Krypto AI trading bots: En komplet vejledning

• Algoritmer dominerer mange store traditionelle markeder og giver større virksomheder milliarder i overskud. 

• Kunstig intelligens (AI) kan forbedre disse algoritmer ved at: a) Finde nye muligheder, b) Reagere på store mængder data, og c) Lære adaptivt baseret på præstation.

• Krypto-handlere, der ønsker at implementere deres egen algoritme, har to muligheder: Bruge en abonnementsbaseret tjeneste eller bot-markedsplads, eller oprette deres egen bot fra bunden ved at kode deres eget indikator- eller eksekveringssoftware.

AI-bots til krypto-handel bruger sofistikerede matematiske modeller, maskinlæringsalgoritmer og automatisering til at følge handelsstrategier på de handlendes vegne. 

Disse avancerede systemer analyserer kontinuerligt større mængder markedsdata, finder mønstre og tilpasser deres strategier i realtid for at optimere præstationen.

I kontrast hertil fungerer traditionelle forprogrammerede algoritmer baseret på faste parametre og følger et "back-testet" script. Selvom disse konventionelle algoritmer kan være effektive, mangler de evnen til at udvikle sig uafhængigt og tilpasse sig foranderlige markedsforhold. Denne mangel på fleksibilitet kan begrænse deres effektivitet på dynamiske og uforudsigelige kryptovaluta-markeder.

AI-baserede bots er en betydelig opgradering for automatiserede handelssystemer. Deres evne til at lære af nye data, justere deres strategier i realtid og forudsige markedets bevægelser med større nøjagtighed udvider funktionaliteten og produktiviteten ved automatiserede handelssystemer.

1. Flere akademikere forventer at AI vil påvirke mange aspekter af vores liv, herunder finansmarkeder. For krypto-handlere giver AI mulighed for at udføre databaserede handler på selvstændig vis, hvilket er særligt gavnligt for folk, der ikke kan overvåge markederne tæt.

2. Rapporter tyder på, at omkring 60-75 % af handelsvolumen på større amerikanske, europæiske og asiatiske traditionelle finansmarkeder genereres af algoritmisk handel. Det er muligt, at en betydelig procentdel af krypto-handelsvolumen også udføres af bots. Derfor er det fordelagtigt for de handlende at forstå, hvordan disse systemer fungerer, og hvordan man integrerer dem i sine investeringsstrategier.

3. Via maskinlæring har AI potentiale til at forbedre handelsalgoritmernes præstationer. Disse fremskridt kan fremskynde processen med at identificere, teste og implementere strategier og samtidig tilpasse sig et udviklende marked.

AI-baserede algoritmer er en form for systematisk handel, hvor handlere følger en regelbaseret tilgang, der kan indebære brug af indikatorer og automatisering til at udføre handler. 

Denne tilgang står i kontrast til skønsmæssig handel, hvor de handlende træffer subjektive beslutninger baseret på forskellige informationskilder om et markeds fremtidige retning.

Uanset om du er komplet nybegynder eller erfaren handler, kan integration af AI i dit handelssystem give dig adskillige fordele. Her er nogle måder at integrere AI i dine handelsstrategier på:

1. Integrer data fra generative AI-modeller: Udnyt generative AI-sprogmodeller såsom GPT-4 til at overvåge nyheder og markedsdata. Disse modeller kan lave forudsigelser baseret på disse oplysninger, som derefter kan integreres i dine handelsalgoritmer.

2. Udfør stemningsanalyse via naturlig sprogbehandling (NLP): Følg det sprog, folk bruger i forhold til kryptomarkeder, ved hjælp af NLP. Analyser historiske mønstre for at se, om der er paralleller til prisbevægelser, hvilket kan hjælpe med at træffe velunderbyggede handelsbeslutninger.

3. Søg efter potentielle opsætninger: Brug AI til at finde hyppige tekniske prismønstre og potentielle handelsopsætninger. AI kan hurtigt analysere større mængder data og finde muligheder, der ikke nødvendigvis er indlysende for menneskelige handlere.

