Ante el auge de la inteligencia artificial y el machine learning (aprendizaje automático) que vivimos en la actualidad, surge la pregunta de si podemos usar estas tecnologías para predecir mejor el comportamiento de los mercados.
La respuesta corta es sí. Pues aunque todavía falta mucho por avanzar, el camino recorrido hasta ahora es un gran trecho.
- De tu interés: ASÍ INFLUYEN LAS EMOCIONES EN LAS INVERSIONES: ¿EN QUÉ NOS BENEFICIARÍA EL USO DE IA?
En este artículo te sumergiremos en el universo de posibilidades que tiene dicha tecnología en el trading de criptomonedas. Te daremos a conocer todo su potencial y te indicaremos cómo acceder a ella:
Empecemos diciendo que el aprendizaje automático para el comercio de criptomonedas implica el uso de algoritmos y modelos estadísticos para analizar datos históricos sobre los precios de las criptomonedas y así hacer predicciones sobre futuros movimientos de precios.
En Cardaniers usamos el Exchange Binance, a parte de que las comisiones por operación son las más bajas, solo un 0,1% por operación, además es el exchange más grande del mundo, por lo tanto el más solvente y el que más difícil es que quiebre y por lo tanto más improbable que puedas quedarte sin dinero. Puedes abrir una cuenta haciendo click aquí.
Lo anterior se hace utilizando una variedad de técnicas, incluido el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje por refuerzo.
Aquí la idea básica es aprovechar ese potencial tecnológico para alimentar grandes cantidades de datos históricos sobre precios de criptomonedas, volúmenes de negociación y otros indicadores de mercado en un modelo de aprendizaje automático.
Posteriormente se usan estos datos para identificar patrones y hacer predicciones sobre futuros movimientos de precios. Esto se puede usar para informar decisiones comerciales, como cuándo comprar o vender una criptomoneda en particular.
Pero quizás estamos adelantándonos mucho sobre ello… Primero, tal vez sea necesario aclarar qué es exactamente el machine learning.
¿Qué es exactamente el machine learning?
El machine learning o aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial (IA) que permite a aplicativos informáticos aprender de los datos y mejorar con la experiencia, sin ser programadas explícitamente. Para lograr este ambicioso objetivo se usan algoritmos que encuentran patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos y que toman las mejores decisiones y predicciones basadas en ese análisis (hablando del trading específicamente).
De esta forma, las aplicaciones de machine learning mejoran con el uso y se vuelven más precisas a medida que tienen acceso a más datos.
Un ejemplo de machine learning aplicado al trading de criptomonedas es el uso de redes neuronales artificiales (ANN) para predecir el comportamiento del mercado.
A su vez, las redes neuronales artificiales son un tipo de machine learning que imitan el funcionamiento de las neuronas biológicas y que pueden procesar información compleja y no lineal. Estos aplicativos pueden entrenarse con datos históricos de precios, volúmenes, indicadores técnicos y otros factores relevantes para el trading y luego generar pronósticos sobre las tendencias futuras, los puntos de entrada y salida, las señales de compra y venta, etc.
De esta manera estos pronósticos pueden ayudar a los traders a tomar mejores decisiones y optimizar sus estrategias.
Ejemplo de un trader de Bitcoin
Imagina que eres un trader que quiere optimizar sus operaciones de trading para Bitcoin y decides utilizar el machine learning para predecir el movimiento del precio. Para ello, recopilas datos históricos de precios, así como información de la cadena de bloques, volúmenes de comercio, actividad social y de medios y datos de gráficos.
Utilizando estos datos, empiezas a entrenar a un modelo de machine learning que analiza el mercado de Bitcoin y hace predicciones sobre los movimientos futuros del precio.
Después de varias iteraciones de entrenamiento, tu modelo es capaz de detectar patrones y relaciones complejas entre los distintos datos, lo que te permite hacer predicciones cada vez más precisas.
Nota: Lo más probable es que, en un mercado volátil como el de las criptomonedas, siga siendo necesaria bastante intervención humana para llevar a cabo las operaciones. Pero el machine learning te proporcionará datos muy buenos que te ayudarán en ello.
Pero siguiendo con el ejemplo, en ese caso el modelo que has creado de repente detecta que la actividad social en torno a Bitcoin circula sobre noticias que infunden pánico, lo que sugiere que el interés en la criptomoneda está disminuyendo. Basándose en esta información, tu modelo predice que el precio de Bitcoin podría caer en las próximas horas.
Así que, confiando en la precisión del modelo, decides verificar cuáles grandes ballenas podrían involucrarse en grandes ventas. También comparas escenarios anteriores similares.
