Bots de trading de criptomonedas de IA: Guía para principiantes

• Los algoritmos dominan muchos grandes mercados tradicionales, generando miles de millones de beneficios para grandes 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 tradingde IA criptográfica aprovechan sofisticados modelos matemáticos, 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 patronesy adaptan sus estrategias en tiempo real para optimizar el rendimiento.

Por el contrario, los algoritmos preprogramados tradicionales funcionan en función de parámetros fijos y siguen un script probado previamente. 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 efectividad en mercados dinámicos e impredecibles de criptomonedas.

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 tenga un impacto en muchos aspectos de nuestras vidas, entre ellos los mercados financieros. Para los traders de criptomonedas, la IA ofrece la capacidad de ejecutar de forma autónoma operaciones basadas en datos, 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 operaciones en los principales mercados financieros tradicionales de EE.UU., Europa y Asia se genera mediante operaciones algorítmicas. Es posible que un porcentaje significativo del volumen de operaciones de criptomonedas también esté impulsado por bots. Por lo tanto, es ventajoso que los traders entiendan cómo funcionan estos sistemas y cómo integrarlos en sus estrategias de inversión.

3. A través de aprendizaje automático, la IA tiene el potencial de mejorar el rendimiento de los algoritmos detrading. 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, en el que los traders toman decisiones subjetivas basadas en diversas fuentes de información sobre la dirección futura de un mercado.

Si bien tanto el trading sistemático como el discrecional tienen sus méritos, los bots de trading impulsados por IA presentan varios beneficios únicos:

• Los algoritmos eliminan muchos de los defectos humanos presentes en el trading discrecional. Son consistentes, se basan en datos, no tienen emociones, no duermen y pueden monitorear múltiples mercados simultáneamente sin perderse momentos clave. 

• La IA implica que los algoritmos pueden ser capaces de hacer el trabajo de un trader discrecional y más, examinando los datos históricos para generar y probar estrategias, al tiempo que son capaces de aprender de forma adaptativa revisando el rendimiento. La IA es capaz de hacer esto porque sobresale en el procesamiento de números en grandes conjuntos de datos y en la identificación de valores atípicos. 

• Los algoritmos normales pueden ejecutar operaciones mucho más rápido que sus homólogos humanos. Por lo tanto, los bots impulsados por IA no solo son más rápidos, sino que pueden utilizar múltiples flujos de información para responder de manera inteligente a los principales eventos del mercado.

La IA influye en el comportamiento de los algoritmos (y de los traders) de varias maneras:

• La IA se utiliza para combinar, supervisar y evaluar un gran número de flujos de datos enormemente 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 en gráficos de precios, que a su vez se pueden utilizar para generar configuraciones.

• Por lo tanto, la IA podría utilizarse para cerrar o entrar rápidamente en una operación, ajustar automáticamente la distribución de una cartera de inversiones o proporcionar informes valiosos a los principales responsables de la toma de decisiones.

• 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

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

• Identifica patrones que puedan combinarse con la intuición de los traders para tomar mejores decisiones

Si estás interesado en obtener más información sobre los 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 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 movimientos de Bitcoin (BTC) mediante aprendizaje automático con un 66% de precisión. 

• Un estudio similar encontró que el aprendizaje automático podría 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 se mostró prometedor para predecir el precio de Bitcoin.

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

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

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

Otra plataforma de bot de trading de IA de la que se dispone de mucha documentación 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 están dirigidos por código informático, el grado de seguridad depende de quién escribió el software, de si se ha revisado de forma independiente y de la frecuencia con la que 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 que un trader comprenda y controle todos los aspectos de la operación del bot, lo que hace que todo el sistema sea potencialmente más seguro. 

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

El software de terceros es vulnerable al hackeo. Si conectas cualquier software a tu plataforma de trading a través de una API, y alguien logra tomar el control de ese software, esa persona controla efectivamente tu cuenta. Esto puede permitirles usar tu capital como quieran. 

En marzo de 2018, después de tomar el control de numerosas cuentas a través de la API de Binance, los piratas informáticos utilizaron los fondos de esas cuentas para impulsar el precio de Viacoin. Más recientemente, en 2023, la plataforma de bots de trading 3Commas sufrió una vulnerabilidad, lo que resultó en el desvío de 22 millones de USD de las cuentas de los usuarios.

