Boty handlowe Crypto AI: Kompletny przewodnik

• Algorytmy dominują na wielu dużych tradycyjnych rynkach, generując miliardy zysków dla dużych firm. 

• Sztuczna inteligencja (AI) może wzbogacić te algorytmy poprzez: a) identyfikowanie nowych możliwości, b) reagowanie na dużą ilość danych oraz c) adaptacyjne uczenie się na podstawie wyników.

• Traderzy kryptowalutowi, którzy chcą wdrożyć własny algorytm, mają dwie opcje: Skorzystać z usługi subskrypcyjnej lub rynku botów, albo stworzyć własnego bota od podstaw, kodując własne wskaźniki lub oprogramowanie wykonawcze.

Kryptowalutowe boty handlowe AI wykorzystują zaawansowane modele matematyczne, algorytmy uczenia maszynowego i automatyzację do realizacji strategii handlowych w imieniu traderów. 

Te zaawansowane systemy nieustannie analizują ogromne ilości danych rynkowych, identyfikują wzorce i dostosowują swoje strategie w czasie rzeczywistym, aby zoptymalizować wyniki.

W przeciwieństwie do tego, tradycyjne z góry zaprogramowane algorytmy działają na podstawie stałych parametrów i podążają za przetestowanym skryptem. Chociaż te konwencjonalne algorytmy mogą być skuteczne, brakuje im zdolności do samodzielnego ewoluowania i dostosowywania się do zmieniających się warunków rynkowych. Ta niezmienność może ograniczać ich skuteczność na dynamicznych i nieprzewidywalnych rynkach kryptowalut.

Boty AI stanowią znaczną aktualizację dla zautomatyzowanych systemów handlowych. Ich zdolność do uczenia się na podstawie nowych danych, dostosowywania strategii w czasie rzeczywistym i przewidywania ruchów rynkowych z większą dokładnością rozszerza funkcjonalność i wydajność, jaką mogą oferować zautomatyzowane systemy handlowe.

1. Wielu pracowników naukowych spodziewa się, że sztuczna inteligencja wpłynie na liczne aspekty naszego życia, w tym na rynki finansowe. Dla traderów kryptowalutowych AI oferuje możliwość autonomicznego wykonywania transakcji opartych na danych, co jest szczególnie korzystne dla tych, którzy nie mogą ściśle monitorować rynków.

2. Raporty wskazują, że około 60–75% wolumenu handlowego na głównych tradycyjnych rynkach finansowych w USA, Europie i Azji generowane jest przez handel algorytmiczny. Możliwe, że znaczny odsetek wolumenu handlu kryptowalutami również napędzany jest przez boty. Dlatego też dla inwestorów korzystne jest zrozumienie mechanizmu działania tych systemów oraz sposobu ich integracji z własnymi strategiami inwestycyjnymi.

3. Dzięki uczeniu maszynowemu AI ma potencjał, aby poprawić wyniki algorytmów handlowych. Te postępy mogą przyspieszyć proces określania, testowania i wdrażania strategii, a także umożliwić dostosowanie się do zmieniającego się rynku.

Algorytmy oparte na AI są formą handlu systematycznego, w którym inwestorzy stosują podejście oparte na regułach, co może obejmować wykorzystanie wskaźników oraz automatyzacji do realizacji transakcji. 

Podejście to stoi w opozycji do handlu uznaniowego, w którym inwestorzy podejmują subiektywne decyzje na podstawie różnych źródeł informacji dotyczących przyszłego kierunku rynku.

Niezależnie od tego, czy jesteś kompletnym nowicjuszem, czy doświadczonym traderem, włączenie AI do Twojego systemu handlowego może przynieść liczne korzyści. Oto kilka sposobów na włączenie AI do Twoich strategii inwestycyjnych:

1. Integracja danych z generatywnych modeli AI: Wykorzystaj generatywne modele językowe AI, takie jak GPT-4, do monitorowania wiadomości i danych rynkowych. Modele te mogą dokonywać prognoz na podstawie tych informacji, które następnie mogą zostać zintegrowane z Twoimi algorytmami handlowymi.