De esta manera decides vender una parte de tus Bitcoin antes de la caída del precio. Poco después, efectivamente se produce un derrumbe en el valor del precio de Bitcoin, lo que significa que has logrado anticipar con éxito el movimiento del mercado y has obtenido una ganancia en el proceso.
- Otro tema que te interesará: Top de 11 criptomonedas con más futuro en 2023
¿Cómo funciona el machine learning?
Tengamos en cuenta que esta es una rama de la inteligencia artificial, por lo tanto, implica el uso de algoritmos para analizar datos y realizar predicciones y toma de decisiones.
El proceso de machine learning se puede dividir en tres etapas: la recolección de datos, el entrenamiento del modelo y la predicción.
Aquí daremos una explicación bastante técnica, sin embargo, como mostraremos más adelante, no es necesario conocer a profundidad.
La recolección de datos es el primer paso en el proceso de machine learning. Los datos pueden ser recolectados de una variedad de fuentes, incluyendo bases de datos, sensores y hasta dispositivos IoT.
Una vez que se han recopilado los datos, se procede a la etapa de entrenamiento del modelo. En esta etapa, se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para procesar los datos y generar un modelo predictivo. El modelo se ajusta a los datos de entrenamiento a través de un proceso iterativo, mejorando su capacidad para predecir los resultados.
Durante el entrenamiento del modelo, se utilizan técnicas de validación cruzada para evaluar el rendimiento del modelo. Esto implica dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y validación, y evaluar el rendimiento del modelo en el conjunto de validación. Si el modelo se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento, puede ocurrir un “sobreajuste” por lo que no generalizará bien a nuevos datos.
Finalmente, una vez que el modelo ha sido entrenado y validado, se procede a la etapa de predicción. En esta etapa, el modelo se utiliza para hacer predicciones sobre nuevos datos. Por ejemplo, si se ha entrenado un modelo para predecir la probabilidad de que un cliente compre un determinado producto, se puede utilizar el modelo para hacer predicciones sobre la probabilidad de que nuevos clientes compren ese producto.
La idea es ir optimizando el modelo conforme a sus resultados y en busca de una mejor predicción. Por lo cual, lo más probable es que los primeros resultados no sean tan sorprendentes.
¿Cómo empezar a usar el aprendizaje automático en las operaciones con criptos?
No es necesario ser un programador para empezar a entrenar tu propio modelo de trading. Sin embargo, saberlo puede hacer a esta experiencia mucho más fascinante.
Puedes empezar a usar bots de trading ahora mismos los cuales incluyen el aprendizaje automático en sus operaciones. A continuación, mencionaremos las mejores y más usadas herramientas del mercado (más adelante hablaremos sobre la creación de herramientas propias):
Top 4 mejores herramientas de trading automatizado del mercado
Cassandra System
Cassandra System es la herramienta inteligente de trading automatizado más innovadora del mercado. El objetivo es ayudarte a conseguir rentabilizar tus inversiones en criptomonedas de una manera muy eficiente.
Seguramente, llegados a este punto, te estarás preguntando: ¿Cómo funciona esta herramienta y qué la hace mejor que el resto?
Alta capacidad de análisis de datos
Para el análisis ha extraído datos históricos (de los últimos 3 años) de los principales cripto activos en los principales exchanges, y juntos a esos datos principales, ha obtenido los datos de otras fuentes de información, que aportan información muy útil a la hora de explicar la evolución del precio de esos cripto activos.
Esas otras fuentes “secundarias”, cuya función es ayudar a explicar o anticipar posibles variaciones en las tendencias de un valor concreto, son variadas: desde la evolución de otros activos financieros de impacto global, como grandes mercados (SP500 por ejemplo), y también índices de fuerte impacto en el contexto económico (como cambio dólar / euro, o evolución de los tipos de interés o tasa de inflación en una zona económica concreta).
Obtiene conclusiones óptimas
Antes esos sets de datos basados en líneas temporales, las máquinas trabajan buscando relaciones o asociaciones entre los distintos datos, a una altísima velocidad, y sin ninguna información previa o sesgo predefinido de porqué o cómo unos datos pueden influir sobre otros.
Su criterio de búsqueda está dirigido por la llamada Función de Recompensa, una programación mediante la que se le indica a la máquina lo que tiene valor para nosotros (por Ej. maximizar el valor de una cartera de valores).
Eso le permite encontrar hipótesis de causalidad (cuando el dato A alcanza el valor X, el dato B alcanza el valor Y), a diferentes niveles y con relaciones entre los distritos grupos de datos.
Genera hipótesis de inversiones rentables
Cuando la máquina ha trabajado sobre los grandes sets de datos, comienza a desarrollar hipótesis sobre cómo esas relaciones teóricamente encontradas entre las distintas fuentes de información se influyen entre sí. Esas hipótesis se concretan en predicciones del valor definido como objetivo, pero en momentos posteriores en el futuro. Primero sobre las series históricas, luego sobre valores reales.
