Sviluppo di un Software di Trading Algoritmico per Criptovalute: Scelte Tecniche e Vantaggi del Modello CNN-LSTM

Nel mondo dinamico delle criptovalute, l'automazione e l'analisi avanzata dei dati sono diventate fondamentali per ottenere un vantaggio competitivo. In questo articolo, condividerò il percorso di sviluppo di un software di trading algoritmico che utilizza un modello di apprendimento automatico ibrido, combinando reti neurali convoluzionali (CNN) e ricorrenti (LSTM). Discuterò le scelte tecniche adottate, le motivazioni dietro tali decisioni e i vantaggi offerti dal modello implementato.

Architettura del Software

Il software è stato sviluppato utilizzando Node.js, un ambiente di runtime JavaScript noto per la sua efficienza e scalabilità. La scelta di Node.js è stata motivata dalla necessità di gestire operazioni asincrone, come il recupero dei dati da API esterne (Binance, AlphaVantage) e l'interazione con un database MySQL. Inoltre, la vasta gamma di librerie disponibili in JavaScript ha facilitato l'integrazione di funzionalità avanzate.

Importazione delle Librerie

Il progetto utilizza diverse librerie essenziali:

• TensorFlow.js (@tensorflow/tfjs-node): Per costruire e addestrare il modello di apprendimento automatico.
• Express: Per creare API RESTful che consentono l'interazione con il frontend.
• Binance API (binance-api-node): Per eseguire operazioni di trading in tempo reale.
• Yargs: Per gestire gli argomenti della riga di comando, rendendo il software altamente configurabile.
• Technical Indicators (technicalindicators): Per calcolare indicatori tecnici utilizzati nell'analisi dei dati di mercato.
• Axios: Per effettuare richieste HTTP, come il recupero dei dati di sentiment.

Elaborazione dei Dati e Feature Engineering

Recupero e Allineamento dei Dati

Il software supporta diverse fonti di dati, tra cui file CSV locali e database MySQL, oltre al recupero diretto dai server di Binance. Questa flessibilità consente di adattarsi a diverse esigenze e scenari di utilizzo. I dati vengono elaborati per calcolare vari indicatori tecnici, come EMA, SMA, RSI, MACD, Bollinger Bands, OBV, PSAR e ADX. Inoltre, viene integrata un'analisi del sentiment utilizzando l'API di AlphaVantage, che fornisce un punteggio di sentiment basato sulle notizie recenti riguardanti Bitcoin.

Identificazione dei Pivot Points

Una parte cruciale dell'analisi è l'identificazione dei pivot points, che aiutano a determinare i livelli di supporto e resistenza ricorrenti. Questo approccio consente di anticipare possibili inversioni di trend e di prendere decisioni di trading più informate.

Standardizzazione dei Dati

Prima di essere utilizzati nel modello di apprendimento automatico, i dati vengono standardizzati utilizzando lo Z-score. Questa normalizzazione è fondamentale per garantire che tutte le feature contribuiscano in modo equilibrato all'addestramento del modello, migliorando la convergenza e le prestazioni complessive.

Progettazione del Modello CNN-LSTM

Motivazioni Dietro la Scelta del Modello

La combinazione di CNN e LSTM è stata scelta per sfruttare i punti di forza di entrambe le architetture:

• Reti Convoluzionali (CNN): Eccellenti nell'estrazione di feature locali e nella cattura di pattern spaziali nei dati. Nel contesto dei dati temporali, le CNN possono identificare pattern ripetitivi e trend a breve termine.
• Reti Ricorrenti (LSTM): Ideali per catturare le dipendenze a lungo termine nei dati sequenziali. Gli LSTM possono memorizzare informazioni attraverso diverse finestre temporali, migliorando la capacità del modello di anticipare trend futuri basati su comportamenti passati.

Struttura del Modello

Il modello è strutturato come segue:

1. Strati Convoluzionali: Due strati Conv1D con filtri di dimensione 3, seguiti da strati di max pooling. Questi strati estraggono feature locali dai dati temporali.
2. Strati LSTM Bidirezionali: Due strati LSTM bidirezionali che catturano le dipendenze sequenziali nei dati, sia in avanti che all'indietro nella sequenza temporale.
3. Strati Completamente Connessi: Un denso strato con 128 unità e attivazione ReLU per combinare le feature estratte.
4. Dropout: Un tasso di dropout del 35% per prevenire l'overfitting, garantendo che il modello generalizzi meglio sui dati non visti.
5. Strato di Output: Un denso strato con 3 unità e attivazione softmax per classificare le condizioni di mercato in tre categorie: Bearish forte, Neutrale e Bullish forte.

