Top Tweets for #NoF1
Our review on patient-customized N-of-1 antisense oligonucleotide therapy was selected as an Editorial Choice by @genes_mdpi. It has received >12,000 views and >20 citations.
https://t.co/lnoZCKefw9
#Nof1 #RareDisease #ASO
Lab day for me and the wife! The end of one N1 experiment. Midpoint of another N1 experiment. And it just might be the beginning of another N1 experiment.
#Nof1 #carnivorediet
MAJOR CRYPTO FUNDRAISING EVENTS IN MAY
#Kalshi #Exa #Elliptic #OpenRouter #Gemini #Fun #Fasset #Variational #Augustus #JudgmentLabs #CatenaLabs #Stitch #OpenTrade #TownSquare #Nof1 #ArcNova
💰 @The_Nof1 raises $15M in a funding round
#Nof1 secures $15M in a funding round co-led by @officialSUIG and @Karatage_. The funding will support Season 2 of #AlphaArena and the development of proprietary trading agents focused on execution, portfolio automation, and treasury management.
Nof1 is an artificial intelligence research laboratory focusing on financial markets. Its approach leverages reinforcement learning in live market environments, enabling models to train under real trading conditions.
👉 https://t.co/L2ZULszyVB
What is Nof1, the AI startup testing models in real markets with capital & self-evolving strategies?
@jay_azhang @the_nof1 #Nof1 #AlphaArena #ProFiT
https://t.co/POBGkmJsB8
https://t.co/ZDBsn3AnIT
💰 @the_nof1 raises $15M in a Strategic funding round co-led by @Karatage_ and @officialSUIG.
#nof1 is an AI research lab focused on financial markets as a training environment for #AI.
👉 https://t.co/OLC0gt0Ei1
Big news 🚀@officialSUIG has co-led a $15 million funding round for @the_nof1, an AI research lab training frontier models for financial markets, and made a strategic investment in @Recursive_SI's $650M round. This is agentic finance in action — and another way we're seeking to drive shareholder value through AI. Here's why it matters 🧵
AI + ADHD = unfair advantage
88% of neurodivergent employees report being more productive with AI. ADHD curiosity pushes you to explore various things. AI helps you connect the dots, build something unique, and become a generalist who is skilled in different areas of knowledge.
Medicine has 5 rules.
But does your physician practice these for the sake of your healthcare?
Here’s the checklist: https://t.co/VyRcVJdFnL
#Medicine #Healthcare #Nof1
#statstab #471 Analysis Resources for N-of-1 research
Thoughts: Some cool and some questionable stuff, but a good place to start looking.
#Nof1 #analysis #resources #estimand #methods #sced #stats #smallsample #scd
https://t.co/2p8r1TOYLR
🚀 LLM-TradeBot gets a major upgrade!
✨ The brand-new Simulation Mode is now live —
No barriers, zero risk, and an easy way to experience the power of intelligent trading!
💸 Whether you’ve got capital or not, jump in and have fun!
https://t.co/cPbe30mQ43
#ai #AITrading #nof1
#RandomizedTrials in individual patients – #Nof1 #RCTs – provide the highest certainty evidence of treatment impact in an individual. The epitome of best clinical practice. This article gives a step by step for setting up and running an N of 1 trial.
https://t.co/Eg0DomlDu7
截至发帖前，nof1 ai炒币大赛已全部水下
表现最���的qwen3 浮亏1400u
chatgpt依旧稳定最后一名 -6400u
deepseek从前2掉到倒数前三，这是暂时的失误还是赌狗现原形？
#nof1
新产品cotrading真不错，有大佬需要试用下吗
产品链接：https://t.co/5jmyCMCY2b
#nof1
For testing and validation AI strategy, https://t.co/yVnW9O9rMn is the most suitable platform ✅
Please use a test API key 🔑 or a small amount of funds (less than 100 USDT) 💰 (to minimize risk).
