So Erstellen Sie Einen Krypto KI Bot

Trading-Bots mit integrierter künstlicher Intelligenz (KI) werden zunehmend eingesetzt, um den Handel zu automatisieren und Risiken zu mindern. Laut der 2024-Umfrage von JP Morgan glauben beispielsweise 61% der über 4.000 befragten institutionellen Händler, dass die Einführung von KI der entscheidende Faktor im Handel zwischen 2024 und 2027 sein wird. Trading-Bots können für den Handel mit jedem beliebigen Vermögenswert verwendet werden, von Aktien und Indizes bis hin zu Kryptowährungen. Der Entwicklungsalgorithmus wird ähnlich sein. Unabhängig davon, ob ein Investor plant, selbst Software zu erstellen oder einen benutzerdefinierten Bot zu kaufen, muss er die Nische studieren und die Fallstricke der Entwicklung berücksichtigen.

Was ist ein KI-Trading-Bot?

Ein KI-gestützter Trading-Bot ist eine Software zur Automatisierung des Handelsprozesses. Mithilfe der KI-Entwicklung analysiert die Software die Marktbedingungen, verwaltet und behält das „Gewicht“ des Anlageportfolios bei und führt Transaktionen mit ausgewählten Vermögenswerten auf der Grundlage etablierter Strategien durch (Arbitrage, Scalping, Mean Reversion und andere).

KI und ML

Eine wichtige Nuance ist, dass KI, maschinelles Lernen (ML) und Automatisierung unterschiedliche Konzepte sind, auch wenn sie manchmal synonym verwendet werden. KI ist der umfassendste Bereich, der alle Arten intelligenter Softwaremodellierung umfasst. Bei der Automatisierung geht es dagegen darum, ein automatisches Entscheidungsschema einzurichten, während sich maschinelles Lernen auf die Fähigkeit von Maschinen konzentriert, Erfahrungen zu sammeln und ihre Effizienz und Leistung zu verbessern. KI-integrierte Trading-Bots kombinieren alle 3 Konzepte: Sie verwenden maschinelles Lernen + KI-Techniken, um den Handel zu automatisieren und die Rentabilität zu steigern.

Arbeitsprinzip und Vorteile von KI-Bots

Das allgemeine Funktionsprinzip kann wie folgt beschrieben werden: Die Software sammelt Daten aus verschiedenen Quellen und identifiziert dann Handelsmöglichkeiten basierend auf der Analyse der Preisdynamik, der Marktstimmung und des Handelsvolumens. Danach erteilt sie Kauf-/Verkaufsaufträge und sichert Gewinne. Die wichtigsten Vorteile der Verwendung von KI-basierten Bots für den Handel:

• Schnelle Analyse großer Datenmengen. Die Software analysiert rund um die Uhr sowohl Vermögenspreisdaten als auch Nachrichtenberichte in verschiedenen Sprachen. Sie kann sowohl für kostenlose als auch für kostenpflichtige Quellen angepasst werden. Der Bot kann die Marktstimmung einschätzen und vorhersagen sowie aktuelle Treiber und Marktmuster identifizieren.
• Eliminierung des menschlichen Faktors. Der Vorteil des automatisierten Handels besteht darin, dass das Risiko, erfolglose Geschäfte auf der Grundlage von Emotionen abzuschließen, auf Null reduziert wird. Irrationale Finanzentscheidungen und intuitive Emotionen gehören zu den TOP-Fehlern von Anfängern, die zu maximalen Verlusten führen. Die Software arbeitet nach streng definierten Algorithmen unter Berücksichtigung des vom Händler festgelegten Risikoniveaus.
• Selbstlernend. Dank der Unterstützung der Option des maschinellen Lernens kann die Software ihre Handelstaktiken verbessern und effizientere Ergebnisse erzielen. Dies ist durch die Verwendung künstlicher neuronaler Netze möglich.
• Geschwindigkeit des Abschlusses von Geschäften. Kauf-/Verkaufsaufträge werden sofort an Börsen erteilt, wenn die Bedingungen günstig sind und die Software eine Gewinnchance sieht. Das manuelle Erteilen von Aufträgen ist ein langsamerer Prozess. Dies ist besonders wichtig beim Handel auf sehr volatilen Märkten, wie z. B. auf Kryptowährungsmärkten.
• Autonomer Betrieb. Transaktionen werden automatisch ohne Beteiligung des Händlers durchgeführt. Dies ermöglicht es, rund um die Uhr zu handeln und alle Marktschwankungen auszunutzen.

