ScottBTC

Учора багато хто казав, що створювати LP у Robinhood дуже вигідно, а сьогодні багато хто каже, що MEM зробив rug pull і створення LP принесло величезні збитки. Рекомендую LP із ключових акцій + ETH: дохідність достатньо висока, і в який би бік не рухався актив, я готовий його тримати.

Останнім часом працював зі стратегіями, пов’язаними з ончейном, і заради швидкості підключив QuickNode RPC, думаючи, що достатньо просто оформити підписку, а сьогодні глянув на рахунок і зомлів від сліз 🥲

Що ти робиш, коли ШІ працює? Оптимальне робоче середовище в епоху ШІ.

Не думав, що PayPal теж може так рости. Дивіться, план на акції старого добряка для “докупу” за фіксованими ставками, який я встановив у червні: у основному всюди вже є дохід близько 20%. Волатильність від AI надто велика — починаю обіймати старого добряка

Нарешті дочекався відновлення токену о 12:50, пробігло більше десяти хвилин і згоріло??? Останні два дні запуск fable теж не згоряв так швидко, чи не краде сьогодні ввечері cc токен?

Тепер займаюся американським фондовим ринком, створив платформу для дослідження ланцюга індустрій, знаходжу логіку передачі в ланцюгу індустрій, шукаю сектори, що обмежують розвиток. Минулого року був перший рік vibe coding, цього року — перший рік agent harness, навчаюся на практиці, створюючи agent harness 🧐

Ось деякі з недавно розроблених проектів:
1. Переписав торговий двигун для ордер-буку на RUST, використовуючи менше ресурсів і забезпечуючи швидкість, базуючись на характеристиках цінових котирувань та нерівномірності ордер-буку, що привело до безперервної ціни 7*24 без пропусків, один сервер 8c16g може одночасно обробляти близько 100 пар валют для ордер-буку, зменшуючи арбітражний простір біржі;
2. Переробив фінансову систему маркет-мейкера, з повною логікою звірки, щоденним аналізом прибутків і збитків, детальними даними про хеджування торгів, що підлягають аудиту;
3. Для розробки стратегії

Випробувавши понад 90 факторів, у підсумку залишилися два: один для відбору, один для фільтрації, а також додали кілька емпіричних оптимізацій — результати досить задовільні. Більшість людей не мають багатого досвіду торгівлі, тому не рекомендується витрачати токени на стратегії таймінгу або створювати виглядаючі високотехнологічними моделі машинного навчання для прогнозування цін. Радимо дозволити ШІ працювати як дослідник, аналізуючи дослідження та статті для видобутку факторів і створення нейтральних щодо факторів стратегій.