ScottBTC

Ontem, muita gente disse que montar uma LP na Robinhood era muito lucrativo; hoje, muita gente diz que a MEM sofreu um rug pull e montar a LP gerou prejuízos enormes. Recomendo uma LP de ações centrais + ETH, com rendimento alto o suficiente; para qualquer lado que o ativo se mova, estou disposto a mantê-lo.

Recentemente, tenho trabalhado em estratégias on-chain e, para ganhar velocidade, ativei o QuickNode RPC. Achei que bastava assinar, mas hoje conferi a fatura e chorei até desmaiar 🥲

O que você está fazendo enquanto a IA trabalha? O ambiente de trabalho ideal na era da IA

Não esperava que a PayPal também conseguisse subir assim. Veja o plano antigo de aporte programado para comprar a baixa que eu fiz em junho: basicamente, já está com um retorno de 20%. A volatilidade da IA está muito alta; comecei a abraçar o “old coin”.

Finalmente esperei até as 12:50 para o token se recuperar, mas depois de correr por uns dez minutos, acabou??? Nos últimos dois dias, correndo no fable, nunca queimou tão rápido assim. Esta noite, o cc está roubando tokens?

Vamos assumir o controle das ações americanas, criei uma plataforma de Agente de pesquisa de cadeia industrial, procurando lógica de transmissão na cadeia industrial, identificando os setores que travam a cadeia.
Ano passado foi o primeiro ano de vibe coding, este ano é o primeiro ano de agent harness, aprendendo na prática a construir o agent harness🧐

Recentemente desenvolvi alguns projetos:
1. Reescrevi o motor de colocação de ordens da bolsa usando RUST, com menos recursos e velocidade maior, realizando a colocação de ordens com base nas características de desequilíbrio de preços e livro de ordens, de acordo com o preço de referência. Operação contínua 24/7, sem saltos de preço. Um servidor com 8 núcleos e 16 GB de RAM consegue gerenciar aproximadamente 100 pares de moedas simultaneamente, reduzindo o espaço de arbitragem da exchange;
2. Reconstruí o sistema financeiro do market maker, com lógica de reconciliação completa, atribuição diár

Após testar mais de 90 fatores, finalmente seleccionei dois fatores: um para filtragem e outro para seleção, além de algumas otimizações baseadas na experiência. Estou bastante satisfeito com esses dados. A maioria das pessoas não possui experiência de negociação suficiente e não recomenda gastar tokens em estratégias de timing, ou em previsões de preços com machine learning que parecem sofisticadas. Recomenda-se que a IA funcione como um pesquisador, explorando fatores em relatórios e artigos acadêmicos, e adotando estratégias neutras em relação aos fatores.