Krypto AI-handelsbots: En komplett guide

• Algoritmer dominerar många stora traditionella marknader och genererar miljarder i vinst för stora företag. 

• Artificiell intelligens (AI) kan förbättra algoritmerna genom att a) identifiera nya möjligheter, b) bearbeta stora mängder data och c) lära sig adaptivt baserat på prestation.

• Kryptotraders som vill använda en egen algoritm har två alternativ: Använda en prenumerationsbaserad tjänst eller robotmarknad, eller skapa en egen handelsrobot från grunden genom att koda egen indikator- eller exekveringsmjukvara.

AI-kryptohandelsrobotar utnyttjar avancerade matematiska modeller, maskininlärningsalgoritmer och automatisering för att utföra handelsstrategier som traders har definierat. 

Dessa avancerade system analyserar kontinuerligt stora mängder marknadsdata, identifierar mönster och anpassar sina strategier i realtid för att optimera prestandan.

Traditionella förprogrammerade algoritmer bygger istället på fasta parametrar och följer ett bakåttestat skript. Dessa konventionella algoritmer kan vara effektiva, men de saknar förmåga att självständigt utvecklas och anpassa sig till föränderliga marknadsförhållanden. Denna brist på flexibilitet kan begränsa effektiviteten på dynamiska och oförutsägbara kryptovalutamarknader.

AI-drivna handelsrobotar är en stor uppgradering för automatiserade handelssystem. Deras förmåga att lära sig av nya data, justera strategier längs vägen och förutsäga marknadsrörelser med större noggrannhet utökar funktionaliteten och produktiviteten som automatiserade handelssystem kan erbjuda.

1. Många akademiker anser att AI kommer att påverka många aspekter av våra liv, inklusive finansiella marknader. AI inom kryptotrading ger möjlighet till autonom hantering av datadrivna positioner, vilket är särskilt praktiskt för alla som inte kan hålla stenkoll på marknaderna.

2. Rapporter indikerar att omkring 60–75 % av handelsvolymen på stora amerikanska, europeiska och asiatiska traditionella finansmarknader genereras av algoritmisk handel. Det kan hända att en betydande procentandel även av kryptohandelsvolymen drivs av handelsrobotar. Därför behöver traders förstå hur systemen fungerar och hur man integrerar dem i investeringsstrategier.

3. AI potential att förbättra prestandan hos handelsalgoritmer genom maskininlärning. Dessa framsteg kan påskynda processen med att identifiera, testa och implementera strategier, parallellt med anpassning till marknadsutvecklingen.

AI-drivna algoritmer är en form av systematisk handel där traders följer en regelbaserad metod som kan innefatta indikatorer och automatisering av affärer. 

Detta är en kontrast till diskretionär handel, där traders fattar subjektiva beslut baserat på olika informationskällor om den framtida riktningen på en marknad.

Oavsett om du är en total nybörjare eller en erfaren trader kan du få många fördelar av att integrera AI i ditt handelssystem. Här är några sätt att integrera AI i handelsstrategier:

1. Integrera data från generativa AI-modeller: Använd generativa AI-språkmodeller, t.ex. GPT-4, för att bevaka nyheter och marknadsdata. Dessa modeller kan utforma prognoser baserat på informationen, som sedan kan integreras i dina handelsalgoritmer.

2. Analysera marknadskänslan genom språkbehandling (NLP): Håll koll på hur människor uttrycker sig i relation till kryptovalutamarknader med hjälp av NLP. Analysera historiska mönster för att se om det finns korrelationer med prisrörelser, vilket kan hjälpa dig att fatta välgrundade handelsbeslut.

3. Håll utkik efter potentiella handelsupplägg: Använd AI för att identifiera vanliga tekniska prismönster och potentiella handelsupplägg. AI kan snabbt analysera stora mängder data för att upptäcka möjligheter som en människa kanske inte ser i första taget.

