あいば@生成AI×トレード📈

“10M$稼ぐまでドバイorタイから帰れま10🇦🇪🇹🇭”/ bot歴5年 / 専業botter(algorithmic trader) / AI Agent × Botter → #AgentBotter / 生成AIで自動売買botを作る話を発信/ #BTC #HYPE / note👇

[あいば@生成AI×トレード📈 @aiba_algorithm]

AIでトレードを仕組み化したい人向け。

bot歴5年の専業botterが、
生成AI×自動売買botの開発ログ / 検証ログ / 失敗談を発信します。

裁量トレーダーのbot化、
エンジニア向けの開発フロー、
たまに仮想通貨のトレンド・相場コメント。

AI Agent × Botter = AgentBotter。

興味ある人はフォローどうぞ。

[Koder @koder_dev]

Claude Codeのスキルを毎日勝手に改善されていく仕組み面白いなー

会話履歴から「うまくいかなかったsignal」拾わせて自己ふりかえりさせる発想人間の成長サイクルに似てていいなー

前までとは違って、もうスキルが自分で育つ時代来てるな
https://t.co/6tydthygxt

[あいば@生成AI×トレード📈 @aiba_algorithm]

このTLから漂う、悲観は買いがBTCはまだ許されない雰囲気あるな

[あいば@生成AI×トレード📈 @aiba_algorithm]

また病院きた。タイきてから調子悪い。

[あいば@生成AI×トレード📈 @aiba_algorithm]

株落ち着かないとBTCに資金回ってこない感あるよなぁ

[Watcher.Guru @WatcherGuru]

JUST IN: CME Group officially launches 24/7 crypto futures & options trading.

[Xudong Han @Xudong07452910]

这篇最新的论文 Scaling Laws for Agent Harnesses 很适合做 Agent Harness 的人看。

它讲了一个很关键的点：Agent 不是靠多跑 token、多调工具、多循环几轮就一定变强。真正重要的是，这些交互有没有变成“有效反馈”。

论文提出了 Effective Feedback Compute，EFC：只有那些信息量足够、可靠、不重复，并且真的被 Agent 用来改变下一步决策的反馈，才算有效。

这点挺重要，因为很多 Agent 系统现在容易把 raw compute 当成能力提升：上下文更长、工具更多、循环更复杂、日志更详细。但如果反馈没有被结构化整理，没有进入 plan / revise / verify 的闭环里，本质上只是消耗更多资源。

这对日常做 Agent 也很有启发。很多 Harness 看起来很复杂，工具很多、日志很多、验证很多，但如果反馈没有被整理、记住、复用，Agent 只是更忙，不是更聪明。

未来 Agent Harness 的优化，可能不是简单堆更多工具和更长上下文，而是提高“每一次反馈的利用率”。

好的 Harness，不是让 Agent 多干活，而是让它每干一步都能真正学到东西。

https://t.co/JVoQEYT0ct

#AgentHarness #AgenticAI #AIResearch #claudecode #codex

[あいば@生成AI×トレード📈 @aiba_algorithm]

きてんね

[Watcher.Guru @WatcherGuru]

BREAKING: Michael Saylor's 'Strategy' sold 32 Bitcoin worth $2.5 million.

[あいば@生成AI×トレード📈 @aiba_algorithm]

🫶🙌

[Alpaca @AlpacaHQ]

Binance, the largest digital asset platform serving over 300 million users, has launched US stocks and ETFs trading, advancing their vision to become a multi-asset financial super app.

This product expansion, powered by Alpaca’s Broker API, enables @binance users to:
✅ Invest in over 7,000 US-listed stocks and ETFs for as little as $5
✅ Trade nearly around-the-clock for select equities
✅ Access global traditional markets via a familiar crypto-native interface
✅ Build diversified, long-term strategies without navigating separate traditional brokerage platforms

[あいば@生成AI×トレード📈 @aiba_algorithm]

まじ？Xおると感覚バグってくるな。

[朱雀 | SUZACQUE @Suzacque]

Codexを自律運用させてる人ってこんなに少ないの？GPT-5.5 proはMax5,000人って言ってるけど。まあ、数万人だったとしても超エリートには変わりない。全体のごくごく一部。これ、あとあと効いてくるから早く始めたほうがいいですよー。
和訳：Codexのユーザー数が500万人に達したとしても、それはChatGPTの約9億人のユーザー数に対して、わずか約0.6%にすぎない。私たちは本当に、本当にまだ初期段階にいる。大多数の人は、AIで今すでに何が可能になっているのかをまったく知らない。一方で、ごく一部の人たちは、自分の生活や仕事をどんどん自動化している。

[あいば@生成AI×トレード📈 @aiba_algorithm]

codexの長時間ループできない人たちのfomo

[albina @enjojoyy]

People that run 24+ hours Codex tasks

Can you share what you’re running exactly?