2. Przeprowadzanie analizy sentymentu za pomocą przetwarzania języka naturalnego (NLP): Śledź język, jakiego ludzie używają w odniesieniu do rynków kryptowalutowych, korzystając z NLP. Analizuj historyczne wzorce, aby sprawdzić, czy istnieją korelacje z ruchem cen, co może pomóc w podejmowaniu świadomych decyzji handlowych.

3. Poszukiwanie potencjalnych setupów: Użyj AI do identyfikacji powszechnych technicznych wzorców cenowych i potencjalnych setupów handlowych. AI może szybko analizować ogromne ilości danych, aby dostrzegać możliwości, które mogą nie być od razu widoczne dla ludzi.

4. Generowanie raportów rynkowych: Wykorzystuj AI do generowania raportów o kluczowych wydarzeniach rynkowych lub do podsumowywania dużych zbiorów danych. Te raporty mogą dostarczać informacji na temat tego, jak rynki reagowały na podobne wydarzenia w przeszłości, co pomaga w przyszłych decyzjach handlowych.

5. Testowanie strategii: Wykorzystaj AI do testowania strategii handlowych, badając konkretne sekwencje ruchu cenowego w dużych zbiorach danych. AI może efektywnie przetwarzać dane historyczne, aby ocenić, jak dobrze dana strategia mogłaby się sprawdzić, pomagając w udoskonalaniu i optymalizacji podejść handlowych.

AI wpływa na to, jak algorytmy (i traderzy) zachowują się na wiele sposobów:

• AI jest używane do łączenia, monitorowania i oceny ogromnej liczby skrajnie różnorodnych strumieni danych. To umożliwia algorytmom AI szybkie reagowanie na ważne zmiany w nastrojach rynkowych, cenach, prognozach ekonomicznych i istotnych wydarzeniach geopolitycznych. 

• AI może identyfikować wspólne wzorce techniczne na wykresach cenowych, które z kolei mogą być używane do generowania setupów.

• Z tego powodu AI może być używane do szybkiego zamykania pozycji lub wchodzenia w transakcje, automatycznego dostosowywania rozkładu portfela inwestycyjnego lub dostarczania cennych raportów kluczowym decydentom.

• Dzięki uczeniu maszynowemu – poddziedzinie AI – sztuczna inteligencja może łączyć duże partie danych strukturalnych i niestrukturalnych, aby dokonywać prognoz.

• Dzięki uczeniu adaptacyjnemu AI może być wykorzystywane do poprawy wyników algorytmów w czasie. Zasada ta jest zbliżona do działania tradera uznaniowego, który analizuje swój dziennik transakcyjny, aby zidentyfikować swoje mocne strony oraz elementy wymagające poprawy. 

• Identyfikuj wzorce, które można połączyć z intuicją traderów, aby podejmować lepsze decyzje.

Jeśli interesuje Cię zgłębienie wiedzy na temat rzeczywistych produktów opartych na sztucznej inteligencji, projekty Kensho firmy S&P oraz Aladdin firmy BlackRock to dwa przykłady wykorzystujące AI odpowiednio do pozyskiwania analiz biznesowych oraz zarządzania portfelem, a także do realizacji wielu innych funkcji.

Poniższa lista podsumowuje niektóre z opublikowanych badań dotyczących wykorzystania AI na rynkach kryptowalut:

• Jedno z badań wykazało, że naukowcy byli w stanie przewidzieć ruchy Bitcoina (BTC) przy użyciu uczenia maszynowego z dokładnością na poziomie 66%. 

• Podobne badanie wykazało, że uczenie maszynowe może przewidywać dzienne ruchy rynkowe 100 wiodących kryptowalut z dokładnością od 52,9% do 54,1%.

• Wykorzystanie sieci neuronowych w warunkach eksperymentalnych również wykazało potencjał w zakresie prognozowania ceny Bitcoina.