4. Generera marknadsrapporter: Använd AI för att generera rapporter om viktiga marknadshändelser eller sammanfatta stora datamängder. Rapporterna kan ge insikter om hur marknaderna tidigare har reagerat på liknande händelser, vilket hjälper till med framtida handelsbeslut.

5. Bakåttesta strategier: Utnyttja AI för att bakåttesta handelsstrategier genom att granska specifika sekvenser av prisrörelser i stora datamängder. AI kan effektivt bearbeta historiska data för att utvärdera hur bra en strategi skulle ha presterat, vilket bidrar till att finjustera och optimera handelsmetoder.

AI påverkar hur algoritmer (och traders) beter sig på flera sätt:

• AI används för att kombinera, bevaka och bedöma många olika datakällor av varierande slag. Därför kan AI-drivna algoritmer snabbt reagera på viktiga förändringar i marknadskänsla, priser, ekonomiska prognoser och stora geopolitiska händelser. 

• AI kan identifiera vanliga tekniska mönster i prisdiagram, vilket i sin tur kan användas för att generera handelsupplägg.

• Därför kan AI användas för att snabbt stänga eller öppna en position, automatiskt justera fördelningen i en investeringsportfölj eller ge värdefulla rapporter till viktiga beslutsfattare.

• Genom maskininlärning – ett underområde av AI – kan AI kombinera stora mängder strukturerade och ostrukturerade data för att sätta samman prognoser

• Genom adaptiv inlärning kan AI användas för att förbättra algoritmernas prestanda över tid. Detta påminner om hur en diskretionär trader granskar sin handelsdagbok för att identifiera vad som fungerar och vad som behöver förbättras. 

• Identifiera mönster som kan kombineras med intuition för att fatta bättre beslut

Om du vill veta mer om verkliga, AI-drivna produkter, är SNP:s Kensho och BlackRocks Aladdin två projekt som använder AI för affärsinsikter respektive portföljhantering, samt en rad andra funktioner.

Här sammanfattas några publicerade forskningsartiklar om användningen av AI på kryptomarknader:

• En studie visade att forskare genom maskininlärning kunde förutsäga prisrörelser för Bitcoin (BTC) med 66 % noggrannhet. 

• Enligt en liknande studie kunde maskininlärning förutspå de dagliga marknadsrörelserna för 100 ledande kryptovalutor med 52,9 % till 54,1 % noggrannhet.

• Även användning av neurala nätverk i experiment visade lovande resultat för att förutsäga Bitcoin-priset.

I en nyligen publicerad artikel undersökte Forbes AI:s roll inom kryptohandel och hänvisade till följande projekt:

• SingularityNET: en marknadsplats för AI-produkter, inklusive botar som kan användas för marknadsanalys. 

• GNY.io: strävar efter att bygga ”... prediktiva maskininlärningsverktyg för kryptohandel”.

En annan AI-handelsrobotplattform som ofta används som referens är Cryptohopper, som påstår sig ha inbyggd artificiell intelligens för att hjälpa till att avgöra vilka strategier som ska användas.

Alla handelssystem, även AI-drivna kryptohandelsrobotar, medför risker. 

Eftersom algoritmer styrs av datorkod beror graden av säkerhet på vem som skrev mjukvaran, om den har genomgått oberoende granskning och hur ofta den revideras.

Erfarna traders/utvecklare som skapar egna handelsrobotar kan ha större förtroende för deras tillförlitlighet och säkerhet. Eftersom självkodade robotar är helt transparenta kan användaren förstå och styra alla aspekter av robotfunktionerna, vilket potentiellt kan göra hela systemet säkrare. 

Prenumerationsbaserade handelsrobotar från tredjepart har däremot flera inneboende risker:

Tredjepartsprogramvara är sårbar för hacking. Om du kopplar någon programvara till din handelsplattform via ett API, och någon lyckas ta kontroll över den programvaran, kontrollerar den personen effektivt ditt konto. Detta kan tillåta dem att använda ditt kapital hur de vill. 

