Runbot revela el Agente de Optimización AI: la IA conversacional que revoluciona la creación de bots de trading

Crear un bot de trading eficiente durante mucho tiempo ha sido una tarea complicada. Era necesario combinar experiencia técnica, paciencia y decenas de pruebas manuales. Los principiantes se rendían rápidamente. Incluso los usuarios avanzados perdían un tiempo valioso. Con el lanzamiento de su AI Agent Optimiser, Runbot rompe las reglas. Este nuevo asistente conversacional transforma la optimización de estrategias en un simple intercambio con una inteligencia artificial. Sin código. Sin líneas técnicas. Solo una conversación clara que conduce a estrategias más efectivas.

La inteligencia artificial al servicio de los verdaderos bloqueos

Construir un bot es una cosa. Optimizarlo es otra. En las herramientas no-code clásicas, diseñar una estrategia básica sigue siendo accesible. Pero mejorarla, aumentar su rendimiento, reducir su drawdown o adaptarla al mercado, requiere tiempo, pruebas y mucha intuición. Tres obstáculos frenan a la mayoría de los usuarios:

• Falta de tiempo: ajustar manualmente cada parámetro toma horas;
• Falta de experiencia: difícil saber qué es lo que realmente importa;
• Sesgos humanos: las decisiones a menudo se basan más en el instinto que en los datos.

El AI Agent Optimiser ofrece una solución clara: un copiloto inteligente que lee su estrategia, entiende sus objetivos y propone mejoras específicas, en lenguaje natural.

Presentación de Runbot: una plataforma no-code completa

Antes de entrar en detalle sobre el AI Agent, recordemos qué es Runbot. Es una plataforma no-code dedicada a la creación, prueba y monetización de bots de trading cripto. Cada estrategia se convierte en un NFT que se puede alquilar o vender en el marketplace integrado.

Runbot ofrece herramientas potentes e intuitivas:

• Composer: construir su bot con deslizadores y reglas simples;
• Optimizer: ajustar manualmente sus configuraciones;
• AI Agent: optimizar automáticamente sus estrategias a través de una conversación;
• Ejecución via webhooks: segura y sin custodia;
• Marketplace: generar ingresos pasivos monetizando sus bots.

Su objetivo es democratizar el trading algorítmico, combinando IA, blockchain e interfaz intuitiva.

¿Cómo funciona el AI Agent Optimiser?

Una vez creada y testeada la estrategia, el usuario puede activar el AI Agent desde el editor. Se abre una ventana de chat. A partir de ahí, comienza la conversación.

1. El usuario explica su objetivo

Ejemplo: “Quiero reducir el drawdown” o “Mejora la rentabilidad”.

2. La IA analiza la estrategia

Revisa indicadores, disparadores, marcos temporales, niveles de apalancamiento…

3. Surgenn sugerencias

La IA propone modificaciones precisas: periodo EMA, añadir un RSI, ajuste del stop loss, etc.

4. El usuario valida

El usuario elige la optimización que mejor se adapta a lo que busca (mayor APR, menos riesgos, más operaciones… etc)

5. Se lanza un nuevo backtest

La estrategia optimizada se prueba automáticamente y se muestran los resultados.

Esta interacción dura solo unos minutos, sin necesidad técnica alguna.

📘 Ver la guía completa aquí: AI Agent Optimiser

🎥 Ver el tutorial en video aquí: Video AI Agent Optimiser

Ejemplo detallado: crear y mejorar un bot con el AI Agent

Para comprender bien la utilidad del AI Agent Optimizer, tomemos un caso concreto. La idea es partir de una estrategia sencilla y luego mejorarla gracias a la inteligencia artificial integrada en la plataforma Runbot.

Paso 1: Configuración

El usuario abre el editor de estrategia de Runbot y configura un bot de trading utilizando la interfaz no-code.

Elige un indicador básico para construir su estrategia:

• Indicador: EMA (Media Móvil Exponencial)
• Período: 100
• Marco temporal: 4 horas

Esta configuración sirve como punto de partida simple, frecuentemente utilizada para seguir una tendencia a mediano plazo.

Paso 2: Añadir el indicador EMA

El usuario define las reglas de entrada y salida según los cruces del EMA. También elige sus parámetros de posición:

• Entrada: el bot abre una posición larga cuando el precio cruza el EMA al alza
• Salida: la posición se cierra cuando el precio vuelve a bajar por debajo del EMA
• Apalancamiento: ×3
• Tipo de posición: solo larga

En este punto, la estrategia está lista para ser probada.

Paso 3: Definición del apalancamiento

El usuario selecciona un apalancamiento moderado, aquí x3, adecuado para perfiles intermedios.

Este apalancamiento aumenta la exposición sin aumentar demasiado el riesgo inicial.

Paso 4: Disparador de entrada

El disparador de entrada se basa en una lógica simple: seguir la tendencia alcista.

Si el precio toca nuevamente el EMA desde arriba (touch down), el bot abre una posición de compra (long).