W niedawnym artykule Forbes zbadano rolę AI w handlu kryptowalutami, odnosząc się do następujących projektów:

• SingularityNET: to rynek dla produktów AI, w tym botów, które mogą być używane do analizy rynku. 

• GNY.io: dąży do stworzenia „...narzędzi prognostycznych opartych na uczeniu maszynowym dla społeczności handlującej kryptowalutami”.

Inna szeroko cytowana platforma botów handlowych AI to Cryptohopper, która twierdzi, że ma wbudowaną sztuczną inteligencję, aby pomóc w podejmowaniu decyzji dotyczących strategii do wdrożenia.

Wszystkie systemy handlowe, nawet te oparte na AI, są narażone na różne zagrożenia. 

Biorąc pod uwagę fakt, że algorytmy są kierowane przez kod komputerowy, stopień ich bezpieczeństwa zależy od tego, kto napisał oprogramowanie, czy zostało ono niezależnie ocenione i jak często jest aktualizowane.

Doświadczeni traderzy/deweloperzy, którzy tworzą własne boty handlowe, mogą mieć większą pewność co do ich niezawodności i bezpieczeństwa. Ponieważ boty kodowane samodzielnie są całkowicie przejrzyste, pozwalają traderowi zrozumieć i kontrolować każdy aspekt działania bota, co czyni cały system potencjalnie bardziej bezpiecznym. 

Z kolei oparte na subskrypcji boty handlowe stron trzecich niosą ze sobą kilka ryzyk:

Oprogramowanie osób trzecich jest podatne na włamania. Jeśli połączysz jakiekolwiek oprogramowanie z platformą handlową za pomocą API, a ktoś zdoła przejąć kontrolę nad tym oprogramowaniem, ta osoba efektywnie kontroluje twoje konto. Może to pozwolić im na wykorzystanie twojego kapitału w dowolny sposób. 

W marcu 2018, po przejęciu kontroli nad licznymi kontami za pomocą API Binance, hakerzy wykorzystali fundusze z tych kont do podbicia ceny Viacoin. Niedawno, w 2023 roku, platforma botów handlowych 3Commas została wykorzystana, co skutkowało wyprowadzeniem 22 milionów dolarów z kont użytkowników.

Algorytmy, podobnie jak ludzie, są podatne na błędy, które mogą wynikać z różnych czynników. Wadliwy kod lub rozłączenie z interfejsem API platformy handlowej może spowodować, że algorytm nie zadziała zgodnie z jego zaprogramowaniem. Na przykład, jeśli algorytm otworzy pozycję long, a zlecenie stop-loss jest zarządzane przez oprogramowanie, awaria tego oprogramowania może uniemożliwić zamknięcie pozycji podczas gwałtownego spadku ceny. Ryzyko to jest szczególnie wyraźne w przypadku korzystania z dźwigni finansowej, co może prowadzić do katastrofalnych strat. Istnieje wiele udokumentowanych przypadków awarii algorytmów zarówno na rynkach tradycyjnych, jak i kryptowalutowych, które skutkowały znacznymi stratami.

Algorytm może wydawać się zyskowny na podstawie testów historycznych, jednak po wdrożeniu strategii na rynku, nie powtarza on swoich historycznych wyników. Zgodnie z powiedzeniem: „wyniki osiągnięte w przeszłości nie są gwarancją przyszłych rezultatów” – zasada ta sprawdza się również w przypadku algorytmów. 

Samo testowanie historyczne jest narażone na wiele pułapek, takich jak „przeuczenie”, w wyniku którego przypisuje się strategii większą wiarygodność, niż posiada ona w rzeczywistości. Jeśli wielokrotnie testujesz i modyfikujesz strategię, korzystając z tego samego małego wycinka danych historycznych, prawdopodobnie ulegniesz złudzeniu, że posiadasz przewagę rynkową. W rzeczywistości udało Ci się znaleźć jedynie strategię, która sprawdzała się wyłącznie w tej konkretnej, odrębnej fazie akcji cenowej. Dlatego też, gdy ta sama strategia zostanie wdrożona w testach progresywnych, radzi sobie słabo, ponieważ nie uwzględnia pełnego zakresu i szerokości zachowań rynkowych. Zamiast tego działa ona na podstawie jedynie niewielkiego wycinka zachowań rynkowych, który w szerszej perspektywie jest jedynie szumem. 