4. Generér markedsrapporter: Anvend AI til at generere rapporter om vigtige markedshændelser eller opsummere større datasæt. Disse rapporter kan give indblik i, hvordan markederne har reageret på lignende hændelser førhen. Dette hjælper fremtidige handelsbeslutninger.

5. Backtest strategierne: Brug AI til at backteste handelsstrategier ved at undersøge bestemte sekvenser af prisbevægelser over større datasæt. AI kan effektivt behandle historiske data for at evaluere, hvor godt en strategi ville have præsteret, hvilket hjælper med at finjustere og optimere handelsmetoder.

AI påvirker, hvordan algoritmer (og handlere) opfører sig på flere måder:

• AI bruges til at kombinere, overvåge og vurdere et stort antal meget forskellige datastrømme. Dette gør det muligt for AI-algoritmer at reagere hurtigt på vigtige ændringer i markedsstemning, priser, økonomiske prognoser og større geopolitiske begivenheder. 

• AI kan finde almindelige tekniske mønstre i prisdiagrammer, som igen kan bruges til at generere opsætninger.

• Derfor kan AI bruges til hurtigt at lukke eller åbne en handel, automatisk justere en investeringsporteføljes fordeling eller yde værdifulde rapporteringer til de vigtigste beslutningstagere.

• Via maskinlæring – et underområde indenfor AI – kan AI kombinere større mængder strukturerede og ustrukturerede data og lave forudsigelser.

• Gennem adaptiv læring kan AI anvendes til at forbedre algoritmers ydeevne over tid. Dette ligner i princippet en skønsmæssig handlende, der gennemgår sin handelsjournal for at se, hvad der går godt, og hvad der skal forbedres. 

• Find mønstre, der kan kombineres med handlendes intuition for at træffe bedre beslutninger.

Hvis du er interesseret i at lære mere om virkelige, AI-produkter, er SNP's Kensho og BlackRock's Aladdin to projekter, der anvender AI til henholdsvis forretningsindsigt og porteføljestyring samt forskellige andre funktioner.

Følgende liste opsummerer noget af den offentliggjorte forskning vedrørende brug af AI på kryptomarkederne:

• En undersøgelse viste, at forskere med 66 % nøjagtighed er i stand til at forudsige bevægelser i Bitcoin (BTC) ved hjælp af maskinlæring. 

• En lignende undersøgelse viste, at maskinlæring kunne forudsige de daglige markedsbevægelser for 100 førende kryptovalutaer med 52,9 % til 54,1 % nøjagtighed.

• Brugen af neurale netværk under eksperimentelle forhold viste også lovende resultater for at forudsige prisen på Bitcoin.

I en nylig artikel undersøgte Forbes rollen af AI i kryptohandler med henvisning til følgende projekter:

• SingularityNET: er et marked for AI-produkter, herunder bots, der kan bruges til markedsanalyse. 

• GNY.io: ønsker at bygge "... prædiktive maskinlæringsværktøjer til kryptohandlere.

En anden bredt refereret platform til AI-handelsbots er Cryptohopper, som hævder at have indbygget kunstig intelligens til at hjælpe med at beslutte, hvilke strategier der skal anvendes.

Alle handelssystemer – også AI-baserede bots til kryptohandel – indebærer forskellige risici. 

Da algoritmer styres af computerkode, afhænger graden af sikkerhed af, hvem der har skrevet softwaren, om den er blevet uafhængigt gennemgået, samt hvor ofte den revideres.

Erfarne handlere/udviklere, der udvikler deres egne handelsbots, kan have større tillid til deres pålidelighed og sikkerhed. Eftersom selvkodede bots er fuldt ud gennemskuelige, giver de en handler mulighed for at forstå og kontrollere hver aspekt af bottens funktion, hvilket potentielt gør hele systemet mere sikkert. 

I modsætning hertil har abonnementsbaserede handelsbots fra tredjepart flere iboende risici:

Tredjepartssoftware er sårbar over for hacking. Hvis du forbinder nogen software til din handelsplatform via en API, og nogen formår at tage kontrol over den software, kontrollerer den person effektivt din konto. Dette kan give dem mulighed for at bruge din kapital, som de vil. 

