O desenvolvimento de traderbots é uma das aplicações mais atraentes de inteligência artificial. Quem não gostaria de criar o próprio analista financeiro ou ter um trader personalizado no computador? A possibilidade de implementar algoritmos que atuam no mercado financeiro de forma totalmente automática é altamente sedutora. Mas o que é exatamente um traderbot e o que é necessário para implementar um? Esses são os temas deste post.
O que são traderbots?
Traderbots são programas desenvolvidos para automatizar o processo de negociação de ativos financeiros em vários mercados. Eles podem atuar no mercado de ações, criptomoedas, forex, commodities e muito mais. Além disso, traderbots podem ser projetados para implementar uma ampla gama de tarefas, incluindo acompanhamento de tendências, compra e venda de ações, estratégias de arbitragem, entre outras.
Aqui estão algumas características dos traderbots:
Negociações Automatizadas: traderbots são programados para executar estratégias de negociação predefinidas automaticamente. Ou seja, o bot segue um conjunto de regras para entrar e sair de negociações, gerenciar riscos e tomar decisões.
Disponibilidade: eles podem operar no mercado 24 horas por dia, aproveitando oportunidades mesmo quando os traders estão dormindo.
Velocidade: uma das grandes vantagens dos traderbots é a execução de negociações com alta velocidade e precisão, o que pode ser crucial em mercados onde os preços variam rapidamente.
Gestão de Risco: um bot com bom desenho possui funcionalidades para controlar a quantidade de capital em risco em cada negociação.
Por que implementar um traderbot em Python?
O Python é uma linguagem de programação fácil, robusta e versátil. Ele pode ser usado para aplicações em praticamente todos os setores. Além disso, o Python possui um vasto ecossistema de bibliotecas. Elas podem atuar em várias etapas da implementação e uso de traderbots. Ou seja, o Python tem bibiotecas adequadas para:
- O desenvolvimento dos algoritmos de traderbots (por exemplo, NumPy, Pandas, scikit-learn, Keras)
- Testar o desempenho dos traderbots (por exemplo, TA-Lib, Backtrader e Zipline)
- Acessar APIs. Traderbots se conectam com bolsas financeiras ou contas de corretagem via APIs. O Python é capaz de acessar diretamente várias dessas APIs mediante uma ampla gama de bibliotecas (por exemplo, ccxt e bibliotecas WebSocket).
Imagem do pexels.
Etapas para a criação de um traderbot
A criação de traderbots requer conhecimento de mercados financeiros, de negociações com algoritmos e de técnicas de inteligência artificial, principalmente machine learning. Este post fornecerá apenas uma visão geral das etapas envolvidas na construção de um bot, mas elas podem variar de acordo com seus objetivos.
As principais etapas para o desenvolvimento de um traderbot são:
Defina uma estratégia de negociação: escolha a estratégia de negociação que seu bot seguirá. Ela pode ser uma estratégia simples de cruzamento de média móvel, uma estratégia baseada em técnicas de machine learning ou com usos de algoritmos mais complexos de inteligência artificial como deep learning.
Defina regras para gestão de risco: desenvolva regras de gestão de risco para proteger o seu investimento.
Conformidade: garanta que o traderbot que você vai implementar segue os regulamentos e requisitos legais relevantes.
Implemente seu algoritmo: após as definições iniciais, é hora de criar o código do traderbot. Instale as bibliotecas necessárias e busque dados para treiná-lo. Dados históricos de mercado podem ser obtidos em várias APIs.
Backtesting: teste as estratégias de negociação de seu algoritmo em situações simuladas e verifique cuidadosamente seu desempenho.
Implantação e monitoramento: implante seu traderbot em um ambiente de negociação para verificar seu desempenho ainda de forma simulada. Vários sites de trading podem ser acessados diretamente com o Python. Monitore continuamente o desempenho do seu bot e refina sua estratégia antes de iniciar qualquer negociação real.
Monitoramento de controles de risco: monitore e refina suas regras de controles de risco. Garanta que seu bot é capaz de lidar de forma robusta com a volatilidade do mercado.
Negociação real: quando estiver confiante no desempenho do seu bot, considere iniciar negociações com dinheiro real. Mas comece com quantias pequenas e siga monitorando seu desempenho.
Otimização: otimize continuamente sua estratégia de negociação com base em novos dados e condições de mercado.
Conclusão
Traderbots são ferramentas muito interessantes para quem gosta ou deseja se aventurar no mercado financeiro. Suas implementações têm níveis de complexidade variados que dependem muito das estratégias que serão usadas nos bots. Mas é importante não esquecer que o desenvolvimento de um bom traderbot exige conhecimento do mercado financeiro e de gerenciamento de riscos. Além disso, é fundamental ter compreensão de como transformar esse conhecimento em algoritmo. Muitas empresas e pessoas usam traderbots no mercado financeiro, mas a criação de uma ferramenta eficaz depende do talento de cada um.