Segmentanalyse für KI-Handelsbots

KI-Handelsbots sind eine vielversprechende Nische für Investitionen. Aus der JP Morgan-Umfrage geht hervor, dass immer mehr Anleger die Bedeutung der Einbindung künstlicher Intelligenz in den Handel loben: Im Jahr 2022 nannten nur 25% der Befragten KI als einen wichtigen Faktor bei der Gestaltung des Handels, und im Jahr 2024 tun dies bereits 61%.

Allerdings bevorzugen im Jahr 2024 mehr Anleger klassischere Märkte gegenüber Kryptowährungen: 78% der befragten institutionellen Händler gaben an, dass sie im Jahr 2024 nicht beabsichtigen, mit Coins/Tokens zu handeln.

Daher wird ein breiteres Zielpublikum Handelsbots erhalten, die Zugang zu verschiedenen Arten von Vermögenswerten bieten, nicht nur zu Kryptowährungen: Aktien, Rohstoffe, G10-Kurse, Indizes und mehr.

KI und Blockchain im Handel

Laut einer Umfrage von JP Morgan ist das Interesse an Blockchain in den letzten 3 Jahren ebenfalls von 25% auf 7% zurückgegangen. Allerdings ist nicht jeder dieser Meinung. Ethereum-Erfinder Vitalik Buterin sieht Perspektiven in der Kombination der Fähigkeiten von KI und Blockchain-Technologie. Blockchain-Plattformen mit KI-Handelsbots könnten eine Lösung für diejenigen sein, die Dezentralisierung und Transparenz der Abläufe benötigen.

Seinen Kommentaren zufolge besteht die Hauptgefahr des KI-Modells darin, dass die für die interne Arbeit und Entscheidungsfindung verantwortlichen Mechanismen verborgen sind, was zu einer hohen Zentralisierung führt. Wenn man das Modell offener gestaltet, erhöht sich das Risiko böswilliger Angriffe und Hackerangriffe. Aber im Allgemeinen hält Buterin den Einsatz von KI zur Entscheidungsfindung im Handel für eine interessante, aber riskante Lösung für Händler.

Nachteile von KI-Bots

Neben der Zentralisierung sollten Händler, die KI-Bots verwenden, auch andere Risiken berücksichtigen:

• Mögliche technische Fehler der Software;
• KI-Systeme neigen zu Überanpassung, d. h. sie konzentrieren sich zu sehr auf Training und historische Daten und weniger auf den aktuellen Zustand des Marktes. Dies Trading-Bots in unvorhersehbaren Situationen weniger effektiv;
• Die Wahrscheinlichkeit von Hackerangriffen.

Potenzielle Investoren und Entwickler von KI-Trading-Bots sollten daher auf Sicherheits- und Softwarequalitätsprobleme achten. Mehrstufige Tests vor der Veröffentlichung des Projekts sind hilfreich und umfassen in der Regel: Backtesting basierend auf der Analyse historischer Daten, Tests auf Richtigkeit der Algorithmusausführung, Schutz vor Angriffen und Effizienz/Rentabilität des Betriebs.

