Profundizamos en las predicciones de IA de criptomonedas y analizamos las mejores aplicaciones de predicción de criptomonedas para obtener pronósticos de precios precisos.
Si bien los programas informáticos que predicen los precios de los activos pueden parecer una idea descabellada para la mayoría, la aplicación de la IA en la predicción del mercado ha sido un tema de investigación durante bastante tiempo. Por ejemplo, un artículo de 2015 en el International Journal of Computer Applications analiza un sistema de “previsión inteligente del mercado de valores” que utiliza las capacidades de las redes neuronales y los sistemas de inferencia difusa para revelar patrones en sistemas caóticos y no lineales.
Gráfico de valor previsto (rojo) versus valor de mercado real (azul). | Fuente: Puerta de la investigación
Los científicos intentaron predecir los valores futuros de las acciones para enero de 2012 utilizando datos históricos de BEXIMCO Ltd. Según ellos, la simulación reveló un error promedio del 1,84 por ciento.
"Si creamos una base de conocimientos sólida y entrenamos nuestro sistema con más conjuntos de datos de entrada, se generará una predicción de precios más libre de errores", concluyeron los investigadores.
IA para predecir los precios de las criptomonedas
Los investigadores suelen utilizar redes neuronales artificiales (RNA) para encontrar patrones en grandes cantidades de datos cuya interpretación por parte de las personas llevaría mucho tiempo. ¿Existe una IA para las criptomonedas?
Un artículo publicado en 2021 por el Multidisciplinary Digital Publishing Institute describe un modelo de inteligencia artificial para predecir los precios de las criptomonedas.
“Los modelos muestran excelentes predicciones dependiendo del error porcentual absoluto medio (MAPE)”, afirman los autores del artículo. MAPE es una medida estadística que se utiliza para evaluar la precisión de un modelo de pronóstico. Según los investigadores, el algoritmo alcanzó porcentajes MAPE de 0,2454%, 0,8267% y 0,2116% para Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH) y Litecoin (LTC), respectivamente.
Precio previsto de Bitcoin (rojo) y precio real (verde). | Fuente: MDPI
El documento explica que el 80% de los datos históricos (enero de 2018 – octubre de 2020) se utilizaron para capacitación y el 20% (octubre de 2020 – junio de 2020) para pruebas. Aún así, no está claro cómo se comportaría el modelo a largo plazo, con condiciones de mercado en constante cambio.
Si bien los investigadores están trabajando arduamente para aprovechar el poder de la IA para realizar predicciones precisas de los precios de las criptomonedas, las aplicaciones prácticas son actualmente bastante limitadas. Sin embargo, para aquellos que buscan herramientas de inteligencia artificial para el comercio de criptomonedas, el mercado ofrece algunas herramientas de análisis y predicción del mercado basadas en inteligencia artificial.
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Cómo encontrar las mejores aplicaciones de predicción criptográfica de IA
Santo
Santiment utiliza IA para generar un resumen de en qué se centra actualmente el discurso de las redes sociales sobre los activos.
Este enfoque no predice directamente el movimiento del mercado con IA. Utiliza IA para permitir a los comerciantes humanos analizar grandes cantidades de datos más rápido para tomar sus propias decisiones. Algunas ofertas utilizan IA para tomar decisiones comerciales por usted a través de bots.
Herramienta de tendencias sociales Santiment | Fuente: Santiment ChatGPT Trend Master y Crypto Tactics
Ambos bots son ofrecidos por OctoBot Cloud. El sitio web afirma que utiliza ChatGPT de OpenAI para hacer sus predicciones. Al cierre de esta edición, ChatGPT Trend Master ha bajado un 0,812 % durante el último mes, pero también un 26,22 % durante los últimos seis meses, mientras que ChatGPT Crypto Tactics ha bajado un 2,2 % el mes pasado y ha subido un 26,12 % durante los últimos seis meses.
