Como Crear un Bot de Trading con Inteligencia Artificial

Los robots de trading con integración de inteligencia artificial (IA) se utilizan cada vez más para automatizar las operaciones y mitigar el riesgo. Por ejemplo, según la encuesta de 2024 de JP Morgan, el 61 % de los más de 4000 operadores institucionales encuestados cree que la adopción de la IA será el factor decisivo en las operaciones entre 2024 y 2027. Los robots de trading se pueden utilizar para realizar operaciones con cualquier activo, desde acciones e índices hasta criptomonedas. El algoritmo de desarrollo será similar. No importa si un inversor planea crear un software por su cuenta o comprar un robot personalizado, debe estudiar el nicho y tener en cuenta los inconvenientes del desarrollo.

¿Qué es un robot de trading con IA?

Un robot de trading habilitado con IA es un software para automatizar el proceso de trading. Mediante el uso de desarrollo de IA, el software analiza las condiciones del mercado, administra y mantiene el "peso" de la cartera de inversiones y realiza transacciones con activos seleccionados según estrategias establecidas (arbitraje, scalping, reversión a la media y otros).

IA y ML

Un matiz importante es que la IA, el aprendizaje automático (ML) y la automatización son conceptos diferentes, aunque a veces se usan indistintamente. La IA es el ámbito más amplio, que incluye todo tipo de modelado de software inteligente. La automatización, por otro lado, implica establecer un esquema automático de toma de decisiones, mientras que el aprendizaje automático se centra en la capacidad de las máquinas para adquirir experiencia y mejorar su eficiencia y rendimiento. Los robots comerciales integrados con IA combinan los 3 conceptos: utilizan técnicas de aprendizaje automático + IA para automatizar el comercio y aumentar la rentabilidad.

Principio de trabajo y ventajas de los robots de IA

El principio general de funcionamiento se puede describir de la siguiente manera: el software recopila datos de varias fuentes, luego identifica oportunidades comerciales en función del análisis de la dinámica de precios, el sentimiento del mercado y el volumen comercial. Después de eso, coloca órdenes de compra/venta y fija las ganancias. Las principales ventajas de usar robots basados ​​en IA para operar:

• Análisis rápido de grandes cantidades de datos. El software analiza tanto los datos de precios de los activos como los informes de noticias en diferentes idiomas las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Se puede personalizar tanto para fuentes gratuitas como de pago. El bot puede evaluar y pronosticar el sentimiento del mercado, identificar los impulsores actuales y los patrones del mercado;
• Eliminación del factor humano. La ventaja del trading automatizado es que el riesgo de realizar transacciones fallidas basadas en emociones se reduce a cero. Las decisiones financieras irracionales y las emociones intuitivas se encuentran entre los principales errores de los traders novatos que causan las mayores pérdidas. El software funciona de acuerdo con algoritmos estrictamente definidos que tienen en cuenta el nivel de riesgo establecido por el trader;
• Autoaprendizaje. Gracias al apoyo de la opción de aprendizaje automático, el software puede mejorar sus tácticas comerciales y mostrar resultados más eficientes. Esto es posible gracias al uso de redes neuronales artificiales;
• Velocidad de conclusión de transacciones. Las órdenes de compra/venta se colocan en las bolsas de valores instantáneamente cuando las condiciones son favorables y el software ve una oportunidad de obtener ganancias. La colocación manual de órdenes es un proceso más lento. Esto es especialmente importante cuando se opera en mercados altamente volátiles, como los mercados de criptomonedas.
• Operación autónoma. Las transacciones se realizan automáticamente sin la participación del trader. Esto permite operar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, aprovechando todas las fluctuaciones del mercado.

Análisis de segmentos de los robots de trading con IA

Los robots de trading con IA son un nicho potencial para la inversión. De la encuesta de JP Morgan, podemos ver que un número cada vez mayor de inversores están elogiando la importancia de incorporar la inteligencia artificial al trading: en 2022, solo el 25% de los encuestados citó la IA como un factor importante en la configuración del trading, y en 2024, el 61% ya lo hace.

Dicho esto, cada vez más inversores están favoreciendo los mercados más clásicos sobre las criptomonedas en 2024: el 78% de los traders institucionales encuestados dijeron que no tienen intención de operar con monedas/tokens en 2024.

Por lo tanto, un público objetivo más amplio obtendrá bots de trading que brinden acceso a diferentes tipos de activos, no solo criptomonedas: acciones, materias primas, tasas G10, índices y más.

IA y blockchain en el trading

Según una encuesta de JP Morgan, el interés por la tecnología blockchain también ha disminuido del 25% al ​​7% en los últimos 3 años. Sin embargo, no todo el mundo comparte esta opinión. El creador de Ethereum, Vitalik Buterin, ve perspectivas en la combinación de las capacidades de la IA y la tecnología blockchain. Las plataformas blockchain con robots comerciales de IA pueden convertirse en una solución para quienes necesitan descentralización y transparencia en las operaciones.