Parametrizzazione e Ottimizzazione

I parametri del modello, come la dimensione della finestra temporale (window_size), il learning rate, il numero di filtri CNN, e il tasso di dropout, sono stati configurabili tramite argomenti della riga di comando. Questo approccio permette di sperimentare facilmente con diverse configurazioni per ottimizzare le prestazioni del modello.

Addestramento e Valutazione

Preparazione dei Dati

I dati vengono suddivisi in set di training e test, con un'opzione per utilizzare l'intero set di training anche come test, se necessario. Le label sono create in modalità multiclasse basate sulle variazioni percentuali dei prezzi, con soglie predefinite per classificare le condizioni di mercato.

Standardizzazione e Batch Processing

Dopo la preparazione delle feature e delle label, i dati vengono standardizzati utilizzando la tecnica dello Z-score, assicurando che ogni feature abbia media zero e deviazione standard unitaria. Questo è cruciale per l'efficacia dell'ottimizzazione del modello.

Addestramento del Modello

Il modello viene addestrato per 25 epoche con un learning rate di 0.00005 e una dimensione del batch di 1024. L'utilizzo di callback per l'early stopping consente di interrompere l'addestramento se la loss di validazione non migliora per 10 epoche consecutive, prevenendo l'overfitting.

Salvataggio e Caricamento del Modello

Al termine dell'addestramento, il modello viene salvato sul filesystem, permettendo di riutilizzarlo per predizioni future senza doverlo riaddestrare. Questo è particolarmente utile per implementazioni di trading in tempo reale.

Integrazione con Binance e Autoinvestimento

Esecuzione degli Ordini

Utilizzando l'API di Binance, il software può piazzare automaticamente ordini di acquisto o vendita basati sulle predizioni del modello. Sono stati implementati meccanismi per gestire ordini di stop loss, riducendo il rischio di perdite significative.

Gestione dei Parametri di Trading

Parametri come l'importo da investire per ordine, le soglie di confidenza per eseguire trading, e le configurazioni di fee e slippage, sono tutti parametrizzabili, offrendo flessibilità nell'adattamento della strategia di trading alle diverse condizioni di mercato.

Backtesting e Simulazione delle Performance

Simulazione della Strategia

Il software include una funzione di backtesting che simula la strategia di trading basata sulle predizioni del modello. Questo consente di valutare l'efficacia della strategia senza rischiare capitale reale, analizzando metriche come capitale finale, profitto netto, drawdown massimo e numero di trade eseguiti.

Analisi delle Metriche

Le metriche fornite dalla simulazione offrono una panoramica chiara delle performance della strategia, permettendo di identificare aree di miglioramento e ottimizzare ulteriormente il modello e i parametri di trading.

Vantaggi del Modello CNN-LSTM

Capacità di Captare Pattern Complessi

La combinazione di CNN e LSTM consente al modello di catturare sia pattern locali che dipendenze a lungo termine nei dati di mercato. Questo si traduce in una maggiore precisione nelle predizioni, specialmente in mercati volatili come quello delle criptovalute.

Robustezza e Generalizzazione

L'inclusione di strati di dropout e la standardizzazione dei dati migliorano la capacità del modello di generalizzare su dati non visti, riducendo il rischio di overfitting e garantendo performance più stabili nel tempo.

Flessibilità e Scalabilità

La parametrizzazione del modello e l'architettura modulare del software permettono di adattarsi facilmente a diverse coppie di trading e di scalare il sistema per gestire un numero maggiore di asset o di strategie contemporaneamente.

Integrazione con Sistemi di Trading in Tempo Reale

Grazie all'integrazione con l'API di Binance e alla possibilità di eseguire operazioni di trading automatizzate, il modello può agire in tempo reale, capitalizzando immediatamente sulle opportunità di mercato identificate.

Conclusioni

Lo sviluppo di questo software di trading algoritmico ha richiesto una combinazione di competenze in elaborazione dei dati, machine learning e integrazione di API di trading. Le scelte tecniche fatte, come l'utilizzo di un modello CNN-LSTM e la parametrizzazione del sistema, hanno permesso di creare una soluzione flessibile e potente, capace di adattarsi alle mutevoli condizioni del mercato delle criptovalute. I vantaggi offerti da questo approccio includono una maggiore accuratezza nelle predizioni, robustezza contro l'overfitting e la capacità di eseguire trading automatizzato in tempo reale, rendendo il software uno strumento prezioso per trader e investitori alla ricerca di soluzioni avanzate.

Spero che questa panoramica offra una chiara comprensione delle motivazioni e delle strategie adottate nello sviluppo di questo sistema di trading. Continuerò a migliorare e ottimizzare il modello, esplorando nuove tecniche di machine learning e integrando ulteriori fonti di dati per affinare le predizioni e massimizzare le performance di trading.