I marts 2018, efter at have taget kontrol over adskillige konti via Binances API, brugte hackere midlerne i disse konti til at pumpe prisen på Viacoin. Mere for nylig i 2023 blev handelsbot platformen 3Commas udnyttet, hvilket resulterede i, at $22 millioner blev siphoned fra brugernes konti.

Ligesom mennesker er algoritmer modtagelige for fejl, der kan stamme fra forskellige faktorer. Ukorrekt kodning eller afbrudt forbindelse til en handelsplatforms API kan resultere i, at en algoritme ikke gør, hvad den er programmeret til. Hvis en algoritme for eksempel går ind i en lang position, og stop-tabet styres af softwaren, kan en fejl i softwaren forhindre positionen i at lukke ved et kraftigt prisfald. Denne risiko er især markant, når der anvendes gearing, hvilket potentielt kan føre til katastrofale tab. Der er mange dokumenterede tilfælde af algoritmefejl i både traditionel finans og kryptomarkeder, der har resulteret i betydelige tab.

En algoritme kan virke profitabel baseret på backtesting, men når strategien anvendes direkte på markedet, afspejler den ikke sin historiske præstation. Som ordsproget siger: "Tidligere præstation er ingen garanti for fremtidige resultater". Dette gælder også for algoritmer. 

Backtesting i sig selv indebærer mange faldgruber, såsom "overfitting", hvor man tillægger en strategi mere troværdighed, end der reelt kan findes. Hvis du gentagne gange backtester og reviderer en strategi ved hjælp af den samme lille del af et sæt historiske data, er du sandsynligvis blevet vildledt til at tro, at du har en fordel. Reelt har du kun fundet en strategi, der kun fungerede i dén specifikke fase af prisbevægelser. Når den samme strategi således implementeres i en fremadrettet test, præsterer den dårligt, fordi den ikke beror på markedsadfærdens fulde omfang og bredde. I stedet fungerer den kun med et lille øjebliksbillede af markedets adfærd, som blot er støj i den større sammenhæng. 

Svindlere har haft forklædt sig som handelsbots, der lover betydelige afkast, og udtrukket værdi fra intetanende detailhandlere. CFTC advarer imod at tro på "AI-skabte algoritmer," da svindlere har udnyttet offentlig interesse i dette felt, hvilket hat resulteret i pyramidespil i milliard-dollarklassen.

Dette emne fortjener flere enkeltstående artikler, men her er en simpel guide, der beskriver den grundlæggende struktur:

Måske har du brugt mange timer på at observere prisbevægelser i kryptovaluta og bemærker, at markederne har tendens til at følge et mønster, der gentager sig. For at teste denne teori backtester du dette mønster over et par års historiske prisdata for at se, om det giver en fordel. Der er mange digitale pakker tilgængelige online, som kan hjælpe dig med denne proces. Ellers kan du manuelt logføre hver enkelt hændelse, hvor den undersøgte fordel fungerer eller ikke fungerer, ved hjælp af noget diagramsoftware og et regneark. Hvis mønsteret viser sig at have værdi efter omfattende backtesting, kan du beslutte at gå videre til næste skridt. 

Forudsat at den fordel, du har testet, kan omdannes til en algoritme (visse yderst skønsmæssige strategier kan ikke automatiseres så enkelt), kan det være en ide at starte processen med at udvikle eller finde software, der kan gøre følgende:

• Identificere den opsætning, du ønsker at handle ud fra.

• Udføre handlen præcist som ønsket, inklusive indgangs-, stop- og profitniveauer.

Overvej følgende:

• Hvilket programmeringssprog, der skal bruges.

• Hvilken handelsplatform, der skal bruges.

• Hvilken type ordrer, der vil være nødvendige.

• Hvordan man håndterer fejl m.m.

Dette trin er komplekst og kan ikke beskrives fuldt ud her, men der er måder at fremskynde processen på:

• TradingView giver dig mulighed for at kode dine egne indikatorer, der kan kombineres med færdiglavet eksekveringssoftware og danne et fuldt ud automatiseret handelssystem.
• ProfitView er et program, der gør det muligt for handlende at bruge TradingView-signaler til at handle ud fra automatiserede strategier på kryptobørser. Bemærk, at Kraken ikke påtegner disse tjenester.