Los algoritmos, al igual que los humanos, son susceptibles a errores que pueden provenir 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 entra en 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 caída brusca del precio. Este riesgo es especialmente pronunciado cuando se utiliza el apalancamiento, lo que puede provocar pérdidas catastróficas. Hay numerosos casos documentados de fallos de algoritmos tanto en las finanzas tradicionales como en los mercados de criptomonedas, lo que resulta en pérdidas sustanciales.

Un algoritmo puede parecer rentable en función de las pruebas retrospectivas, pero cuando la estrategia se despliega en vivo en el mercado, no se replica su rendimiento histórico. Como dice el refrán, "el rendimiento pasado no es indicativo de resultados futuros", y esto es cierto para los algoritmos. 

Las pruebas retrospectivas están sujetas a muchos escollos, como el sobreajuste, en el que se atribuye más credibilidad a una estrategia de la que realmente existe. Si haces pruebas retrospectivas y revisas repetidamente una estrategia utilizando el mismo pequeño tramo de datos históricos, es probable que te engañen y pienses que tienes una ventaja. De hecho, todo lo que has encontrado es una estrategia que funcionó solo durante esa fase discreta de la acción del precio. Por lo tanto, cuando esa misma estrategia se despliega en una prueba a futuro, tiene un rendimiento deficiente, porque no se basa en el alcance y la amplitud totales del comportamiento del mercado. Más bien, opera utilizando solo una pequeña instantánea del comportamiento del mercado, que no es más que 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 los comerciantes minoristas desprevenidos. LaCFTC advierte contra comprar en "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.

Para obtener más información, echa un vistazo al artículo Cómo mantener tu criptomoneda segura del Centro de aprendizaje de Kraken.

Este tema podría merecer varios artículos por sí solo, pero esta es una guía simple que describe el marco básico:

Quizás después de pasar muchas horas observando la acción del precio en las criptomonedas, te das cuenta de que los mercados tienden a comportarse con un patrón repetible. Para probar esta teoría, se realiza una prueba retrospectiva de este patrón a lo largo de unos años de datos históricos de precios para ver si esto equivale a una ventaja. Hay muchos paquetes digitales en línea disponibles que pueden ayudarte con este proceso. Alternativamente, puedes registrar manualmente cada instancia en la que el borde que se está examinando funciona o no, utilizando algún software de gráficos y una hoja de cálculo. Si después de una extensa prueba retrospectiva, el patrón en cuestión muestra mérito, puedes decidir continuar con el siguiente paso. 

Suponiendo que el borde que has probado se puede convertir en un algoritmo (algunas estrategias altamente discrecionales no se pueden automatizar fácilmente), es posible que desees comenzar el proceso de creación o búsqueda de software que pueda:

• Identificar la configuración con la que deseas operar.

• Ejecutar la operación exactamente como lo deseas, incluidos los niveles de entrada, parada y toma de ganancias.

Tenga en cuenta lo siguiente:

• Qué lenguaje de programación usar.

• Qué plataforma de trading utilizar.

• Qué tipo de pedidos se requerirán.

• Cómo manejar errores, etc.

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

• TradingView te permite codificar tus propios indicadores, que, cuando se combinan con un software de ejecución estándar, pueden formar un sistema de negociación automatizado completo.
• ProfitView es una aplicación que permite a los operadores utilizar las señales de TradingView para operar con estrategias automatizadas en los intercambios de criptomonedas. Ten en cuenta que Kraken no respalda estos servicios.

Una vez que tengas: a) una estrategia respaldada y b) una forma de ejecutar esa estrategia algorítmicamente, estás listo para probarla en vivo en el mercado. Esto se conoce como prueba de avance. Utilizando una cantidad muy pequeña de capital para evitar pérdidas innecesarias, puedes desplegar la estrategia y realizar un seguimiento de los resultados. La cantidad de tiempo que necesitarás para probar una estrategia dependerá de la cantidad de datos que recopiles o de la frecuencia con la que realices operaciones. 

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

Una vez que estés satisfecho de que el algoritmo está funcionando dentro de un rango de rendimiento esperado, es posible que sientas que es hora de desplegar más capital. Aun así, tendrás que supervisar su rendimiento a lo largo del tiempo y, potencialmente, realizar mejoras iterativas.

