pedma

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幣齡 3.3年
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傳統金融圈的人必須對加密貨幣圈的人給予肯定的一件事,就是脫鉤理論
我們確實脫鉤了
只不過可能不是一開始所想的那種方式
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這些硬體錢包最奇怪的地方就是它們提供的這些貼紙
到底為什麼會有人想要宣傳自己買了這種東西
就像帶著這個去我常去的咖啡店,向全世界宣告我有很容易被偷走的網路魔法錢幣
MAGIC-3.49%
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買了新的 Ledger 和 Trezor 來分散資金
正試著找其他的在哪裡(我在度假前把它們藏起來了)
到處都找不到它們
我猜我的藏匿策略奏效了
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又是一個你帶著 1 項任務進來,最後卻開了多個 CC 視窗,而每個視窗又針對特定任務開著 3+ 個分頁的早晨
我要因為 AI 而少工作一點
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現在用 AI 做 warnings+reports 變得超便宜,而且真的很有用
我有這樣一個 fata fetch 在某個奇怪的尾端裝置上失敗了,我的手機就跳出警告
我就讓這個代理依照我們產生的所有報告去調查,幾分鐘內我就得到解釋和解法
我們真的生活在很棒的時代
以前我得回去一層層鑽進細節,才能弄清楚到底發生了什麼
也許這會讓我對我的程式碼基底有更好、更深刻的理解,但我不知道那只是理想化的說法,還是真的值得花幾個小時去除錯一個問題
不過我總是會努力想看懂輸出
我在我的 claude md 檔裡有一段這樣的內容:明確要求我一定要用一種容易消化、讓我能理解的方式來描述問題
而且我也總是會至少大方向地去理解問題的根本原因
我沒有讓代理在我的程式碼基底到處亂跑、在我嚴格核准之前就去做更改
我覺得短時間內也不會改
我真的不會信任一個在沒有我監督下就會碰到我資金、被人改來改去的程式碼基底
也許是能力問題,也許我可以讓代理去檢查輸出並回報我,這樣我就能更快
我也不知道,我現在只是有點碎念而已,我覺得我沒看到它
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為了保護我的資金,或至少分散面臨風險的暴露程度,我在去中心化交易所(dexe)與中心化交易所(cexe)之間分配了若干「分桶」的配置。
然後在每一個群組裡,我會把配置分散在前幾名的那些之中。
所以如果任何一個出問題了,不論是第三方的過失,還是我自己的不夠熟練,我都能繼續運作,而不必從頭再來。
我還想新增第三類,走的是傳統金融(tardfi)銀行業務,但就目前而言,為了稅務最佳化,我仍然不能做到,至少還無法在規模上做到。
這會是一個跨多年的事情。
但理想狀況下,我會希望在銀行裡保留一定比例,以防萬一在加密貨幣領域發生什麼事。
DEXE2.09%
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我從今年年初就透過自己的基礎設施,將整個投資組合進行交易
這不代表一路上都運作得完美無缺
只有從 5 月中旬開始,訊號產生 + 執行引擎的成功率才大約在 100%(偶爾會下滑)
這不代表我的交易是錯的,儘管有些時候確實也有那種情況
一個成功的標準是:每個單獨的模型都能完整跑完資料擷取、清理、訊號產生、投資組合風險等流程,並且在執行交易時沒有任何問題而成功
還有其他因素也在影響這些結果。有些模型已經過時,且不再啟用,所以我沒有維護它們,這導致平均值被拉低,因為每次它們運行都會出錯
所以一路上並不完全是失敗,但我每週都要修很多東西
現在穩定性與健壯性已經好很多,就算到現在我也仍會偶爾發現一些需要我注意的地方
另外,我們很快會把它改成 15 分鐘再平衡(rebalance),那是我們正在努力的方向,這會是一個比較慢的過程,也需要我花時間到足夠信任,才會把大部分資金切換過去
我從來沒有在規模化的情況下,透過自己的程式碼做過全自動交易。所謂規模化的意思是:讓我的整個投資組合交給某個會自己執行的演算法
我一直都更偏好混合式方案:我按一下按鈕,但仍會從整體角度持續檢查,確認一切看起來都合理
不過,改進有時候會讓人感到害怕,尤其是當其中有風險時——而這也大概就是「改進」這件事本身的意義吧
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接下來我要做帳務相關的事情、回覆待處理的訊息,並在週日剩下的時間裡讀信件
我討厭這些事,除了訊息之外,我喜歡跟朋友聊天
我快要再也不打開信件了,但我需要確保不會錯過重要的內容
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再次順勢迎合炒作
只要從這裡往下跌,將以指數方式增加更多
HYPE1.81%
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你程式碼庫裡不想看到的那些事
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夥伴們,這個月真不好過
我本來應該去把它做完
問題是我沒有船
而且我其實也不怎麼釣魚
但聽起來很酷
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嘿各位,我需要你們幫忙
我知道這很渺茫,但一位家人兩天前在德國的車庫裡把 BMW M5 被偷走了
如果你們有任何資訊,或認識可能知道的人,只要能促成找到,我願意支付一筆非常慷慨的尋獲酬金
感謝你們
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買了多年來第一款非多人遊戲,我昨天玩了,感覺蠻酷的。想走回我以前沒時間玩的經典路線,這款是被推薦的。雖然我可能要花一點時間才能通關,但如果你接下來有任何推薦,跟我說一下喔
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我過去的一項時間活動之一是檢舉我在 Instagram 和 YouTube 上看到的交易廣告,認為它們是金融詐騙
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所以後續結果只是它回到了原本的基準波動,並且我支付了進出雙向的往返成本。
我在這個初步草圖裡估算得太快了,我需要把這部分調得更順。
我現在有幾個方案可以測試。
不過這樣也算是有價值的一天數據,學到了一些東西。
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現在我也針對 5 分鐘 K 線執行了相同分析,我們可以看到預測與接下來 5 分鐘的實際波動率相當吻合且相關性不錯
有趣的是,平均實際波動率在每個分位組(decile bucket)都始終比平均預測更低;但在日線(daily)預測中並非如此
也許可以在另一次時間再想想這件事
那麼,要預測盤中(intraday)的波動率,最佳的時間窗該怎麼選?
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我不喜歡只用一個視窗的想法,但我也不想讓它變得太慢;這個概念是要對波動突發(bursts)的情況快速反應。
所以讓我們在滾動年化波動率指標上再加入幾個長度,例如 20、60、120、200。
這是我憑感覺在做的 Kwanting,看起來不錯。
我認為加入多個視窗的混合,能讓估計的雜訊更小;
但我們很快就能看出,隨著滾動視窗變大,預測準確度會下降,這是合理的。
我可能會讓更短的視窗權重更高,但仍保留混合,不確定這部分。
一方面我想要更快,另一方面我又不想加入不必要的 churn。
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對於量化迷來說,這裡有一篇關於實現波動率(realized volatility)的有趣論文,而且他們確實會深入短期預測之類的內容。
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我以前從來沒有過。當我全職在滿負荷做交易時,工作一直都是拖累,我只需要把它做完好拿到薪水。
但從來沒有任何事情像是「屬於我」的,像是我為之驕傲的,像是我真的在意的——如果這樣說能理解的話。
到了最後,我很感謝有這樣的感覺。
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