CryptoPainter

Voy a compartir otro nuevo insight: no importa si usas CC, Codex, Cursor o Langosta, Hermes... ¡El proceso de colaborar con la IA es muy parecido a pasear un perro! Debes mantener siempre la mente clara para asegurarte de que la IA no entre en un ciclo repetitivo que desvíe los resultados, igual que cuando paseas un perro y tienes que tirar de la correa si el perro va en la dirección equivocada; si simplemente sigues al perro, al final es el perro quien te pasea a ti... Por ejemplo: ¿Has notado que muchas veces, al corregir bugs complejos, cuando la conversación con la IA se vuelve algo como “Si estás de acuerdo, paso al siguiente paso...” y tú respondes “¡De acuerdo, continúa!”? En menos de 10 intercambios, tu código o resultado inevitablemente se va desviando poco a poco del efecto que querías lograr al principio... Lo más aterrador de este proceso es que, al usar algunos de los modelos más avanzados, ellos intentan inducirte durante la interacción, especialmente cuando un pequeño desvío ya se ha establecido; este error se va reforzando en las conversaciones posteriores y hace que la IA misma crea que esa es la única solución o camino, justificándolo... Si no mantienes firme tu lógica o si tu pensamiento se confunde, acabarás en un estado que parece que produces resultados frecuentemente, pero que en realidad se han desviado completamente... Es como el efecto mariposa: muchos detalles erróneos que no enfatizaste deliberadamente serán amplificados, solidificados y justificados por la IA; cuando te das cuenta de dónde está el problema, lo que queda son un montón de líos, y en ese momento solo empiezas a desperdiciar más cuota y tokens... Por eso a veces me pregunto, ¿será esto resultado de una permisividad intencionada por parte de estas grandes empresas de IA?

Estos dos días he reconstruido todo el sistema y comparto algunas nuevas lecciones aprendidas: 1. Al construir un sistema de estrategia con participación de AI, para cada función que se despliegue, primero debes preguntarte: "¿Esta función puede implementarse solo con código?" Si una función puede implementarse solo con código, sin importar lo compleja que sea su lógica, se debe evitar que la AI tome la decisión; Por ejemplo, mi arquitectura actual del sistema de estrategia es primero desplegar una estrategia cuantitativa puramente algorítmica con alta tasa de éxito, alta relación ganancia/pérdida, pero con frecuencia de trading muy baja. El resultado del backtest muestra menos de 10 operaciones al año, pero con datos excelentes. La razón por la que no opera es porque el árbol de decisiones de la estrategia incluye muchos factores de filtrado, y en condiciones normales de mercado no se activa la señal de apertura de posición... Luego intervengo con AI para la toma de decisiones, usando datos históricos de la cuenta y la arquitectura de la estrategia, para que ajuste dinámicamente los parámetros de los filtros, transformando una estrategia puramente algorítmica en un trader flexible... Pero surgió un problema: aunque las indicaciones para la AI son muy completas, a medida que aumenta el número de iteraciones de parámetros, la AI comienza a desviarse en una dirección auto-reforzada... Por ejemplo, la última vez cambió el rango del RSI, vio que la tasa de éxito mejoró y las ganancias aumentaron, y esta experiencia se usó como registro de iteración para la siguiente optimización. El contexto gradualmente se volvió que, sin importar el desempeño de la estrategia, solo se modifica un parámetro clave, y cada vez más extremo... Incluso agregando en las indicaciones globales explicaciones de todos los parámetros expuestos, después de un tiempo de ejecución, la AI termina enfocándose obsesivamente en uno o dos parámetros, sin poder salir de ahí... Por eso tuve que dedicar 2 días para convertir esta parte de recolección de datos, análisis en tiempo real y ajuste dinámico de parámetros en una lógica puramente codificada. Para adaptar el sistema, se requirió desarrollar muchas dependencias, algo que antes con la AI tomando decisiones no era necesario, ya que podía obtener datos, buscar en internet, analizar semánticamente y concluir ajustes... Pero aun así, sin la participación de AI en decisiones críticas, el sistema finalmente se estabilizó, por lo que puedo confirmar que, para sistemas de trading, el código fijo siempre es mejor que un modelo grande y flexible. Actualmente he reducido el ámbito de trabajo de la AI a análisis de sentimiento social, recopilación de activos de trading (ver antecedentes y ciclos de desbloqueo) y monitoreo del sistema. Hacer que el agente actúe como un asistente es mucho más seguro y estable que hacerlo un trader. Así que, si aún esperas darle a la AI unas indicaciones y que empiece a ganar dinero para ti, mejor olvídalo. Los modelos grandes actuales solo pueden ejecutar estrategias algorítmicas con parámetros fijos, lo que equivale a ahorrarte el trabajo de desarrollo inicial; Pero cuanto más crece el espacio que ocupa la AI en un sistema, mayor es la incertidumbre de la caja negra, a veces es más estable simplemente seguir a un mentor de trading...

Resulta que antes siempre había gente enviándome mensajes privados para solicitar ser mi asistente, ¿es toda una cadena industrial?

La barra de navegación de la App de Binance se ha vuelto completamente personalizable, parece que el equipo de producto ha estado trabajando horas extras últimamente… Después de la actualización, también puedes configurar un bloqueo para retiros, eliminando el riesgo de robo de cuenta desde la raíz. ¿Ya no tienes que preocuparte de que alguien a tu alrededor use tu móvil para transferir dinero a su UID? 🤣

¡El salario total de X finalmente superó los diez mil! Calculando así, Premium+ es completamente gratis… Últimamente, aunque casi no uso Twitter, me esfuerzo por publicar 1-2 mensajes al día, porque en esta plataforma, si no hablas, es como si estuvieras muerto… Mira mi nómina de 2024, en ese momento estaré bastante satisfecho con 20 dólares al mes…

$BILL ¿Esto va camino a 0.1? El airdrop de Kaito en su momento ahora vale 1500u, y el airdrop que la comunidad @billions_ntwk dio ya vale 85,000 dólares… Para poder asegurar esta parte de la recompensa, la única forma actualmente es hacer una cobertura en corto, pero el problema es, ¿y si el precio sube a 0.2? Así que no se puede cubrir, ni tampoco arriesgarse a comprar en un precio alto, la única estrategia es abrir una cuadrícula de venta en corto con Martingala, colocando órdenes según el precio máximo de 0.35+… ¿Por qué 0.35? Le pedí a Grok que hiciera un análisis comparativo con WLD, y bajo la condición de que el número de usuarios no alcanza al primero, debido a que la comunidad ha bloqueado la mayoría de las fichas por el airdrop, ambos factores se compensan mutuamente, y se calcula que el precio límite de $BILL, bajo la restricción de su valoración máxima, es 0.35… Por lo tanto, para conservar el valor del airdrop, se puede considerar la cuadrícula de venta en corto con Martingala, pero el único requisito es preparar al menos 10 veces el valor del airdrop en fondos, y asegurarse de que cuando Martingala esté completamente invertido, el apalancamiento total sea exactamente 1, sin apalancamiento extra. Finalmente, ¿vale la pena usar 850,000 dólares para asegurar un airdrop de menos de 10wu, ocupando fondos por medio año? No sé si tú puedes permitirte eso, yo por ahora no tengo ese dinero disponible 🤣

#OKX ha lanzado contratos previos a la apertura de Anthropic, OpenAI y SpaceX, con precios previos de 1300 dólares y 2000 dólares… ¿Cuál precio superará primero a ETH?🤣