逻辑赵 (📜,🤝)

[cryptovizart @CryptoVizArt]

The 30D-SMA of US Spot ETF netflows has reached -2.45k BTC/day, the fastest sustained pace of outflows since ETF launch.

This is no longer a short-term reaction. A month-long average at record negative territory reflects a structural shift in institutional positioning, not episodic selling.
Until this smoothed trend reverses, the institutional demand side remains a headwind rather than a support.

📉 https://t.co/jGh7ozYMjW

[逻辑赵 (📜,🤝) @Johnson9120]

@osheajinro 危险了

[0xRich @richzhang668]

关于 Paul Wei (@coolish) BTC 交易数据分析的提问记录

针对 BitMEX 传奇交易员 Paul Wei 公开数据仓库 bwjoke/BTC-Trading-Since-2020 的逐层深入探索
数据来源:173,058 笔成交 / 43,214 个订单 / 6 年完整历史
提问目录

1️⃣ 数据获取与初探

问题 1:

https://t.co/TkiLxGo46j 下载这个代码

问题 2:
你为啥知道放在 /home/claude/ 这个目录下面

2️⃣ 整体画像:这个交易员是谁
问题 3:

深入分析下里面的数据,给我这个交易人物画像,和交易信息

问题 4:(回应 Continue)

Continue
问题 5:

他现在总的资金体量是多少 usd 计价
3️⃣ 聚焦时间:最近一周做了什么

问题 6:
我们持续分析他的交易策略,聚焦于他最近交易的一周,看看交易了多少次,盈利情况,买卖情况等

4️⃣ 产品维度:他到底做什么赚钱

问题 7:

他做的现货,期货或者期权,在赚什么钱,说清楚呀
5️⃣ 微观案例:具体某段交易的决策逻辑

问题 8:

具体分析一段交易,分析下他的决策原因,要深入分析他的决策逻辑,你给我这么宏观的交易策略,对我没有什么指导意义

6️⃣ 决策细节:试探与趋势判断
问题 9:

他的小单测试具体是怎么做的,你在从学到的优秀交易员身上看下,还有就是趋势判断,他是怎么判断的,你从哪些数据上面看出来的

7️⃣ 深层规律:反常识行为

问题 10:
你再深入挖掘下他作为一个交易员反常识的行为,同时总结下更深层次的交易规律

8️⃣ 信息输入:他看什么

问题 11:

他看 k 线,如何看,是否会去看信息面或者宏观
9️⃣ 数据理解澄清

问题 12:

5-18 当天(消息发酵日) ... 这个数据怎么理解,动作是 buy,但是持仓是负数

🔟 综合输出
问题 13:

根据我们的聊天和你深入对他交易模式的理解,总结一下他的交易模式,并且输出 md 文件

1️⃣1️⃣ 心理与情绪维度

问题 14:
从他的数据里面能看到交易风格吗,贪婪,恐惧一类

1️⃣2️⃣ 元整理

问题 15:(即当前这个问题)

把我所有的提问整理成为一个 md 文档
提问的演进路径

这 15 个问题不是平行的,它们形成了一条从宏观到微观、从表象到本质的深入路径:

获取数据(1-2)
↓
整体画像(3-5) —— 他是谁?资金多少?
↓
行为时空切片(6-7) —— 近期做什么?产品是什么?
↓
决策微观解剖(8-9) —— 具体怎么想?怎么试?怎么判断?
↓
规律与信息层(10-11) —— 深层逻辑?信息来源?
↓
细节纠错(12) —— 数据表达的准确理解
↓
综合沉淀(13) —— 系统化交易模式
↓
最后维度(14) —— 人的心理特征
↓
元整理(15) —— 复盘整个探索过程

提问质量的几个观察
层层追问的递进感

从 "下载代码" 到 "画像" 到 "一周" 到 "某段具体交易" 到 "他看什么 K 线",每次都在缩小焦点、提高精度。这是很好的探索姿态 —— 先建立宏观认知,再向下钻探细节。

对"有用性"的持续把关

问题 8 是个关键转折:
"你给我这么宏观的交易策略,对我没有什么指导意义"

