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前幾天剛好跟朋友在討論預測市場當前到底需要的是什麼,看似繁榮其實並沒有很好的讓大家都上手 多數交易量肯定都是來自 bot ,而且多數人參與其實滿容易虧錢的 最大的問題就是不同市場的流動性碎片化再加上介面不好用、不直覺 以台灣來說甚至登入個 polymarket 都有問題,仍是最大痛點,我最常用的還是 polymarket 的 CLI 當前有兩個痛點需要被解決:更好懂的介面以及更絲滑的入金方式 市面上的方案都沒有真正解決這個問題,更不要說單純的 AI 工具 不管是否幣圈,AI agent 使用率都是不高的,一個重要原因是最一開始的啟動流程仍然有些複雜,只有真的動力強的少數族群才會每天用 另一個更根本的原因是,主流模型從來沒有被真正為「在市場裡賺錢」而設計過,它們能提供分析結果 但分析≠ 不代表真的能夠賺錢 用戶本身具有交易賺錢的能力, ai agent 才能發揮得好,否則很容易只是幫我們花式虧錢 Sui 上面的 @0xbeepit 還挺有趣,這個協議是一個讓交易型 AI agent 在真實市場中競爭、篩選、進化的系統,只保留真實市場裡活下來的策略 而且除了 agent trading 還有發展其他的產品線 這是當前預測市場賽道所欠缺的 「有更多讓用戶資金留存的誘因」 創始團隊在 PayPal 和 Walmart 等企業建構過 TradFi 系統,平均 12 年以上的開發經驗,橫跨支付、交易、區塊鏈基礎設施等 Beep 主要運作的方式有五個階段 1️⃣ 用對的工具開發策略 LLM 負責理解語言、分析情緒、提取資訊;另一種 AI 專為數字時間序列設計的模型,負責數值計算、風險判斷和交易執行 2️⃣獨家訊號 Beep 的 agent 接入獨有的數據流,包含鏈上交易元數據、預測市場訊號、訂單流微觀結構 3️⃣ 開放接入 任何 agent 都可以接入、提交策略。 越多參與者,接觸到的市場資訊廣度也更大,利好所有玩家 4️⃣ 嚴格篩選 每個策略先用模擬資金跑,通過了才能用真實資本 能穩定賺錢的策略獲得更多資金信任,跑輸的淘汰 5️⃣ 結果反哺 每一筆交易的結果,都會成為模型訓練的一部分,讓系統變得更準 理論上隨著時間的推進,系統會越來越強大 接著是其他產品線,Beep 最新上線的 R3,是基於 Polymarket 的預測市場產品,提供兩種玩法 💡手動預測,適合想自己下單的用戶,Beep 為用戶提供 AI 洞察輔助用戶做判斷 💡全託管預測 Agent ,適合想讓 AI 全權負責的用戶,AI 全權接管,掃描市場、選題、交易、結算,全程無需人類介入 我這次先丟了 1000u 來測試一下他們家的 trading agent 1️⃣ 選擇自己要用的模型(GPT5.4 , Claude Sonnet , Kimi , Groq 等) 2️⃣ 選擇要交易的市場:美股竟然也可以 , 不單純只是加密市場可以選擇 3️⃣ 除了 eth sui 之外我添加了近期火熱的 $SNDK $INTC $MU 三支股票 在這些交互的過程中都是可以嚕分數的,包含創建 agent、交易量、錢包餘額等(treasury),創建 agent 的花費跟交易頻率有關,越高當然花費越多,還可以設定單次交易最高金額,使用的槓桿大小等 agent 開跑之後, 可以動態看到 agent 當時的想法 下週來跟大家分享一下結果,有興趣的可以一起來玩玩: 這邊記得,受邀人記得至少要充值 10 usdc 以上才可以激活 ⚠️ 地區限制,台灣的朋友們記得一樣要切換 VPN 才能使用 去年年底 Sui 宣布了 The Agentic Economy is coming to Sui ,很明顯這是當前每條鏈都在積極發展的方向,Beep 是我認為值得一試的 Sui 鏈 agentic finance 項目 Beep 還支持基於 Hyperliquid 的全託管交易 agent 的創建,支持 Hyperliquid 上 Crypto + TradFi 全部 USDC 交易對 對於心癢癢想追高美股的用戶來說,如果想追高又不知道怎麼設止損,讓 ai agent 根據設置的策略來參與市場也不失為是一種方式
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愉快的旅程開啟,這趟由天堂經典版買單,從沒想過天堂會再次重啟,更沒想過這次回歸後,版本控制的很好,讓進度不會過快。 再來就是技能書的掉落,由我們的聯盟掌握住,這也使得跟王收益能夠有著持續的增長。又在最近終於打到第一本衝暈,市場價格 1 萬多刀,分下來也是很有肉的。 昨天吃瓜後,開始搞上了幣安預測,主打 NBA+大餅漲跌猜猜,這好處就在不會爆倉,輸贏一翻兩瞪眼。可能因為有賺錢,覺得挺好玩的😆(其實是因為煞筆 PM ,在台灣沒得用,之前都是找內地朋友幫忙買的) 前往京都飯店的路上,這趟有人陪遊就是開心,期待接下來的行程😁😁 #京阪神之旅# #kyoto# #純情陪伴# #lineage#
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有沒有大賺一筆的空軍可以讓我吃個紅
