CZ não é o único a se perguntar como @the_nof1 realmente funciona - muitas análises detalhadas de desempenho e negociação (h / t @jinglingcookies @jay_azhang), mas ainda não vi ninguém olhando para os prompts reais. Aqui está o que os modelos recebem: > universo de ativos: BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE, XRP > instrumentos: Perps hiperlíquidos apenas com alavancagem de 5-40x > a cada 2 minutos: carimbo de data/hora + portfólio + dados da moeda >> portfólio: acompanhamento de sessão (invocações, tempo), posições e desempenho (preços de entrada/saída, alavancagem, retornos, índices de Sharpe, caixa restante) >> dados da moeda: preço, OI, volume, taxas de financiamento, EMA, MACD, RSI, ATR > proteções do sistema >> G0: as ações de modelo permitidas são 'buy_to_enter', 'sell_to_enter', 'hold', 'close_position' >> G1: "Sem pirâmide ou aumento de tamanho" não pode adicionar às posições existentes, apenas inserir novas >> G2: tem que gerar JSON para cada posição com quantidade, profit_target, stop_loss, invalidation_condition, alavancagem, confiança risk_usd (veja a imagem) >> G3: ações de entrada, saída e fechamento precisam de campo extra de "justificativa" no JSON com raciocínio No geral, é um experimento bem definido, mas o espaço de decisão para os modelos é relativamente estreito por enquanto. ansioso para ver onde eles vão a partir daqui!