Arbify

空投 | 套利 | 撸毛 | 自动化策略 资深程序员用代码撸空投、套利

[Arbify @Arvin__Q]

套利不卷了，我卷一下AI分析不知道大家有没有这个需求

[TGweb3 @TGweb3333]

上个月，有个给网球博彩公司做量化模型的老哥私信我。

“我们每个月砸4万美金买数据源。你们用啥？”

一个对着网球场的摄像头。

不是比喻。我用YOLO以每秒30帧的速度实时追踪球员和球的轨迹，再加一个模型把球场坐标换算成实际米数。

每5秒钟就能算出三个指标：进攻站位、场地覆盖率和回合强度。

这些数据喂进一个贝叶斯引擎。发球胜率先假设为Beta分布，每局更新一次，然后跑15000次蒙特卡洛模拟，从后验分布里抽样。我不做点估计，只给分布——附带置信区间。

62% ± 3% 那就是好机会。62% ± 18% 纯属噪音。大部分人压根儿不算置信区间。

“行吧，但你的模型本身就有误差。”

没错，所以这个模型只占我五层架构的第二层。

第三层同时盯着Polymarket和各路博彩公司。当我的模型预测胜率71%，Polymarket给62%，博彩公司给67%——这里边肯定有定价错误。

第四层是关键。用Claude抓过去48小时所有的新闻发布会纪要、新闻稿和社交媒体帖子，提取结构化的信号——伤病隐患、状态变化、场地适应性等等。输出是JSON数据，不掺杂任何主观判断。

比如某个球员在发布会上随口提了一句“肩膀有点紧”，Claude直接标记受伤概率0.25。博彩公司三小时内没调赔率，Polymarket一直没反应。但我的仓位早就进去了。

第五层是把以上四个来源全部比较，找出真正的优势。Claude挖到关键情报的时候，系统会根据价值、套利空间、反向操作或情报价值自动调整。

“你准确率到底多少？”

回测了2400场ATP比赛。纯模型：61%。结合市场数据：67%。再加上Claude：72%。

实盘跑了11周：247笔交易，178笔盈利，净赚14200美元（本金1800美元）。

对面沉默了一会儿，然后打了一行字：“我们整个团队要重新考虑流程了。干了6年，从没在实盘里用过计算机视觉。”

他们一个月烧4万美元。我的配置：一个Claude订阅，一个API密钥。

[阿西_出海（2.0版） @imaxichuhai]

发现很多人领 GPT Plus 免费试用福利都卡在支付卡上，美卡、国内卡、闲鱼买的虚拟卡基本都失败

分享一个解决方案（感谢 @JasonJxm1997 的方法）

操作步骤：

1、在订阅页面右下角把地区改成「德国」
2、跳转支付时会出现 PayPal 选项
3、PayPal 绑定任意卡，完成支付

支付成功后记得手动关闭自动续费，不然第二个月会自动续费。

[0x_Miko @Mikocrypto11]

很多人看不起 Polymarket 上的天气市场
觉得这不算交易
我的 OpenClaw bot 不在乎这些
它只看 NOAA 数据

结果是：
$100 → $8,000
11 周
胜率 80%
零情绪
多数人做天气市场，靠感觉
这套 bot 靠的是 NOAA 超级计算机预报
而这些数据，成本几乎是 $0

比如这类场景：
NOAA 给出 纽约周六达到 74–76°F 的置信度是 94%
但 Polymarket 对应区间还只给到：
11¢
bot 就会在 11¢ 买进去
等市场自己修正到 50¢ 附近
一笔就是接近 4x

问题是，很多站在对手盘的人，至根本没去看 forecast
最开始的 2 天，它一笔都没动
我还以为这东西坏了
然后它突然开始开火
1 小时内做了 4 笔交易
全都是 NOAA 置信度 90%+ 的温度区间

其中 3 笔涨到 45¢+
还有 1 笔直接结算到 $1
再往后，它就找到节奏了

它最好的交易里，有 70%+ 都发生在 结算前 24–48 小时
因为这个阶段，NOAA 的精度已经很高，但 Polymarket 还经常没跟上

它的执行逻辑其实简单得离谱：
入场：15¢
离场：45¢
单笔最大仓位：$2
每 2 分钟扫描一次
就这些
93% 的 Polymarket 交易者 还在凭直觉下注

我的 OpenClaw 已经在他们争论政治的时候，默默去交易天气了
甚至你读完这条内容的这会儿，它可能又已经赚了 $47
这种靠 NOAA 置信度 + 低价区间 + 提前 24–48 小时布局 的打法，你觉得还算“不是真正的交易”吗？

[Theclues @follow_clues]

https://t.co/rqgRz6tAw8

[WquGuru @wquguru]

Google Gemini也出了提示工程指南，我整了一个完整解析，顺便重点聊聊跟 Anthropic的真实差别～

先简单回顾下Anthropic的经典：
角色扮演 + XML标签隔离 + 思维链（CoT）。这套打法就是逼模型「像人一样一步步想」，推理质量确实顶，但缺点也明显：Token 超贵、延迟感人，商用大规模落地成本有点扛不住