Beliebte KI-Bots im Jahr 2024

Cloud-Plattformen, die auf Abonnementbasis Zugriff auf verschiedene Arten von KI-Bots bieten, darunter Krypto-Handelsbots, sind im Jahr 2024 bei Händlern am beliebtesten. Händler achten besonders auf solche Indikatoren: verfügbare Arten von Vermögenswerten, Börsen, Nutzungspreis und Tools für Analysen und Risikominderung (Stop-Loss-Option, Backtesting, Handelsindikatoren und andere). Plattformen mit Schulungsbereichen und 24/7-Support sind ebenfalls von Vorteil. Zu den Top-Plattformen 2024 gehören Dash2Trade, Perceptrader, Coinrule, Learn2Trade und Kryll.

Kryll

Web3-KI-Projekt für den Handel mit Kryptowährungen. Handelsstrategien können an beliebten Börsen angewendet werden: Bybit, Crypto.com, Gate.io, Binance, Kraken und andere. Angebliche Erfolgsquote: bis zu 103% Einkommen pro Jahr. Hunderte von Bots, Analysetools und technischen Indikatoren sind verfügbar. Beliebte Optionen:

• Smartfolio. KI-basierte Funktion zum Ausgleich eines Kryptowährungsportfolios (Münzen, NFTs, DeFi-Protokolle);
• Gem Detector. Ein Tool, mit dem Sie neue und potenziell profitable Münzen identifizieren können, bevor sie populär werden und ihr Preis erheblich steigt. Dies ist dank der integrierten Option für maschinelles Lernen und fortschrittlicher Algorithmen möglich;
• X-Ray. Ein KI-basiertes Tool zur Stimmungsanalyse: Es sammelt rund um die Uhr Informationen aus sozialen Medien, Blogs und Nachrichtenberichten in verschiedenen Sprachen;
• Harpoon. Dank dieser Option liefert die KI aktuelle Daten zu Trades und Strategien führender Trader.

Es ist nicht in der kostenlosen Version verfügbar, KI-Bots sind im Abonnement erhältlich. Es gibt jedoch ein einzigartiges Belohnungssystem für Community-Mitglieder. Belohnungen werden in der nativen KRL-Projektmünze gesammelt.

Perceptrader

Dies ist ein KI-basierter Expert Advisor, der sich auf den Forex-Markt konzentriert. Es wird das Waka Waka EA-Handelssystem verwendet, das bei Marktschwankungen automatisch Kauf-/Verkaufsaufträge erstellt. Die Effizienz wird durch die Implementierung einer maschinellen Lernoption verbessert, die Diagramme und Signale mithilfe neuronaler Netzwerke und fortschrittlicher Prognosemodelle analysiert. Dank der Perceptron-Technologie eliminiert die Software wenig erfolgversprechende Geschäfte.

Es gibt eine Risikomanagementoption (Sie können den höchstmöglichen Drawdown, die Kontobelastung usw. festlegen) und Sie können auch Einstellungen für eine bestimmte Art des Handels auswählen. Es gibt einen kostenlosen 14-tägigen Zeitraum. Eine lebenslange Nutzungslizenz kostet 2.400 USD.

Dash2Trade

Cloudbasierte automatisierte Handelsplattform bietet Zugriff auf über 10.000 Strategien, 400 Kryptowährungen und 2 KI-Bots: GRID und DCA. Backtesting-Option ist verfügbar. Integration mit Top-CEXs ist verfügbar. KI wird auch verwendet, um technische Indikatoren zu verfolgen. 26 Anleitungen wurden veröffentlicht, um effizienter mit ihnen zu arbeiten. Die Einführung zusätzlicher Handelsbots wurde auch für 2024 angekündigt.

Eine kostenlose Version wird bereitgestellt, bietet jedoch keinen Zugriff auf KI-Bots. Ein Abonnement kostet 18 USD pro Monat oder 120 USD pro Jahr. Das Projekt hat seinen eigenen nativen D2T-Token.

