Fuente: Cointelegraph
Texto original: "Análisis de comercio cuantitativo de criptomonedas impulsado por inteligencia artificial (IA) (Parte 1): De las reglas a la evolución inteligente"
La historia de la IA y la revolución en el sector financiero
La inteligencia artificial (IA) ha evolucionado desde su propuesta formal en la conferencia de Dartmouth en 1956, pasando de la simple inferencia lógica al aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural que conocemos hoy. En el ámbito financiero, la aplicación de la IA ha superado desde hace tiempo los mercados de acciones tradicionales y, en los últimos años, ha brillado especialmente en el comercio cuantitativo de criptomonedas. La alta volatilidad del mercado de criptomonedas, la característica de operar las 24 horas y la gran cantidad de datos en cadena y de información en redes sociales, han proporcionado a la IA un campo de pruebas único. Este artículo revisará cómo la IA ha evolucionado desde sistemas de reglas simples hasta convertirse en agentes capaces de tomar decisiones por sí mismos, redefiniendo el futuro del comercio de criptomonedas.
Sistema de reglas tempranas - transparente pero rígido
Los sistemas de negociación cuantitativa basados en reglas (Rule-based AI) son el paradigma de toma de decisiones automatizado más antiguo aplicado en el mercado de criptomonedas. Su característica central es que impulsa el comportamiento comercial a través de un conjunto de reglas deterministas preestablecidas por humanos (como el umbral de "comprar bajo y vender alto"). Estos sistemas utilizan una arquitectura de lógica simbólica, el proceso de toma de decisiones es completamente transparente y pueden responder a los cambios del mercado en milisegundos, ejecutando automáticamente operaciones de compra y venta a través de condiciones preestablecidas (como umbrales de precios), por ejemplo:
Estos sistemas son lógicos y transparentes, y tienen una ejecución eficiente, pero muestran debilidad en situaciones de alta volatilidad del mercado. Debido a la naturaleza estática de sus parámetros predefinidos, tienen dificultades para adaptarse a nuevos paradigmas cuando ocurren cambios estructurales en el mercado. El colapso del ecosistema Terra/Luna en mayo de 2022 es un caso típico, durante el cual el despegue de la stablecoin UST provocó un agujero negro de liquidez, lo que llevó a indicadores técnicos tradicionales como el MACD y las bandas de Bollinger a generar señales erróneas de manera continua. Los sistemas de reglas fallan en general porque no pueden percibir la migración del estado del mercado, lo que requiere intervención humana para recalibrar los parámetros y las estrategias de trading.
Al mismo tiempo, los sistemas basados en reglas manejan principalmente datos estructurados, como precios y volúmenes de transacción, mientras que el mercado de criptomonedas se ve significativamente afectado por información no estructurada, como emociones en las redes sociales y políticas regulatorias. Los sistemas de reglas carecen de capacidades de procesamiento de lenguaje natural y seguimiento de datos en tiempo real, lo que limita su desempeño en operaciones impulsadas por la emoción del mercado.
Avances en el aprendizaje profundo - Aprendiendo de los datos
En la década de 2010, el auge de las tecnologías de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) permitió que la IA pudiera aprender patrones complejos a partir de datos históricos y ajustar dinámicamente sus estrategias. Los sistemas de inteligencia artificial basados en el aprendizaje (Learning-based AI) aprenden de los datos a través de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, mejorando gradualmente su capacidad de toma de decisiones. A diferencia de los sistemas basados en reglas, los sistemas de IA basados en el aprendizaje pueden adaptarse a los cambios del mercado y manejar datos estructurados y no estructurados, destacándose en entornos de mercado complejos. Especialmente en el comercio de criptomonedas, su alta volatilidad y la información no estructurada (como el sentimiento en redes sociales) representan un desafío para los sistemas de reglas tradicionales, mientras que los sistemas de IA basados en el aprendizaje pueden ofrecer mejores soluciones. El papel de los sistemas de IA basados en el aprendizaje en el comercio de criptomonedas incluye:
El aprendizaje profundo también ha solucionado las limitaciones de los sistemas basados en reglas para manejar datos no estructurados (como noticias y publicaciones en foros). Las investigaciones muestran que la emoción en las redes sociales está altamente correlacionada con las tendencias de precios de Bitcoin, y la IA basada en el aprendizaje puede capturar estas señales en tiempo real. En comparación con los sistemas basados en reglas, los sistemas de IA basados en el aprendizaje tienen múltiples ventajas. Primero, los algoritmos de aprendizaje automático pueden ajustar dinámicamente estrategias y pesos según los cambios del mercado, en lugar de depender de reglas estáticas.
