Как Создать Торгового Бота с Искусственным Интеллектом (ИИ)

Торговые боты с интеграцией искусственного интеллекта (ИИ) все чаще применяются для автоматизации торговли и снижения рисков. Так, согласно опросу 2024 года от JP Morgan, 61% из из 4,000+ опрошенных институционных трейдеров считают, что именно внедрение ИИ будет решающим фактором в торговле в 2024-2027 годах. Торговые боты могут применяться для заключения сделок с любыми активами: от акций и индексов до криптовалют. Алгоритм разработки будет схожим. Вне зависимости от того, планирует ли инвестор создавать ПО самостоятельно или приобретать бота на заказ, ему нужно изучить нишу и учесть подводные камни разработки.

Что такое ИИ trading bot?

Торговый бот с поддержкой искусственного интеллекта — это программное обеспечение для автоматизации процесса торговли. Используя ИИ разработку, ПО анализирует состояние рынка, занимается управлением и поддержанием «веса» инвестиционного портфеля и проводит сделки с выбранными активами на основе установленных стратегий (арбитраж, скальпинг, средней реверсии и прочих).

ИИ и ML

Важный нюанс, что ИИ, машинное обучение (ML) и автоматизация — разные понятия, хотя иногда их используют как взаимозаменяемые. ИИ — наиболее широкая сфера, которая включает все виды интеллектуального моделирования ПО. Автоматизация же подразумевает налаживание автоматической схемы принятия решений, а машинное обучение концентрируется на способности машин приобретать опыт и повышать свою эффективность и производительность. Торговые боты с интеграцией ИИ совмещают все 3 понятия: они используют машинное обучение + методы работы ИИ для автоматизации торговли и повышения прибыльности.

Принцип работы и преимущества ИИ ботов

Общий принцип работы можно описать так: ПО собирает данные из различных источников, затем выявляет торговые возможности на основе анализа динамики цен, настроений на рынке, объема торгов. После — размещает ордера на покупку/продажу и фиксирует прибыль. Главные преимущества использования ботов на базе ИИ для трейдинга:

• Быстрый анализ больших объемов данных. ПО молниеносно анализирует как данные о ценах активов, так и новостные сводки на разных языках в режиме 24/7. Возможна настройка как на исключительно бесплатные, так и платные источники. Бот может оценить и спрогнозировать настроения на рынках, выявить актуальные драйверы и рыночные модели;
• Исключение человеческого фактора. Преимущество автоматизированной торговли — сводится к нулю риск заключения неудачных сделок на эмоциях. Иррациональные финансовые решения и интуитивная эмоциональная входят в ТОП ошибок начинающих трейдеров, которые влекут максимальные убытки. ПО работает по строго заданным алгоритмам с учетом установленного трейдером уровня риска;
• Самообучение. Благодаря поддержки опции машинного обучения ПО способно улучшать свои тактики торговли и показывать более эффективные результаты. Это возможно за счет использования искусственных нейронных сетей;
• Скорость заключения сделок. Ордера на покупку/продажу размещаются на биржах мгновенно, когда складываются благоприятные условия, а ПО видит возможность получения прибыли. Размещение заявок вручную — более медленный процесс. Это особенно важно при торговле на высоковолатильных рынках, например, криптовалютном.
• Автономность работы. Сделки заключаются автоматически без участия трейдера. Это дает возможность торговать 24/7, выгодно используя все колебания на рынках.

Анализ сегмента ИИ торговых ботов

ИИ торговые боты — перспективная ниша для вложений. На основе опроса JP Morgan можно увидеть, что все больше инвесторов высоко оценивают важность внедрения искусственного интеллекта в трейдинг: в 2022 году только 25% опрошенных называли ИИ главным фактором в формировании торговли, а в 2024 году — уже 61%.

Но при этом в 2024 году все больше инвесторов отдают предпочтение более классическим рынкам, а не криптовалютному: 78% опрошенных институционных трейдеров заявили, что не собираются торговать монетами/токенами в 2024 году.

Так что более широкую ЦА получат торговые боты, которые дают доступ к разным видам активов, а не только криптовалютам: акциям, сырьевым товарам, ставкам G10, индексам и прочим.

ИИ и блокчейн в трейдинге

Интерес к блокчейну, согласно опросу JP Morgan, также снизился с 25% до 7% в последние 3 года. Однако не все придерживаются такого мнения. Создатель Ethereum Виталик Бутерин видит перспективы в совмещении возможностей ИИ и технологии цепочки блоков. Платформы на блокчейне с ИИ трейдинговыми ботами могут стать решением для тех, кому важна децентрализация и прозрачность операций.