KepingAI Largo Corto TF Gratis
Otro bot es KepingAI Long Short TF Free, en 3commas. Esta aplicación proporciona información limitada sobre sus mecanismos operativos y solo explica que utiliza inteligencia artificial. Tampoco se informan datos de rendimiento pasado en el sitio web.
PionexGPT
Fuente: PionexGPT
PionexGPT utiliza IA para escribir scripts pine personalizados de TradingView para integrarlos con los bots de Pionex. En otras palabras, utiliza IA para crear robots comerciales tradicionales.
CriptoHopper
CryptoHopper emplea una IA que "analiza todas las estrategias que le proporcionas y puede decidir por sí sola cuál debería utilizar". El sistema realiza pruebas retrospectivas de múltiples estrategias simultáneamente. Luego, la IA clasifica y califica todas las estrategias para todos los mercados activos en los que se encuentra el usuario y supuestamente elige la mejor opción para el mercado actual.
¿Funcionan realmente los robots de comercio de criptomonedas con IA?
Hay una buena razón para desconfiar de los robots de IA. La Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos (CFTC) explicó en un comunicado de prensa del 24 de enero de 2024 que los robots de comercio de criptomonedas con IA son popularmente una historia de encubrimiento de estafas.
"Cuando se trata de IA, este aviso les dice a los inversores: 'Tengan cuidado con las exageraciones'. Desafortunadamente, la IA se ha convertido en otra vía para que los malos actores defrauden a inversores desprevenidos".
Melanie Devoe, directora de la Oficina de Educación y Atención al Cliente de la CFTC
La opinión de algunos expertos en IA no es mucho más optimista. Laurence Moroney, líder de IA en Google, dijo a crypto.news en una entrevista en octubre de 2023 que el potencial de esta aplicación de IA aún sería limitado.
“Si entrenas un modelo exclusivamente con datos de intercambios acreditados y solo con transacciones exitosas, es posible que tengas más posibilidades de obtener resultados confiables. Pero nunca se puede predecir el futuro. Los análisis llevan años intentando esto, tanto con la IA como con la ciencia de datos tradicional. No hay nadie que pueda predecir los precios correctamente”.
Laurence Moroney, líder de IA en Google
Moroney explicó que si muchas personas utilizaran el modelo simultáneamente, “su verificabilidad y precisión se perderían”, ya que el modelo influiría en la dirección del mercado.
“No creo en el futuro del comercio de robots de esa manera. Y me preocupa que si tienes un millón de robots haciendo lo mismo, potencialmente puedan mover el mercado”.
Laurence Moroney, líder de IA en Google
Moroney sugirió que, en lugar de reemplazar a los asesores financieros humanos, la IA mejorará su eficiencia al ayudar a extraer información significativa de vastos conjuntos de datos. Lo comparó con cómo la introducción de hojas de cálculo no dejó obsoletos a los contadores, sino que aumentó sus capacidades.
Métricas para identificar los mejores modelos comerciales de IA
Como señaló Moroney, la IA no puede predecir el futuro. Sin embargo, para un buen robot comercial, no es necesario que haga eso. Los traders exitosos sólo necesitan ganar más dinero del que pierden. Esto se hace gestionando los riesgos, minimizando las pérdidas en las operaciones fallidas y maximizando las ganancias en las exitosas. Algunos traders siguen siendo rentables incluso si la mayoría de sus operaciones no tienen éxito, gracias a estrategias efectivas.
Entonces, si una IA tiene razón en su mayor parte o tiene buenas posibilidades de realizar operaciones muy rentables ocasionalmente, eso se considera bueno. Sin embargo, dado que este tipo de software permite a su propietario obtener ganancias sin compartirlas con otros, hay poca motivación para lanzarlo al mercado.
En 2019, los fondos de cobertura ya estaban incorporando IA en sus operaciones. Según un artículo de BNY Mellon, "varios fondos de cobertura están utilizando IA para analizar grandes cantidades de datos, predecir correcciones en los desequilibrios de la oferta y la demanda y pronosticar movimientos del mercado para la asignación táctica de activos".
