Bots de trading crypto IA : Un guide complet

• Les algorithmes dominent de nombreux grands marchés traditionnels, générant des milliards de bénéfices pour les grandes entreprises. 

• L'intelligence artificielle (IA) peut améliorer ces algorithmes en : a) identifiant de nouvelles opportunités, b) répondant à de grandes quantités de données, et c) apprenant de manière adaptative en fonction des performances.

• Les traders de cryptomonnaies qui souhaitent déployer leur propre algorithme ont deux options : utiliser un service par abonnement ou une place de marché de bots, ou créer leur propre bot à partir de zéro en codant leur propre indicateur ou logiciel d'exécution.

Les bots de trading IA crypto exploitent des modèles mathématiques sophistiqués, des algorithmes d'apprentissage automatique et l'automatisation pour exécuter des stratégies de trading au nom des traders. 

Ces systèmes avancés analysent en permanence de vastes quantités de données de marché, identifient des modèles et adaptent leurs stratégies en temps réel pour optimiser les performances.

En revanche, les algorithmes traditionnels préprogrammés fonctionnent sur la base de paramètres fixes et suivent un script testé rétrospectivement. Bien que ces algorithmes conventionnels puissent être efficaces, ils n'ont pas la capacité d'évoluer et de s'adapter de manière indépendante aux conditions changeantes du marché. Cette rigidité peut limiter leur efficacité sur les marchés des cryptomonnaies, qui sont dynamiques et imprévisibles.

Les bots basés sur l'IA représentent une amélioration significative pour les systèmes de trading automatisés. Leur capacité à apprendre de nouvelles données, à ajuster les stratégies à la volée et à prédire les mouvements du marché avec une plus grande précision étend la fonctionnalité et la productivité que les systèmes de trading automatisés peuvent offrir.

1. Plusieurs universitaires s'attendent à ce que l'IA ait un impact sur de nombreux aspects de nos vies, y compris les marchés financiers. Pour les traders de cryptomonnaies, l'IA offre la possibilité d'exécuter de manière autonome des transactions basées sur des données, ce qui est particulièrement bénéfique pour ceux qui ne peuvent pas surveiller les marchés de près.

2. Des rapports indiquent qu'environ 60 à 75 % du volume de trading sur les principaux marchés financiers traditionnels américains, européens et asiatiques est généré par le trading algorithmique. Il est possible qu'un pourcentage significatif du volume de trading de cryptomonnaies soit également généré par des bots. Il est donc avantageux pour les traders de comprendre comment ces systèmes fonctionnent et comment les intégrer dans leurs stratégies d'investissement.

3. Grâce à l'apprentissage automatique, l'IA a le potentiel d'améliorer les performances des algorithmes de trading. Ces avancées peuvent accélérer le processus d'identification, de test et de déploiement de stratégies, tout en étant capables de s'adapter à un marché en évolution.

Les algorithmes basés sur l'IA sont une forme de trading systématique où les traders suivent une approche basée sur des règles qui peut impliquer l'utilisation d'indicateurs et l'automatisation pour exécuter des transactions. 

Cette approche contraste avec le trading discrétionnaire, où les traders prennent des décisions subjectives basées sur diverses sources d'informations concernant la direction future d'un marché.

Que vous soyez un débutant complet ou un trader expérimenté, l'intégration de l'IA dans votre régime de trading peut offrir de nombreux avantages. Voici plusieurs façons d'intégrer l'IA dans vos stratégies de trading :

1. Intégrer les données des modèles d'IA générative : Utilisez des modèles de langage d'IA générative, tels que GPT-4, pour surveiller les actualités et les données du marché. Ces modèles peuvent faire des prédictions basées sur ces informations, qui peuvent ensuite être intégrées dans vos algorithmes de trading.

2. Effectuer une analyse des sentiments via le traitement du langage naturel (TLN) : Suivez le langage utilisé par les gens en relation avec les marchés crypto à l'aide du TLN. Analysez les modèles historiques pour voir s'il existe des corrélations avec l'évolution des prix, ce qui peut aider à prendre des décisions de trading éclairées.

3. Rechercher des configurations potentielles : Utilisez l'IA pour identifier les modèles de prix techniques courants et les configurations de trading potentielles. L'IA peut analyser rapidement de vastes quantités de données pour repérer des opportunités qui pourraient ne pas être immédiatement apparentes aux traders humains.