这个反馈直接推动后续所有分析从"描述性"转向"可操作性"。这是一个非常老练的追问者才会做的事。

深度好奇心

问题 9 同时问了两件事 —— "小单测试"和"趋势判断",看出对交易机制层面的真正好奇,而不仅仅是"他赚了多少"。
问题 14 则是典型的人性好奇—— 不满足于"他做了什么",还要知道"他是什么样的人"。

对数据准确性的警觉

问题 12 抓住了一个关键的数据表达问题:Buy 动作 vs 负数持仓的表面矛盾。这说明在阅读数据时带着批判性,不被叙述牵着走。

合理的输出需求

问题 13 和 15 都是明确的归档需求 —— 知道什么时候该把知识沉淀下来。
如果要继续深入,可以问的方向
基于这条提问路径,还没涉及的维度(仅列,不回答):
规模效应:他这套方法在 $10k、$100k、$1M、$10M 账户上分别怎么变化?
竞争对手:BitMEX 上其他传奇交易员(如 Arthur Hayes)的风格对比
可复现性:如果给你 100 万美金,能不能按他的系统跑一个简化版
失败案例:2020-06 那 -80% 回撤期间他具体做了什么导致的
辅助工具:他可能使用的外部数据源(链上数据、DeFi 指标等)
监管和风险:BitMEX 2021 年的合规事件对他是否有影响
文档生成日期:2026-04-19
对应对话:从 GitHub 代码下载到交易员心理画像的完整探索

[0xRich @richzhang668]

关于 Paul Wei (@coolish) BTC 交易数据分析的提问记录

针对 BitMEX 传奇交易员 Paul Wei 公开数据仓库 bwjoke/BTC-Trading-Since-2020 的逐层深入探索
数据来源:173,058 笔成交 / 43,214 个订单 / 6 年完整历史
提问目录

1️⃣ 数据获取与初探

问题 1:

https://t.co/TkiLxGo46j 下载这个代码

问题 2:
你为啥知道放在 /home/claude/ 这个目录下面

2️⃣ 整体画像:这个交易员是谁
问题 3:

深入分析下里面的数据,给我这个交易人物画像,和交易信息

问题 4:(回应 Continue)

Continue
问题 5:

他现在总的资金体量是多少 usd 计价
3️⃣ 聚焦时间:最近一周做了什么

问题 6:
我们持续分析他的交易策略,聚焦于他最近交易的一周,看看交易了多少次,盈利情况,买卖情况等

4️⃣ 产品维度:他到底做什么赚钱

问题 7:

他做的现货,期货或者期权,在赚什么钱,说清楚呀
5️⃣ 微观案例:具体某段交易的决策逻辑

问题 8:

具体分析一段交易,分析下他的决策原因,要深入分析他的决策逻辑,你给我这么宏观的交易策略,对我没有什么指导意义

6️⃣ 决策细节:试探与趋势判断
问题 9:

他的小单测试具体是怎么做的,你在从学到的优秀交易员身上看下,还有就是趋势判断,他是怎么判断的,你从哪些数据上面看出来的

7️⃣ 深层规律:反常识行为

问题 10:
你再深入挖掘下他作为一个交易员反常识的行为,同时总结下更深层次的交易规律

8️⃣ 信息输入:他看什么

问题 11:

他看 k 线,如何看,是否会去看信息面或者宏观
9️⃣ 数据理解澄清

问题 12:

5-18 当天(消息发酵日) ... 这个数据怎么理解,动作是 buy,但是持仓是负数

🔟 综合输出
问题 13:

根据我们的聊天和你深入对他交易模式的理解,总结一下他的交易模式,并且输出 md 文件

1️⃣1️⃣ 心理与情绪维度

问题 14:
从他的数据里面能看到交易风格吗,贪婪,恐惧一类

1️⃣2️⃣ 元整理

问题 15:(即当前这个问题)

把我所有的提问整理成为一个 md 文档
提问的演进路径

这 15 个问题不是平行的,它们形成了一条从宏观到微观、从表象到本质的深入路径:

