ScottBTC

昨日はRobinhoodでLPを組むのはとても儲かると言う人が多かったのに、今日はMEMがラグった、LPを組んで大損したと言う人が多い。主要株式＋ETHのLPをおすすめする。利回りは十分に高く、資産がどちら側に偏っても、私は保有し続けるつもりだ。

最近、オンチェーン関連の戦略に取り組んでいて、速度のために QuickNode RPC を有効にし、購読すればそれでいいと思っていましたが、今日請求書を見て、泣き崩れました🥲

AIが仕事をしているとき、あなたは何をしていますか？AI時代に最適なオフィス環境

PayPal もこんなふうに上がるなんて思わなかった。6月に定めた「老登株」押し目買いの積立投資計画を見てみると、基本的に20%の利益が出ている。AIの値動きが大きすぎるので、老登を受け入れ始めた

やっとの思いで12:50にトークンが回復したのに、十数分走っただけで燃え尽きた？？？ この二日間、fableを走らせてもこんなに速く燃えたことはなかったのに、今夜のccはこっそりトークンを走らせてるんじゃないか？

米国株の引き継ぎに来ました。産業チェーン研究エージェントプラットフォームを構築し、産業チェーンの伝導ロジックを見つけ、産業チェーンの詰まりの部分を探しています。昨年は vibe coding の元年で、今年は agent harness の元年です。実践を通じて agent harness の構築を学びます🧐

最近開発したいくつかのプロジェクト:
1. RUSTを用いて取引所の注文執行エンジンを書き直し、より少ないリソースでより高速に、アンカーの提示価格と注文板の不均衡特性に基づいて注文を執行。7*24時間価格は連続して跳空しない。8コア16GBのサーバー1台で約100の通貨ペアの注文執行が可能になり、取引所のアービトラージの余地を減少させる；
2. メイカーの財務システムをリファクタリングし、完全な照合ロジックを実装。毎日の損益を帰属させ、詳細な取引ヘッジデータも監査可能；
3. 予測市場のメイカー注文戦略開発のために、予測市場取引所を構築し、KalshiとPOLYMARKETから同じ市場を自動的に上場。日常的にPOLYMARKETの提示価格に基づいて注文を執行し、Kalshiの提示価格でバックアップ。これにより、注文時に単一市場の行情取得失敗による価格失敗やユーザーのアービトラージを防止；
4. 中性因子戦略のバックテストと実取引プラットフォームを構築。定期的に研究報告や論文から因子を更新し、因子のパフォーマンスを追跡。手動で戦略因子の重み付けを調整し、現在は少額の実取引段階に入っている。
これらのプロジェクトの中で、第一と第三のプロジェクトは最も長く調整した。AIは高頻度・高並列・低遅延システム設計に明らかな欠陥があり、主に細かいメモリ管理やロックレスキュー、メモリプールの事前割り

90以上のファクターを試した結果、最終的に2つのファクターを残しました。1つはスクリーニング用、もう1つはフィルタリング用です。さらにいくつかの経験に基づく最適化を加え、このデータには満足しています。ほとんどの人は豊富な取引経験がないため、トークンを燃やしてタイミング戦略を行ったり、見た目だけの機械学習による価格予測を行うことはおすすめしません。AIには研究者のように、リサーチレポートや論文からファクターを抽出し、ファクター中立戦略を実行させることを提案します。