Ten en cuenta que algunos algoritmos dejarán de funcionar con el tiempo sin ninguna razón obvia. Si continúas perdiendo fondos durante un período prolongado, es posible que debas volver a evaluar si deseas continuar ejecutándolo.

Tanto si eres un principiante como un trader experimentado, la integración de la IA en tu régimen de trading puede ofrecer numerosas ventajas. Aquí tienes varias formas de incorporar la IA a tus estrategias de trading:

1. Integra datos de modelos de IA generativa: Utiliza 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 se pueden integrar en tus algoritmos de trading.

2. Realiza análisis de sentimientos a través del procesamiento del lenguaje natural (NLP): Rastrea el lenguaje que las personas usan en relación con los mercados de criptomonedas usando NLP. Analiza los patrones históricos para ver si hay correlaciones con la acción del precio, lo que puede ayudar a tomar decisiones comerciales informadas.

3. Escanea las posibles configuraciones: Utiliza la IA para identificar patrones técnicos de precios comunes y posibles configuraciones comerciales. La IA puede analizar rápidamente grandes cantidades de datos para detectar oportunidades que pueden no ser inmediatamente evidentes para los traders humanos.

4. Genera informes de mercado: Emplea 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. Prueba estrategias: Aprovecha la IA para probar estrategias de trading mediante el examen de secuencias específicas de acción del precio en grandes conjuntos de datos. La IA puede procesar de manera eficiente los datos históricos para evaluar el rendimiento de una estrategia, lo que ayuda a refinar y optimizar los enfoques de negociación.

• Asegúrate de que se emplee una buena gestión de riesgos en todo momento y donde sea importante. Teniendo en cuenta los riesgos anteriores, los bots de trading pueden tener fallos catastróficos y esto debe tenerse en cuenta a la hora de decidir cuánto capital desplegar. Puedes reducir el riesgo de contraparte distribuyendo tu capital en múltiples plataformas de negociación.

• Considera la posibilidad de utilizar un stop loss basado en la curva de capital. Más simplemente, si el bot continúa perdiendo fondos durante un período prolongado más allá de lo que esperarías de tu backtesting, considera apagarlo para revisar su rendimiento. En realidad, nunca se puede saber si un borde se ha deteriorado por completo, pero se pueden poner en marcha medidas para limitar las pérdidas.

• Del mismo modo, no apagues un algoritmo antes de que haya tenido la oportunidad de funcionar. Es normal que cualquier estrategia pierda durante un cierto período de tiempo (esto se conoce como drawdown). Tu backtesting debe informarte sobre cuánto y durante cuánto tiempo tienden a durar estos períodos de peor rendimiento. Si con frecuencia detienes la ejecución de una estrategia cuando estás perdiendo capital, es posible que simplemente lo estés haciendo durante un período de reducción esperada, y el sistema puede recuperarse inmediatamente después.

• Al igual que los inversores utilizan la diversificación, puedes hacer lo mismo que un operador algorítmico. Algunos bots se desempeñarán bien cuando el mercado esté variando, y algunos bots se desempeñarán bien cuando el mercado está en tendencia, pero pocos lo harán bien en ambas fases. Al tener una variedad de bots que se complementan entre sí, esto puede crear un crecimiento más suave de tu capital.

• Supervisa los desarrollos en bots impulsados por IA para ver cómo podrías incorporar los últimos avances en tus propias operaciones.

• Desconfía de los productos de caja negra, sin evidencia de rentabilidad y con suscripciones caras. Las ventajas comerciales en los mercados son difíciles de encontrar y extremadamente valiosas. No solo eso, los bordes pueden deteriorarse si son explotados por demasiadas personas. Con esto en mente, pregúntate por qué cualquier servicio estaría dispuesto a abrir una estrategia a miles de personas.

• Compara precios para obtener las mejores tarifas y la ejecución más rápida en varias plataformas de negociación. Las comisiones 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 comercio algorítmico, y las investigaciones muestran 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 manera adaptativa en función del rendimiento anterior, pueden permitir a los traders de criptomonedas implementar algoritmos altamente sofisticados que ajustan su enfoque de forma autónoma con el tiempo.

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