Comment Créer un Bot de Trading IA

Les robots de trading intégrant l'intelligence artificielle (IA) sont de plus en plus utilisés pour automatiser le trading et atténuer les risques. Par exemple, selon l'enquête 2024 de JP Morgan, 61 % des plus de 4 000 traders institutionnels interrogés pensent que l'adoption de l'IA sera le facteur décisif dans le trading entre 2024 et 2027. Les robots de trading peuvent être utilisés pour effectuer des transactions sur n'importe quel actif, des actions et indices aux crypto-monnaies. L'algorithme de développement sera similaire. Peu importe qu'un investisseur envisage de créer lui-même un logiciel ou d'acheter un robot personnalisé, il doit étudier le créneau et prendre en compte les pièges du développement.

Qu'est-ce qu'un robot de trading IA ?

Un robot de trading doté d'IA est un logiciel permettant d'automatiser le processus de trading. Grâce au développement de l'IA, le logiciel analyse l'état du marché, gère et maintient le « poids » du portefeuille d'investissement et effectue des transactions avec des actifs sélectionnés en fonction de stratégies établies (arbitrage, scalping, retour à la moyenne et autres).

IA et ML

Une nuance importante est que l'IA, l'apprentissage automatique (ML) et l'automatisation sont des concepts différents, même s'ils sont parfois utilisés de manière interchangeable. L'IA est le domaine le plus large, qui comprend tous les types de modélisation de logiciels intelligents. L'automatisation, quant à elle, implique la mise en place d'un schéma de prise de décision automatique, tandis que l'apprentissage automatique se concentre sur la capacité des machines à acquérir de l'expérience et à améliorer leur efficacité et leurs performances. Les robots de trading intégrés à l'IA combinent les 3 concepts: ils utilisent l'apprentissage automatique + les techniques d'IA pour automatiser le trading et augmenter la rentabilité.

Principe de fonctionnement et avantages des robots IA

Le principe général de fonctionnement peut être décrit comme suit: le logiciel collecte des données à partir de diverses sources, puis identifie les opportunités de trading en fonction de l'analyse de la dynamique des prix, du sentiment du marché et du volume des transactions. Après cela, il passe des ordres d'achat/vente et verrouille les bénéfices. Les principaux avantages de l'utilisation de robots basés sur l'IA pour le trading:

• Analyse rapide de grandes quantités de données. Le logiciel analyse à la fois les données sur les prix des actifs et les reportages d'actualité dans différentes langues 24h/24 et 7j/7. Il peut être personnalisé pour les sources gratuites et payantes. Le bot peut évaluer et prévoir le sentiment du marché, identifier les moteurs actuels et les modèles de marché;
• Élimination du facteur humain. L'avantage du trading automatisé est que le risque de conclure des transactions infructueuses basées sur les émotions est réduit à zéro. Les décisions financières irrationnelles et les émotions intuitives font partie des principales erreurs des traders novices qui entraînent des pertes maximales. Le logiciel fonctionne selon des algorithmes strictement définis en tenant compte du niveau de risque défini par le trader;
• Auto-apprentissage. Grâce à la prise en charge de l'option d'apprentissage automatique, le logiciel est capable d'améliorer ses tactiques de trading et d'afficher des résultats plus efficaces. Cela est possible grâce à l'utilisation de réseaux neuronaux artificiels;
• Rapidité de conclusion des transactions. Les ordres d'achat/vente sont placés instantanément sur les bourses lorsque les conditions sont favorables et que le logiciel voit une opportunité de profit. Passer des commandes manuellement est un processus plus lent. Ceci est particulièrement important lors de la négociation sur des marchés très volatils, tels que les marchés des crypto-monnaies.
• Fonctionnement autonome. Les transactions sont effectuées automatiquement sans la participation du trader. Cela permet de trader 24h/24 et 7j/7, en capitalisant sur toutes les fluctuations du marché.