По его словам, главная опасность ИИ-модели в том, что механизмы, отвечающие за внутреннюю работу и принятие решений, скрыты, а это ведет к высокой централизации. Если же сделать модель более открытой, то это повышает риск атаки злоумышленниками и взлома. Но, в целом, применение ИИ для принятия решений в торговле Бутерин считает хоть и интересным, но рискованным решением для трейдеров.

Минусы ИИ ботов

Помимо централизации трейдерам, использующим ИИ боты, следует учесть и другие риски:

• Возможные технические сбои в работе ПО;
• Системы ИИ склонны к переоснащению, то есть излишней концентрации на тренировочных и исторических данных и меньшей — на текущем состоянии рынка. Они создают торговых ботов менее эффективными в непредсказуемых ситуациях;
• Вероятность взлома.

Так что потенциальным инвесторам и разработчикам ИИ торговых ботов следует уделить внимание вопросам безопасности и качества работы ПО. В этом поможет проведение многоэтапного тестирования перед релизом проекта, которое обычно включает: бэктестирование на основе анализа исторических данных, тестирование на корректность выполнения алгоритмов, защиту от атак и эффективность/прибыльность работы.

Популярные ИИ боты в 2024 году

В 2024 году наибольшей популярностью у трейдеров пользуются облачные платформы, которые по подписке открывают доступ к разным типам ИИ ботов. Особое внимание трейдеры обращают на такие показатели: доступные виды активов, биржи, цена использования и инструменты для аналитики и снижения рисков (опция стоп-лосс, бэктестирование, торговые индикаторы и прочие). Преимущество также получают платформы с обучающими разделами и службой поддержки 24/7. В ТОП в 2024 году входят: Dash2Trade, Perceptrader, Coinrule, Learn2Trade и Kryll.

Kryll

Web3 ИИ проект, нацеленный на криптовалютный трейдинг. Торговые стратегии можно применять на популярных биржах: Bybit, Crypto.com, Gate.io, Binance, Kraken и других. Заявленный коэффициент успеха: до 103% дохода в год. Доступны сотни ботов, аналитических инструментов и технических индикаторов. Популярные опции:

• Smartfolio. Функция на основе ИИ для балансировки криптовалютного портфеля (монеты, NFT, протоколы DeFi);
• Детектор драгоценных камней. Инструмент, позволяющий выявить новые и потенциально прибыльные койны до того, как они становятся популярны, а их цена значительно возрастает. Это возможно благодаря встроенной опции машинного обучения и современным алгоритмам;
• Рентген. Инструмент на основе ИИ для анализа настроений: он собирает информацию из социальных сетей, блогов и новостных сводок на разных языках в режиме 24/7;
• Гарпун. Благодаря этой опции ИИ предоставляет актуальные данные о сделках и стратегиях ведущих трейдеров.

Бесплатная версия отсутствует, ИИ боты доступны по подписке. Но есть уникальная система вознаграждений для участников сообщества. Награды начисляются в нативном койне проекта KRL.

Perceptrader

Это экспертный консультант на базе ИИ, нацеленный на рынок Форекс. Используется торговая система Waka Waka EA, которая автоматически создает ордера на покупку/продажу при колебаниях на рынке. Эффективность повышается за счет внедрения опции машинного обучения, анализа диаграм и сигналов с помощью нейронных сетей и современных моделей прогнозирования. Благодаря технологии Perceptron ПО отсеивает малоперспективные сделки.

Предусмотрена опция управления рисками (можно установить наибольшую допустимую просадку, нагрузку на счет и так далее), а также можно выбрать настройки для определенного типа торговли. Есть бесплатный 14-дневный период. Пожизненная лицензия на использование стоит $2,400.

Dash2Trade

Облачная платформа для автоматического трейдинга открывает доступ к 10,000+ стратегий, 400 криптовалютам и 2 ИИ ботам: GRID и DCA. Доступна опция бэктестирования. Предусмотрена интеграция с ТОПовыми CEX. ИИ также используется для отслеживания технических индикаторов. Для более эффективной работы с ними было выпущено 26 руководств. В 2024 году также был анонсирован запуск дополнительных трейдинговых ботов.

Предусмотрена бесплатная версия, но она не дает доступа к ИИ ботам. Подписка стоит $18 в месяц или $120 в год. У проекта есть собственный нативный токен D2T.

