Бот с Уолл-стрит. Что такое алгоритмическая торговля криптовалютами

Индустрия вокруг цифровых денег не только трансформирует привычные нам рынки, но и быстро перенимает их технологические достижения. Заимствования коснулись и инновационных решений, используемых в биржевых торгах. Алгоритмический трейдинг криптовалютами сегодня набирает обороты. Давайте непредвзято посмотрим, насколько он эффективен и стоит ли его осваивать начинающим трейдерам.

По оценке ZeroHedge, 84% сделок на мировых биржах осуществляется с помощью инструментов высокочастотного трейдинга (high-frequency trading) — основного вида алгоритмической торговли, при котором специализированные программы в автоматическом режиме ищут возможности для заработка, продают и покупают позиции в доли секунды. Иначе говоря, главные фигуранты процесса — роботы, и в большинстве случаев они ведут дела друг с другом.

В «старом» финансовом мире биржевая активность компьютеризируется ещё с 1970-х. С возникновением централизованных торговых площадок в сфере криптовалют алгоритмический трейдинг перекочевал и сюда; он уже оказывает влияние на волатильность и ликвидность монет. В частности, у отраслевых аналитиков вызывает беспокойство то, насколько ощутимо воздействие ботов на курс биткойна.

Из-за волатильности цифровых денег и конкуренции в бизнесе вокруг них продукты для алгоритмической торговли становятся все популярнее. В массе своей крупные (и наиболее надежные) биржи, включая Bitfinex и Poloniex, не только не препятствуют автоматизированной торговле, но и поощряют ее. Как минимум потому, что получают комиссию с каждой транзакции, вне зависимости от того, теряет или зарабатывает деньги клиент.

В криптотрейдинге возможны различные стратегии. Основные — это арбитраж, который предполагает заработок на разнице в цене актива на разных рынках (допустим, на двух биржах), и маркет-мейкинг, то есть игра на курсах монет и их деривативов.

Системами алготрейдинга пользуются как профессионалы, в том числе на стороне финансовых организаций, так и «любители» — простые обладатели криптовалют, пытающиеся приумножить свой капитал. Решения такого класса разнятся по степени сложности и по принципам устройства. Выделим три основные категории ПО для работы с криптобиржами:

• боты с заранее прописанной логикой;
• обучаемые торговые роботы на базе технологий ИИ и machine learning;
• роботы-советники.

Разберемся, в чем разница между упомянутыми категориями торгового ПО.

В простейшие решения для автоматизированной торговли криптовалютами закладываются готовые сценарии, определяющие их действия в той или иной ситуации на площадке. Логика бота может быть довольно изощренной, однако, чтобы изменить принципы его «поведения», необходимо внести изменения в его код.

У таких решений масса достоинств, в том числе:

• компенсация человеческого фактора (влияния эмоций, усталости, когнитивных искажений);
• недоступная человеку скорость операций;
• функционирование 24/7, что повышает шансы поймать тренд в зачатке;
• одновременная работа с любым запрограммированным числом валютных пар и бирж;
• возможность тестовой обкатки торговых стратегий для их проверки на жизнеспособность.

Впрочем, по существу, это обычная программа или скрипт, которая действует исходя из предусмотренных в ней триггеров и их сочетаний. Как следствие, для эффективной работы требуется регулярно вручную вносить коррективы в логику бота. Дохода полностью пассивного, вообще без вмешательства бенифициара, боты не обеспечивают. С длинным горизонтом такие боты вполне могут работать в минус.

Главным образом такие программы действуют на основе метрик технического анализа: это один из подходов к прогнозированию состояния финансовых рынков, у которого немало последователей среди трейдеров. Технический анализ применительно к криптовалютам часто подвергается критике с упором на то, что без учета внешних, внебиржевых факторов, строить достоверные прогнозы проблематично.

Существует большое число готовых ботов, равно как и платформ для сборки собственных приложений такого класса — наподобие CryptoTrader. Многие трейдеры высказывают скепсис в отношении общедоступных решений: логично предположить, что безотказно работающую «машинку для печатания денег» никто не станет продавать всем желающим по $50. Поэтому нередко те, кто занимается торговлей на криптобиржах всерьез, заказывают разработку такого софта у специалистов, либо, при наличии достаточных компетенций, пишут их сами.

Бот имеет определенные преимущества (хотя и не тотальное всестороннее превосходство) перед людьми, однако в индустрии не первый год идет гонка вооружений. Так что подобные программы конкурируют не только с живыми трейдерами, но и со своими софтовыми «собратьями», которые могут оказаться гораздо совершеннее и результативнее.

Существуют и более сложные системы для алготрейдинга криптовалютами, и похоже, что будущее именно за ними. Такого рода решения используют «умные» алгоритмы и, как правило, способны к самообучению. В их основе — нейросети и методы machine learning, повышающие глубину и оперативность анализа. Такие продукты дороже и сложнее в функционировании.

Надо отметить также, что ПО для алгоритмического трейдинга третьего типа — роботы-подсказчики (не совершают сделки, но дают рекомендации) — может относиться как к числу простых ботов с заранее прописанной логикой, так и к числу более изощренных систем на базе ИИ. Это довольно перспективная категория продуктов для торговли на криптобиржах: опрос европейских потребителей финансовых услуг показал, что две трети из них готовы к использованию роботов-советников. Программы-советники могут использоваться для ведения дел на криптобирже и в связке с механизмом доверительного управления, когда выбранный вами брокер с помощью API (без прямого доступа к вашему аккаунту) ведет сделки за вас.

Среди наиболее любопытных проектов на ниве «интеллектуальной» автоматизации криптотрейдинга — Signals. По уверению создателей, он призван демократизировать алгоритмическую торговлю на биржах цифровых активов. Сервис представляет собой платформу, на которой можно создавать свои стратегии алготрейдинга и сигналы, по которым торговое ПО должно предпринимать действия, и далее использовать их на практике с применением алгоритмов машинного обучения. Кроме того, пользователи могут зарабатывать на своих сигналах — делиться ими с другими клиентами Signals в обмена за токены SGN.

С одной стороны, у алгоритмического трейдинга масса достоинств. С другой — он точно не панацея, тем более для новичков. С точки зрения выявления инсайтов в крупных массивах данных и скорости реакции алгоритмы, использующие анализ больших данных, нейросети и машинное обучение вне конкуренции. Однако многие системы автоматизированной торговли имеют недостатки, помимо перечисленных ранее, например:

• проводят анализ только в ретроспективе;
• допускают «ошибку выжившего» (выводы лишь на основе положительных результатов);
• переобучаются и корректируют торговые стратегии исходя из ошибочно выявленных закономерностей;
• не учитывают более широкий рыночный контекст и опираются лишь на данные торгов.

Нужно учитывать и то, что готовый бот, в известном смысле, кот в мешке — эффективность работы системы будет трудно предсказать и, тем более, гарантировать. Нельзя забывать и о том, что в мир криптовалют пришли гранды высокочастотной биржевой торговли, включая Jump Trading и Tower Research, а торговые платформы на базе искусственного интеллекта постоянно совершенствуются. И именно топовые игроки рынка будут снимать с него сливки.

В сухом остатке — на сегодняшний день роботизированные трейдинг-решения как минимум способны освободить человека от рутины, предлагать ему торговые стратегии, страховать от потери капитала при колебаниях рынка. Абсолютно точно имеет смысл попробовать в деле роботов-советников. Однако полностью отдавать биржевые операции на откуп ПО преждевременно.