Costruire un AI Trading Bot: Dashboard, Strategie e Motore Decisionale

AI Trading Bot che combina 3 potenti LLM – DeepSeek V3, GPT-4o-mini e Claude – con l’analisi tecnica per automatizzare le decisioni di trading 24/7 su infrastruttura self-hosted.

Cos’è Questo AI Trading Bot?

Questo AI Trading Bot è un progetto personale che automatizza le decisioni di trading sulle criptovalute utilizzando una combinazione di indicatori tecnici e multipli Large Language Models. Il sistema analizza i dati di mercato, genera previsioni sui prezzi ed esegue operazioni basate su strategie AI – tutto senza intervento manuale.

Il bot attualmente gira su Hyperliquid Testnet, permettendo una sperimentazione sicura delle strategie di trading prima di investire capitale reale. Supporta diverse criptovalute tra cui BTC, ETH, SOL e varie altcoin.

Panoramica della Dashboard

La dashboard web fornisce una vista completa del sistema di trading. A colpo d’occhio, puoi vedere il valore del portafoglio, il P&L non realizzato, le posizioni correnti e l’allocazione del portafoglio.

La dashboard mostra:

• Valore Portafoglio – Saldo totale del conto incluse le posizioni aperte
• P&L Non Realizzato – Profitto/perdita corrente sulle operazioni aperte
• Numero Posizioni – Numero di operazioni attive
• Allocazione Portafoglio – Ripartizione visuale tra liquidità e asset investiti
• Posizioni Live – Vista in tempo reale delle operazioni aperte con prezzo di entrata, target, stop loss e P&L corrente

Due Strategie di Trading

Il sistema esegue due bot di trading distinti, ognuno ottimizzato per diverse condizioni di mercato:

Motore Decisionale dell’AI Trading Bot

Il cuore di questo AI Trading Bot è il Motore Decisionale AI – un sistema sofisticato che combina due meccanismi di scoring per prendere decisioni di trading:

Il Technical Score viene calcolato automaticamente dal sistema EntryGates, analizzando allineamento del trend, indicatori di momentum e pattern di volume.

L’AI Score proviene da Large Language Models che valutano contesto di mercato, sentiment e qualità dei pattern. L’AI Trading Bot utilizza più LLM via OpenRouter – tra cui DeepSeek V3, GPT-4o-mini e Claude (sia via API che claude -p CLI) – ognuno ottimizzato per diversi scenari di trading.

Ogni decisione include un ragionamento dettagliato:

• Analisi Trend: Uptrend debole/forte, movimento laterale
• Stato RSI: Ipercomprato, ipervenduto, neutrale
• Segnale MACD: Istogramma in aumento/diminuzione
• Stato Posizione: Vicino al target, vicino allo stop, in zona profitto
• Validazione Tesi: VALIDA, INVALIDA, TARGET_VICINO

Previsioni con Prophet

Il sistema integra Facebook Prophet per le previsioni delle serie temporali. Prophet analizza i dati storici dei prezzi e genera previsioni per diversi timeframe (1h, 4h), inclusi gli intervalli di confidenza.

Il grafico visualizza:

• Candele Prezzo: Dati OHLC in tempo reale dall’exchange
• Linea Previsione (1h): Previsione prezzo a breve termine
• Linea Previsione (4h): Direzione a medio termine
• Bande di Confidenza: Limiti superiore e inferiore delle previsioni
• Marcatori Entrata/Uscita: Punti storici delle operazioni
• Barre Volume: Attività di trading sotto il grafico

Gestione Posizioni

Ogni posizione aperta viene tracciata con dettagli completi inclusi tesi di entrata, livelli di prezzo chiave e aggiornamenti P&L in tempo reale.

La vista posizioni include il contesto di mercato:

• Indice Fear & Greed: Sentiment attuale del mercato
• Dominanza BTC: Quota di mercato di Bitcoin
• Market Cap Totale: Dimensione complessiva del mercato crypto
• Card Posizione: Entrata, P&L, leva, tempo di mantenimento, target, stop loss
• Barra Progresso Visuale: Posizione del prezzo tra stop loss e target

Dettagli Trade e Analytics

Ogni operazione viene registrata con dettagli completi per analisi e ottimizzazione. Il Trade Log mostra le performance storiche con filtri per data, bot, simbolo, direzione e stato.

Cliccando su qualsiasi operazione si visualizzano informazioni dettagliate:

Analytics delle Performance

La pagina Analytics fornisce insight sulle performance complessive e il confronto tra bot, aiutando a identificare quali strategie funzionano meglio in diverse condizioni di mercato.

Metriche chiave tracciate:

• P&L Totale: Profitto/perdita cumulativo
• Win Rate: Percentuale di operazioni profittevoli
• Conteggio Trade: Numero totale di operazioni con breakdown W/L/BE
• Win/Loss Medio: Profitto e perdita tipici per operazione
• Confronto Bot: Performance side-by-side di Trend Follower vs. Scalper
• Grafico Cumulativo: Rappresentazione visuale del P&L nel tempo

Stack Tecnologico

L’AI Trading Bot è costruito con tecnologie moderne:

• AI/LLM: OpenRouter (DeepSeek V3, GPT-4o-mini) + Claude CLI (claude -p)
• Previsioni Prezzi: Facebook Prophet per previsioni time-series
• Backend: Python con FastAPI
• Frontend: Dashboard Streamlit
• Database: PostgreSQL per storico trade e dati di mercato
• Exchange: Integrazione API Hyperliquid
• Infrastruttura: Container Docker su cluster Raspberry Pi
• Data Pipeline: Apache Kafka per streaming eventi real-time (trattato nella Parte 2)
• Notifiche: Telegram via workflow n8n

3 LLM Alimentano Questo AI Trading Bot

Ciò che rende unico questo AI Trading Bot è la profonda integrazione con 3 Large Language Models. Ogni decisione di trading viene presa da un’AI che riceve dati di mercato strutturati e restituisce decisioni ragionate in formato JSON.

Il sistema utilizza OpenRouter per accedere a più LLM:

• DeepSeek V3 – Alimenta il Trend Follower con analisi complesse di mercato
• GPT-4o-mini – Decisioni fulminee per il bot Scalper
• Claude (via API + claude -p CLI) – Modello alternativo per validazione e confronto

Ogni bot ha prompt personalizzati che iniettano dati di mercato in tempo reale, posizioni aperte, parametri di rischio e regole di scoring. Il LLM analizza questo contesto e fornisce segnali di trading con ragionamento dettagliato – che viene poi validato dal sistema prima dell’esecuzione.

Questo approccio combina le capacità di riconoscimento pattern dei LLM con regole deterministiche di gestione del rischio, creando un AI Trading Bot ibrido che è sia intelligente che disciplinato.

Cosa c’è Dopo?

Nella Parte 2, esploreremo la Data Pipeline che alimenta questo AI Trading Bot – come le notifiche di trading fluiscono attraverso Kafka, vengono processate dai workflow n8n, salvate in un data lake e consegnate su Telegram per alert in tempo reale.

Disclaimer: Questo è un progetto personale che gira su testnet a scopo educativo. Il trading di criptovalute comporta rischi significativi. Non fare mai trading con soldi che non puoi permetterti di perdere.