Oszuści wykorzystują boty handlowe jako przykrywkę, obiecując znaczne zyski, aby wyłudzić środki od niczego niepodejrzewających inwestorów detalicznych. CFTC przestrzega przed inwestowaniem w „algorytmy stworzone przez AI”, ponieważ oszuści wykorzystali zainteresowanie publiczne tą dziedziną, co doprowadziło do powstania piramid finansowych opiewających na miliardy dolarów.

Ten temat mógłby zasłużyć na kilka osobnych artykułów, ale oto prosty przewodnik opisujący podstawowe ramy:

Być może po wielu godzinach obserwowania akcji cenowej na rynku kryptowalut zauważysz, że rynki mają tendencję do zachowywania się według powtarzalnego schematu. Aby przetestować tę teorię, przeprowadzasz testowanie tego wzorca na danych historycznych z kilku lat, by sprawdzić, czy przekłada się to na realną przewagę rynkową. Dostępnych jest wiele pakietów cyfrowych online, które mogą pomóc Ci w tym procesie. Alternatywnie, możesz ręcznie rejestrować każdy przypadek, w którym badana przewaga zadziałała lub nie, korzystając z oprogramowania do tworzenia wykresów i arkusza kalkulacyjnego. Jeśli po szeroko zakrojonym testowaniu historycznym dany wzorzec wykazuje potencjał, możesz zdecydować się na przejście do kolejnego etapu. 

Zakładając, że przetestowana przez Ciebie przewaga rynkowa może zostać przekształcona w algorytm (niektóre wysoce uznaniowe strategie nie dają się łatwo zautomatyzować), możesz chcieć rozpocząć proces tworzenia lub znajdowania oprogramowania, które potrafi:

• Zidentyfikować setup, którym chcesz handlować.

• Zrealizować transakcję dokładnie w pożądany sposób, wliczając w to poziomy wejścia, stop-loss oraz take-profit.

Weź pod uwagę następujące kwestie:

• Jakiego języka programowania użyć.

• Którą platformę handlową wybrać.

• Jakie rodzaje zleceń będą wymagane.

• Jak postępować z błędami itp.

Ten krok jest złożony i nie można go tu w pełni omówić, ale istnieją sposoby na przyspieszenie procesu:

• TradingView umożliwia kodowanie własnych wskaźników, które w połączeniu z gotowym oprogramowaniem do realizacji zleceń mogą tworzyć kompletny, zautomatyzowany system handlowy.
• ProfitView to aplikacja umożliwiająca traderom wykorzystanie sygnałów z TradingView do handlu w ramach zautomatyzowanych strategii na giełdach kryptowalut. Należy pamiętać, że giełda Kraken nie promuje ani nie rekomenduje tych usług.

Gdy posiadasz już: a) przetestowaną historycznie strategię oraz b) sposób na jej algorytmiczną realizację, możesz przetestować ją na żywo na rynku. Proces ten jest znany jako testowanie progresywne. Używając bardzo małego kapitału, aby zapobiec niepotrzebnym stratom, możesz wdrożyć strategię i śledzić wyniki. Czas potrzebny na przeprowadzenie testów progresywnych będzie zależał od ilości zgromadzonych danych lub częstotliwości zawierania transakcji. 

Po wdrożeniu strategii na rynku nadszedł czas, aby przeanalizować wyniki. Oceń, czy działała zgodnie z oczekiwaniami i rozważ dodanie dodatkowych filtrów lub zmiennych, aby poprawić ogólną strategię.

Gdy uznasz, że algorytm działa w oczekiwanym zakresie wyników, możesz uznać, że nadszedł czas na zaangażowanie większego kapitału. Nadal konieczne będzie monitorowanie jego wyników w czasie i potencjalne wprowadzanie iteracyjnych ulepszeń.

