5 小時前
CZ 不是唯一一個在想 @the_nof1 真正如何運作的人 - 有很多詳細的性能和交易分析（感謝 @jinglingcookies @jay_azhang），但我還沒看到有人在看實際的提示。這是模型獲得的內容：
> 資產範圍：BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE, XRP
> 工具：僅限 Hyperliquid 永續合約，槓桿 5-40 倍
> 每 2 分鐘：時間戳 + 投資組合 + 幣種數據
>> 投資組合：會話追蹤（調用次數、時間）、持倉和表現（進場/出場價格、槓桿、回報、夏普比率、剩餘現金）
>> 幣種數據：價格、未平倉合約、交易量、資金費率、EMA、MACD、RSI、ATR
> 系統守護措施
>> G0：允許的模型行動是 'buy_to_enter'、'sell_to_enter'、'hold'、'close_position'
>> G1："不允許加碼或增加規模" 不能增加現有持倉，只能進入新持倉
>> G2：必須為每個持倉輸出 JSON，包含數量、利潤目標、止損、無效條件、槓桿、信心、風險美元（見圖片）
>> G3：進場、出場和關閉行動需要在 JSON 中額外添加 "理由" 欄位
總體來說，這是一個範圍明確的實驗，但目前模型的決策空間相對狹窄。期待看到他們接下來的發展！
13 小時前
在我的動態中看到這個很多。
DeepSeek 在 AI 交易中表現優於其他人。這是怎麼運作的？
我認為交易策略最好是擁有自己獨特的策略，並且比其他人更好，並且沒有人擁有它。否則，你只是在和其他人同時買賣。
可以提出反論，如果足夠多的人使用相同的 AI，那麼它的購買力將會自動推高價格，反之亦然。🤔
在這之後，可能會有很多人研究 AI 交易。預期會有更多的交易量。
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