4. Générer des rapports de marché : Employez l'IA pour générer des rapports sur les événements clés du marché ou résumer de grands ensembles de données. Ces rapports peuvent fournir des informations sur la façon dont les marchés ont réagi à des événements similaires dans le passé, aidant ainsi à prendre des décisions de trading futures.

5. Tester rétrospectivement des stratégies : Tirez parti de l'IA pour tester rétrospectivement des stratégies de trading en examinant des séquences spécifiques d'évolution des prix sur de grands ensembles de données. L'IA peut traiter efficacement les données historiques pour évaluer les performances d'une stratégie, aidant ainsi à affiner et à optimiser les approches de trading.

L'IA influence le comportement des algorithmes (et des traders) de plusieurs manières :

• L'IA est utilisée pour combiner, surveiller et évaluer un grand nombre de flux de données très divergents. Cela permet aux algorithmes basés sur l'IA de réagir rapidement aux changements importants du sentiment du marché, des prix, des prévisions économiques et des événements géopolitiques majeurs. 

• L'IA peut identifier des modèles techniques courants dans les graphiques de prix, qui peuvent à leur tour être utilisés pour générer des configurations.

• Par conséquent, l'IA pourrait être utilisée pour clôturer ou ouvrir rapidement une transaction, ajuster automatiquement la répartition d'un portefeuille d'investissement, ou fournir des rapports précieux aux décideurs clés.

• Grâce à l'apprentissage automatique – un sous-domaine de l'IA – l'IA peut combiner de grandes tranches de données structurées et non structurées pour faire des prédictions.

• Grâce à l'apprentissage adaptatif, l'IA peut être utilisée pour améliorer les performances des algorithmes au fil du temps. Cela est similaire, en principe, à un trader discrétionnaire qui examine son journal de trading pour identifier ce qu'il fait bien et ce qui doit être amélioré. 

• Identifier des modèles qui peuvent être combinés avec l'intuition des traders pour prendre de meilleures décisions.

Si vous souhaitez en savoir plus sur les produits réels basés sur l'IA, Kensho de SNP et Aladdin de BlackRock sont deux projets qui utilisent l'IA pour les analyses commerciales et la gestion de portefeuille, respectivement, ainsi que pour diverses autres fonctions.

La liste suivante résume certaines des recherches publiées concernant l'utilisation de l'IA sur les marchés crypto :

• Une étude a démontré que les chercheurs étaient capables de prédire les mouvements du Bitcoin (BTC) en utilisant l'apprentissage automatique avec une précision de 66 %. 

• Une étude similaire a révélé que l'apprentissage automatique pouvait prédire les mouvements quotidiens du marché de 100 cryptomonnaies principales avec une précision de 52,9 % à 54,1 %.

• L'utilisation de réseaux neuronaux dans des conditions expérimentales a également montré des promesses pour la prédiction du prix du Bitcoin.

Dans un article récent, Forbes a examiné le rôle de l'IA dans le trading de cryptomonnaies, en faisant référence aux projets suivants :

• SingularityNET : est une place de marché pour les produits d'IA, y compris les bots qui peuvent être utilisés pour l'analyse de marché. 

• GNY.io : cherche à construire « ...des outils d'apprentissage automatique prédictifs pour la communauté du trading de cryptomonnaies ».

Une autre plateforme de bot de trading IA largement citée est Cryptohopper, qui prétend disposer d'une intelligence artificielle intégrée pour aider à décider quelles stratégies déployer.

Tous les systèmes de trading, même les bots de trading crypto basés sur l'IA, sont sujets à divers risques. 

Étant donné que les algorithmes sont dirigés par du code informatique, leur degré de sécurité dépend de qui a écrit le logiciel, s'il a été examiné de manière indépendante et à quelle fréquence il est révisé.

Les traders/développeurs expérimentés qui créent leurs propres bots de trading peuvent avoir une plus grande confiance dans leur fiabilité et leur sécurité. Parce que les bots auto-codés sont complètement transparents, ils permettent à un trader de comprendre et de contrôler chaque aspect du fonctionnement du bot, rendant l'ensemble du système potentiellement plus sécurisé. 

En revanche, les bots de trading tiers, basés sur un abonnement, présentent plusieurs risques inhérents :

Les logiciels tiers sont une surface d'attaque potentielle. Connectez-le à votre plateforme de trading via une API, et une seule faille donne à un attaquant le contrôle total de votre compte et de votre capital.

