AIモデルは、ETHがポンプする直前に長いシグナルを出しました。

「手動取引はますます面白くなくなってきた。いくら頑張っても、量化アカウントには及ばない。」
どうやら、やはり「横になっている」のが私に合っているようです。
これはユーザーの最近の本当のフィードバックです😂
以前彼は毎日マーケットを見て、頻繁に取引を行い、とても苦労していましたが、振り返ってみると：
収益は一般的で、感情は市場に何度も揉まれています。
私たちのAlphaPilotを試した後、彼は初めて気づいた——
💹最も賢い努力は、規律をシステムに任せ、感情をモデルに任せることです。
これも私たちがAlphaPilotを作る目的です：
戦略は公開され透明で、論理が明確であり、バックテストの結果は一目瞭然です。
あなたが監視する必要はなく、衝動的に取引する必要もありません。戦略を選ぶだけで、残りは
モデルに任せておけば大丈夫
もはや「手触り」に頼った取引はしない
もしかしたら、それはあなたが安定してお金を稼ぎ始める第一歩です。

なぜ MACD、RSI、BOLL などの「指標」を信じてはいけないと言われているのか？
それらは本質的にOHLCVの関数変換に過ぎないからです。
情報エントロピーのDPI法則に基づいて：
X（例えば OHLCV）に基づいて計算された指標 Z（例えば MACD）は、目標変数 Y（将来の収益）に関する情報を X よりも多く含むことはできません。
すなわち、I(X; Y) ≥ I(Z; Y)
これを意味します：
- 情報は生成されず、MACDやBOLLが含む未来の市場動向に関する情報量は、原始OHLCVデータが含む情報量を絶対に超えません。
- 情報は通常圧縮されるため失われ、多くの指標の計算はロス圧縮です。例えば：20日MAから過去20日間の具体的な価格を逆算することはできません。
したがって、情報理論の観点から見ると、OHLCVは将来の予測に必要な最大の情報量を含んでいます（量と価格だけを考慮し、他の次元は考慮しません）。OHLCVを直接使用することは理論上の最適解です。
問題の本質は：どのように信号対雑音比を向上させるか。
金融データは常に信号対雑音比が非常に高いデータです。私たちは、指標を改造するのではなく、OHLCVデータの信号対雑音比を向上させる方法を考えるべきです。
例えば、K線の価格系列は非定常であり（その統計的特性は平均や分散が時間とともに変化します）、これは統計学/M

最近の2ヶ月間、週4回のランニングを維持しています。
最大酸素摂取量は徐々に上がっていきます
すべての事の根底にある論理は同じです
何度も努力と積み重ねを続けることで、突破をもたらすことができる。
体のすべての脂肪のように
すべては一杯一杯のミルクティーの粘り強い結果です。

時々本当に投げ出したくなるけれど、戦略はまだ動いていて、信号はまだ更新されている。
AlphaPilot ユーザーはまだ待っています…
ああ、それなら私は磨き続けるしかないですね😮‍💨

取引で生計を立てられるようになったとき
その状態は興奮ではなく、静けさです。
あなたはもう感覚や運に頼ることはありません
ではなく、戦略やルールに依存する
そしてあなたが信頼するシステムのセット
これも私たちが AlphaPilot を作る初心です ——
複雑な量化ロジックを
シンプルで明確な信号に変わる
理性的に実行し、感情の干渉から解放します。
私たちはあなたが急に裕福になるのを助けに来たわけではありません
むしろ、あなたがもっとはっきり見る手助けをし、より安定して歩けるようにしたいのです。
取引が自由な生活をもたらすという幻想をもはや抱かないとき
むしろ一歩一歩進んでいくことを望んでいる——
あなたは取引によって生存する能力を本当に持つことができました。
AlphaPilotは、あなたのこの道のパートナーになるでしょう：
👉

取引で生計を立てられるようになったとき、その状態は興奮ではなく、静けさです。
あなたはもはや感覚や運に頼るのではなく、戦略やルール、そして一セットに頼る。
あなたが信頼するシステム
これが私たちが AlphaPilot を作る初心でもあります ——

複雑な量子論理を簡単で明確な信号に変え、理性的に実行し、感情の干渉から解放します。
私たちはあなたを豊かにするために来たのではなく、もっと明確に見る手助けをしたいのです、そしてもっと進むために。
安定した
取引が自由な生活をもたらすという幻想を抱かなくなり、一歩一歩進む覚悟ができたとき
行け——あなたは取引で生き残る能力を本当に手に入れた。
AlphaPilotは、あなたのこの道の仲間になるでしょう。

以前に間違いを犯しました：
常に大きな一手を温めているが、次の機能が必ずヒットすると思っている。しかし、こうすることは開発リソースを無駄にするだけで、自分を忙しく見せること以外には何の役にも立たない。
有効なアプローチは「仮定-実験-測定-反復」のサイクルであるべきです。各反復でMRRが予測可能に上昇します。たとえ+0.1%だけでも。
量化的な思考で製品を作るべきであり、盲目的に触れるべきではない。
ギャンブル思考を放棄し、低コストの小さな実験を組み合わせて、継続的な複利を得てMRR曲線を着実に上昇させる。

@alibaba_cloudがどのように請求されるかを誰が理解できますか? 🧐
先月、アリババクラウドのPMの「誘導」でクラウドサーバーのセキュリティセンターを開設しました。少しの出費だと思っていたのに、数日で残高が全てゼロになりました！
さらに驚くべきことに、アリババクラウドは私のすべてのサーバーを一斉に停止しました……
本来サーバーが安全でないことを心配していたが、結果的に「安全なサービス」によってサーバーがすべてオフラインになってしまった。😅
皆さんは似たような経験がありますか？

中年になると、命を“延ばす“方法を考え始める。
毎日食べる補給🤣 途中でいくつか変わったけど、やはり効果があると感じる。
朝：
複合ビタミン
K2+D3
質問10
フィッシュオイル
南アフリカの酔っ払いナス
コリン
昼間：
テアニン
クレアチン
夜です：
グリシン酵素/メラトニン

取引について、これはほとんどの人の本当の状況のようです 🤣

私たちの会社が独自に開発した投資アドバイザーAIエージェント
皆さん、体験して意見を聞かせてください。

chatgpt は正式に彼らのエージェントモードを発表しました
Manusは本当に先手を打ち、資金調達をクローズしました。
もし2ヶ月遅れていたら、Manusには何も関係なかっただろう。
2025年はAIエージェントの爆発の年です
しかし、OpenAIやAuthripicのような企業との正面競争を避ける方法は非常に難しい問題です。
小さな会社は汎用的なものを作ることはできません。汎用型エージェントは、誰もがよく知っている4、5社にしか現れないでしょう。
唯一のチャンスは2小Bの業界垂直型
業界のニーズを深く理解すること、そしてエージェントを開発する能力を持つこと
すでにAll inしました
再び破産するか、飛躍するか、すべてはこの波次第だ。