Coinrule

Облачная платформа, нацеленная на автоматизированный трейдинг криптовалютами. Доступны как ИИ, так и обычные торговые боты. Пользователи получают доступ к 150+ стратегиям. Coinrule работает по принципу ежемесячной подписки, минимальная цена: $29,99 в месяц. Трейдинговые боты подключаются к API крупнейших криптобирж: Binance, Kraken, Kucoin и другим. Уведомления об изменениях на рынке, автоматически законченных ордерах и полученной прибыли приходят в Telegram.

Learn2Trade

Платформа нацелена на 2 вида торговли: акциями Форекс и криптовалютами. Трейдер выбирает тип подписки. По премиум-подписках на Форекс или криптовалюты пользователь получает до 5 сигналов ежедневно. Процент успеха оценивается в 76%. Доступны также алгоритмы L2T (до 70 сигналов в месяц, опция копирования торговли, доступ к рынку 24/7) и обучающая программа Формула-1 с 5 видеокурсами. В 2024 году на платформе зарегистрированы более 70,000 трейдеров.

Основные этапы разработки ИИ трейдинговых ботов

Запуск торгового бота на базе Искусственного интеллекта требует как понимания трейдинговых стратегий, так и знаний в сфере программирования (от написания алгоритмов до работы с графическими редакторами для создания UX/UI). Процесс схож с разработкой обычного торгового ПО, но с добавлением еще одного шага — интеграцией модели ИИ. Ниже рассмотрим главные нюансы основных этапов.

Выбор языка для написания кода

Наиболее часто используемые языки — Python, C# и JavaScript. При выборе стоит ориентироваться на скорость (бот должен оперативно реагировать на изменения на рынке и молниеносно размещать ордера), доступные инструменты и библиотеки. Упростить процесс разработки также поможет активное сообщество. Особенности популярных языков:

• JavaScript. Преимущество при разработке торговых ботов — дает возможность легко обрабатывать запросы нескольких API. Но он малоэффективен, если требуются сложные вычисления;
• Простой и функциональный язык, который подходит для выполнения задач ИИ бота. Доступно много библиотек, что упрощает процесс разработки. Наилучший выбор, если предусмотрена опция машинного обучения. Но слабое место — выполнение задач, где нужно интенсивно использовать память;
• С#. Эффективен в задачах, где требуется высокая производительность. Это важное преимущество, так как боту необходимо обрабатывать данные с бирж в режиме 24/7. Минусы: сложный для изучения язык программирования;
• Rust и Go. Оба языка отличаются высокой производительностью. В Rust идет больший акцент на безопасности памяти. Но комьюнити у этих языков менее развито, чем для Python или С#.

Выбор активов и бирж

Наиболее распространены трейдинговые боты на базе ИИ для рынка криптовалют и Форекс, но ПО также может работать с бинарными опционами, CFD, индексами, металлами и товарами. На основе выбранного рынка будут подбираться также биржи, с которыми трейдинговый бот будет взаимодействовать через их API. Важные критерии при выборе платформ для торговли: наличие открытого API, объем торгов, список доступных активов, комиссии и возможность создать учетную запись из страны трейдера. Популярные варианты криптовалютных бирж: Kucoin, OKX, Binance, Kraken, Bybit и Uniswap.

Стратегии для трейдинга

Далее нужно выбрать стратегию торговли, от этого будут зависеть алгоритмы и принцип действий ПО для заключения сделок и получения прибыли. Популярные варианты:

• Скальпинг. Заработок на незначительных изменениях цен активов;
• Позиционная торговля. Долгосрочное наблюдение за трендом с целью получения прибыли при значительном изменении курса актива;
• Реверсия к среднему. Учитывается отклонение курса актива от скользящей средней;
• Арбитраж. Получение прибыли за счет покупки активов по более низкой цене и продаже по более высокой. Распространенные варианты: использование арбитражного бота для внутрибиржевого обмена (учет разницы в цене одного актива на разных биржах) и треугольного арбитража (использование разницы в курсе трех пар валюта/криптовалюта).

На этом этапе важно иметь знания в трейдинге и умение правильно оценивать тенденции на рынках. Особой популярностью пользуются облачные платформы, которые дают доступ к большому числу разнообразных стратегий (150+).

