5ore fa
CZ non è l'unico a chiedersi come funziona realmente @the_nof1 - ci sono molte analisi dettagliate sulle performance e sulle operazioni (h/t @jinglingcookies @jay_azhang) ma non ho visto nessuno esaminare ancora i prompt effettivi. ecco cosa ottengono i modelli:
> universo degli asset: BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE, XRP
> strumenti: solo perps Hyperliquid con leva 5-40x
> ogni 2 minuti: timestamp + portafoglio + dati delle monete
>> portafoglio: tracciamento delle sessioni (invocazioni, tempo), posizioni e performance (prezzi di ingresso/uscita, leva, rendimenti, rapporti di Sharpe, liquidità residua)
>> dati delle monete: prezzo, OI, volume, tassi di finanziamento, EMA, MACD, RSI, ATR
> guardrail del sistema
>> G0: le azioni consentite del modello sono 'buy_to_enter', 'sell_to_enter', 'hold', 'close_position'
>> G1: "Nessun pyramiding o aumento delle dimensioni" non può aggiungere a posizioni esistenti, solo entrare in nuove
>> G2: deve restituire JSON per ogni posizione con quantità, profit_target, stop_loss, invalidation_condition, leva, confidence, risk_usd (vedi immagine)
>> G3: le azioni di ingresso, uscita e chiusura necessitano di un campo "giustificazione" extra nel JSON con motivazione
nel complesso è un esperimento ben definito ma lo spazio decisionale per i modelli è relativamente ristretto per ora. non vedo l'ora di vedere dove lo porteranno da qui!
13ore fa
Ho visto questo spesso nel mio feed.
DeepSeek sta performando meglio rispetto agli altri nel trading AI. Come funziona?
Pensavo che le strategie di trading funzionassero meglio se hai una tua strategia unica che è migliore delle altre, E nessun altro la possiede. Altrimenti, stai solo comprando e vendendo nello stesso momento degli altri.
Si potrebbe fare un controargomento dicendo che se abbastanza persone usano la stessa AI, allora il suo potere d'acquisto farà salire il prezzo da solo, e viceversa. 🤔
Probabilmente ci saranno molte persone che faranno ricerche sull'AI per il trading dopo questo. Aspettati volumi di trading maggiori.
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