BTC 105597$
ETH 3399.56$
Tether (USDT) 1$
Toncoin (TON) 4.94$
telegram vk
telegram vk Х
Russian English

В чем разница между торговыми ботами и агентами ИИ?

Дата публикации: 31.01.2025
50
Поделись с друзьями!
1

Введение

Торговые боты — это основанные на правилах системы, идеально подходящие для повторяющихся задач, среди которых арбитраж, следование тренду и маркет-мейкинг.

Агенты ИИ адаптируются к изменениям рынка в реальном времени, используя машинное обучение для совершенствования стратегий и повышения производительности.

Агенты ИИ преуспевают в предиктивном анализе, оценке настроений и динамическом управлении рисками, но требуют высококачественных данных и прозрачности.

Гибридный подход, сочетающий последовательность торговых ботов и адаптивность ИИ-агентов, предлагает лучшую торговую стратегию на 2025 год.

Искусственный интеллект прочно обосновался в Web3, преобразуя все: от обнаружения мошенничества до повышения безопасности и эффективности систем блокчейнов.

Однако его настоящее преимущество проявляется в торговле криптовалютами, где агенты ИИ начинают использовать прогнозную аналитику, чтобы помочь трейдерам принимать более обоснованные решения на основе данных.

Эта тенденция не ограничивается криптовалютой. По данным Deloitte, к 2025 году четверть компаний, уже использующих ИИ, будут тестировать агентов ИИ, а к 2027 году эта цифра, как ожидается, удвоится.

Несмотря на растущее присутствие, агентов ИИ часто путают с торговыми ботами. Так что же отличает их? Здесь описываются ключевые различия, что делает агентов ИИ уникальными, и рассматривается вопрос о том, готовы ли они полностью заменить торговых ботов.

2

Что такое торговые боты?

Торговые боты — это автоматизированные программы, которые берут на себя выполнение повторяющихся торговых задач.

Они созданы с учетом определенных правил и стратегий, анализируя рыночные данные, такие как цены, тенденции и объемы, для быстрого и точного совершения сделок — без участия человека.

Независимо от того, спит рынок или нет, эти боты работают круглосуточно. Подобный нюанс делает их фаворитами среди активных трейдеров и учреждений. Такие боты широко доступны с конца 1990-х годов.

Ключевые особенности торговых ботов

  • Работают круглосуточно и без выходных, не упуская ни одной торговой возможности.
  • Совершают сделки молниеносно, извлекая выгоду из краткосрочных рыночных условий.
  • Поддерживают последовательность, строго придерживаясь предопределенных правил и исключая эмоциональное принятие решений.

Типы торговых ботов

  • Арбитражные боты: извлекают выгоду из разницы цен на биржах. Например, если биткоин стоит $30 000 на бирже A, но $30 200 на бирже B, эти боты одновременно покупают на бирже с более низкой ценой и продают на более высокой, фиксируя прибыль. Арбитраж остается популярной стратегией на криптовалютных рынках из-за частых несоответствий цен.
  • Боты, следующие за трендом: эти боты фокусируются на рыночном импульсе, совершая сделки на основе ценовых тенденций. Например, бот может купить актив, когда его цена превышает скользящую среднюю, сигнализируя о восходящем импульсе, и продать, когда цена опускается ниже. Эти боты лучше всего работают на трендовых рынках, но могут испытывать трудности во время бокового ценового движения.
  • Боты-маркетмейкеры: боты обеспечивают ликвидность, размещая одновременные ордера на покупку и продажу, обычно с узким спредом. Например, бот может установить цену спроса на уровне $29 950 и цену предложения на уровне $30 050 для Bitcoin, получая прибыль от небольших разниц по мере совершения сделок. Эти боты играют решающую роль в стабилизации рынков и часто поощряются скидками на комиссии от бирж.

Риски использования торговых ботов

Торговые боты стали незаменимыми инструментами для трейдеров, которые хотят оптимизировать производительность, сэкономить время и оставаться конкурентоспособными на быстро меняющихся рынках. Тем не менее, торговые боты несут в себе значительные риски, в первую очередь из-за своей жесткости и зависимости от предопределенных правил. Им трудно адаптироваться к волатильности рынка или неожиданным событиям без ручных обновлений, а ошибки в их программировании могут привести к повторяющимся ошибкам и усугубить убытки.