Las prueban
Durante ese entrenamiento, Cassandra System confirma si los valores futuros derivados de sus hipótesis, se ajustan a la realidad pasada, y luego posteriormente a la realidad futura. Se analiza así la bondad de la predicción, en base a determinadas variables de evaluación.
Aprende de sus errores para una mejora constante del sistema
Conocidas las diferencias de las previsiones respecto a la realidad, la máquina va generando diferentes hipótesis con pequeñas variaciones, comparando de forma continuada las variaciones en el resultado que se producen debido a esas pequeñas variaciones en las hipótesis, buscando alcanzar la predicción óptima, teniendo en cuenta los plazos definidos, y el riesgo definido como asumible.
Algunas de las ventajas de esta herramienta son:
- Método muy fácil y seguro para invertir en criptomonedas. (ideal para nuevos inversores que no saben cómo empezar)
- Invierte libre de estrés y de forma eficiente
- Opere libre de emociones
- Sin descanso. El mercado de las criptomonedas no duerme, esta herramienta tampoco. Cassandra System analiza el mercado mientras el resto descansa. Las 24 horas del día durante los 7 días de la semana.
- Te permite la capacidad de invierte como un profesional, sin la necesidad de ser un experto en criptomonedas.
Mas información sobre Cassandra System
3Commas
Entre las más sonadas está esta plataforma (aunque debes sopesar sus pros y contras para elegir la que mejor se adecue a tu estrategia).
Es una plataforma que ofrece 21 bots comerciales para traders de criptomonedas, lo que te permitirá aprovechar las mejores características de 18 importantes intercambios de criptomonedas.
Dichos bots pueden ejecutar varias estrategias comerciales, como bots de cuadrícula, bots de promedio de costos en dólares, bots de opciones y bots HODL. Se pueden personalizar para cumplir con las condiciones del mercado, objetivos de inversión específicos y estrategias comerciales.
De igual forma allí puedes crear tus propias estrategias o copiarlas de operadores profesionales. La plataforma ofrece ajustes preestablecidos de bots creados por operadores de élite para ayudar a los usuarios a copiar las mejores estrategias.
3Commas proporciona funciones como bots comerciales que ejecutan transacciones automáticamente en función del valor preestablecido, 3Commas SmartTrade para controlar todas las actividades de intercambio desde una interfaz y realizar transacciones con funciones avanzadas que no están disponibles en la interfaz de intercambio, seguimiento y gestión de carteras y análisis de rendimiento comercial.
También están disponibles herramientas empresariales con API, gestión de riesgos, gestión de carteras, soporte prioritario, aplicaciones de guante blanco y automatización comercial.
La plataforma ofrece un plan gratuito con tres tipos de bots y planes pagos con precios que comienzan en $14.5
Pionex
Por su parte, Pionex es una plataforma de comercio de criptomonedas que ofrece 16 bots comerciales integrados gratuitos para ayudar a los usuarios a obtener ganancias. La plataforma cobra una pequeña tarifa de negociación del 0,05%, la cual, aunque parezca baja, debes estudiar bien para “evitar sorpresas”.
Los bots más populares de Pionex incluyen Grid Trading Bot, que ayuda a los usuarios a vender alto y comprar bajo dentro del rango de precios. También bot de arbitraje, que aprovecha el mercado futuro impulsado por el sistema de corretaje de Binance para proporcionar un pago cada ocho horas.
Otros bots disponibles en Pionex incluyen el bot Spot-Futures Arbitrage, diseñado para ayudar a los usuarios a obtener una APR del 15 al 50% con bajo riesgo, y el Leveraged Grid Bot, que ofrece un apalancamiento de hasta 500%.
Pionex también proporciona el bot Martingale para la compra de DCA, el bot de reequilibrio para almacenar monedas y el bot de promedio de costos en dólares (DCA) para compras repetidas a intervalos regulares para compensar los efectos de la volatilidad.
Trality
Por último, hablaremos de Trality, una empresa FinTech que ofrece una plataforma para que los inversores accedan a bots de criptocomercio de alta calidad.
Dicha herramienta está diseñada para ser fácil de usar tanto para inversores avanzados como para principiantes. Ofrece todo un mercado de bots donde los inversores pueden acceder a bots rentables creados por analistas cuantitativos experimentados.
Trality también ofrece herramientas avanzadas de creación de bots de Python, backtesting y comercio en papel, y funcionalidad de comercio de margen. Bot Optimizer, Rule Builder y Masterclass patentados de Trality también son ofertas innovadoras que pueden ayudar a los inversores a maximizar las ganancias y minimizar el riesgo.