Paso 5: Reglas de salida

Para salir de la posición, el usuario elige reglas claras y simétricas: primero, si el precio del activo baja un 5% por debajo del precio de entrada, la operación se cierra. Segundo, tan pronto como el precio toca el EMA desde abajo (touch up), si hay una posición larga abierta, se cierra; de lo contrario, se abre una posición corta. La otra regla de toma de ganancias es el TP ATR.

Paso 6: Backtest gratuito + lectura de las estadísticas

El usuario lanza un backtest gratuito directamente en la interfaz de Runbot.
Los resultados aparecen inmediatamente:

• La estrategia funciona, pero el drawdown es elevado
• La tasa de éxito sigue siendo baja
• Las ganancias son irregulares, con fases de bajo rendimiento

Aquí es donde se vuelve necesaria la optimización.

Paso 7: Conversación con la IA para optimizar la estrategia

El usuario activa el AI Agent Optimizer integrado en la plataforma. Se abre una ventana de chat. Formula sus objetivos:

• «Reducir el drawdown»
• «Mejorar la tasa de éxito»

La IA analiza la estrategia existente y propone modificaciones:

• Reducción del período EMA (por ejemplo, de 100 a 50) para señales más reactivas
• Añadir un segundo indicador como el RSI o las bandas de Bollinger para filtrar señales falsas
• Implementación de un stop loss y un take profit, adaptados al nivel de volatilidad observado

El usuario valida las sugerencias y lanza una nueva prueba.

Paso 8: Resultados, comparación: estrategia mejor tras la optimización

El segundo backtest confirma la mejora de la estrategia:

• Drawdown reducido de manera significativa
• Mejor ratio ganancia/pérdida, con un desempeño más regular
• Curva de rendimiento más estable, lo que refuerza la fiabilidad del bot a largo plazo

En pocos minutos y sin conocimientos técnicos, el usuario transforma una estrategia básica en un bot eficiente, listo para ser desplegado… o monetizado.

¿Por qué es un verdadero cambio de juego?

El AI Agent Optimizer no solo asiste al usuario, sino que transforma profundamente su forma de crear y optimizar sus bots. Donde antes se necesitaban varias horas para ajustar manualmente una estrategia, ahora solo hacen falta unos minutos para obtener un resultado concreto y relevante. Esta ganancia de tiempo redefine la eficiencia del proceso de creación.

La accesibilidad es otro cambio fundamental. No es necesario tener habilidades de programación ni un conocimiento profundo de los indicadores técnicos. La inteligencia artificial interpreta los objetivos expresados en lenguaje natural y propone ajustes adecuados, eliminando así la complejidad técnica.

En términos de desempeño, la IA se basa en el análisis de datos históricos para identificar las combinaciones más efectivas. Ajusta los parámetros con rigor, lo que permite mejorar los resultados mientras limita los riesgos.

Esta nueva herramienta permite una mayor escalabilidad: facilitando la creación de estrategias robustas, abre el camino para la producción de múltiples bots de calidad, que pueden ser explotados en la marketplace. Cada usuario ahora puede desarrollar su cartera de estrategias sin necesidad de experiencia previa y acceder a nuevas fuentes de ingresos.

Monetización y marketplace: el interés para los creadores

Cada estrategia creada en Runbot se transforma automáticamente en un NFT. Esto significa que puede ser puesta a la venta o alquilada en la marketplace integrada. Cuanto más performante y bien optimizada sea la estrategia, más atraerá la atención de los usuarios que buscan soluciones listas para usar.

El AI Agent desempeña aquí un papel crucial: ayuda a los creadores a alcanzar más rápido un nivel de calidad que hace que sus bots sean competitivos y atractivos. Gracias a este acompañamiento inteligente, los usuarios pueden considerar una verdadera actividad alrededor del diseño de estrategias, con ingresos potenciales regulares. Este mecanismo transforma la creación de bots en un modelo económico por sí mismo, accesible para la mayoría.

Buenas prácticas y recordatorios importantes

Incluso con un asistente tan potente como AI Agent, algunas reglas fundamentales del trading algorítmico deben permanecer en el centro del enfoque. Un backtest, por concluyente que sea, nunca garantiza los rendimientos futuros. Las condiciones del mercado cambian, y una estrategia eficaz ayer puede volverse obsoleta mañana.

También es importante evitar la sobreoptimización. Al ajustar los parámetros demasiado finamente, se corre el riesgo de generar una estrategia frágil, demasiado dependiente del pasado y poco adaptada a las fluctuaciones reales del mercado. Para limitar este riesgo, se recomienda diversificar los bots. Al repartir la exposición entre varias estrategias, se fortalece la resiliencia de toda la cartera.

Finalmente, la aplicación de reglas estrictas en materia de gestión monetaria sigue siendo indispensable. Definir tamaños de posición adecuados, limitar las pérdidas potenciales y asegurar las ganancias deben ser parte integrante de cada estrategia. La inteligencia artificial asiste, pero siempre es el trader quien mantiene el control de sus decisiones.

Con el AI Agent Optimiser, Runbot da un paso más en la democratización del trading algorítmico. Crear, probar y mejorar bots se vuelve sencillo, rápido y accesible para todos.

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