблюдая за ценовым движением в криптопространстве, вы заметили, что рынки имеют тенденцию вести себя по повторяющемуся шаблону. Чтобы проверить эту теорию, вы проводите бэктестинг этого шаблона на основе данных о ценах за несколько лет, чтобы понять, дает ли это преимущество. Существует множество доступных онлайн-пакетов, которые могут помочь вам в этом процессе. В качестве альтернативы вы можете вручную регистрировать каждый случай, когда исследуемое преимущество работает или нет, используя программное обеспечение для построения графиков и электронную таблицу. Если после обширного бэктестинга рассматриваемый шаблон покажет свою состоятельность, вы можете решить перейти к следующему шагу. 

Предполагая, что проверенное вами преимущество может быть преобразовано в алгоритм (некоторые очень дискреционные стратегии не могут быть легко автоматизированы), вы можете начать процесс создания или поиска программного обеспечения, которое может:

• Определить настройку, которую вы хотите торговать.

• Выполнить сделку точно так, как требуется, включая уровни входа, стоп-лосса и тейк-профита.

Рассмотрите следующее:

• Какой язык программирования использовать.

• Какую торговую платформу использовать.

• Какие типы ордеров потребуются.

• Как обрабатывать ошибки и т. д.

Этот шаг сложен и не может быть полностью охвачен здесь, но есть способы ускорить процесс:

• TradingView позволяет кодировать собственные индикаторы, которые в сочетании с готовым программным обеспечением для исполнения могут сформировать полноценную автоматизированную торговую систему.
• ProfitView — это приложение, которое позволяет трейдерам использовать сигналы TradingView для торговли автоматизированными стратегиями на криптобиржах. Обратите внимание, что Kraken не одобряет эти услуги.

Как только у вас есть: а) протестированная стратегия и б) способ алгоритмического выполнения этой стратегии, вы готовы протестировать ее в реальном времени на рынке. Это называется форвард-тестированием. Используя очень небольшую сумму капитала для предотвращения ненужных потерь, вы можете развернуть стратегию и отслеживать результаты. Время, необходимое для форвард-тестирования стратегии, будет зависеть от того, сколько данных вы соберете или как часто она совершает сделки. 

После развертывания стратегии на рынке пришло время проанализировать результаты. Оцените, оправдала ли она ожидания, и рассмотрите возможность добавления дополнительных фильтров или переменных для улучшения общей стратегии.

Как только вы убедитесь, что алгоритм работает в пределах ожидаемого диапазона производительности, вы можете решить развернуть больше капитала. Вам все равно придется отслеживать его производительность с течением времени и потенциально вносить итеративные улучшения.

Обратите внимание, что некоторые алгоритмы со временем перестают работать без видимой причины. Если он продолжает терять средства в течение длительного периода, вам, возможно, придется пересмотреть, стоит ли продолжать его использовать.

• Убедитесь, что всегда применяется надлежащее управление рисками, и там, где это важно. Учитывая вышеупомянутые риски, торговые боты могут иметь катастрофические сбои, и это следует учитывать при принятии решения о том, сколько капитала развернуть. Вы можете снизить риск контрагента, распределив свой капитал по нескольким торговым платформам.

• Рассмотрите возможность использования стоп-лосса на основе кривой эквити. Проще говоря, если бот продолжает терять средства в течение длительного периода сверх того, что вы ожидали от своего бэктестинга, рассмотрите возможность его отключения для анализа производительности. По правде говоря, вы никогда не сможете узнать, полностью ли исчерпалось преимущество, но вы можете принять меры для ограничения своих потерь.

• Аналогично, не отключайте алгоритм до того, как он успеет проявить себя. Для любой стратегии нормально терять в течение определенного времени (это называется просадкой). Ваш бэктестинг должен информировать вас о том, насколько велики и как долго обычно длятся эти периоды худшей производительности. Если вы часто останавливаете работу стратегии, когда она теряет капитал, вы можете просто делать это в период ожидаемой просадки, и система может восстановиться сразу после этого.

• Подобно тому, как инвесторы используют диверсификацию, вы можете делать то же самое как алгоритмический трейдер. Некоторые боты будут хорошо работать, когда рынок находится в диапазоне, а некоторые боты будут хорошо работать, когда рынок находится в тренде, но немногие будут хорошо работать в обеих фазах. Имея ряд ботов, которые дополняют друг друга, это может обеспечить более плавный рост вашего капитала.

• Отслеживайте разработки в области ботов на основе ИИ, чтобы понять, как вы можете внедрить последние достижения в свою собственную торговлю.

• Остерегайтесь продуктов «черного ящика» без доказательств прибыльности и с дорогими подписками. Торговые преимущества на рынках трудно найти и они чрезвычайно ценны. Более того, преимущества могут исчезнуть, если ими воспользуется слишком много людей. С учетом этого, задайтесь вопросом, почему какой-либо сервис захочет открыть стратегию для тысяч людей.

• Ищите лучшие комиссии и самое быстрое исполнение на различных торговых платформах. Торговые комиссии могут определить, будет ли стратегия прибыльной или нет, как и исполнение и ликвидность.

Криптоботы на основе ИИ представляют собой захватывающее развитие в мире алгоритмической торговли, и исследования показывают, что машинное обучение может быть успешно использовано для прогнозирования крипторынков.

Достижения в том, как боты могут отслеживать новую информацию и адаптивно учиться на основе предыдущей производительности, могут позволить криптотрейдерам развертывать высокосложные алгоритмы, которые автономно корректируют свой подход с течением времени.

Заинтересованы в более глубоком изучении ИИ и криптовалют? Kraken позволяет легко покупать и торговать криптотокенами на основе ИИ и многим другим!

Зарегистрируйте бесплатный аккаунт сегодня.