Riesgo de sobreajuste: las trampas de los datos históricos: el sobreajuste se produce cuando un modelo funciona bien con los datos de entrenamiento, pero no con los datos nuevos. Esto sucede a menudo con las estrategias que se optimizan en función de los datos históricos, ya que estas estrategias pueden sobreajustar y capturar el ruido de los datos en lugar de los patrones reales del mercado. Debido a los patrones de comportamiento en constante cambio de los participantes del mercado de criptomonedas, las estrategias de sobreajuste a menudo conducen a la degradación del rendimiento. Por ejemplo, Gort et al. probaron 10 criptomonedas entre mayo y junio de 2022, durante las cuales el mercado experimentó dos caídas. Los resultados muestran que el modelo con menos sobreajuste tiene mejores beneficios que el modelo con más sobreajuste.
Modelos de lenguaje grandes e inteligencia artificial - El nuevo cerebro del trading
En la década de 2020, la IA generativa y los modelos de lenguaje grande (LLM) han transformado aún más el comercio de criptomonedas. Por ejemplo:
Conclusión: De herramienta a compañero, el camino de la evolución de la IA
El papel de la IA en el comercio de criptomonedas ha evolucionado de ser una "herramienta" que ejecuta reglas fijas a convertirse en un "compañero inteligente" capaz de percibir, aprender y tomar decisiones. En el futuro, con la profunda integración de sistemas multiagente y LLM, la IA podría convertirse en el "centro nervioso digital" del mercado de criptomonedas, proporcionando a los inversores soluciones más precisas para el control de riesgos y la optimización de beneficios.
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Análisis de comercio cuantitativo de Activos Cripto potenciado por inteligencia artificial (AI) (parte 1): De las reglas a la evolución inteligente
Fuente: Cointelegraph Texto original: "Análisis de comercio cuantitativo de criptomonedas impulsado por inteligencia artificial (IA) (Parte 1): De las reglas a la evolución inteligente"
La historia de la IA y la revolución en el sector financiero
La inteligencia artificial (IA) ha evolucionado desde su propuesta formal en la conferencia de Dartmouth en 1956, pasando de la simple inferencia lógica al aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural que conocemos hoy. En el ámbito financiero, la aplicación de la IA ha superado desde hace tiempo los mercados de acciones tradicionales y, en los últimos años, ha brillado especialmente en el comercio cuantitativo de criptomonedas. La alta volatilidad del mercado de criptomonedas, la característica de operar las 24 horas y la gran cantidad de datos en cadena y de información en redes sociales, han proporcionado a la IA un campo de pruebas único. Este artículo revisará cómo la IA ha evolucionado desde sistemas de reglas simples hasta convertirse en agentes capaces de tomar decisiones por sí mismos, redefiniendo el futuro del comercio de criptomonedas.
Sistema de reglas tempranas - transparente pero rígido
Los sistemas de negociación cuantitativa basados en reglas (Rule-based AI) son el paradigma de toma de decisiones automatizado más antiguo aplicado en el mercado de criptomonedas. Su característica central es que impulsa el comportamiento comercial a través de un conjunto de reglas deterministas preestablecidas por humanos (como el umbral de "comprar bajo y vender alto"). Estos sistemas utilizan una arquitectura de lógica simbólica, el proceso de toma de decisiones es completamente transparente y pueden responder a los cambios del mercado en milisegundos, ejecutando automáticamente operaciones de compra y venta a través de condiciones preestablecidas (como umbrales de precios), por ejemplo:
Estos sistemas son lógicos y transparentes, y tienen una ejecución eficiente, pero muestran debilidad en situaciones de alta volatilidad del mercado. Debido a la naturaleza estática de sus parámetros predefinidos, tienen dificultades para adaptarse a nuevos paradigmas cuando ocurren cambios estructurales en el mercado. El colapso del ecosistema Terra/Luna en mayo de 2022 es un caso típico, durante el cual el despegue de la stablecoin UST provocó un agujero negro de liquidez, lo que llevó a indicadores técnicos tradicionales como el MACD y las bandas de Bollinger a generar señales erróneas de manera continua. Los sistemas de reglas fallan en general porque no pueden percibir la migración del estado del mercado, lo que requiere intervención humana para recalibrar los parámetros y las estrategias de trading.