L'industrie crypto l'a appris à ses dépens. Les incidents de 2022/2023 affectant des plateformes comme 3Commas ont révélé les dangers du stockage traditionnel des clés API et ont forcé une refonte fondamentale. Aujourd'hui, 3Commas a remanié son architecture de sécurité : les clés API ne sont plus stockées dans un format lisible sur des serveurs externes, mais remplacées par un Sign Center isolé et une cryptographie asymétrique. La liste blanche d'adresses IP (IP whitelisting) recommandée par Kraken ajoute une autre couche de protection lors de l'utilisation de tout logiciel tiers. Cela dit, aucune intégration tierce n'est totalement à l'abri des risques, quelle que soit la plateforme.

Les algorithmes, comme les humains, sont susceptibles de commettre des erreurs qui peuvent provenir de divers facteurs. Un codage défectueux ou une déconnexion de l'API d'une plateforme de trading peut entraîner un dysfonctionnement de l'algorithme. Par exemple, si un algorithme ouvre une position longue et que le stop-loss est géré par le logiciel, une défaillance du logiciel pourrait empêcher la clôture de la position lors d'une forte baisse de prix. Ce risque est particulièrement prononcé lors de l'utilisation de l'effet de levier, pouvant entraîner des pertes catastrophiques. Il existe de nombreux cas documentés de défaillances d'algorithmes sur les marchés financiers traditionnels et cryptos, entraînant des pertes substantielles.

Un algorithme peut sembler rentable sur la base du backtesting, mais lorsque la stratégie est déployée en direct sur le marché, elle ne reproduit pas ses performances historiques. Comme le dit le dicton, « les performances passées ne sont pas indicatives des résultats futurs », et cela est vrai pour les algorithmes. 

Le backtesting lui-même est sujet à de nombreux pièges tels que le sur-ajustement (over-fitting), où vous accordez plus de crédibilité à une stratégie qu'elle n'en a réellement. Si vous testez et révisez à plusieurs reprises une stratégie en utilisant la même petite tranche de données historiques, vous risquez d'être induit en erreur en pensant que vous avez un avantage. En fait, tout ce que vous avez trouvé est une stratégie qui n'a fonctionné que pendant cette phase discrète de l'action des prix. Par conséquent, lorsque cette même stratégie est déployée dans un test prospectif, elle fonctionne mal, car elle n'est pas informée par l'étendue et la richesse complètes du comportement du marché. Au lieu de cela, elle fonctionne en utilisant seulement un petit aperçu du comportement du marché, qui n'est que du bruit dans le grand schéma des choses. 

Des escrocs ont utilisé le prétexte de bots de trading promettant des rendements significatifs pour extorquer de la valeur à des traders particuliers peu méfiants. La CFTC met en garde contre l'achat d'« algorithmes créés par l'IA », car les escrocs ont exploité l'intérêt public pour ce domaine, ce qui a entraîné des schémas de Ponzi de plusieurs milliards de dollars.

Ce sujet pourrait mériter plusieurs articles à lui seul, mais voici un guide simple qui décrit le cadre de base :

Après avoir passé de nombreuses heures à observer l'évolution des prix des cryptomonnaies, vous remarquez peut-être que les marchés ont tendance à se comporter selon un schéma répétitif. Pour tester cette théorie, vous effectuez un backtesting de ce schéma sur plusieurs années de données historiques de prix afin de voir s'il constitue un avantage. De nombreux progiciels numériques en ligne sont disponibles pour vous aider dans ce processus. Alternativement, vous pouvez enregistrer manuellement chaque instance où l'avantage examiné fonctionne ou non, en utilisant un logiciel de cartographie et une feuille de calcul. Si, après un backtesting approfondi, le schéma en question s'avère pertinent, vous pouvez décider de passer à l'étape suivante. 

En supposant que l'avantage que vous avez testé puisse être converti en un algorithme (certaines stratégies très discrétionnaires ne peuvent pas être facilement automatisées), vous pouvez commencer le processus de création ou de recherche d'un logiciel capable de :

• Identifier la configuration que vous souhaitez trader.

• Exécuter la transaction exactement comme souhaité, y compris les niveaux d'entrée, de stop et de prise de profit.

Considérez les points suivants :

• Quel langage de programmation utiliser.

• Quelle plateforme de trading utiliser.

• Quel type d'ordres sera requis.

• Comment gérer les erreurs, etc.