Según sus comentarios, el principal peligro del modelo de IA es el hecho de que los mecanismos responsables del trabajo interno y la toma de decisiones están ocultos, y esto conduce a una alta centralización. Si se hace que el modelo sea más abierto, aumenta el riesgo de ataques maliciosos y piratería. Pero, en general, Buterin considera que el uso de IA para la toma de decisiones en el trading es una solución interesante pero arriesgada para los traders.

Desventajas de los bots de IA

Además de la centralización, los traders que utilizan bots de IA deben considerar otros riesgos:

• Posibles fallos técnicos del software;
• Los sistemas de IA son propensos al sobreajuste, es decir, se centran demasiado en el entrenamiento y los datos históricos y menos en el estado actual del mercado. Esto hace que los bots de trading sean menos efectivos en situaciones impredecibles;
• La probabilidad de piratería.

Por lo tanto, los posibles inversores y desarrolladores de bots de trading de IA deben prestar atención a los problemas de seguridad y calidad del software. Las pruebas en varias etapas antes del lanzamiento del proyecto ayudarán, lo que generalmente incluye: backtesting basado en el análisis de datos históricos, prueba de corrección de la ejecución del algoritmo, protección contra ataques y eficiencia/rentabilidad de la operación.

Bots de IA populares en 2024

Las plataformas en la nube, que brindan acceso a diferentes tipos de bots de IA, incluidos bots de comercio de criptomonedas mediante suscripción, son las más populares entre los traders en 2024. Los traders prestan especial atención a dichos indicadores: tipos de activos disponibles, bolsas, precio de uso y herramientas para análisis y mitigación de riesgos (opción de stop-loss, backtesting, indicadores comerciales y otros). Las plataformas con secciones de capacitación y soporte 24/7 también son una ventaja. Las 2024 mejores plataformas incluyen Dash2Trade, Perceptrader, Coinrule, Learn2Trade y Kryll.

Kryll

Proyecto de IA Web3 destinado al comercio de criptomonedas. Las estrategias comerciales se pueden aplicar en los intercambios más populares: Bybit, Crypto.com, Gate.io, Binance, Kraken y otros. Tasa de éxito declarada: hasta un 103% de ingresos por año. Cientos de bots, herramientas analíticas e indicadores técnicos están disponibles. Opciones populares:

• Smartfolio. Función basada en IA para equilibrar una cartera de criptomonedas (monedas, NFT, protocolos DeFi);
• Gem Detector. Una herramienta que le permite identificar monedas nuevas y potencialmente rentables antes de que se vuelvan populares y su precio aumente significativamente. Esto es posible gracias a la opción de aprendizaje automático integrada y a algoritmos avanzados;
• X-Ray. Una herramienta basada en IA para el análisis de sentimientos: recopila información de redes sociales, blogs e informes de noticias en diferentes idiomas las 24 horas del día, los 7 días de la semana;
• Harpoon. Gracias a esta opción, la IA proporciona datos actualizados sobre las operaciones y las estrategias de los principales operadores.

No está disponible en versión gratuita, los bots de IA están disponibles por suscripción. Pero hay un sistema de recompensas único para los miembros de la comunidad. Las recompensas se acumulan en la moneda nativa del proyecto KRL.

Perceptrader

Se trata de un asesor experto basado en IA que se centra en el mercado Forex. Se utiliza el sistema de negociación Waka Waka EA, que crea automáticamente órdenes de compra/venta cuando el mercado fluctúa. La eficiencia se mejora mediante la implementación de una opción de aprendizaje automático, el análisis de gráficos y señales mediante redes neuronales y modelos de previsión avanzados. Gracias a la tecnología Perceptron, el software elimina las operaciones poco prometedoras.

Hay una opción de gestión de riesgos (puede establecer la reducción máxima permitida, la carga de la cuenta, etc.) y también puede seleccionar configuraciones para un determinado tipo de negociación. Hay un período gratuito de 14 días. Una licencia de uso de por vida cuesta $2400.

Dash2Trade

La plataforma de comercio automatizado basada en la nube ofrece acceso a más de 10 000 estrategias, 400 criptomonedas y 2 bots de IA: GRID y DCA. Hay una opción de backtesting disponible. Se proporciona integración con los principales CEX. También se utiliza IA para rastrear indicadores técnicos. Se han publicado 26 guías para trabajar con ellos de manera más eficiente. También se ha anunciado el lanzamiento de bots de comercio adicionales para 2024.

Se ofrece una versión gratuita, pero no da acceso a bots de IA. Una suscripción cuesta $18 por mes o $120 por año. El proyecto tiene su propio token nativo D2T.