然后说说 Gemini 的思路：
它压根没想推翻谁，就是闷头补齐「从 Demo到生产」那条最难走的路。核心就这5点：

① API 级格式控制 >> 提示词嘴炮
Claude得靠Prefill各种哄着出 JSON，Gemini直接上Response Schema硬约束，代码层面给兜底，格式几乎不可能崩

② 参数调参直接可视化
两家都给Temperature之类参数，但 Google在AI Studio把调参做成了核心玩法，官方直接教你像debug代码一样滑来滑去试效果，而不是让你瞎蒙默认值

③ 长上下文真·省钱
1M+ 窗口大不算啥，Gemini搞了个 Context Caching，同样的超长文档反复问，后面几次Token费直接打骨折，商用友好度完胜

④ 多模态少样本才是降维打击
Google不排斥 Few-shot，反而疯狂推：别在那用文字抠抠搜搜描述了，直接扔几张示例图进去，模型秒懂，效率吊打纯文本模型

⑤ 智能体落地直接上全套云基建
Anthropic的Agent理论确实牛，但 Gemini 直接给你 Vertex AI 一条龙代码示例：规划→工具调用→自我修正全流程，属于开箱即用的工业级方案

小总结：
- 要极致复杂推理、专家级深度思考 → 还是 Claude 更香
- 要多模态、超长文档省钱、大规模稳定落地 → Gemini 直接起飞

一句话：逻辑越硬核越选 Anthropic，数据吞吐和工程化优先就冲 Gemini

最后附上Gemini提示词策略：https://t.co/iILFDz5DOp

[WquGuru @wquguru]

掐指一算，这是OpenAI API推出的第三个黑五季，VPS促销也迎来了年度最疯折扣，辛苦Vibe Coding出来的项目，如果不趁着这波羊毛赶紧部署上线那可真是代码写在本地，梦想死在https://t.co/eNMpuohVly，对不起每一滴熬夜时流的快乐水

我是一个从Nathosts、梨园、Ipipe、Virmach、BuyVM时代活下来的骨灰级老狗，今年把所有血泪史浓缩成终极8条《2025黑五VPS防被宰·不被超售·真传家宝终极指南》

不懂KVM、看不懂超售、不会跑iperf3的，今年注定交100%智商税

建议点赞+收藏+转发，买鸡前拉出来再看十遍

新手照着买=立省100%智商税
老鸟照着捡=直接发财

【传家宝】
商家当年失误放出来的核弹级配置，续费永远不涨价，能用到商家倒闭

经典案例：
- RackNerd 9.99刀/年 8核12G
- GreenCloud 15刀/年 6核16G
- BuyVM 早年薄荷绿套餐

铁律：有人出传家宝直接闭眼冲，比理财香100倍

【大盘鸡】
硬盘1TB-20TB的怪兽机，专门干三件事： 私人网盘、挂PT、存资源

避坑重点：
- 必须是NVMe/SSD（纯粹的PT保种或冷数据存档，HDD依然是性价比之王）
- 流量至少10TB/月起步

【KVM vs OpenVZ】（最重要！）
KVM = 真虚拟化，独立内核，性能稳，跑Docker随便搞
OpenVZ = 容器虚拟化，超售天堂，邻居一闹你全家爆炸

想稳定必须认准KVM（Vultr、DMIT、HostHatch、GreenCloud基本都是KVM）

【NAT】
共享IP的集体宿舍机，年付10-30刀随便挑

优点：真香价
缺点：端口全靠映射，BT/PT基本废，复杂服务玩不了

结论：
只适合搭博客、中转机
想跑任何正经服务=买寂寞

【 CN2 GIA + 三网回程】
再牛逼的配置，回国卡成狗对于某些场景也是废铁

线路等级：
普通4096 → CN2 GT（半程高速） → CN2 GIA（全程VIP）

黑五最容易踩坑：
国外测速10Gbps，回国10KB/s
买前必看回程路由，线路＞配置＞价格

【超售】（黑五最大杀器）
本来10个人的房间塞100个人，这就是超售

表现形式：
- 白天一到点就卡成PPT
- iperf3跑不出100Mbps
- CPU永远100%但你啥也没干

识别方法：
OpenVZ＋超低价＋大盘鸡 = 99%超售
KVM也可以超售，但概率低得多

【iperf3 + 灵车】
到手第一件事：跑iperf3
虚标50%以上直接Refund，黑五7天无条件退款就是干这个的

最后送最恐怖的词：
【灵车】随时跑路、拔线、删库的垃圾商家
黑五是灵车集中爆发期

认准老牌可避坑灵车：Vultr、DMIT、RackNerd、GreenCloud、HostHatch、ExtraVM、BuyVM

你手里最舍不得出的传家宝是哪台？
最惨被超售/灵车经历又是哪次？
评论区暴击晒出来，让大家一起避坑🫡

[WquGuru @wquguru]