Analyse du segment des robots de trading IA

Les robots de trading IA constituent un créneau potentiel pour l'investissement. D'après l'enquête de JP Morgan, nous pouvons constater qu'un nombre croissant d'investisseurs louent l'importance d'intégrer l'intelligence artificielle dans le trading: en 2022, seulement 25 % des répondants ont cité l'IA comme un facteur majeur dans l'élaboration du trading, et en 2024, 61 % le font déjà.

Cela dit, de plus en plus d'investisseurs privilégient les marchés plus classiques aux cryptomonnaies en 2024: 78 % des traders institutionnels interrogés ont déclaré qu'ils n'avaient pas l'intention de trader des pièces/tokens en 2024.

Ainsi, un public cible plus large bénéficiera de robots de trading qui donnent accès à différents types d'actifs, pas seulement aux cryptomonnaies: actions, matières premières, taux G10, indices, etc.

L'IA et la blockchain dans le trading

L'intérêt pour la blockchain a également diminué de 25 % à 7 % au cours des trois dernières années, selon une enquête de JP Morgan. Cependant, tout le monde n'est pas de cet avis. Le créateur d'Ethereum, Vitalik Buterin, voit des perspectives dans la combinaison des capacités de l'IA et de la technologie blockchain. Les plateformes blockchain avec des robots de trading IA peuvent devenir une solution pour ceux qui ont besoin de décentralisation et de transparence des opérations.

Selon ses commentaires, le principal danger du modèle d'IA est le fait que les mécanismes responsables du travail interne et de la prise de décision sont cachés, ce qui conduit à une forte centralisation. Si vous rendez le modèle plus ouvert, cela augmente le risque d'attaque malveillante et de piratage. Mais, en général, Buterin considère que l'utilisation de l'IA pour la prise de décision dans le trading est une solution intéressante mais risquée pour les traders.

Inconvénients des robots IA

Outre la centralisation, les traders qui utilisent des robots IA doivent tenir compte d'autres risques:

• Éventuelles défaillances techniques du logiciel;
• Les systèmes IA sont sujets au surapprentissage, c'est-à-dire qu'ils se concentrent trop sur la formation et les données historiques et moins sur l'état actuel du marché. Cela rend les robots de trading moins efficaces dans des situations imprévisibles;
• La probabilité de piratage.

Les investisseurs potentiels et les développeurs de robots de trading IA doivent donc prêter attention aux problèmes de sécurité et de qualité du logiciel. Des tests en plusieurs étapes avant la publication du projet seront utiles, ce qui comprend généralement: des backtesting basés sur l'analyse des données historiques, des tests d'exactitude de l'exécution de l'algorithme, de protection contre les attaques et d'efficacité/rentabilité de l'opération.

Les robots d'IA populaires en 2024

Les plateformes cloud, qui donnent accès à différents types de robots d'IA, notamment des crypto trading bots sur la base d'un abonnement, sont les plus populaires parmi les traders en 2024. Les traders accordent une attention particulière à ces indicateurs: types d'actifs disponibles, échanges, prix d'utilisation et outils d'analyse et d'atténuation des risques (option stop-loss, backtesting, indicateurs de trading et autres). Les plateformes avec des sections de formation et une assistance 24h/24 et 7j/7 sont également un avantage. Les 2024 meilleures plateformes incluent Dash2Trade, Perceptrader, Coinrule, Learn2Trade et Kryll.

Kryll

Projet d'IA Web3 destiné au trading de crypto-monnaies. Les stratégies de trading peuvent être appliquées sur les bourses populaires: Bybit, Crypto.com, Gate.io, Binance, Kraken et autres. Taux de réussite revendiqué: jusqu'à 103 % de revenus par an. Des centaines de bots, d'outils d'analyse et d'indicateurs techniques sont disponibles. Options populaires:

• Smartfolio. Fonction basée sur l'IA pour équilibrer un portefeuille de crypto-monnaies (pièces, NFT, protocoles DeFi);
• Détecteur de gemmes. Un outil qui vous permet d'identifier les pièces nouvelles et potentiellement rentables avant qu'elles ne deviennent populaires et que leur prix n'augmente considérablement. Ceci est possible grâce à l'option d'apprentissage automatique intégrée et aux algorithmes avancés;
• X-Ray. Un outil basé sur l'IA pour l'analyse des sentiments: il collecte des informations provenant des médias sociaux, des blogs et des reportages d'actualité dans différentes langues 24 h/24 et 7 j/7;
• Harpoon. Grâce à cette option, l'IA fournit des données à jour sur les transactions et les stratégies des principaux traders.