Coinrule

Eine Cloud-basierte Plattform für den automatisierten Handel mit Kryptowährungen. Es sind sowohl KI- als auch reguläre Handelsbots verfügbar. Benutzer erhalten Zugriff auf über 150 Strategien. Coinrule funktioniert auf monatlicher Abonnementbasis, Mindestpreis: 29,99 $ pro Monat. Handelsbots verbinden sich mit den APIs der wichtigsten Kryptobörsen: Binance, Kraken, Kucoin und andere. Benachrichtigungen über Marktveränderungen, automatisch abgeschlossene Aufträge und erhaltene Gewinne werden an Telegram gesendet.

Learn2Trade

Die Plattform ist auf 2 Arten des Handels ausgerichtet: Forex-Aktien und Kryptowährungen. Der Händler wählt die Art des Abonnements. Bei Premium-Abonnements für Forex oder Kryptowährungen erhält der Benutzer täglich bis zu 5 Signale. Die Erfolgsquote wird auf 76% geschätzt. Außerdem sind L2T-Algorithmen verfügbar (bis zu 70 Signale pro Monat, Option zum Kopieren von Trades, 24/7-Marktzugang) und ein Formel-1-Trainingsprogramm mit 5 Videokursen. Im Jahr 2024 sind mehr als 70.000 Trader auf der Plattform registriert.

Grundlegende Phasen der Entwicklung von KI-Trading-Bots

Die Einführung eines Trading-Bots auf Basis künstlicher Intelligenz erfordert sowohl ein Verständnis von Handelsstrategien als auch Programmierkenntnisse (vom Schreiben von Algorithmen bis hin zur Arbeit mit Grafikeditoren zur Erstellung von UX/UI). Der Prozess ähnelt der Entwicklung herkömmlicher Handelssoftware, allerdings mit einem zusätzlichen Schritt – der Integration des KI-Modells. Schauen wir uns die wichtigsten Nuancen der wichtigsten Phasen unten an.

Auswahl einer Sprache zum Schreiben von Code

Die am häufigsten verwendeten Sprachen sind Python, C# und JavaScript. Bei der Auswahl sollten Sie sich auf Geschwindigkeit (der Bot sollte schnell auf Marktveränderungen reagieren und blitzschnell Aufträge erteilen), verfügbare Tools und Bibliotheken konzentrieren. Eine aktive Community wird auch dazu beitragen, den Entwicklungsprozess zu vereinfachen. Funktionen beliebter Sprachen:

• JavaScript. Vorteil bei der Entwicklung von Handelsbots – ermöglicht die einfache Verarbeitung von Anfragen mehrerer APIs. Ist aber ineffizient, wenn komplexe Berechnungen erforderlich sind;
• Python. Eine einfache und funktionale Sprache, die für KI-Bot-Aufgaben geeignet ist. Es sind viele Bibliotheken verfügbar, was den Entwicklungsprozess vereinfacht. Die beste Wahl, wenn die Option des maschinellen Lernens bereitgestellt wird. Die Schwachstelle ist jedoch die Ausführung von Aufgaben, bei denen der Speicher intensiv genutzt werden muss;
• С#. Effektiv bei Aufgaben, bei denen eine hohe Leistung erforderlich ist. Dies ist ein wichtiger Vorteil, da der Bot Daten von Börsen im 24/7-Modus verarbeiten muss. Minuspunkte: schwer zu erlernende Programmiersprache;
• Rust und Go. Beide Sprachen zeichnen sich durch hohe Leistung aus. Rust legt mehr Wert auf Speichersicherheit. Allerdings ist die Community dieser Sprachen weniger entwickelt als die von Python oder C#.

