ScottBTC

Ayer mucha gente decía que crear un LP en Robinhood era muy rentable; hoy mucha gente dice que MEM hizo rug pull y que crear el LP ha provocado enormes pérdidas. Recomiendo un LP de acciones principales + ETH, con un rendimiento lo bastante alto; sin importar hacia qué lado se muevan los activos, estoy dispuesto a mantenerlos.

Últimamente he estado desarrollando estrategias on-chain; para ganar velocidad, activé QuickNode RPC, pensando que bastaba con suscribirme, pero hoy miré la factura y me desmayé de llorar 🥲

¿Qué haces mientras la IA trabaja? El entorno de oficina óptimo en la era de la IA.

No esperaba que PayPal también pudiera subir así; mira el plan de inversión periódica para comprar en la caída que se fijó en junio. Básicamente, todos ya tienen un rendimiento de alrededor del 20%. La volatilidad de la IA es demasiado alta; empezamos a abrazar a los “老登”.

Por fin esperé hasta las 12:50 para que se restaurara el token, ¡y se quemó en menos de diez minutos!?! Estos últimos días corriendo fable no se había quemado tan rápido, ¿está cc usando tokens a escondidas esta noche?

Voy a tomar el control de las acciones estadounidenses, he creado una plataforma de Agente de investigación de la cadena industrial, buscando lógica de transmisión en la cadena industrial, identificando los sectores que bloquean la cadena. El año pasado fue el año uno de vibe coding, este año es el año uno de agent harness, aprendiendo en la práctica a construir agent harness 🧐

Recientes proyectos desarrollados:
1. Reescribí el motor de colocación de órdenes de la bolsa usando RUST, con menos recursos y mayor velocidad, basándome en las características de desequilibrio de precios y libro de órdenes en relación con la cotización de referencia, realizando colocaciones de órdenes 7*24 sin saltos en el precio, una sola máquina con servidor 8c16g puede gestionar aproximadamente 100 pares de monedas simultáneamente, reduciendo el espacio de arbitraje en la bolsa;
2. Reconstruí el sistema financiero del creador de mercado, con lógica de conciliación completa, atribución de

Después de probar más de 90 factores, finalmente quedaron dos: uno para filtrado y otro para selección, además de algunas optimizaciones basadas en la experiencia. Estoy bastante satisfecho con estos datos. La mayoría de las personas no tienen una experiencia de trading sólida, por lo que no recomiendo gastar tokens en estrategias de timing, ni en predicciones de precios con aprendizaje automático que parecen sofisticadas. Se recomienda que la IA actúe como un investigador, extrayendo factores de informes y artículos académicos, y desarrollando estrategias neutrales a los factores.