一個問題: 如果你叫一個 AI Agent 幫你執行一筆鏈上操作 它說「完成了」 你怎麼知道它真的做對了? A. 相信它 B. 自己去鏈上查 C. 希望有另一個 Agent 幫你確認 目前大多數人只能選 A 或 B C 幾乎不存在
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徵求個意見 如果尼們有一筆閒置的20萬會怎麼規劃
狗幹的停電,害我多花一筆=“= 還有狗幹的patreon
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一開始他是做空的,達拉斯城裡有很多辦公樓,都是玻璃帷幕,從外面可以清楚看見裡面的那種,他的朋友帶他遠看這些辦公樓,裡面都沒有人,他心想,不做空,難道要做多嗎?所以在1985年,Shad Rowe自己開始創業做投資,他賣空銀行股和建商,賺了些錢。那時候做空,不但不用付利息,券商收你質押的公債,還付你利息,然後在稅法上,還讓空頭可以拿多頭的股票來抵,沒有什麼資本利得稅的問題,所以算是對做空的投機客,相當有利。但是看起來有利,做起來卻有可能傷害身心健康。空頭永遠都在等公司爆掉,但是再爛的公司,真要爆掉的時點也很難預測,所以Shad Rowe經常心情不好,但他的母親與他相反,總是非常樂觀,總是可以找到一些點來安慰他,她說,「別擔心,遲早這些公司會爆掉」。就是這樣心裡的不健康,讓Shad Rowe開始思考不要做空,要開始做多,至少不用再冀望別人爆掉,詛咒別人惡運。當他開始轉多的時候,他乘著西南航空剛開始的順風起飛,大賺一筆,慢慢地讓他相信,唯有巴菲特的那種投資方式,才能在股市賺錢又保持身心愉悅。 Shad Rowe也喜歡逛好市多,Costco代表的就是他的新投資哲學,能用「更好、更快、更省」的方式來照顧客戶的消費產品,就是他的投資目標。這裡面有一個有意思的觀點,Shad Rowe認為,公司經理人,永遠都比股東知道得更多,對公司經營有更多的掌控,所以如果經理人要騙投資人,那投資人還真得很難對抗。不能投資這種蓄意欺騙投資人的經理人,但我們要怎麼找到讓人信賴的經理人呢?會想盡辦法對客人、對員工好的經理人,就是比較可靠的公司,就比較可能長期持久而不用擔心被騙,因為這代表了經理人不是把自己的短期私利放在第一位。 Shad Rowe當然不是價值型的投資人,他看好的股票,不是被低估的那種,而是有成長潛力的股票。在尋找能讓客戶得到「更好、更快、更省」的產品的公司時,他還注重一點,「可以放大增長scale up」的能力。對於這一點,他也有一個很直觀、簡單的看法,所謂的「全球化」就是「美國化」,一旦在美國市場站穩腳步,就可以攻佔全球的市場,消費性產品像麥當勞、星巴克如此,科技產品更是如此,所以他專買那些很「無趣」、很大的美國高科技公司,全世界人都耳熟能詳的蘋果、谷歌、微軟、亞馬遜等等。 Shad Rowe信奉「只需一次決定」的投資方法,一旦看好股票,買好部位,就放著不管。他經營一個hedge fund,長期持有十幾支股票,公司管理階層只有他一個人,反正他的買賣次數極少,也沒有什麼費用,所以他也沒向投資人收管理費,只有獲利抽成12%(遠小於業界的20%常規),經營了四十年,沒有賣出,就沒有資本利得稅,連報稅都單純,完全是我夢想的資金經理人模式。不過Shad Rowe在2024年過世了,巴菲特級的神人又少了一個。
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港美股現貨累計成交額突破 50M 每一筆,都是真實股票。每一筆,都用穩定幣完成 一個新的入口,已經在這裡
作為一個在內地國有銀行從業8年的人來看,樓偉中批個資金用途不明的貸款簡直不要太簡單。 幣哥2017年樓偉中已經是中信銀行杭州分行的行長了,他2016年從杭州分行副行長(風險總監)晉升為分行一把手。所以這個時候他的操作其實非常簡單,只需要提示一下授信審批部就把事兒辦成了。 從這筆貸款資金的用途來看,是非常典型的貸款資金違規發放並且流入投資領域(甚至是灰色產業), 從授信申報到審批的環節都充斥著熱為干預的痕跡。 首先一筆抵押貸款,抵押率明顯高於當時中信銀行的執行標準,也不符合銀保監會的指引,存在抵押物人為操作高評高貸,這個就是一查一個准。 其次,貸款資金用途為日常經營周轉,但是銀行在發放貸款的時候是否要求受託支付,受托支付方是否有資金回流?這個是材料交上去,銀監秒秒查到。 最後,貸款資金最後流入加密貨幣市場這個是極高的紅線,我們日常操作的時候頂多看他們買買房或者做其他槓桿,但是流入加密貨幣市場這個膽子不是一般的大哈哈哈。 所以幣哥你只要把上述我寫出來的問題你發給杭州金融監管局或者北京的金融監管總局的舉報網站就行了。後續可在中文媒體上轉發一下熱度。 時局艱難,對於這個時候還揮舞著鐮刀的人,有時候可以讓他們感受一下人民民主專政的鐵拳!
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【雙重打擊】盈利前景受壓 小米空頭押注已大賺一筆 押注小米股價下跌的做空者正獲得可觀收益。儲存晶片價格飆升,加上電動車銷量走弱,令市場對小米盈利前景愈發擔憂。小米在香港的股價較去年9月高點已下跌44%,跌幅為湧入的做空者帶來約18億美元的帳面浮盈。 #小米# #港股#
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