Everyone is sharing the hours but not the task itself, I feel that most of them are just engagement baits

[あいば@生成AI×トレード📈 @aiba_algorithm]

このおかげでHYPE含み益がSや。感謝です。
飛び乗り乗車大事。

[あいば@生成AI×トレード📈 @aiba_algorithm]

HYPEニュースで飛び乗ってよかったーー。いつか買いたいと思ってたんだけど、タイミングなかったんだよな。このまま3年ぐらいガチホしときたい。

[あいば@生成AI×トレード📈 @aiba_algorithm]

claudeの良さでも悪さでもあった、いい感じに適当にやってくれる感無くなったな

[あいば@生成AI×トレード📈 @aiba_algorithm]

この時代きたら何も考えずにリスク120パーとかしてるとマジで死ぬよなぁw

[あいば@生成AI×トレード📈 @aiba_algorithm]

インデックス投資の神話が崩れる大デフレ時代もいつか来るんかもな

[あいば@生成AI×トレード📈 @aiba_algorithm]

草

[🦀林家志弦🦀 @8848_426]

チャッピーはただ単に人間がやってた検索を代わりに行って結果を要約してるだけであって
どこまで行っても昔ながらのネット検索の域を出ることは不可能だしなんなら誤情報を自信満々で出してくるということをどうやったら周知できるんだろうな…

[あいば@生成AI×トレード📈 @aiba_algorithm]

複雑になりすぎて大体のタスクはxhighじゃないと厳しく
なってるワイ

[あいば@生成AI×トレード📈 @aiba_algorithm]

インデックス投資の神話が崩れる大デフレ時代もいつか来るんかもな

[Jack @jackcoder0]

Two economists just published a mathematical proof that AI will destroy the economy.

Not might. Not could. Will — if nothing changes.

The paper is called "The AI Layoff Trap." Published March 2, 2026. Wharton School, University of Pennsylvania. Boston University. Peer reviewed. Mathematically modeled.
The conclusion is one sentence.
"At the limit, firms automate their way to boundless productivity and zero demand."

An economy that produces everything. And sells it to nobody.
Here is how you get there.
A company fires 500 workers and replaces them with AI. A competitor fires 700 to keep up. Another fires 1,000. Every company is behaving rationally. Every company is following the incentives correctly. And every company is building a trap for itself.

Because the workers who were fired were also customers.
When they lose their jobs faster than the economy can absorb them, they stop spending. Consumer demand falls. Companies respond by cutting costs — which means automating more workers — which means less spending — which means more falling demand — which means more automation.

The loop has no natural exit.
The researchers tested every proposed solution. Universal basic income. Capital income taxes. Worker equity participation. Upskilling programs. Corporate coordination agreements.
Every single one failed in the model.
The only intervention that worked: a Pigouvian automation tax — a per-task levy charged every time a company replaces a human with AI, forcing them to price in the demand they are destroying before they pull the trigger.

No government has implemented this. No major economy is seriously discussing it.
Meanwhile the numbers are already tracking the curve. 100,000 tech workers laid off in 2025. 92,000 more in the first months of 2026. Jack Dorsey fired half of Block's workforce and said publicly: "Within the next year, the majority of companies will reach the same conclusion."
Nobody is doing anything wrong. Companies are following their incentives perfectly. That is exactly the problem.

Rational behavior. At scale. Simultaneously. With no mechanism to stop it.
Two economists built the math. The math leads to one place.

Source: Falk & Tsoukalas · Wharton School + Boston University ·

[あいば@生成AI×トレード📈 @aiba_algorithm]

妻が見たいらしいので、嵐のラストライブのオンラインチケット購入

ワイが小学校高学年〜中学生頃だなー嵐が大人気やったん。女子のみんな櫻井翔好きやったよな。

[あいば@生成AI×トレード📈 @aiba_algorithm]

お、まじ？

[Tibo @thsottiaux]

Five million users would agree. Resetting the limits tomorrow morning to celebrate.

Time to go /fast