La aplicación móvil de Traly está disponible tanto para iOS como para Android, lo que permite a los inversores gestionar sus operaciones sobre la marcha. Traly ofrece un plan de inicio básico que es de uso gratuito, pero tiene un límite de volumen de operaciones de 5000 €.
¿Qué tan difícil es crear tu propio bot basado en el aprendizaje automático?
Bot trader
Cómo has leído, el mundo del aprendizaje automático y la IA en relación con las criptomonedas es un campo avanzado. Falta mucho por parte de la tecnología como del mercado para ver una verdadera revolución, pero el camino recorrido son kilómetros adentro de una gigantesca selva de posibilidades.
Por ello vale la pena que antes de empezar la tarea de crear tu propio bot, investigues las opciones ya existentes (aunque si te apasiona dicha tarea te animamos a llevarla a cabo).
Antes de sumergirte en el proceso de creación, es importante comprender que ya existen muchas soluciones de bots comerciales de código abierto disponibles en línea.
Las plataformas como GitHub ofrecen una amplia gama de ejemplos, bibliotecas y marcos que se pueden usar para crear tu propia herramienta. Por lo tanto, si no se siente cómodo creando uno desde cero, siempre puede comenzar con un bot comercial de código abierto y construir sobre eso.
Aun así, si deseas crear tu propio bot comercial desde cero, hay varias cosas que deberás tener a mano:
Lo primero y más importante que necesitarás es conocimiento de lenguajes de programación como Python o Java. También necesitarás experiencia con análisis de datos, estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático.
Además de los conocimientos de programación, también necesitará tener acceso a los datos. Estos datos pueden provenir de una variedad de fuentes, incluidos sitios web de noticias financieras, calendarios económicos y datos históricos del mercado. Deberás poder recopilar y almacenar estos datos de una manera que su bot comercial pueda acceder fácilmente.
Una vez que tengas el conocimiento y los datos necesarios, el siguiente paso es elegir un algoritmo de aprendizaje automático que se utilizará para analizar los datos y hacer predicciones. Hay varios algoritmos populares que se pueden usar, incluidos bosques aleatorios, redes neuronales y árboles de decisión. Cada algoritmo tiene sus propias fortalezas y debilidades, por lo que es importante elegir el adecuado para sus necesidades específicas.
Después de seleccionar un algoritmo de aprendizaje automático, deberás entrenar el bot con datos históricos. Esto implicará alimentar al bot con grandes cantidades de datos históricos del mercado y permitirle analizar y aprender de esos datos. Cuanta más información tenga el bot para aprender, más precisas serán sus predicciones.
Una vez que el bot ha sido entrenado, es hora de probarlo utilizando datos de mercado en tiempo real. Esto implicará conectar el bot a una plataforma comercial y permitirle realizar transacciones en función de sus predicciones.
Es importante comenzar con transacciones pequeñas y monitorear de cerca el desempeño del bot para asegurarse de que esté haciendo predicciones precisas.
¿Es rentable usar el machine learning para el trading de criptomonedas?
No hay una respuesta única, la rentabilidad depende de una gran cantidad de factores: tanto de la estrategia, el modelo usado, la profesionalidad o incluso la fortuna que tenga el trader.
Es decir, que no conseguirás en el mercado un bot infalible que haga la mayor parte del trabajo. Eso sí, lo que es cierto es que dicha herramienta podrá proporcionarte una visión mucho más clara de lo que ocurre en los mercados. Así que sí o sí va a ayudarte a mejorar tu estrategia si se utiliza de la forma adecuada.
Pero a lo que nos referimos exactamente, es que aún no existe esa herramienta milagrosa que no depende de un humano para tomar ganancias de un mercado:
Pongamos el ejemplo de la gran empresa MicroStrategy que mediante sus herramientas pronosticó una gran subida de Bitcoin a largo plazo, más allá de los $200k incluso. Sin embargo, no previeron la caída a $16,500 y compraron en máximos.
Ahora, es probable (opinión exclusiva del autor) que Bitcoin tenga un gran rally de ese tamaño, según los movimientos tradicionales dentro de los ciclos del halving. Pero hay que tener en cuenta que existen factores cualitativos que una herramienta no puede prever y que inciden en los precios de Bitcoin.
Además, el mercado de criptomonedas aún es muy joven y volátil, por lo cual está a merced de eventos inesperados que mueven los precios de forma abrupta arriba o hacia abajo. Estos eventos no se pueden prever de ninguna manera aún, ni con aprendizaje automático.
Claro está, la magia de Blockchain son las grandes cantidades de datos que pueden ofrecernos en tiempo real, los cuales puede ofrecernos información valiosa de lo que está sucediendo.
Si usamos el aprendizaje automático, sin duda dichos datos nos darán información útil que nos ayudarán a mejorar las operaciones.