Coinrule

Una plataforma basada en la nube destinada al comercio automatizado de criptomonedas. Están disponibles tanto robots de comercio de IA como robots de comercio normales. Los usuarios obtienen acceso a más de 150 estrategias. Coinrule funciona con una suscripción mensual, precio mínimo: $29,99 por mes. Los robots de comercio se conectan a las API de los principales intercambios de criptomonedas: Binance, Kraken, Kucoin y otros. Las notificaciones sobre cambios en el mercado, órdenes completadas automáticamente y ganancias recibidas se envían a Telegram.

Learn2Trade

La plataforma está orientada a 2 tipos de comercio: acciones de Forex y criptomonedas. El comerciante elige el tipo de suscripción. En las suscripciones premium para Forex o criptomonedas, el usuario recibe hasta 5 señales diarias. La tasa de éxito se estima en un 76%. También están disponibles algoritmos L2T (hasta 70 señales por mes, opción de copia de operaciones, acceso al mercado 24 horas al día, 7 días a la semana) y un programa de formación de Fórmula 1 con 5 cursos en vídeo. Más de 70.000 traders están registrados en la plataforma en 2024.

Etapas básicas del desarrollo de robots comerciales con IA

El lanzamiento de un robot comercial basado en inteligencia artificial requiere tanto una comprensión de las estrategias comerciales como conocimientos de programación (desde la escritura de algoritmos hasta el trabajo con editores gráficos para crear UX/UI). El proceso es similar al desarrollo de un software comercial convencional, pero con la adición de un paso más: la integración del modelo de IA. Veamos los principales matices de las etapas principales a continuación.

Elección de un lenguaje para escribir código

Los lenguajes más utilizados son Python, C# y JavaScript. Al elegir uno, debe centrarse en la velocidad (el robot debe reaccionar rápidamente a los cambios en el mercado y realizar órdenes a la velocidad del rayo), las herramientas y bibliotecas disponibles. Una comunidad activa también ayudará a simplificar el proceso de desarrollo. Características de los lenguajes más populares:

• JavaScript. Ventaja al desarrollar bots comerciales: brinda la capacidad de manejar fácilmente las solicitudes de múltiples API. Pero es ineficiente si se requieren cálculos complejos;
• Python. Un lenguaje simple y funcional que es adecuado para las tareas de bots de IA. Hay muchas bibliotecas disponibles, lo que simplifica el proceso de desarrollo. La mejor opción si se proporciona la opción de aprendizaje automático. Pero el punto débil es realizar tareas donde el uso de memoria debe ser intensivo;
• С#. Eficaz en tareas donde se requiere un alto rendimiento. Esta es una ventaja importante, ya que el bot necesita procesar datos de los intercambios en modo 24/7. Desventajas: lenguaje de programación difícil de aprender;
• Rust y Go. Ambos lenguajes se caracterizan por un alto rendimiento. Rust enfatiza más en la seguridad de la memoria. Pero la comunidad de estos lenguajes está menos desarrollada que la de Python o C#.

Selección de activos e intercambios

Los robots de trading basados ​​en IA más comunes son para los mercados de criptomonedas y Forex, pero el software también puede funcionar con software de opciones binarias, CFD, índices, metales y materias primas. En función del mercado seleccionado, también se seleccionarán los intercambios con los que el robot de trading interactuará a través de sus API. Los criterios importantes a la hora de elegir plataformas para operar son: disponibilidad de una API abierta, volumen de operaciones, lista de activos disponibles, comisiones y la posibilidad de crear una cuenta desde el país del trader. Opciones populares de intercambios de criptomonedas: Kucoin, OKX, Binance, Kraken, Bybit y Uniswap.

Estrategias para operar

A continuación, debe elegir una estrategia de negociación, de la que dependerán los algoritmos y el principio de funcionamiento del software para realizar transacciones y obtener ganancias. Opciones populares:

• Scalping. Ganancias obtenidas por cambios insignificantes en los precios de los activos;
• Trading de posiciones. Observación a largo plazo de la tendencia para obtener beneficios de cambios significativos en el precio de un activo;
• Reversión a la media. Se tiene en cuenta la desviación del tipo de cambio del activo respecto de la media móvil;
• Arbitraje. Obtener beneficios comprando activos a un precio más bajo y vendiéndolos a un precio más alto. Variantes comunes: uso de un bot de arbitraje para el intercambio intrabolsa (teniendo en cuenta la diferencia en el precio de un activo en diferentes bolsas) y arbitraje triangular (utilizando la diferencia en el tipo de cambio de tres pares de divisas/criptomonedas).

En esta etapa, es importante tener conocimientos de trading y la capacidad de evaluar correctamente las tendencias en los mercados. Las plataformas en la nube son particularmente populares, ya que brindan acceso a una gran cantidad de estrategias diferentes (más de 150).