Il n'est pas disponible en version gratuite, les bots IA sont disponibles par abonnement. Mais il existe un système de récompense unique pour les membres de la communauté. Les récompenses sont accumulées dans la pièce native du projet KRL.

Perceptrader

Il s'agit d'un conseiller expert basé sur l'IA ciblant le marché du Forex. Le système de trading Waka Waka EA est utilisé, qui crée automatiquement des ordres d'achat/vente lorsque le marché fluctue. L'efficacité est améliorée par la mise en œuvre d'une option d'apprentissage automatique, l'analyse des graphiques et des signaux à l'aide de réseaux neuronaux et de modèles de prévision avancés. Grâce à la technologie Perceptron, le logiciel élimine les transactions peu prometteuses.

Il existe une option de gestion des risques (vous pouvez définir le drawdown le plus élevé autorisé, la charge du compte, etc.), et vous pouvez également sélectionner des paramètres pour un certain type de trading. Il existe une période gratuite de 14 jours. Une licence d'utilisation à vie coûte 2 400$.

Dash2Trade

La plateforme de trading automatisée basée sur le cloud offre un accès à plus de 10 000 stratégies, 400 crypto-monnaies et 2 robots IA: GRID et DCA. L'option de backtesting est disponible. L'intégration avec les principaux CEX est fournie. L'IA est également utilisée pour suivre les indicateurs techniques. 26 guides ont été publiés pour travailler avec eux plus efficacement. Le lancement de robots de trading supplémentaires a également été annoncé pour 2024.

Une version gratuite est fournie, mais elle ne donne pas accès aux robots IA. Un abonnement coûte 18 $ par mois ou 120 $ par an. Le projet possède son propre jeton D2T natif.

Coinrule

Une plateforme basée sur le cloud destinée au trading automatisé de crypto-monnaies. Des robots de trading IA et classiques sont disponibles. Les utilisateurs ont accès à plus de 150 stratégies. Coinrule fonctionne sur la base d'un abonnement mensuel, prix minimum: 29,99$ par mois. Les robots de trading se connectent aux API des principales exchange de crypto-monnaies: Binance, Kraken, Kucoin et autres. Les notifications sur les changements du marché, les commandes automatiquement complétées et les bénéfices reçus sont envoyées à Telegram.

Learn2Trade

La plateforme est destinée à 2 types de trading: les actions Forex et les crypto-monnaies. Le trader choisit le type d'abonnement. Sur les abonnements premium pour le Forex ou les crypto-monnaies, l'utilisateur reçoit jusqu'à 5 signaux par jour. Le taux de réussite est estimé à 76 %. Des algorithmes L2T sont également disponibles (jusqu'à 70 signaux par mois, option de copie des transactions, accès au marché 24h/24 et 7j/7) et un programme de formation à la Formule 1 avec 5 cours vidéo. Plus de 70 000 traders sont inscrits sur la plateforme en 2024.

Étapes de base du développement de robots de trading IA

Le lancement d'un robot de trading basé sur l'intelligence artificielle nécessite à la fois une compréhension des stratégies de trading et des connaissances en programmation (de l'écriture d'algorithmes au travail avec des éditeurs graphiques pour créer UX/UI). Le processus est similaire au développement d'un logiciel de trading conventionnel, mais avec l'ajout d'une étape supplémentaire - l'intégration du modèle d'IA. Examinons les principales nuances des principales étapes ci-dessous.

