Así es como los agentes de IA están transformando el trading de criptomonedas
El futuro del trading cripto depende de la confianza, seguridad y escalabilidad de los agentes de IA.

Los agentes de IA (inteligencia artificial) han evolucionado a tal punto que las tareas de trading pueden tornarse más sencillas, exactas y rápidas y, si se usan debidamente, podrían superar a los bots tradicionales.
Hechos clave:
- Los agentes de IA podrían superar a los bots tradicionales de trading.
- Estas herramientas ayudan a agilizar las operaciones de comercio con criptomonedas.
- Principalmente, ayudan a la investigación y a ejecutar órdenes.
- Utilizan tecnología de aprendizaje continuo que les permite adaptarse y razonar.
- El trading cripto podría evolucionar con esta herramienta si logra ganarse la confianza de más inversores.
Las tareas para hacer un trading completos son muchas; analizar tendencias y gráficos, detectar señales de próximos lanzamientos de criptomonedas u oportunidades de inversión para dinamizar la cartera, comprar, vender y todo en cuestión de minutos, debido a la gran volatilidad de las criptomonedas.
Los agentes facilitan estas tareas y pueden estar transformando la manera en que se aprende y planifica el comercio de criptomonedas utilizando IA.
¿Cómo utilizar los agentes de IA en el trading?
David Sneider, fundador de Lit Protocol, red descentralizada centrada en la seguridad, indicó que el primer uso que hay para los agentes de IA es la investigación. Gracias a la gran data que almacenan, estos bots permiten comprender el mercado, analizar patrones históricos y gráficos que ayuden con la educación de los traders.
Otra función va hacia la práctica, se encargan de ejecutar órdenes, como comprar criptomonedas según señales programadas, todo bajo la autorización del usuario, por lo que siempre se deberán confirmar las transacciones, opción que no tienen los bots basados en reglas que ejecutan las órdenes automáticamente.
Una distinción de estos agentes es que utilizan la IA para aprender de las acciones de los usuarios, trabajan dinámicamente y no dependen de directrices específicas. Esto ayuda a que las señales y sugerencias sean personalizadas y más acertadas según las operaciones que haga el usuario.
Se ha encontrado que estas herramientas han superado a algunos bots tradicionales como fue el caso del agente de trading desarrollado en la Universidad de Cornell , en la que se encontró que el FinAgent desarrollado por los investigadores tuvo mejores rendimientos en comparación a métodos tradicionales.
Optimización y confianza: los próximos pasos de la IA en el trading cripto
Desde este punto queda perfeccionar ciertos mecanismos para que los agentes de IA se vuelvan más seguros, escalables, más transparentes y con menos sesgos.
Aunque varios de estos factores dependen de los usuarios, ya que no deben proporcionar claves privadas ni dar permisos al azar, la tecnología detrás de estas herramientas aún tiene espacio para optimizar y garantizar calidad en cada operación.
Al hacer más cotidiano el uso de estas herramientas para el trading de criptomonedas IA , la confianza podría ir aumentando y se aprovecharán más las ventajas de los agentes.
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