Кроме того, боты не обладают контекстной осведомленностью, что делает их неспособными учитывать внешние влияния, такие как новости или геополитические события. Эти ограничения делают их уязвимыми в динамических торговых средах.

Появились агенты ИИ, которые смягчают эти риски, предлагая адаптивность, контекстное понимание и возможности самообучения.

На заметку: Торговые боты составляют 60%-80% объема торговли на традиционных финансовых рынках, среди которых акции и форекс. На рынке криптовалют, где волатильность высока, боты особенно успешны, часто генерируя прибыль на 10%-30% выше, чем ручные торговые стратегии при правильной настройке.

3

Что такое агенты ИИ в торговле?

Агенты ИИ отличаются от торговых ботов тем, что они используют искусственный интеллект для автономного анализа огромных наборов данных, выявления закономерностей и принятия торговых решений без вмешательства человека.

Подобные агенты появились совсем недавно и только сейчас начинают получать широкое распространение.

Ключевые особенности агентов ИИ

  • Самообучение: агенты ИИ используют методы машинного обучения для повышения своей эффективности путем изучения прошлого опыта и закономерностей данных.
  • Адаптивность: эти агенты могут корректировать свои стратегии в ответ на изменения рынка в реальном времени, что позволяет принимать динамичные решения в нестабильных условиях.

Применение агентов ИИ

  • Предиктивный анализ: агенты ИИ преуспевают в предиктивном анализе, используя исторические и данные в реальном времени для прогнозирования движения цен. Например, модели ИИ могут предсказывать потенциальные скачки цен Bitcoin, анализируя прошлые тенденции и рыночные модели, давая трейдерам стратегическое преимущество.
  • Анализ настроений: ИИ считывает настроение рынка, обрабатывая новости, социальные сети и общественные настроения. Представьте себе ИИ, обнаруживающий возросшую болтовню об акциях в Twitter; он может адаптировать торговые стратегии, чтобы извлечь выгоду из этого новообретенного оптимизма, прежде чем рынок отреагирует.
  • Управление рисками: агенты ИИ динамически корректируют стратегии в ответ на волатильность рынка. Например, во время спада рынка ИИ может снизить подверженность рискованным активам и перейти к более безопасным инвестициям, помогая минимизировать убытки и стабилизировать портфели.

Интегрируя эти возможности, агенты ИИ меняют то, как трейдеры ориентируются на сложных, быстро меняющихся рынках, сочетая скорость и адаптивность с более разумным принятием решений.

Риски использования ИИ-агентов для торговли

Использование в торговле исключительно агентов ИИ несет в себе свой набор рисков. Эти системы в значительной степени зависят от высококачественных данных; неточности или предвзятость могут привести к ошибочным решениям. Их природа «черного ящика» затрудняет понимание или устранение неполадок в их действиях, что приводит к отсутствию прозрачности и подотчетности.

Агенты ИИ также могут переобуться в соответствии с историческими моделями, плохо работая в новых или непредсказуемых ситуациях, таких как рыночные обвалы или геополитические потрясения. Кроме того, они требуют значительных вычислительных ресурсов, что делает их дорогостоящими для внедрения и обслуживания. Уязвимости кибербезопасности, а именно манипулирование данными или кража алгоритмов, создают дополнительные проблемы.

Хотя агенты ИИ предлагают адаптивность и продвинутое принятие решений, рекомендуется интегрировать их с более простыми, основанными на правилах торговыми ботами. Таким образом, сильные стороны обеих систем могут быть объединены для более сбалансированной торговой стратегии.

На заметку: В 2024 году компания XTX Markets, занимающаяся алгоритмической торговлей, инвестировала более 185 миллионов долларов в 25 000 чипов искусственного интеллекта для улучшения своих возможностей машинного обучения.

4

Ключевые различия между торговыми ботами и агентами ИИ

Теперь, когда вы рассмотрели сильные стороны, варианты использования и риски каждой стратегии, давайте сравним их по адаптивности, сложности и принятию решений.