Choisir un langage pour écrire du code

Les langages les plus couramment utilisés sont Python, C# et JavaScript. Lorsque vous en choisissez un, vous devez vous concentrer sur la vitesse (le bot doit réagir rapidement aux changements du marché et passer des commandes à la vitesse de l'éclair), les outils et les bibliothèques disponibles. Une communauté active contribuera également à simplifier le processus de développement. Français:Caractéristiques des langages populaires:

• JavaScript. Avantage lors du développement de robots de trading: permet de gérer facilement les requêtes de plusieurs API. Mais il est inefficace si des calculs complexes sont nécessaires;
• Python. Un langage simple et fonctionnel qui convient aux tâches des robots d'IA. De nombreuses bibliothèques sont disponibles, ce qui simplifie le processus de développement. Le meilleur choix si l'option d'apprentissage automatique est fournie. Mais le point faible est l'exécution de tâches où l'utilisation de la mémoire doit être intensive;
• С#. Efficace dans les tâches où des performances élevées sont requises. C'est un avantage important, car le bot doit traiter les données des échanges en mode 24h/24 et 7j/7. Inconvénients: langage de programmation difficile à apprendre;
• Rust et Go. Les deux langages se caractérisent par des performances élevées. Rust met davantage l'accent sur la sécurité de la mémoire. Mais la communauté de ces langages est moins développée que pour Python ou C#.

Sélection des actifs et des échanges

Les robots de trading basés sur l'IA les plus courants sont destinés aux marchés des crypto-monnaies et du Forex, mais le logiciel peut également fonctionner avec les logiciels d'options binaires, les CFD, les indices, les métaux et les matières premières. En fonction du marché sélectionné, des échanges seront également sélectionnés, avec lesquels le robot de trading interagira via leurs API. Les critères importants lors du choix des plateformes de trading sont: la disponibilité d'une API ouverte, le volume de trading, la liste des actifs disponibles, les commissions et la possibilité de créer un compte depuis le pays du trader. Options populaires des échanges de crypto-monnaies: Kucoin, OKX, Binance, Kraken, Bybit et Uniswap.

Stratégies de trading

Ensuite, vous devez choisir une stratégie de trading, de cela dépendront les algorithmes et le principe d'action du logiciel pour conclure des transactions et réaliser des bénéfices. Options populaires:

• Scalping. Gains sur des changements insignifiants dans les prix des actifs;
• Trading de position. Observation à long terme de la tendance afin de profiter des changements significatifs du prix d'un actif;
• Retour à la moyenne. L'écart du taux de l'actif par rapport à la moyenne mobile est pris en compte;
• Arbitrage. Réaliser un profit en achetant des actifs à un prix inférieur et en les vendant à un prix plus élevé. Variations courantes: utilisation d'un bot d'arbitrage pour l'échange intra-bourse (en tenant compte de la différence de prix d'un actif sur différentes bourses) et l'arbitrage triangulaire (en utilisant la différence de taux de change de trois paires de devises/cryptomonnaies).

À ce stade, il est important d'avoir des connaissances en trading et la capacité d'évaluer correctement les tendances des marchés. Les plateformes cloud sont particulièrement populaires, car elles donnent accès à un grand nombre de stratégies différentes (plus de 150).

Sélection et mise en œuvre des indicateurs de trading

En fonction de la stratégie de trading choisie, qui sera suivie par le bot AI, vous devez également sélectionner des indicateurs techniques. Grâce à eux, les changements sur le marché seront suivis. Les options populaires sont:

• MACD pour évaluer la force de la tendance;
• ATR pour évaluer la volatilité de l'actif;
• ADX pour évaluer l'intensité de la tendance;
• MA, qui montre le prix moyen d'un actif;
• RSI, qui permet d'évaluer la probabilité d'un changement de tendance.

Il est possible de développer vos propres indicateurs uniques qui analyseront le marché en fonction de certains indicateurs. La base repose sur des modèles mathématiques. La création de tels indicateurs nécessite des connaissances non seulement en programmation, mais aussi en trading.