Auswahl von Vermögenswerten und Börsen

Die gängigsten KI-basierten Trading-Bots sind für den Kryptowährungs- und Forex-Markt, aber die Software kann auch mit Software für binäre Optionen, CFDs, Indizes, Metallen und Rohstoffen arbeiten. Basierend auf dem ausgewählten Markt werden auch Börsen ausgewählt, mit denen der Trading-Bot über ihre APIs interagiert. Wichtige Kriterien bei der Auswahl von Plattformen für den Handel sind: Verfügbarkeit einer offenen API, Handelsvolumen, Liste der verfügbaren Vermögenswerte, Provisionen und die Möglichkeit, ein Konto aus dem Land des Händlers zu erstellen. Beliebte Optionen für Kryptowährungsbörsen: Kucoin, OKX, Binance, Kraken, Bybit und Uniswap.

Strategien für den Handel

Als nächstes müssen Sie eine Handelsstrategie wählen, davon hängen die Algorithmen und das Funktionsprinzip der Software ab, um Geschäfte abzuschließen und Gewinne zu erzielen. Beliebte Optionen:

• Scalping. Gewinne aus unbedeutenden Änderungen der Vermögenspreise;
• Positionshandel. Langfristige Beobachtung des Trends, um von signifikanten Preisänderungen eines Vermögenswerts zu profitieren;
• Rückkehr zum Mittelwert. Die Abweichung des Vermögenswertkurses vom gleitenden Durchschnitt wird berücksichtigt;
• Arbitrage. Erzielen eines Gewinns durch den Kauf von Vermögenswerten zu einem niedrigeren Preis und den Verkauf zu einem höheren Preis. Gängige Varianten: Verwendung eines Arbitrage-Bots für den Intra-Exchange-Austausch (unter Berücksichtigung der Preisunterschiede eines Vermögenswerts an verschiedenen Börsen) und Dreiecksarbitrage (unter Verwendung der Wechselkursunterschiede von drei Währungs-/Kryptowährungspaaren).

In dieser Phase ist es wichtig, Kenntnisse im Handel zu haben und Trends auf den Märkten richtig einschätzen zu können. Besonders beliebt sind Cloud-Plattformen, die Zugang zu einer großen Anzahl verschiedener Strategien (über 150) bieten.

Auswahl und Implementierung von Handelsindikatoren

Basierend auf der gewählten Handelsstrategie, die vom KI-Bot verfolgt wird, sollten Sie auch technische Indikatoren auswählen. Dank ihnen werden Veränderungen auf dem Markt verfolgt. Beliebte Optionen sind:

• MACD zur Bewertung der Stärke des Trends;
• ATR zur Bewertung der Volatilität des Vermögenswerts;
• ADX zur Bewertung der Intensität des Trends;
• MA, der den Durchschnittspreis eines Vermögenswerts anzeigt;
• RSI, der dabei hilft, die Wahrscheinlichkeit einer Trendänderung zu bewerten.

Es ist möglich, eigene einzigartige Indikatoren zu entwickeln, die den Markt anhand bestimmter Indikatoren analysieren. Die Grundlage hierfür sind mathematische Modelle. Das Erstellen solcher Indikatoren erfordert nicht nur Kenntnisse in der Programmierung, sondern auch im Handel.

Auswahl eines KI-Frameworks

Frameworks bieten Ihnen die Werkzeuge, um Software schneller zu erstellen. Beliebte Optionen für die Entwicklung von KI-Bots sind TensorFlow mit API-Schnittstellen auf hoher Ebene, die kompakte und erweiterbare Keras-Umgebung und PyTorch, das für schnelle Lernaufgaben am effektivsten ist. Laut GitHub-Statistiken werden die meisten Projekte mit TensorFlow gestartet.

Bei der Auswahl sollten Sie berücksichtigen, ob das Framework mit der gewählten Programmiersprache kompatibel ist, sowie seine Flexibilität und Fähigkeit zur Verarbeitung großer Informationsmengen bewerten. Eine aktive Community und Tutorials sind ein zusätzliches Plus.