Como sugirió Moroney, estas herramientas principalmente ayudan a los humanos en lugar de reemplazarlos. Ayudan al director de inversiones y a su equipo, pero también se están explorando enfoques más innovadores.
“De hecho, en los últimos años ha surgido una clase de fondos de cobertura exclusivos de IA que se basan completamente en el aprendizaje automático y los algoritmos de IA. Los ejemplos incluyen Aidiyia Holdings, Cerebellum Capital, Taaffeite Capital Management y Numerai. Numerai, un reconocido fondo de cobertura de IA, está superando los límites del modelo de negocio de los fondos de cobertura.
La empresa descubre estrategias de inversión organizando concursos entre expertos externos en inteligencia artificial, matemáticos y científicos de datos. Recientemente, Numerai amplió su modelo de negocio al poner elementos de su plataforma a disposición del resto de la comunidad financiera con su producto Erasure, que es un mercado de predicción descentralizado que utiliza tecnología blockchain”.
BNY Mellon
En el sitio web de Numerai, hay una tabla de clasificación que muestra el desempeño de los científicos de datos y sus modelos, revelando un rendimiento promedio anual del 40,18%. A partir de la última actualización, el científico de datos Houdini ocupa el primer puesto, con un aumento del 15% en tres meses, un aumento anual del 67,8% y una impresionante ganancia histórica del 516,7%.
La evaluación de los modelos de IA implica dos métricas: la contribución del metamodelo (MMC) y la contribución del modelo de referencia (BMC). MMC mide el impacto único de un modelo predictivo en el rendimiento general de un metamodelo combinado. Por otro lado, BMC evalúa la contribución única de un modelo, pero en relación con modelos de referencia específicos en lugar de un metamodelo compuesto.
En pocas palabras, estas puntuaciones miden cuánto contribuyen los modelos a los resultados generales de todo el metamodelo. Koerrie304 lidera actualmente la clasificación promedio de MMC de un año, con una ganancia del 0,71% en las últimas 24 horas y un aumento del 4,8% en el último mes. También hay modelos como JOS_XB_SMART que muestran una notable ganancia anual del 504,9%.
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Preguntas frecuentes
¿Cómo predecir los precios de las criptomonedas con IA?
Si bien la IA es sin duda una buena herramienta para el comerciante avanzado, no está disponible para todos. Si bien plataformas como OctoBot Cloud ofrecen robots comerciales impulsados por inteligencia artificial, su rendimiento puede ser inconsistente. El mejor enfoque sería crear su propia solución o buscar ayuda. Para inspirarse, consulte la página de GitHub de Numeraire y explore cursos en línea sobre programación de inteligencia artificial.
¿Existe alguna aplicación para predecir criptomonedas?
Si bien aplicaciones como OctoBot Cloud proporcionan robots comerciales impulsados por inteligencia artificial, su rendimiento puede no ser confiable. Usan ChatGPT para modelos en lugar de desarrollar los suyos propios, lo que genera preocupaciones sobre la efectividad. Otras opciones incluyen CryptoHopper, PionexGPT y KepingAI. Sin embargo, acérquese a dichas aplicaciones con cautela, ya que pueden mostrar resultados inconsistentes.
¿Cuál es la mejor IA para la predicción del precio de las criptomonedas?
Los modelos de IA más avanzados probablemente sean herramientas patentadas utilizadas por empresas de inversión. Estas herramientas, mantenidas internamente, proporcionan una ventaja competitiva. Muchos fondos de cobertura ya están integrando la IA en sus operaciones. En el sitio web de Numerai, puede encontrar una tabla de clasificación que muestra el desempeño de los científicos y modelos de datos. Actualmente el líder es Koerrie304, con modelos como JOS_XB_SMART que muestran ganancias impresionantes.