I mars 2018, efter att ha tagit kontroll över flera konton via Binances API, använde hackare medlen i dessa konton för att pumpa priset på Viacoin. Mer nyligen, 2023, blev handelsbotplattformen 3Commas utnyttjad, vilket resulterade i att 22 miljoner dollar drogs från användarnas konton.

Algoritmer, precis som människor, kan drabbas av fel som kan bero på olika faktorer. Fel i koden eller avbrott i anslutningen till API:et för en handelsplattform kan leda till att en algoritm inte agerar som den är programmerad att göra. Exempel: Om en algoritm öppnar en lång position och stop-loss-ordern hanteras av mjukvaran kan ett fel i mjukvaran förhindra att positionen stängs vid en kraftig prisnedgång. Risken är särskilt stor när man använder hävstång, vilket potentiellt kan leda till katastrofala förluster. Det finns många dokumenterade fall av algoritmfel inom både traditionell finans och kryptovalutamarknader som har lett till betydande förluster.

En algoritm kan verka lönsam enligt bakåttester, men när strategin implementeras på marknaden replikeras inte den tidigare prestationen. Som vi har konstaterat: tidigare prestation är inte vägledande för framtida resultat – detta gäller även för algoritmer. 

Det finns många fallgropar även för själva bakåttesterna, till exempel överanpassning – där man tillskriver mer trovärdighet till en strategi än vad som faktiskt finns. Om du upprepade gånger bakåttestar och reviderar en strategi med samma lilla segment av historiska data, vilseleds du sannolikt att tro att du har hittat en strategisk fördel. I själva verket har du bara hittat en strategi som fungerade endast under den specifika prisrörelsen. Därför presterar samma strategi dåligt vid ett framåttest, eftersom den inte bygger på marknadsbeteendets fulla omfattning och bredd. Den fungerar snarare som en liten ögonblicksbild av marknadsbeteendet, vilket bara är en detalj i helheten. 

Bedragare har använt sig av handelsrobotar som lovar stor avkastning för att tillskansa sig värde från intet ont anande privatinvesterare. Eftersom bedragare har utnyttjat allmänhetens intresse på området varnar CFTC mot att köpa in AI-skapade algoritmer, då detta har lett till pyramidspel värda flera miljarder dollar.

Detta ämne förtjänar flera egna artiklar, men här är en enkel guide som beskriver grunderna:

Efter att ha tillbringat många timmar med att observera prisrörelserna på kryptomarknaden märker du kanske att marknaderna tenderar att bete sig enligt ett mönster som upprepas. Du testar teorin genom att bakåttesta mönstret över några års historiska prisdata för att se om du har hittat en strategisk fördel. Det finns många digitala paket online som kan hjälpa dig med processen. Du kan också manuellt logga varje tillfälle där upplägget du granskar fungerar eller inte, med hjälp av diagrammjukvara och ett kalkylblad. Om mönstret efter noggranna bakåttester visar sig fungera kan du besluta att gå vidare till nästa steg. 

Om upplägget du har testat kan omvandlas till en algoritm (vissa mycket diskretionära strategier kan inte enkelt automatiseras) är det dags påbörja processen med att skapa eller hitta mjukvara som kan:

• Identifiera upplägget du vill handla.

• Utföra affären exakt som önskat, inklusive inträde, stopp och take-profit nivåer.

Saker att fundera på:

• Vilket programmeringsspråk som ska användas.

• Vilken handelsplattform som ska användas.

• Vilken typ av order som kommer att behövas.

• Hur fel ska hanteras, osv.

Det här steget är komplext och kan inte beskrivas på ett heltäckande sätt här, men det finns sätt att påskynda processen:

• Med TradingView kan du koda egna indikatorer som i kombination med färdig exekveringsmjukvara kan bilda ett fullständigt automatiserat handelssystem.
• ProfitView är en applikation som gör det möjligt att använda TradingView-signaler för att handla automatiserade strategier på kryptovalutabörser. Observera att Kraken inte rekommenderar dessa tjänster.