获取数据(1-2)
↓
整体画像(3-5) —— 他是谁?资金多少?
↓
行为时空切片(6-7) —— 近期做什么?产品是什么?
↓
决策微观解剖(8-9) —— 具体怎么想?怎么试?怎么判断?
↓
规律与信息层(10-11) —— 深层逻辑?信息来源?
↓
细节纠错(12) —— 数据表达的准确理解
↓
综合沉淀(13) —— 系统化交易模式
↓
最后维度(14) —— 人的心理特征
↓
元整理(15) —— 复盘整个探索过程

提问质量的几个观察
层层追问的递进感

从 "下载代码" 到 "画像" 到 "一周" 到 "某段具体交易" 到 "他看什么 K 线",每次都在缩小焦点、提高精度。这是很好的探索姿态 —— 先建立宏观认知,再向下钻探细节。

对"有用性"的持续把关

问题 8 是个关键转折:
"你给我这么宏观的交易策略,对我没有什么指导意义"

这个反馈直接推动后续所有分析从"描述性"转向"可操作性"。这是一个非常老练的追问者才会做的事。

深度好奇心

问题 9 同时问了两件事 —— "小单测试"和"趋势判断",看出对交易机制层面的真正好奇,而不仅仅是"他赚了多少"。
问题 14 则是典型的人性好奇—— 不满足于"他做了什么",还要知道"他是什么样的人"。

对数据准确性的警觉

问题 12 抓住了一个关键的数据表达问题:Buy 动作 vs 负数持仓的表面矛盾。这说明在阅读数据时带着批判性,不被叙述牵着走。

合理的输出需求

问题 13 和 15 都是明确的归档需求 —— 知道什么时候该把知识沉淀下来。
如果要继续深入,可以问的方向
基于这条提问路径,还没涉及的维度(仅列,不回答):
规模效应:他这套方法在 $10k、$100k、$1M、$10M 账户上分别怎么变化?
竞争对手:BitMEX 上其他传奇交易员(如 Arthur Hayes)的风格对比
可复现性:如果给你 100 万美金,能不能按他的系统跑一个简化版
失败案例:2020-06 那 -80% 回撤期间他具体做了什么导致的
辅助工具:他可能使用的外部数据源(链上数据、DeFi 指标等)
监管和风险:BitMEX 2021 年的合规事件对他是否有影响
文档生成日期:2026-04-19
对应对话:从 GitHub 代码下载到交易员心理画像的完整探索

[逻辑赵 (📜,🤝) @Johnson9120]

@osheajinro 都是短期的噪音，不是很重要，可以过滤掉～

[DiscusFish @bitfish]

意识不是开关，是两个旋钮
一个管外部输入——你多相信眼睛
一个管内部约束——大脑多坚持自己的剧本
两个旋钮的配比，就是你此刻的意识状态

清醒：两个都高，预测和感官咬合，世界"真实"
做梦：外部断了，内部空转出故事
致幻剂：感官全开，评判悬置，世界未经过滤涌入
深度冥想：两个都低，系统接近重置

所以冥想到底在干什么？对大脑默认模式网络的手动调参

初学者闭眼杂念爆发，不是你不够静——外部输入降了，内部预测机器还在空转。
进阶冥想是把第二个旋钮也拧下去,从空转，走向寂灭

[DiscusFish @bitfish]

这周重读控制论，突然看清一件事：控制论研究的就是一件事——怎么用信息引导能量，对抗熵增。

投资同构——信息引导资本，对抗市场熵增。

Ashby定律：你的控制多样性必须≥系统复杂度。

只看K线的人试图用一个变量驾驭宏观、微观、地缘、心理四重驱动的市场。这不是勇敢，是物理上不可能

巴菲特的"能力圈"就是Ashby约束的主动应用——不是能力强不强的问题，是承不承认自己维度不够的问题

[Dovey "Rug the fiat" Wan (hiring) @DoveyWan]

Future of investing is 3 ppl shop managing billions $ with a rack of mac studios & NVDA DGX spark

The setup we used: Master agent locally hosted with local model (Mistral L2), and bunch of daemons in local dockers talk with cloud LLMs with dedicated skill bundles. Master do task decomposition, orchestration, delegation, synthesize, and final rec

