ScottBTC

Ontem, muita gente dizia que era muito lucrativo fornecer liquidez na Robinhood; hoje, muita gente diz que o MEM sofreu um rug pull e que perdeu imenso ao fornecer liquidez. Recomendo um LP de ações de empresas de referência + ETH: desde que a rentabilidade seja suficientemente elevada, estou disposto a deter os ativos, independentemente da direção em que rompam.

Recentemente, tenho trabalhado em estratégias relacionadas com a blockchain e, para ganhar velocidade, ativei o RPC da QuickNode. Pensei que bastava subscrever, mas hoje vi a fatura e fiquei de rastos🥲

Enquanto a IA trabalha, o que está a fazer?
O ambiente de trabalho ideal na era da IA

Não esperava que a PayPal também pudesse subir assim. Vamos ver o plano de compra periódica para “comprar no fundo” que defini em junho: basicamente já tem cerca de 20% de rentabilidade. A volatilidade da IA está demasiado grande, então comecei a abraçar o “old dog”.

Finalmente esperei até às 12:50 para os tokens recuperarem, e depois de correr por pouco mais de dez minutos, queimaram-se??? Nos últimos dois dias, a correr o fable não queimou tão rápido. Será que o cc está a correr tokens às escondidas esta noite?

Vou assumir a responsabilidade pelas ações nos EUA, criei uma plataforma de pesquisa de cadeia industrial, procurando lógica de transmissão na cadeia industrial, identificando os setores que travam a cadeia.
O 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 mais rápida, baseado nas características de desequilíbrio de cotações e livro de ordens, com preços contínuos 24/7 sem saltos, um servidor 8c16g consegue fazer cerca de 100 pares de moedas simultaneamente, reduzindo o espaço de arbitragem da bolsa;
2. Reconstruí o sistema financeiro do market maker, com lógica de reconciliação completa, atribuição de lucros e perdas diários, dados detalhados de hedge de negociações auditáveis;
3. Para desenvolver estratégia

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.