Choisir un framework d'IA

Les frameworks vous donnent les outils pour créer des logiciels plus rapidement. Les options populaires pour développer des bots d'IA sont TensorFlow avec des interfaces API de haut niveau, l'environnement compact et extensible Keras et PyTorch, qui est le plus efficace pour les tâches d'apprentissage rapide. Le plus grand nombre de projets, selon les statistiques de GitHub, sont lancés à l'aide de TensorFlow.

Lors du choix, vous devez considérer si le framework est compatible avec le langage de programmation choisi, ainsi qu'évaluer sa flexibilité et sa capacité à traiter de grandes quantités d'informations. Une communauté active et des tutoriels seront un atout supplémentaire.

Sélection de l'infrastructure

L'une des étapes du développement consiste à choisir un environnement pour déployer le bot. Parfois, un serveur dédié est choisi, mais le plus souvent, des services cloud sont utilisés. Critères importants: évolutivité pour un travail efficace dans différentes conditions de trading, tolérance aux pannes et disponibilité. Il est préférable de ne pas choisir des services d'abonnement gratuits, car ils n'offrent pas le niveau de sécurité nécessaire. Fournisseurs de cloud populaires:

• AWS;
• Digital Ocean;
• Google Cloud;

Cette étape consiste à configurer la machine virtuelle, à se connecter aux API des bourses à partir desquelles les données seront reçues et à définir des stratégies de trading.

Sélection du modèle ML

Nous devons sélectionner et évaluer les performances du modèle d'apprentissage automatique qui sera utilisé par le robot de trading. L'objectif principal est d'apprendre au logiciel d'IA à résoudre les tâches de trading de manière plus efficace et plus précise en se basant sur l'analyse des données. À ce stade, le développement est assuré par un spécialiste en science des données (des compétences en Scala, SQL, Java et la capacité à travailler avec des bases de données sont requises). Modèles ML populaires:

• Régression logistique;
• Arbre de décision;
• Régression linéaire;
• Forêt aléatoire;

Développement UI/UX

Pour s'assurer qu'un trader puisse utiliser efficacement les capacités d'un robot de trading, il est nécessaire de créer une interface utilisateur pratique et compréhensible. Vous pouvez utiliser des modèles prêts à l'emploi (certains d'entre eux sont gratuits) ou développer à partir de zéro pour les besoins spécifiques du trader. Un développement à part entière nécessite la capacité de travailler avec des outils de prototypage. Par exemple, Proto.io, Invision Studio, Adobe XD, Webflow, Axure RP 10 et Sketch.

Test du robot de trading IA

Une étape finale importante du développement est le test du logiciel. Tout d'abord, il faut s'assurer que les algorithmes sont corrects et qu'il n'y a pas de bugs dans le fonctionnement du robot. Ensuite, un contrôle de sécurité en plusieurs étapes est effectué, car il est nécessaire de s'assurer qu'il n'y a pas de vulnérabilités. Le logiciel doit être protégé contre le piratage et les attaques de pirates informatiques.

En outre, l'équipe de développement évalue la rentabilité du bot - ce type de backtesting est effectué sur la base de données historiques. De tels indicateurs peuvent être utilisés:

• ROI pour déterminer la rentabilité du trading;
• Ratio de rentabilité;
• Temps moyen d'exécution d'une transaction;
• Évaluation du rendement ajusté au risque.

Pour une meilleure compréhension de l'efficacité du logiciel et pour améliorer la stratégie, vous pouvez utiliser la visualisation (graphiques, tableaux, etc.), qui affichera le ratio profit/perte, les types d'actifs impliqués, etc.

Conclusion

La technologie de l'intelligence artificielle complète bien les fonctionnalités des robots de trading et augmente leur efficacité. En analysant les concurrents, il est possible de conclure que les plateformes cloud avec des robots IA capables d'utiliser un grand nombre de stratégies et d'avoir accès aux API des plus grandes bourses sont les plus demandées. Le développement de tels projets coûte entre 40 000 et 80 000 dollars. Le prix des robots IA plus simples varie entre 10 000 et 40 000 dollars.

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