Selección e implementación de indicadores comerciales

En función de la estrategia comercial elegida, que seguirá el bot de IA, también debe seleccionar indicadores técnicos. Gracias a ellos, se rastrearán los cambios en el mercado. Las opciones más populares son:

• MACD para evaluar la fuerza de la tendencia;
• ATR para evaluar la volatilidad del activo;
• ADX para evaluar la intensidad de la tendencia;
• MA, que muestra el precio promedio de un activo;
• RSI, que ayuda a evaluar la probabilidad de un cambio de tendencia.

Es posible desarrollar sus propios indicadores únicos que analizarán el mercado de acuerdo con ciertos indicadores. La base se basa en modelos matemáticos. La creación de estos indicadores requiere conocimientos no solo de programación, sino también de trading.

Elección de un framework de IA

Los frameworks te dan las herramientas para crear software más rápido. Las opciones populares para desarrollar bots de IA son TensorFlow con interfaces API de alto nivel, el entorno compacto y extensible Keras y PyTorch, que es el más eficaz para tareas de aprendizaje rápido. La mayor cantidad de proyectos, según las estadísticas de GitHub, se lanzan utilizando TensorFlow.

Al elegir, debes considerar si el framework es compatible con el lenguaje de programación elegido, así como evaluar su flexibilidad y capacidad para procesar grandes cantidades de información. Una comunidad activa y tutoriales serán un plus adicional.

Selección de infraestructura

Uno de los pasos de desarrollo es la elección de un entorno para implementar el bot. A veces se elige un servidor dedicado, pero con mayor frecuencia se utilizan servicios en la nube. Criterios importantes: escalabilidad para un trabajo efectivo en diferentes condiciones comerciales, tolerancia a fallas y disponibilidad. Es mejor no elegir servicios de suscripción gratuitos, ya que no brindan el nivel de seguridad necesario. Proveedores de nube populares:

• AWS;
• Digital Ocean;
• Google Cloud;

Esta etapa implica configurar la máquina virtual, conectarse a las API de los intercambios desde los que se recibirán los datos y establecer estrategias para el comercio.

Selección del modelo de ML

Necesitamos seleccionar y evaluar el rendimiento del modelo de aprendizaje automático que utilizará el robot comercial. El objetivo principal es enseñar al software de IA a resolver tareas comerciales de manera más eficiente y precisa en función del análisis de datos. En esta etapa, el desarrollo lo maneja un especialista en ciencia de datos (se requieren habilidades en Scala, SQL, Java y capacidad para trabajar con bases de datos). Modelos de ML populares:

• Regresión logística;
• Árbol de decisiones;
• Regresión lineal;
• Bosque aleatorio;

Desarrollo de UI/UX

Para garantizar que un operador pueda utilizar de forma eficaz las capacidades de un robot comercial, es necesario crear una interfaz de usuario cómoda y comprensible. Puede utilizar plantillas ya preparadas (algunas de ellas son gratuitas) o desarrollar desde cero para las necesidades específicas del operador. El desarrollo completo requiere la capacidad de trabajar con herramientas de creación de prototipos. Por ejemplo, Proto.io, Invision Studio, Adobe XD, Webflow, Axure RP 10 y Sketch.

Prueba de un robot comercial de IA

Una etapa final importante del desarrollo es la prueba del software. En primer lugar, es necesario asegurarse de que los algoritmos sean correctos y que no haya errores en el funcionamiento del bot. A continuación, se lleva a cabo una comprobación de seguridad de varias etapas, ya que es necesario asegurarse de que no haya vulnerabilidades. El software debe estar protegido contra la piratería y los ataques de piratas informáticos.

Además, el equipo de desarrollo evalúa la rentabilidad del bot; este tipo de pruebas retrospectivas se llevan a cabo sobre la base de datos históricos. Se pueden utilizar los siguientes indicadores:

• ROI para determinar la rentabilidad de las operaciones;
• Ratio de rentabilidad;
• Tiempo medio de ejecución de una operación;
• Evaluación de la rentabilidad ajustada al riesgo.

Para comprender mejor la eficacia del software y mejorar la estrategia, se pueden utilizar visualizaciones (gráficos, tablas, etc.) que mostrarán la relación beneficio/pérdida, los tipos de activos involucrados, etc.

Conclusión

La tecnología de inteligencia artificial complementa bien la funcionalidad de los robots comerciales y aumenta su eficacia. Analizando a los competidores, es posible concluir que las plataformas en la nube con robots de IA que pueden utilizar una gran cantidad de estrategias y tienen acceso a las API de las bolsas más grandes son las más demandadas. El desarrollo de tales proyectos cuesta entre $40.000 y $80.000. El precio de los robots de IA más simples varía entre $10,000 y $40,000.

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