No cenário dinâmico do mercado atual, a inteligência artificial (IA) está transformando vários setores, inclusive o de trading de criptomoedas. Um exemplo notável é Rekt Fencer, um investidor pseudônimo no X que afirma ter obtido um lucro substancial de US$ 71.500 usando um bot de trading alimentado por IA.
Esse caso destaca o papel crescente da IA na automação de operações de trading.
Como Rekt Fencer criou um bot de trading de cripto
Rekt Fencer desenvolveu seu trading bot com a ajuda do ChatGPT, usando o indicador Bandas de Bollinger. Alguns traders usam esse indicador por sua eficácia na análise das tendências do mercado.
Sua estratégia era comprar quando o preço subia acima da banda e vender quando caía abaixo. Essa tática tira proveito da volatilidade do mercado, permitindo que os traders prevejam possíveis movimentos de preço com base em dados estatísticos.
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Fencer delineou um processo que pode ser replicado por outros, enfatizando a capacidade da IA de automatizar o trading de criptomoedas.
Inicialmente, ele ajustou as configurações do indicador no TradingView, uma plataforma analítica popular entre os traders. Em seguida, ele orientou os usuários na codificação do bot, envolvendo várias atualizações para melhorar sua adaptabilidade às condições de mercado em constante mudança. A integração do bot com o ChatGPT foi crucial para refinar o algoritmo de trading.
As etapas subsequentes envolveram a duplicação do código-fonte do indicador, renomeando-o e realizando as atualizações necessárias. Por fim, a lógica de trading foi programada no sistema.
“Codifique as entradas de estratégia para isso no pinescript v5. Entre em uma posição comprada quando o preço fechar acima da banda de bollinger e vendida quando o preço fechar abaixo da banda de bollinger inferior. Feche a posição comprada quando a condição for atendida e feche a posição de venda quando a condição for atendida”, Rekt Fencer compartilhou o prompt do ChatGPT.
Fencer colou o código-fonte abaixo do prompt para instruir o ChatGPT a escrever a lógica que automatiza as entradas e saídas do negociado. Ele também enfatizou a importância de resolver erros de codificação, um desafio típico da programação. Depois de colar a lógica de entrada e saída no TradingView, ele também recomendou o uso do ChatGPT para diagnosticar e corrigir erros de forma eficiente.
O trader também alertou sobre os riscos associados ao sistema de operações. Fencer aconselhou começar com quantias menores para avaliar a eficácia da estratégia antes de aumentar as apostas. Essa abordagem cautelosa destaca a necessidade de gerenciamento de riscos, especialmente ao usar sistemas automatizados capazes de executar negociações de forma autônoma.
Os usuários devem conectar suas contas nas exchanges ao TradingView para automatizar totalmente o processo de trading. Essa integração permite que o bot realize negociações diretamente com base na estratégia configurada.
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Embora os bots de trading orientados por IA ofereçam oportunidades de lucro promissoras, eles exigem um entendimento completo da tecnologia e dos princípios do mercado. À medida que a tecnologia evolui, seu potencial para aprimorar as estratégias de trading aumenta, equipando os negociantes com ferramentas sofisticadas para impulsionar seu desempenho no mercado.
No entanto, o trading bem-sucedido ainda depende de um planejamento estratégico cuidadoso e de um rigoroso gerenciamento de riscos.
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