Auswahl der Infrastruktur

Einer der Entwicklungsschritte ist die Auswahl einer Umgebung für die Bereitstellung des Bots. Manchmal wird ein dedizierter Server ausgewählt, aber häufiger werden Cloud-Dienste verwendet. Wichtige Kriterien: Skalierbarkeit für effektives Arbeiten unter verschiedenen Handelsbedingungen, Fehlertoleranz und Verfügbarkeit. Es ist besser, keine kostenlosen Abonnementdienste zu wählen, da diese nicht das erforderliche Maß an Sicherheit bieten. Beliebte Cloud-Anbieter:

• AWS;
• Digital Ocean;
• Google Cloud;

In dieser Phase wird die virtuelle Maschine eingerichtet, eine Verbindung zu den APIs der Börsen hergestellt, von denen Daten empfangen werden, und Strategien für den Handel festgelegt.

Auswahl des ML-Modells

Wir müssen die Leistung des maschinellen Lernmodells auswählen und bewerten, das vom Trading-Bot verwendet wird. Das Hauptziel besteht darin, der KI-Software beizubringen, Handelsaufgaben auf der Grundlage von Datenanalysen effizienter und genauer zu lösen. In dieser Phase wird die Entwicklung von einem Data Science-Spezialisten übernommen (Kenntnisse in Scala, SQL, Java und die Fähigkeit, mit Datenbanken zu arbeiten, sind erforderlich). Beliebte ML-Modelle:

• Logistische Regression;
• Entscheidungsbaum;
• Lineare Regression;
• Random Forest;

UI/UX-Entwicklung

Um sicherzustellen, dass ein Händler die Funktionen eines Trading-Bots effektiv nutzen kann, ist es notwendig, eine praktische und verständliche Benutzeroberfläche zu erstellen. Sie können vorgefertigte Vorlagen verwenden (einige davon sind kostenlos) oder von Grund auf neu entwickeln, um die spezifischen Bedürfnisse des Händlers zu erfüllen. Eine vollwertige Entwicklung erfordert die Fähigkeit, mit Prototyping-Tools zu arbeiten. Zum Beispiel Proto.io, Invision Studio, Adobe XD, Webflow, Axure RP 10 und Sketch.

Testen des KI-Handelsbots

Eine wichtige letzte Phase der Entwicklung ist das Testen der Software. Zunächst muss sichergestellt werden, dass die Algorithmen korrekt sind und der Bot keine Fehler aufweist. Anschließend wird eine mehrstufige Sicherheitsprüfung durchgeführt, um sicherzustellen, dass keine Schwachstellen vorhanden sind. Die Software muss vor Hackerangriffen und Hackerangriffen geschützt werden.

Außerdem bewertet das Entwicklungsteam die Rentabilität des Bots – ein solches Backtesting wird auf der Grundlage historischer Daten durchgeführt. Solche Indikatoren können verwendet werden:

• ROI zur Bestimmung der Rentabilität des Handels;
• Rentabilitätsverhältnis;
• Durchschnittliche Zeit zur Ausführung eines Handels;
• Risikoadjustierte Renditebewertung.

Um die Effizienz der Software besser zu verstehen und die Strategie zu verbessern, können Sie Visualisierungen (Grafiken, Diagramme usw.) verwenden, die das Gewinn-/Verlustverhältnis, die Arten der beteiligten Vermögenswerte usw. anzeigen.

Fazit

Künstliche Intelligenz ergänzt die Funktionalität von Handelsbots gut und erhöht deren Effizienz. Bei der Analyse der Wettbewerber kann man zu dem Schluss kommen, dass Cloud-Plattformen mit KI-Bots, die eine große Anzahl von Strategien verwenden können und Zugriff auf die APIs der größten Börsen haben, am gefragtesten sind. Die Entwicklung solcher Projekte kostet zwischen 40.000 und 80.000 US-Dollar. Der Preis für einfachere KI-Bots liegt zwischen 10.000 und 40.000 US-Dollar.

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