Здатність професійних трейдерів криптовалют постійно отримувати прибуток залежить від того, як швидко вони адаптуються до швидко змінюваних ринкових умов. Хоча деякі трейдери вміють самостійно аналізувати ринки, малоймовірно, що вони можуть зрівнятися з гнучкістю і точністю розвинутих трейдинг-ботів на основі штучного інтелекту. І саме тому такі боти швидко стають необхідним інструментом у репертуарі кожного серйозного трейдера.
AI-торгівельні боти живляться від розвинутих алгоритмів машинного навчання, які представляють парадигмальне зсув від традиційних ботів, які покладаються на фіксовані правила для прогнозування змін на крипторинках. Натомість вони використовують адаптивні торгові алгоритми, які обробляють мільйони точок даних у реальному часі, надаючи їм неперевершену здатність виявляти складні закономірності та тенденції, які інакше було б важко помітити. Вони роблять це через ймовірнісний аналіз, на відміну від роботи з попередньо визначеними умовами.
Основні можливості AI
AI-трейдинг-боти використовують три ключові технології, які надають їм значну перевагу над традиційними ботами. Оскільки вони працюють на основі нейронних мереж, вони унікально здатні аналізувати цінові зміни на декількох часових рамках. Це дозволяє їм помічати тонкі зміни на ринку, які були б невидимі для традиційних, систем на основі правил. Тоді вони можуть адаптувати свою торгівельну стратегію, щоб протидіяти цим змінюваним ринковим умовам.
Крім того, AI має перевагу в тому, що може аналізувати природну мову, що означає, що він може моніторити такі речі, як новинні звіти і пости в соціальних мережах, шукаючи інсайти. Він читає їх, щоб зрозуміти ринковий настрій у реальному часі і перетворює цю інформацію на практичні торгові сигнали. Таким чином, вони можуть бути більш чутливими до реальних подій, перш ніж їхній вплив на ринок стане помітним.
Нарешті, AI використовує адаптивні навчальні техніки для оптимізації своїх торгових параметрів на основі продуктивності. Таким чином, AI-боти можуть еволюціонувати свої стратегії з часом, отримуючи досвід. Тож якщо щось, що вони пробують, не працює, вони можуть адаптувати свою стратегію та спробувати щось нове, навчаючись у процесі.
Недавня стаття в Академії GRVT підсумовує ці можливості, пояснюючи, що AI досягає успіху в прогнозній аналітиці. Він має можливість аналізувати як історичні, так і реальні ринкові дані для прогнозування майбутніх цін активів. Завдяки цьому AI-боти можуть робити більш точні прогнози. Водночас вони також можуть враховувати індивідуальні вподобання користувачів, адаптуючи свої стилі торгівлі відповідно до ризикового профілю користувача.
Розширене прийняття рішень
Можливості прийняття рішень AI-торгівельних ботів значно відрізняються від можливостей традиційних систем, оскільки вони залежать від більш складного аналізу ринкових умов.
На відміну від традиційних ботів, алгоритми AI можуть обробляти дані про цінові активи, використовуючи різні аналітичні рівні. Вони прагнуть корелювати цінову активність на декількох ринках, щоб спробувати виявити приховані зв'язки між активами, покращуючи свої прогностичні стратегії прийняття позицій. Вони також можуть аналізувати обсяги торгівлі за межами найбазовіших показників, виявляючи конкретні рівні цін, які призводять до збільшення торгової активності.
Трейдинг-боти наступного покоління також можуть враховувати всі види технічних індикаторів, включаючи індекс відносної сили (RSI), конвергенцію та дивергенцію ковзаючих середніх (MACD), експоненціальні ковзаючі середні (EMA), обсягово зважену середню ціну (VWAP) та навіть смуги Боллінджера. Вони також можуть враховувати специфічні динаміки біржі, такі як ставка фінансування, відкриті інтереси та співвідношення довгих/коротких позицій.
Обробляючи ці дані, AI-боти можуть викликати коригування в розмірах позицій і управлінні ризиками на основі ринкової волатильності, а також адаптувати свої стратегії виконання та допустимість прослизання в залежності від умов ліквідності.
