CryptoPainter

Un'altra nuova riflessione: non importa se usi CC, Codex, Cursor o Lobster, Hermes... Il processo di collaborazione con l'AI è molto simile a portare a spasso un cane! Devi sempre mantenere la mente lucida per assicurarti che l'AI non entri in un ciclo autoreferenziale che porta a risultati deviati, proprio come quando porti a spasso un cane e devi tirare il guinzaglio se il cane prende una direzione sbagliata; se segui il cane, alla fine è il cane che porta te... Per esempio: Hai mai notato che molte volte, quando correggi bug complessi, una volta che la conversazione con l'AI diventa "Se sei d'accordo, procedo con il passo successivo..." e tu rispondi "D'accordo, continua!", in meno di 10 scambi la tua codifica o il risultato si allontanano progressivamente dall'effetto che volevi ottenere all'inizio... La cosa più spaventosa in questo processo è che, usando modelli di alto livello, essi cercano di indurti in errore, specialmente quando una piccola deviazione è già stata implementata; questo errore si rafforza nelle conversazioni successive e fa sì che l'AI stessa creda che quella sia l'unica soluzione o percorso, giustificandolo... Se non sei fermo nella tua logica o se la tua mente si confonde, alla fine ti ritroverai in uno stato che sembra produttivo ma in realtà è completamente deviato... È come l'effetto farfalla: molti dettagli errati che non hai sottolineato intenzionalmente vengono gradualmente amplificati, consolidati e giustificati dall'AI; quando ti rendi conto del problema, rimangono solo guai, e a quel punto inizi a sprecare ancora più risorse e token... Quindi a volte mi chiedo se questo sia il risultato di una volontaria negligenza da parte di queste grandi aziende AI?

Negli ultimi due giorni ho rifatto completamente la ristrutturazione del sistema, condivido alcune nuove esperienze e lezioni: 1. Quando si costruisce un sistema di strategia con partecipazione AI, per ogni funzione implementata bisogna prima chiedersi: "Questa funzione può essere realizzata solo con codice puro?" Se una funzione può essere realizzata solo con codice puro, indipendentemente dalla complessità della logica, bisogna evitare di affidare la decisione all'AI; Per esempio, l'attuale architettura del mio sistema di strategia è prima di tutto una strategia quantitativa algoritmica pura con alta percentuale di vittorie e alto rapporto rischio/beneficio, ma con frequenza di trading estremamente bassa. Il backtest mostra meno di 10 operazioni all'anno, ma con dati eccellenti. Il motivo per cui non si fa trading è che nell'albero decisionale della strategia sono stati inseriti molti fattori di filtro, quindi in condizioni di mercato normali non si attiva mai il segnale di apertura posizione... Poi intervengo con l'AI nelle decisioni, usando i dati storici del conto e l'architettura della strategia, per regolare dinamicamente i parametri dei filtri, trasformando così una strategia algoritmica pura in un trader flessibile... Ma è qui che è sorto il problema: nonostante i prompt dati all'AI fossero molto dettagliati, con l'aumentare delle iterazioni dei parametri, l'AI ha iniziato a sviluppare una deviazione auto-rinforzante... Per esempio, l'ultima volta ha modificato l'intervallo dell'RSI, ha visto un aumento della percentuale di vittorie e dei profitti, e questa modifica è stata usata come log di iterazione per l'ottimizzazione successiva. Il contesto è diventato progressivamente che, indipendentemente da come si comporta la strategia, si modifica solo un parametro chiave, e sempre in modo più estremo... Anche se ho aggiunto spiegazioni di tutti i parametri esposti nel prompt globale, dopo un certo tempo di esecuzione l'AI si fissava su uno o due parametri senza riuscire a staccarsene... Quindi ho dovuto dedicare due giorni a trasformare questa parte di raccolta dati, analisi in tempo reale e regolazione dinamica dei parametri da compito AI a logica di codice puro. Per adattare il sistema ho dovuto sviluppare molte dipendenze, cosa che prima con decisioni AI non serviva, perché l'AI poteva autonomamente recuperare dati, cercare online, fare analisi semantica e trarre conclusioni per la regolazione... Ma comunque, senza un coinvolgimento AI nelle decisioni pesanti, il sistema ha finalmente raggiunto stabilità, quindi una cosa è certa: per un sistema di trading, il codice rigido è sempre preferibile a un modello grande e flessibile! Attualmente ho ridotto il campo di lavoro dell'AI all'analisi del sentiment sociale, raccolta di asset di trading (verifica background e periodi di sblocco) e monitoraggio del sistema. Far fare all'Agent il ruolo di segretario è molto più sicuro e stabile che farlo fare il trader. Quindi, se stai ancora aspettando di dare un prompt all'AI e che questa inizi a farti guadagnare, meglio lasciar perdere e dormire sonni tranquilli. I modelli grandi attuali possono solo eseguire strategie algoritmiche pure con parametri fissi, risparmiando all'utente il lavoro di sviluppo iniziale; Ma più l'AI occupa spazio in un sistema, maggiore è l'incertezza della scatola nera, a volte è più stabile affidarsi a un insegnante di trading che a un AI...

Quindi prima c'erano sempre persone che mi mandavano messaggi privati per chiedere di diventare il mio assistente, è una catena industriale?

La barra di navigazione dell'app Binance è diventata completamente personalizzabile, sembra che il team di prodotto abbia lavorato fino a tardi ultimamente… Dopo l'aggiornamento, è anche possibile impostare un blocco per i prelievi, eliminando il rischio di furto dell'account alla radice. Non dovrai più preoccuparti che qualcuno vicino a te prenda il tuo telefono per trasferire soldi al suo UID?🤣

Il totale degli stipendi di X ha finalmente superato i diecimila! Calcolando così, Premium+ è completamente gratuito… Ultimamente, anche se quasi non uso Twitter, mi impegno a pubblicare 1-2 post al giorno, perché su questa piattaforma, se non parli, è come se fossi morto… Guarda la mia busta paga del 2024, a quel tempo 20 dollari al mese mi andavano già bene…

$BILL sta per arrivare a 0,1? L'airdrop di Kaito vale ora 1500u, mentre l'airdrop dato dalla community di @billions_ntwk vale già 85000 dollari… Per incassare questa parte di ricompensa, l'unico modo attualmente è fare hedging short, ma il problema è: cosa succede se il prezzo schizza a 0,2? Quindi non si può fare hedging e non si osa comprare a prezzi alti, l'unica strategia è aprire una griglia short con martingale, piazzando ordini al prezzo massimo di 0,35+… Perché 0,35? Ho fatto analisi comparative con Grok rispetto a WLD, e nonostante un numero di utenti inferiore, dato che la community ha bloccato la maggior parte dei token con l'airdrop, i due fattori si compensano a vicenda, calcolando che il prezzo limite di $BILL, vincolato dal suo limite di valutazione, è 0,35… Quindi, per mantenere il valore dell'airdrop, si può considerare una griglia short con martingale, ma l'unica condizione è preparare almeno 10 volte il valore dell'airdrop in capitale, assicurandosi che quando la martingale è completamente investita, il leverage complessivo sia esattamente 1, senza leva extra! Infine, vale la pena impegnare 850.000 dollari per assicurarsi di incassare un airdrop di meno di 10.000 dollari, bloccando i fondi per sei mesi? Non so se tu possa permettertelo, io per ora non ho soldi extra🤣

#OKX ha lanciato i contratti pre-market di Anthropic, OpenAI e SpaceX, con prezzi pre-market di 1300 dollari e 2000 dollari… Quale prezzo supererà per primo ETH?🤣