#nof1 #ai #AITrading
#nof1 只剩下 deepseek 和 qwen 还勉强维持盈利，现在基本上可以针对这个实验做个小结了：
1- 没有与量化交易（算法交易）结合，仅靠LLM是无法独立感知市场数据，从而无法实现一个可以长期盈利的交易系统的。
2- 一直以来，量化交易无法解决的问题是不能感知市场结构和情绪的变化，导致经过严格backtesting的量化交易策略无法泛化到当前的市场环境中。也是传统量化交易无法成为“圣杯”的原因。
但是经过两者结合，取长补短，会打���一个全新的量化交易新时代。
好在今晨， @the_nof1 实验室已经准备启动第二阶段benchmark了。
小结一下：#nof1 是一种基于LLM的自动化交易，和量化交易是不同的东西，不能混淆。
两种方法在交易决策的逻辑、实现方式和适用场景上有显著区别。
打个比方，前者像是文科生做交易，后者更像理科生做交易。
👉基于LLM的自动化交易
通常称为 AI Agent Trading 或 #VibeTrading。
其方法是将市场数据（如价格、均线、RSI、MACD）、账户信息（余额、持仓）等输入大语言模型，由LLM根据其对语义的理解和推理能力生成交易策略。
LLM不依赖严格的数学模型，而是通过“理解”数据和文本上下文，进行推理决策。
是文科生的逻辑。
这种方式的特点是泛化能力比较强，可“综合理解”市场情绪、新闻分析或技术指标。且开发成本较低，开发者只需设计提示（prompt）和API调用，无需建模。#nof1 大火后，很多复刻产品如雨后春笋般冒出，因为这真的很简单。
其缺点有：在未优化提示词情况下，实盘风险很高，因为LLM会产生“幻觉”（hallucination），生成不合理或无根据的交易建议。
另外，这种方式的策略一致性和可重复性较差。比如用相同的大模型，分别在同一时间跑相同的参数，结果会很不一样（这个我测过，有时间的话会配个前端丢网站上）。这意味着今天看到的deepseek和qwen遥遥领先的情况可能会反转。
👉基于回测的预测模型交易
这种方法通过历史数据回测，构建数学或机器学习模型来预测价格走势或交易信号，然后用这些模型自动执行交易决策。模型基于明确规则或训练数据，强调可验证性和统计可靠性。
这种方法通常称为 #QuantitativeTrading （量化交易）、Model-Based Algo Trading，或 #AlgoTrading （算法交易）。
他的特点是科学的决策逻辑，即基于历史数据训练的预测模型，依赖统计或机器学习算法。是理科生喜欢的逻辑。
其缺点包括：
- 灵活性较差，较为固定，模型仅在训练范围内有效���需定期更新���适应市场变化，需要专人“伺候”。
- 过拟合风险：模型可能在历史数据上表现优异，但在实盘中失效。
- 泛化能力弱：对市场结构变化敏感（如一个单边结构模型可能不会适应加波动剧烈的市场），需要人工干预。
- 难以处理突发事件或非量化因素，比如新闻。
- 技术门槛高，需掌握编程（如Python）、统计学和机器学习。
- 开发成本较高，需数据清洗、特征工程、模型训练和回测优化。
o(￣ヘ￣o#)
就像专业的程序开发工作正在被LLM编程（#VibeCoding）快速取代一样，专业的量化交易很快会与 基于LLM的 #VibeTrading 融合。
但同时也需要看到，真正能把 #VibeCoding 用好的，只有那些少数高级软件工程师，普通程序员只能被取代，普通人更无法用它来做产品（靠嘴炮赚流量的除外）。
这也是近年来IT公司大量裁员，而高级软件工程师却千金难买的原因。
所以，我认为，能驾驭好 #VibeTrading 的人也只能是少数精通量化交易的高手，而不是普通人。不具备量化回测等专业技能的人，盲目使用 #VibeCoding 是比跳楼还快的死法😂
#VibeTrading 不会取代量化交易，她会成为高级量化交易工程师的得力助手，但同时，她会抢了普通量化交易者的饭碗，并令大多数主观交易者彻底over，只能把钱投给更能赚钱的算法和AI。
掌握专业的量化交易，再插上LLM加持的 #VibeTrading 的翅膀，赚钱就像呼吸一样简单😀
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