Når du har en backtestet strategi og en metode til at udføre denne strategi algoritmisk, er du nu klar til at teste den direkte på markedet. Dette kaldes fremadtestning. Ved at bruge en meget lille mængde kapital på at forhindre unødvendige tab kan du implementere strategien og følge resultaterne. Den tid, du vil skulle bruge til at fremadteste en strategi, afhænger af, hvor meget data du indsamler, eller hvor ofte den foretager handler. 

Efter at have implementeret strategien på markedet, er det tid til at gennemgå resultaterne. Vurder, om den præsterede som forventet, og overvej at tilføje yderligere filtre eller variabler for at forbedre den overordnede strategi.

Når du er tilfreds med, at algoritmen præsterer inden for et forventet område, kan du føle, at det er tid til at implementere mere kapital. Du skal stadig overvåge dens præstation over tid og potentielt foretage løbende forbedringer.

Bemærk, at nogle algoritmer stopper med at fungere efter noget tid uden nogen åbenlys grund. Hvis den fortsætter med at tabe penge over en længere periode, skal du muligvis genoverveje, om du vil fortsætte med at køre den.

• Sørg for, at du anvender god risikostyring hele tiden, og når det er nødvendigt. Med de nævnte risici i betragtning kan handelsbots have katastrofale fejl, og dette bør tages i betragtning, når du beslutter, hvor meget kapital der skal implementeres. Du kan reducere risici ved at sprede din kapital på flere handelsplatforme.

• Overvej at bruge et stoptab baseret på aktiekurven. Kort sagt: Hvis botten fortsætter med at tabe penge over en længere periode, end du ville forvente ud fra din backtesting, bør du overveje at slukke den for at gennemgå dens præstation. Reelt kan du aldrig vide, om en fordel er gået helt tabt, men du kan træffe forholdsregler for at begrænse dine tab.

• På samme måde bør du ikke slukke for en algoritme, før den har haft en chance for at præstere. Det er normalt for enhver strategi, at den taber i en vis periode (dette kaldes "drawdown"). Din backtesting bør informere dig om, hvor store og hvor længe disse perioder med ringere præstation plejer at vare. Hvis du ofte stopper en strategi fra at køre, når den taber kapital, er det muligt, at du bare gør det i en periode med forventet drawdown, og at systemet kan komme sig umiddelbart derefter.

• Ligesom investorer bruger diversificering, kan du gøre det samme som algoritmisk handlende. Nogle bots vil præstere godt, når markedet varierer, og nogle bots vil præstere godt, når markedet er i tendens, men få vil præstere godt i begge faser. Når du har en række bots, der supplerer hinanden, kan dette give din kapital en glattere vækst.

• Overvåg udviklingen inden for AI-bots for at se, hvordan du kan bruge de nyeste fremskridt i din egen handel.

• Vær forsigtig med "black box"-produkter, der ikke har bevis for rentabilitet og har dyre abonnementer. Handelsfordelene på markederne er svære at finde og ekstremt værdifulde. Ydermere kan fordelene blive forældet, hvis de udnyttes af for mange mennesker. Med dette in mente bør du sætte spørgsmålstegn ved, hvorfor nogen tjeneste ville give tusindvis af mennesker adgang til en strategi.

• Find de bedste gebyrer og den hurtigste eksekvering på forskellige handelsplatforme. Handelsgebyrer kan gøre forskellen mellem, hvorvidt en strategi er rentabel eller ej – ligeledes eksekvering og likviditet.

AI-baserede kryptobots udgør en spændende udvikling indenfor algoritmisk handel, og forskning viser, at maskinlæring kan bruges til at forudsige kryptomarkeder.

Fremskridtene i den måde, hvorpå bots kan overvåge nye oplysninger og lære adaptivt ud fra tidligere præstationer, kan give kryptohandlere mulighed for at anvende yderst sofistikerede algoritmer, der på selvstændig vis justerer deres tilgang over tid.

Er du interesseret i at dykke dybere ned i AI og kryptovaluta? Kraken gør det nemt at købe og handle med AI-baserede krypto-tokens og meget mere!

Skriv dig op til din gratis konto i dag.