När du har a) en bakåttestad strategi och b) ett sätt att utföra strategin algoritmiskt är du redo att testa den live på marknaden. Detta kallas framåttestning. Genom att använda en mycket liten mängd kapital för att förhindra onödiga förluster kan du implementera strategin och följa resultaten. Den tid du behöver för att framåttesta en strategi beror på hur mycket data du samlar in, eller hur ofta den handlar. 

När du har implementerat strategin på marknaden är det dags att granska resultaten. Bedöm om den presterade som förväntat och överväg att lägga till ytterligare filter eller variabler för att förbättra den övergripande strategin.

När du är nöjd och algoritmen presterar inom ett förväntat intervall kan du känna att det är dags att investera mer kapital. Du kommer fortfarande att behöva övervaka prestandan över tid och potentiellt förbättra efterhand.

Observera att vissa algoritmer kan sluta fungera med tiden utan uppenbar anledning. Om den fortsätter att förlora pengar under en längre period kan du behöva fundera på om du vill fortsätta köra den.

• Se till att god riskhantering tillämpas hela tiden och där det är viktigt. Med tanke på riskerna ovan kan handelsrobotar drabbas av katastrofala misslyckanden, vilket du bör beakta när du beslutar hur mycket kapital som ska investeras. Du kan minska motpartsrisken genom att sprida ditt kapital över flera handelsplattformar.

• Överväg att använda en stop-loss baserad på aktiekurvan. Enklare uttryckt – om handelsroboten fortsätter att förlora pengar under en längre period än vad du förväntar dig från bakåttesterna bör du överväga att stänga av den för att granska prestandan. Du kan aldrig veta om en strategisk fördel har försvunnit helt, men du kan vidta åtgärder för att begränsa dina förluster.

• Du bör heller inte stänga av en algoritm innan den har fått en chans att prestera. Det är normalt att en strategi går på minus under en viss tid (detta kallas drawdown). Dina bakåttester bör ge en bild av hur stora och långa perioderna med sämre prestanda tenderar att vara. Om du ofta stänger av en strategi när den går med förlust kan det hända att du gör det under en period av förväntad nedgång och att systemet skulle återhämta sig omedelbart därefter.

• Precis som investerare sprider riskerna kan du göra detsamma som algoritmisk trader. Vissa handelsrobotar presterar bra på intervallbundna marknader och andra presterar bra när marknaden trendar, men få kommer att prestera bra i båda faser. Genom att ha en rad handelsrobotar som kompletterar varandra kan du få en jämnare kapitaltillväxt.

• Bevaka utvecklingen av AI-drivna handelsrobotar för att se hur du kan integrera de senaste framstegen i din egen handel.

• Var försiktig med okända produkter med dyra prenumerationer som saknar bevis på lönsamhet. Strategiska fördelar på marknader är svåra att hitta och extremt värdefulla. Dessutom kan strategiska fördelar försvinna om de utnyttjas av för många människor. Med tanke på det kan du fråga dig varför en tjänst skulle vara villig att öppna upp en strategi för tusentals människor.

• Jämför avgifter och det snabbaste utförandet över olika handelsplattformar. Handelsavgifterna kan göra skillnaden mellan en lönsam och en olönsam strategi, liksom utförande och likviditet.

AI-drivna kryptohandelsrobotar representerar en spännande utveckling inom algoritmisk handel, och forskning visar att maskininlärning kan användas för att framgångsrikt förutsäga kryptomarknader.

Framsteg i handelsrobotarnas möjligheter att bevaka ny information och lära sig adaptivt utifrån tidigare prestationer kan ge kryptotraders möjlighet att använda mycket sofistikerade algoritmer som autonomt justerar sin strategi över tid.

Vill du gå på djupet inom AI och kryptovaluta? Kraken gör det enkelt att köpa och handla med AI-baserade kryptotoken och annat!

Registrera dig för ett kostnadsfritt konto idag.