Выбор и внедрение торговых индикаторов

Исходя из выбранной стратегии торговли, которой будет следовать ИИ бот, нужно подобрать также технические индикаторы. Благодаря им будут отслеживаться изменения на рынке. Популярные варианты:

• MACD для оценки силы тренда;
• ATR, по которому оценивается волатильность актива;
• ADX для оценки интенсивности тренда;
• MA, который показывает усредненную цену актива;
• RSI, который помогает оценить вероятность смены тренда.

Возможна разработка собственных уникальных индикаторов, которые будут анализировать рынок по определенным показателям. В основу ложатся математические модели. Создание таких индикаторов требует знаний не только в области программирования, но и трейдинга.

Выбор ИИ-фреймворка

Фреймворки дают инструменты для более быстрого создания программного обеспечения.

Популярные варианты для разработки ИИ-ботов — TensorFlow с высокоуровневыми API интерфейсами, компактная и расширяемая среда Keras и PyTorch, наиболее эффективно справляющийся с задачами быстрого обучения. Наибольшее число проектов, согласно статистике GitHub, запускается с помощью TensorFlow.

При выборе нужно учитывать совместим ли фреймворк с выбранным языком программирования, а также оценить его гибкость и способность обрабатывать большие массивы информации. Активное коммьюнити и обучающие материалы станут дополнительным плюсом.

Выбор инфраструктуры

Один из шагов разработки — выбор среды для развертывания бота. Иногда для этого выбирают выделенный сервер, но чаще — облачные сервисы. Важные критерии: масштабируемость для эффективной работы в разных условиях торговли, отказоустойчивость и доступность. Лучше не выбрать сервисы по бесплатной подписке, так они не дают необходимого уровня безопасности. Популярные облачные провайдеры:

• AWS;
• Digital Ocean;
• Google Cloud;

На этом этапе происходит настройка виртуальной машины, обеспечение подключения к API бирж, от которых будут получаться данные, и настройка стратегий для торговли.

Выбор модели ML

Нужно выбрать и оценить производительность модели машинного обучения, которую будет использовать трейдинговый бот. Основная цель — научить ПО с помощью ИИ более эффективно и точно решать торговые задачи на основе анализа данных. На этом этапе разработкой занимается специалист Data Science (необходимы навыки в Scala, SQL, Java и умение работать с базами данных). Популярные модели ML:

• Логистическая регрессия;
• Дерево решений;
• Линейная регрессия;
• Случайного леса;

Разработка UI/UX

Чтобы трейдер мог эффективно использовать возможности торгового бота, нужно создать удобный и понятный пользовательский интерфейс. Можно использовать готовые шаблоны (некоторые из них бесплатны) или разрабатывать с нуля под конкретные запросы трейдера. Для полноценной разработки требуется умение работать с инструментами для прототипирования. Например, Proto.io, Invision Studio, Adobe XD, Webflow, Axure RP 10 и Sketch.

Тестирование ИИ торгового бота

Важным завершающим этапом разработки является тестирование ПО. В первую очередь нужно убедиться в корректности алгоритмов и отсутствии багов при работе бота. Затем проводится многоэтапная проверка безопасности, так как необходимо убедиться, что отсутствуют уязвимости. ПО должно быть защищено от взлома и хакерских атак.

Также разработчик торговых роботов оценивает прибыльность бота — такое бэктестирование проводится на основе исторических данных. Могут использоваться такие показатели:

• ROI для определения рентабельности торговли;
• Коэффициент прибыльности;
• Среднее время для совершения сделки;
• Оценка доходности с учетом риска.

Для более четкого понимания эффективности работы ПО и улучшения стратегии можно использовать визуализацию (графики, диаграммы и прочее), в которых будут отображаться соотношение прибыли/убытков, виды задействованных активов и прочее.

Заключение

Технология искусственного интеллекта хорошо дополняет функционал трейдинговых ботов и повышает их эффективность. На основе анализа конкурентов можно сделать вывод, что наиболее востребованы облачные платформы с ИИ-ботами, которые могут использовать большое количество стратегий и имеют доступ к API крупнейших бирж. Разработка таких проектов стоит от $40,000 до $80,000. Цена более простых ИИ-ботов колеблется в диапазоне от $10,000 до $40,000.

Наша компания Merehead уже более 9 лет занимается разработкой торговых роботов на заказ. Мы предлагаем как разработку ИИ-ботов с нуля, так и аренду уже готового ПО для трейдинга. При создании ИИ-бота на заказ мы помогаем определится с целями проекта, подбираем стратегии и дополнительные функции на основе запросов клиентов. Чтобы рассчитать более точную стоимость разработки, свяжитесь с нами через специальную форму на главной странице нашего сайта.