Cette étape est complexe et ne peut être entièrement couverte ici, mais il existe des moyens d'accélérer le processus :

• TradingView vous permet de coder vos propres indicateurs qui, lorsqu'ils sont associés à un logiciel d'exécution prêt à l'emploi, peuvent former un système de trading automatisé complet.
• ProfitView est une application qui permet aux traders d'utiliser les signaux TradingView pour trader des stratégies automatisées sur les exchanges de cryptomonnaies. Notez que Kraken n'approuve pas ces services.

Une fois que vous avez : a) une stratégie testée rétrospectivement et b) un moyen d'exécuter cette stratégie de manière algorithmique, vous êtes maintenant prêt à la tester en direct sur le marché. C'est ce qu'on appelle le test prospectif. En utilisant une très petite quantité de capital pour éviter des pertes inutiles, vous pouvez déployer la stratégie et suivre les résultats. Le temps dont vous aurez besoin pour tester une stratégie dépendra de la quantité de données que vous collectez ou de la fréquence de ses transactions. 

Après avoir déployé la stratégie sur le marché, il est temps d'en examiner les résultats. Évaluez si elle a fonctionné comme prévu et envisagez d'ajouter des filtres ou des variables supplémentaires pour améliorer la stratégie globale.

Une fois que vous êtes satisfait des performances de l'algorithme dans une fourchette de performances attendues, vous pouvez estimer qu'il est temps de déployer davantage de capital. Vous devrez toujours surveiller ses performances au fil du temps et potentiellement apporter des améliorations itératives.

Notez que certains algorithmes cesseront de fonctionner au fil du temps sans raison apparente. S'il continue à perdre des fonds sur une période prolongée, vous devrez peut-être réévaluer si vous souhaitez continuer à l'exécuter.

• Assurez-vous qu'une bonne gestion des risques est appliquée en tout temps et là où cela compte. Compte tenu des risques mentionnés ci-dessus, les bots de trading peuvent subir des défaillances catastrophiques, et cela doit être pris en considération lors de la décision du montant de capital à déployer. Vous pouvez réduire le risque de contrepartie en répartissant votre capital sur plusieurs plateformes de trading.

• Envisagez d'utiliser un stop loss basé sur la courbe d'équité. Plus simplement, si le bot continue de perdre des fonds sur une période prolongée au-delà de ce que vous attendriez de votre backtesting, envisagez de l'arrêter pour examiner ses performances. En vérité, vous ne pouvez jamais savoir si un avantage s'est complètement dégradé, mais vous pouvez mettre en place des mesures pour plafonner vos pertes.

• De même, ne désactivez pas un algorithme avant qu'il n'ait eu la chance de fonctionner. Il est normal que toute stratégie perde pendant un certain temps (c'est ce qu'on appelle un drawdown). Votre backtesting devrait vous informer de l'ampleur et de la durée de ces périodes de performances plus faibles. Si vous arrêtez fréquemment une stratégie lorsqu'elle perd du capital, vous le faites peut-être simplement pendant une période de drawdown attendue, et le système pourrait se rétablir immédiatement après.

• Tout comme les investisseurs utilisent la diversification, vous pouvez faire de même en tant que trader algorithmique. Certains bots fonctionneront bien lorsque le marché est en range, et certains bots fonctionneront bien lorsque le marché est en tendance, mais peu fonctionneront bien dans les deux phases. En ayant une gamme de bots qui se complètent, cela peut créer une croissance plus fluide de votre capital.

• Surveillez les développements des bots basés sur l'IA pour voir comment vous pourriez intégrer les dernières avancées dans votre propre trading.

• Méfiez-vous des produits « boîte noire », sans preuve de rentabilité et avec des abonnements coûteux. Les avantages de trading sur les marchés sont difficiles à trouver et extrêmement précieux. De plus, les avantages peuvent se dégrader s'ils sont exploités par trop de personnes. Dans cet esprit, demandez-vous pourquoi un service serait prêt à ouvrir une stratégie à des milliers de personnes.

• Recherchez les meilleurs frais et l'exécution la plus rapide sur diverses plateformes de trading. Les frais de trading peuvent faire la différence entre une stratégie rentable ou non, tout comme l'exécution et la liquidité.

Les bots crypto basés sur l'IA représentent un développement passionnant dans le monde du trading algorithmique, et la recherche montre que l'apprentissage automatique pourrait être utilisé pour prédire avec succès les marchés crypto.

Les avancées dans la manière dont les bots peuvent surveiller de nouvelles informations et apprendre de manière adaptative en fonction des performances passées, peuvent permettre aux traders crypto de déployer des algorithmes très sophistiqués qui ajustent de manière autonome leur approche au fil du temps.

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