1. Адаптивность

  • Торговые боты: работают по фиксированным, основанным на правилах стратегиям. Они выполняют предопределенные инструкции без возможности обучения или адаптации к новым данным или изменяющимся рыночным условиям. Например, торговый бот может быть запрограммирован на продажу акций, если их цена падает ниже определенного порога, независимо от более широкого рыночного контекста.
  • Агенты ИИ: Демонстрируют адаптивность посредством непрерывного обучения. Они анализируют огромные наборы данных, распознают закономерности и корректируют свои стратегии на основе новой информации. Это позволяет им динамично реагировать на колебания рынка, со временем улучшая процесс принятия решений.

2. Сложность

  • Торговые боты: разработаны для конкретных, простых задач, таких как выполнение сделок при достижении определенных технических индикаторов. Их операции ограничены параметрами, установленными их программированием, что делает их подходящими для повторяющихся задач в стабильных средах.
  • Агенты ИИ: выполняют многогранные задачи, включающие анализ неструктурированных данных, включая новостные статьи, настроения в социальных сетях и экономические отчеты. Они могут обрабатывать и интерпретировать сложную информацию для принятия обоснованных торговых решений, предлагая более комплексный подход к анализу рынка.

3. Принятие решений

  • Торговые боты: выполняют сделки исключительно на основе предопределенных правил без понимания контекста. Они не способны учитывать внешние факторы или непредвиденные события, которые могут повлиять на поведение рынка, что может привести к неоптимальным решениям в периоды нестабильности.
  • Агенты ИИ: используют сложные алгоритмы для принятия автономных решений на основе широкого спектра источников данных. Они оценивают рыночные условия, интерпретируют внешние факторы и прогнозируют потенциальные результаты, что позволяет использовать более тонкие и эффективные торговые стратегии.
5

Агенты ИИ и торговые боты в 2025 году

Агенты ИИ и торговые боты — это инструменты, предназначенные для автоматизации торговых процессов для предприятий и индивидуальных трейдеров.

Популярные поставщики услуг:

  • Trade Ideas' HOLLY AI: платформа анализа акций на основе ИИ. Предоставляет данные в реальном времени, расширенные торговые сигналы и бэктестинг стратегий.
  • Pionex: Криптовалютная биржа со встроенными торговыми ботами на базе искусственного интеллекта. Предлагает 16 бесплатных торговых ботов, включая сетевую торговлю, арбитражных ботов и ботов усреднения долларовой стоимости.
  • Cryptohopper: Облачный торговый бот на основе искусственного интеллекта, который автоматизирует сделки на нескольких криптобиржах. Поддерживает расширенную настройку стратегии, инструменты анализа настроений и функции бэктестинга.
  • 3Commas: передовая криптоторговая платформа с инструментами на основе искусственного интеллекта. Включает интеллектуальные торговые терминалы, управление портфелем и предварительно настроенные боты для торговли по сетке и стратегий DCA.
  • TrendSpider: комплексная платформа для исследования рынка со сканерами на базе ИИ. Обеспечивает автоматическое построение графиков, многовременной анализ и динамические оповещения.

Торговые боты или агенты на основе искусственного интеллекта: что лучше?

Торговые боты и агенты ИИ обладают уникальными преимуществами и ограничениями.

Торговые боты идеально подходят для повторяющихся, основанных на правилах задач, предлагая последовательность, скорость и простоту. Они особенно эффективны для стратегий арбитража, следования тренду или маркет-мейкинга, поскольку там менее критична адаптивность.

Агенты ИИ прекрасно проявляют себя в более сложных сценариях, используя передовые технологии машинного обучения и анализа данных для адаптации к изменениям рынка, прогнозирования тенденций и динамической оценки рисков.

Оба подхода имеют неотъемлемые риски. Торговым ботам не хватает гибкости и контекстной осведомленности, в то время как агенты ИИ зависят от качества данных, вычислительных ресурсов и прозрачности, что делает их склонными к ошибкам в новых или непредсказуемых ситуациях.

Наиболее эффективные торговые стратегии часто объединяют сильные стороны обеих систем, используя торговых ботов для надежного выполнения более простых стратегий и агентов ИИ для динамического принятия решений и сложного анализа.

Простыми словами, лучшей торговой стратегией на 2025 год может стать гибридная стратегия, сочетающая в себе лучшее из обоих подходов. Подобные необходимо для обеспечения последовательности, адаптивности и устойчивости.

 

50
12
12
Поделись с друзьями!
Другие вопросы