Прийняття рішень може бути додатково покращене за допомогою адаптивних правил управління позиціями. Алгоритм AI-ботів може надавати індивідуальні ваги кожному входу на основі поточних ринкових умов та його історичної продуктивності. Використовуючи ці параметри, AI може дотримуватися більш динамічних торгових стратегій, які еволюціонують на основі ринкових умов, на відміну від традиційних ботів, які можуть слідувати лише статичним правилам.
Покращене управління ризиками
Ще одна сфера, в якій AI-торгівельні боти досягають успіху, - це управління ризиками, де він використовує багатошарові захисні системи з динамічним управлінням розмірами позицій, значно перевершуючи традиційні механізми зупинки втрат.
Використовуючи динамічне управління розмірами позицій, AI-трейдинг-боти можуть адаптуватися в реальному часі до змінюваних ринкових умов і загальної продуктивності користувача. Коригування розміру угоди може бути обґрунтовано показниками ринкової волатильності, тоді як криві капіталу рахунку можуть використовуватися для активації масштабування позицій, залежно від вимог продуктивності користувача. Інші фактори, які беруть участь, включають серії виграшів/програшів, щоб вплинути на толерантність до ризику, і рівні просадок, щоб зменшити експозицію трейдера під час непередбачуваної волатильності.
Більше того, AI-боти можуть встановлювати захисні механізми для захисту капіталу трейдера на декількох рівнях. Наприклад, вони можуть встановити фільтри на основі волатильності, щоб запобігти входам під час найекстремальніших ринкових умов або підтримувати диверсифікацію портфеля через обмеження експозиції. Вони також можуть використовувати алгоритми захисту прибутку, щоб зафіксувати вигоди та зупинити торгівлю, використовуючи вимикачі просадок, коли ризикові межі користувача порушуються.
У короткому викладі, AI-боти підтримують створення більш комплексних ризикових рамок з подвійною здатністю максимізувати можливості, одночасно захищаючи капітал трейдера, при цьому кожен алгоритм працює в синхронізації з іншими для забезпечення оптимальних ризикованих доходів.
AI-боти в дії
У своєму блозі GRVT підкреслює низку AI-торгівельних ботів, які вже забезпечують більш складні торгові стратегії для криптофахівців.
Деякі з найпопулярніших платформ для AI-ботів включають Fetch.ai, яка надає доступ до автономних економічних агентів, які поєднують AI і блокчейн для виконання завдань, таких як управління ліквідністю та оптимізація ресурсів.
Це також підкреслює ботів Numerai, які досягають успіху в прогнозному моделюванні, і SingularityDAO, які пропонують ботів, що можуть динамічно перерозподіляти портфелі трейдерів для оптимізації їхніх ризикованих доходів під час періодів ринкової волатильності.
GRVT прогнозує, що такі AI-боти повільно, але впевнено інтегруватимуться в криптоекосистему, і не тільки з професійними трейдерами. Оскільки їх можна адаптувати до потреб кожної окремої особи, AI-боти можуть бути доручені управлінню всім портфелем інвестицій когось у повністю автономний спосіб, реагуючи на змінювані ринкові умови, щоб забезпечити досягнення інвестиційних цілей користувача.
Перевершення традиційних ботів
Рівень складності робить AI-торгівельні боти набагато більш здатними, ніж старі системи на основі правил.
Найбільшою перевагою AI над традиційними ботами є його здатність адаптуватися і вчитися в умовах змінюваного ринку. Ці адаптивні можливості, в поєднанні з їхніми розвинутою управлінською ризиками та механізмами захисту портфеля, дозволяють їм значно перевершувати продуктивність торгових ботів, які слідують фіксованим правилам.
Навіть так, вони не підходять для всіх, оскільки ці боти наступного покоління вимагають ретельної конфігурації та моніторингу з боку їхніх користувачів. Щоб досягти успіху, користувачі повинні бути обізнані про можливості AI та його обмеження, а також зберігати свої очікування продуктивності в реальності.