Al mismo tiempo, los sistemas basados en reglas manejan principalmente datos estructurados, como precios y volúmenes de transacción, mientras que el mercado de criptomonedas se ve significativamente afectado por información no estructurada, como emociones en las redes sociales y políticas regulatorias. Los sistemas de reglas carecen de capacidades de procesamiento de lenguaje natural y seguimiento de datos en tiempo real, lo que limita su desempeño en operaciones impulsadas por la emoción del mercado.
Avances en el aprendizaje profundo - Aprendiendo de los datos
En la década de 2010, el auge de las tecnologías de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) permitió que la IA pudiera aprender patrones complejos a partir de datos históricos y ajustar dinámicamente sus estrategias. Los sistemas de inteligencia artificial basados en el aprendizaje (Learning-based AI) aprenden de los datos a través de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, mejorando gradualmente su capacidad de toma de decisiones. A diferencia de los sistemas basados en reglas, los sistemas de IA basados en el aprendizaje pueden adaptarse a los cambios del mercado y manejar datos estructurados y no estructurados, destacándose en entornos de mercado complejos. Especialmente en el comercio de criptomonedas, su alta volatilidad y la información no estructurada (como el sentimiento en redes sociales) representan un desafío para los sistemas de reglas tradicionales, mientras que los sistemas de IA basados en el aprendizaje pueden ofrecer mejores soluciones. El papel de los sistemas de IA basados en el aprendizaje en el comercio de criptomonedas incluye:
El aprendizaje profundo también ha solucionado las limitaciones de los sistemas basados en reglas para manejar datos no estructurados (como noticias y publicaciones en foros). Las investigaciones muestran que la emoción en las redes sociales está altamente correlacionada con las tendencias de precios de Bitcoin, y la IA basada en el aprendizaje puede capturar estas señales en tiempo real. En comparación con los sistemas basados en reglas, los sistemas de IA basados en el aprendizaje tienen múltiples ventajas. Primero, los algoritmos de aprendizaje automático pueden ajustar dinámicamente estrategias y pesos según los cambios del mercado, en lugar de depender de reglas estáticas.
Riesgo de sobreajuste: las trampas de los datos históricos: el sobreajuste se produce cuando un modelo funciona bien con los datos de entrenamiento, pero no con los datos nuevos. Esto sucede a menudo con las estrategias que se optimizan en función de los datos históricos, ya que estas estrategias pueden sobreajustar y capturar el ruido de los datos en lugar de los patrones reales del mercado. Debido a los patrones de comportamiento en constante cambio de los participantes del mercado de criptomonedas, las estrategias de sobreajuste a menudo conducen a la degradación del rendimiento. Por ejemplo, Gort et al. probaron 10 criptomonedas entre mayo y junio de 2022, durante las cuales el mercado experimentó dos caídas. Los resultados muestran que el modelo con menos sobreajuste tiene mejores beneficios que el modelo con más sobreajuste.
Modelos de lenguaje grandes e inteligencia artificial - El nuevo cerebro del trading
En la década de 2020, la IA generativa y los modelos de lenguaje grande (LLM) han transformado aún más el comercio de criptomonedas. Por ejemplo:
Conclusión: De herramienta a compañero, el camino de la evolución de la IA
El papel de la IA en el comercio de criptomonedas ha evolucionado de ser una "herramienta" que ejecuta reglas fijas a convertirse en un "compañero inteligente" capaz de percibir, aprender y tomar decisiones. En el futuro, con la profunda integración de sistemas multiagente y LLM, la IA podría convertirse en el "centro nervioso digital" del mercado de criptomonedas, proporcionando a los inversores soluciones más precisas para el control de riesgos y la optimización de beneficios.