Pamiętaj, że niektóre algorytmy z czasem przestają działać bez wyraźnego powodu. Jeśli przez dłuższy czas będzie on przynosił straty, konieczne może być ponowne rozważenie, czy chcesz dalej go stosować.

• Zadbaj o to, aby właściwe zarządzanie ryzykiem było stosowane przez cały czas i wszędzie tam, gdzie ma to znaczenie. Mając na uwadze powyższe zagrożenia, boty handlowe mogą ulegać katastrofalnym awariom, co należy wziąć pod uwagę przy podejmowaniu decyzji o wielkości angażowanego kapitału. Możesz ograniczyć ryzyko kontrahenta, rozdzielając swój kapitał na wiele platform handlowych.

• Rozważ zastosowanie zlecenia stop-loss opartego na krzywej kapitału. Mówiąc prościej: jeśli bot w dłuższym okresie generuje straty przekraczające to, czego spodziewano się na podstawie testów historycznych, należy rozważyć jego wyłączenie w celu przeanalizowania wyników. W rzeczywistości nigdy nie można mieć pewności, czy przewaga rynkowa całkowicie wygasła, ale można wprowadzić środki ograniczające straty.

• Z drugiej strony, nie wyłączaj algorytmu, zanim nie dostanie szansy na wykazanie się. W przypadku każdej strategii normalne jest, że przez pewien czas przynosi straty (tzw. okres obsunięcia). Testy historyczne powinny dostarczyć Ci informacji o tym, jak duże i jak długie mogą być okresy słabszych wyników. Jeśli często wyłączasz strategię w momencie, gdy traci ona kapitał, możesz robić to po prostu w trakcie spodziewanego okresu obsunięcia, a system może odrobić straty natychmiast po jego zakończeniu.

• Podobnie jak inwestorzy stosują dywersyfikację, Ty jako trader algorytmiczny możesz postąpić tak samo. Niektóre boty będą radzić sobie świetnie w trendzie bocznym (konsolidacji), inne zaś w trendzie wzrostowym lub spadkowym, ale niewiele z nich będzie skutecznych w obu tych fazach jednocześnie. Posiadanie zestawu botów, które wzajemnie się uzupełniają, może zapewnić płynniejszy wzrost Twojego kapitału.

• Monitoruj rozwój botów opartych na AI, aby sprawdzić, w jaki sposób możesz włączyć najnowsze osiągnięcia do własnego handlu.

• Wystrzegaj się produktów typu „black box”, które nie mają udokumentowanej zyskowności, a oferują drogie subskrypcje. Przewagi rynkowe są trudne do znalezienia i niezwykle cenne. Co więcej, mogą one wygasnąć, jeśli będą wykorzystywane przez zbyt dużą liczbę osób. Mając to na uwadze, warto zadać sobie pytanie, dlaczego jakikolwiek serwis byłby skłonny udostępnić skuteczną strategię tysiącom użytkowników.

• Rozejrzyj się za najkorzystniejszymi opłatami i najszybszą realizacją zleceń na różnych platformach handlowych. Opłaty transakcyjne mogą decydować o tym, czy strategia będzie zyskowna, czy nie – podobnie jak szybkość realizacji i płynność rynku.

Boty kryptowalutowe oparte na AI stanowią ekscytujący kierunek rozwoju w świecie handlu algorytmicznego, a badania pokazują, że uczenie maszynowe może być z powodzeniem wykorzystywane do przewidywania zachowań na rynkach krypto.

Postępy w sposobie, w jaki boty mogą monitorować nowe informacje i uczyć się w sposób adaptacyjny na podstawie wcześniejszych wyników, mogą umożliwić traderom kryptowalutowym wdrażanie wysoce zaawansowanych algorytmów, które z czasem autonomicznie dostosowują swoje podejście.

Chcesz zgłębić temat AI i kryptowalut? Kraken ułatwia zakup i handel tokenami kryptowalutowymi opartymi na AI i nie tylko!

Załóż darmowe konto już dziś.