Some (non exhaustive) opsec tips: before delegating always run sanitization at the master, its local LLM parses daemons' output through a defined schema to avoid prompt injection. make sure network Isolation among daemons, and only snd credential/api keys as vars at containter start, no agentic logins will blend with ur own logins. other typical devops hygiene works as the master is your main devop .. the list goes on

[DiscusFish @bitfish]

今年的一个核心主题

知识Memo化、方法Skill化
工作 Loop 化、产品RaaS化

横批：
Agent直达结果
Result as a Service

[逻辑赵 (📜,🤝) @Johnson9120]

@XiongTylerYue 餐厅周要来了

[Aiko @0xAikoDai]

越创业越明白，创始人的职责是带一群人去做好玩且有正向价值的事儿，所以不需要技术专精，只需要1）外向型的生命力：有永远打不死的精神，永远对世界好奇，寻找乐子不知疲倦；2）内向型的稳定力：心力和自我调节力足够强，能承受他人无法承受的混沌和压力。3）一定的社会资源（满足招聘和战略判断+30%业务即可），不需要100%匹配（所谓的founder-market fit），会聚人用人远比会做事重要。
做vc的时候对创始人要求老多，什么行业老兵，前某某产品经理或者小天才，创业了才知道创始人拼到最后还是韧性心力。

[逻辑赵 (📜,🤝) @Johnson9120]

@williamlab 我财运极佳，我天生就是富贵命💎
金钱总是向我飞奔而来🏇
赚钱对我来说很容易📈
我非常感激我的钱，请给我更多👼
我将步入人生中最富裕的时期🧧
我会有非常非常多的钱💰
2025年相信自己一定能拿到大结果🎰！

[Otter @otterpal24]

大多数的创始人承担的角色就是最后的风险承担人，公司所有可预知的和不可预知得风险最后都要由创始人来承担，既不是投资人，也不是核心干股成员来承担，就是创始人。所以创始人是需要有足够得风险收益正比，才能去平摊潜在的风险。

很多人根本就不可能当老板，根本就不在于资源、能力，而在于这个创始人有没有超觉的责任心和为了承担责任而做的长远财务规划，类似松鼠在冬季到来之前囤积坚果。

前几天在群里听到一群友讨论出现漏洞时全身冰凉的时刻，我想我可能是最理解他的人之一，因为我遇到的不止一次，但我做错了一件事，我从未苛责过技术，反而给技术错觉，这件事没什么大不了的，以至于在未来产生了对风险和收益价值判断天差地别，核心技术毫无对风险的尊重。

我听过自己也听过别家的员工对老板的抱怨是好像老板很轻松，闲云野鹤。但是一旦出事了，站出来承担最终责任的，会是看起来轻松的老板。记住经济学上的一个常识：承担风险最大的人应当拿走最多的收益用于补偿风险敞口。

[Jayden Wei @JaydenWei]

所谓的“躺平”，其实是找到了“最小阻力之路”。眼见是什么都不做，其实是背后建立了系统，系统打造完，一切只是水到渠成。不要对所谓的暴富“躺平者”愤恨，剖析他们的底层逻辑，质疑他们，理解他们，成为他们。

[Dovey "Rug The CNY" Wan🪐 @DoveyWanCN]

最近面试和聊founder一个很深的感触，如果能对世界保持没有太多偏见的好奇，一个人的底色和基本盘就已经比绝大多数人都更优秀了，无关背景和出身。

[Dovey "Rug The CNY" Wan🪐 @DoveyWanCN]

世界上最难沟通的人，不是没有文化的人。是被灌输了标准答案并且以为世界是围绕自己在转的人。

[Yishi @ohyishi]

你很难从他人的只言片语中窥到全景，因为那是人家的经历，中途多少坎坷和折磨，从他嘴边迸出来就是平淡无奇的一句话。

真正的醒悟是一个人关上门，不留情面地深刻反思。像用手术刀一样将心壁上的增生一片片刮掉，流血都没关系，最后才露出里面鲜红透光的肉。不假装，不修饰，那才是真实的你。

什么时候诚实地面对自己，什么时候你就有力量。

[逻辑赵 (📜,🤝) @Johnson9120]