姿势4 - 市场监控Bot内存优化

8GB内存如何实现全天候行情监控？关键是用对工具

我部署了freqtrade的监控模块（https://t.co/P1iQIM7vgd），采用轻量级部署方案：

使用Python精简版本，优化内存占用
Redis做缓存层，存储30天K线数据，剩余资源跑量化策略和数据分析

具体策略：监控20个交易对的价格异动、资金费率变化、交易量突增，触发阈值后通过Telegram和飞书同时推送告警，延迟不超过2秒

目前这套配置运行稳定，内存利用率保持在合理水平

Bot开发推荐：如果你想搭建更强大的通知Bot，推荐MuseBot（https://t.co/cikbtDfDIh），它支持Telegram、Discord、Slack、飞书、钉钉、企业微信、QQ、微信等多平台，还能集成OpenAI、DeepSeek、Gemini等LLM API，实现AI驱动的智能交互。用它做市场分析助手或策略咨询Bot非常合适

[polymaster @polymaster]

Polymarket 的 event/market slug 很方便，他既可以当做一个可读的 id，用来 get events/market by id，又满足创建资源的命名规范，结合 @Cloudflare wrangler.toml 配置和 CI，就可以通过给定一个 slug，结合 DO(Durable Object) + websockets (market channel)：完成从 D1/R2/Analytics Engine/DO/Worker Pipeline 的一整套资源声明创建和绑定，再到 worker 的命名乃至默认的访问端点（https://<slug>.<domain>.workers.dev）形成这样通过一套代码模板就“一键生成”的整套市场监控架构。

一个设计上稍微有点不一致的地方：其他资源都可以直接创建和绑定一个形如<slug>-queue 的命名实例，只有 D1 是一个guid，这就要求在 wrangle.toml 中预留占位符，待 D1 dataset 创建好了再写回 wrangler。

这周在准备训练数据的时候完成了一个这样的系统，因为训练是离线的，所以对系统的（交易）响应没什么要求，数据存下来就可以了，但我也意识到如果稍加修改，就可以改造出一套用很低成本大范围监控任意市场价格跳变的系统，如果结合语义上不那么容易察觉的（需要外部知识才能确定）的条件套利的扫描，不知道能不能有什么机会。

[Arbify @Arvin__Q]

@Web3Tinkle 我已经在写这样的分析智能体了，哈哈

[Arbify @Arvin__Q]

@follow_clues 学习了

[来碗牛肉粉 @beefnoode]

今天才看到 @0xScottBTC 老师分享的山寨轧空策略，感觉很有意思

基于老师的框架和prompt开发了一个自己的TG bot，全程vibe coding，非常丝滑

核心模块是：
1⃣从 @binance 的api接口获取数据
2⃣每5分钟自动运行并以csv形式保存
3⃣基于数据，设定警报触发条件
4⃣设置TG bot

在老师原本的思路上，我加了几个TG bot的交互功能：

1⃣ 输入/status 可以查询检测器是否正常工作
能看到当天的运行次数、警报次数、上一次运行的时间以及上一次触发警报的交易对。
这样即便不触发警报，你也可以确保机器人在持续工作。

2⃣ 输入对应的代币对，可以看到特定数据
比如当前的资金费率、多空持仓比、标记价格等等
可以自行设定

3⃣ 输入 /past 可以查询过去10次的警报及具体内容

4⃣ 输入 /setting 可以看到目前的警报触发规则

说实话，在1个月之前，作为一个零代码基础的文科生

我不敢想象自己能一个下午就完成这样一个TG bot。

这个过程中我个人最大的感受是：

vibe coding 本身就会给人非常大的正反馈，一开始学习和实践，你就停不下来了。

解决完bug之后，看到bot能够正常运行，把你的想法真正落地的那一刻，真的很爽。

-DYOR.

[Arbify @Arvin__Q]

今日份报告

[Arbify @Arvin__Q]

睡前预测，明天看结果

[Arbify @Arvin__Q]

第一目标已经达到

[Arbify @Arvin__Q]

针对短期波段交易的分析结果

[Arbify @Arvin__Q]

下班之前来一发，看看到底怎么个事

[yourQuantGuy @yourQuantGuy]

这套框架适用于其他任何所与 Lighter 的价差套利，包括bp、ext、paradex等等

如果你们真的适配到其他dex了，就能感受到 @edgeX_exchange 的流动性和订单簿深度比起其他 perp dex 真的是断层的好。

[Arbify @Arvin__Q]

其实不管是交易还是套利都是在这个鱼龙混杂的市场不断寻找alpha，不断提升风险管理能力

[Arbify @Arvin__Q]

@follow_clues 赞同👍

[陈剑Jason @jason_chen998]

喜欢给以太坊估值的人有福了，Hashed官方推出了一个ETH估值模型网站，一口气用了整整10种不同的估值模型和一大堆复杂的数据维度，比如按照市销率是最低估值仅957U，按照梅特卡夫定律则高了十倍达到9561U，平均算下来是4562U，网站链接如下，反正看起来做的是挺专业的https://t.co/jcWteWm4JG