@2040yyds 也不全是，我看到有币圈的人跨圈做酒店旅游kol，住的酒店也不错，花了不少钱，但是流量也很大，逐渐做起来了

[阑夕 @foxshuo]

有点好笑，曾经担任谷歌CEO长达10年之久的Eric Schmidt前几天去斯坦福大学受邀计算机学院的会议，他的演讲全程各种放飞自我，中途语重心长的告诉台下学生，这场会议是保密的，自己说的那些话千万不要外传。

然而，主办方对Eric Schmidt说，这场会议有摄像头正在全程直播……他的表情就凝固了。虽然斯坦福大学后来把视频从YouTube撤了下去，但已经有很多人都做了存档，Github上也有全文备份：transcripts
/Stanford_ECON295⧸CS323_I_2024_I_The_Age_of_AI,_Eric_Schmidt.txt

照例给大家划划重点：

- 现在的谷歌为什么在AI领域输得一塌糊涂？因为谷歌觉得让员工尽早回家和平衡工作比赢得竞争更加重要。如果你的员工每个星期只来公司上一天班，你怎么可能比得过OpenAI或是Anthropic？

- 看看马斯克，看看台积电，这些公司之所以成功，就是因为能够卷员工，你必须要把员工逼得够紧才能获胜，台积电会让物理学博士第一年下工厂干活，你们能想象美国的博士生去流水线吗？

- 自己犯过很多错误，比如曾经觉得英伟达的CUDA是很蠢的编程语言，但现在CUDA是英伟达最牛逼的护城河，所有的大模型都要在CUDA上运行，而只有英伟达的GPU支持CUDA，这是其他芯片撼动不了的组合。

- 还有微软跟OpenAI合作时自己也觉得难以置信，微软怎么能把最重要的AI业务外包给那种小公司啊，结果再次看走了眼，再瞧瞧苹果在AI上的温吞，大公司真的都官僚化了，奋斗逼都在创业。

- TikTok给美国人上了一课，在座各位年轻人以后如果创业，能偷音乐什么的就赶紧去做——似乎是在黑TikTok早期纵容盗版BMG——如果你做成了，就有钱雇佣最顶级的律师帮你擦屁股，如果你没做成，那就没人会起诉你。

- OpenAI的星际之门在宣传时说需要1000亿美金，实际上可能3000亿都打不住，能源缺口太大了，给白宫提过建议，美国以后要么跟加拿大打好关系，水电资源丰富，劳动力便宜，而且够近，要么去和阿拉伯国家套近乎，让他们来做主权投资。

- 欧洲已经没戏了，布鲁塞尔（欧盟总部所在地）一直都在摧毁科技创新的机会，可能法国还有点希望，德国不行，其他欧洲国家就更不用提了，印度是美国盟友里最重要的摇摆州，以及美国已经失去了中国。

- 开源很好，谷歌历史上的大部分基础设施也都受益于开源，但是说实话，AI行业的成本太高了，开源负担不起，自己投资的法国大模型Mistral将会转为闭源路线了，不是所有公司都愿意且有能力像Meta一样当冤大头。

- AI会让富者愈富、穷人恒穷，国家也是，这是一场强国之间的游戏，没有技术资源的国家需要拿到加入强国供应链的门票，否则也将错过盛宴。

- AI芯片属于高端制造业，产值很高，但不太可能拉动就业，你们可能没几个人去过芯片制造厂，里面全是机械化生产，不需要人，人又笨又脏，所以不要指望制造业复兴，苹果把MacBook的产线迁回德州不是因为德州工资低，因为根本不用再大规模雇人了。

- 历史上，电力在引入工厂之后并不比蒸汽机创造了更多的生产力，是过了大概30年左右，分布式电源改造了车间布局，推动组装系统的出现，再才开始了生产力的飞跃。现在的AI和当初的电力一样，有价值，但还需要组织创新，才能真正拿到巨大的回报，目前大家都还只是在摘取「低垂的果实」。

[逻辑赵 (📜,🤝) @Johnson9120]

@shirleyusy 你在说啥😂 这跟pp有毛关系，我只是提醒一下而已