Yolochen

Yolo all the way

[Yolochen @ianchenyolo]

@miladydegens Unfollowing cuz u retarded

[degen calls @miladydegens]

You are going to make so much money here today

I hope you understand that?

7PM UTC

BE READY…

[degen calls @miladydegens]

Have you ever turned $200 in to $100K over night?

This will become the norm here

Wait and see what i launch tomorrow

Millionaires will be made here tomorrow

Time to lock in.

You're about to experience a level of euphoria that will give you mental illness how it happened for the rest of your life.

Call time - 29TH SEPTEMBER, 7PM UTC

[Yolochen @ianchenyolo]

@WhaleGuruSol Maybe 300 would be ideal for this month 🙂‍↕️

[Yolochen @ianchenyolo]

@USronaldcarter interact hi

[Yolochen @ianchenyolo]

@GuoShenCN7 done

[Yolochen @ianchenyolo]

@Wuming_Mr_ me

[Yolochen @ianchenyolo]

@huoshan007 印鈔機

[Nic @Nicjiang7]

最近看到大家都在发自己的量化，我也分享下自己的量化，大概跑了半个多月，从Openclaw 换成 Hermes 后就一直在构思这个系统，我没研究过现在和过去其他人的量化逻辑，但我这个目前胜率还凑合，从 1000u 的本金也跑到了 1600+，说下基本自己的思路，也能和大家碰撞想法和交流：

🌟AI 是 Claude + Hermes ，claude 搭系统，Hermes 来分析策略和执行，95% 是 7x24 服务器上跑不占用 大模型Token

🌟核心逻辑和共识是 —— 一个真正会自己学习的Agent。她能记住每一次判断对错，能从失败中提炼经验，能主动调整自己的判断逻辑。就像一个真正的交易员，刚入行时新手，做久了变老手。

就拿我自己来说，从 openclaw 出现以来就在不断的使用学习试各种skill 和方式让他变得更智能更主动的帮我做事，但是实际上他本质逻辑就是个定时器，时间到了开始做事，所以基于这个逻辑想要无缝 7 x 24 的跑下来就必须有个合理的闭环让他循环，我是这样思考的：

1⃣每次决策都留痕

简单来说我每一次跟我的 Hermes 聊天让他帮我每分析或开仓，系统会自动记录一份"决策快照"：

·当时的市场温度（恐贪指数、VIX）
·币种的技术指标（RSI、ADX、量价）
·订单簿的真实买卖情况
·聪明钱在做什么方向
·宏观环境（关税期？FOMC期？）
·Polymarket在赌什么/对应 token 是否有盘口
·为什么做这个判断（理由）
·预测的方向和目标价

这就像一个交易员的工作日记，每笔交易都写下"我为什么这么做，现在是什么环境的判断"。

2⃣24小时后回头看（可以根据我问的情况自动判断时间戳）

24小时后，系统自动回访这笔决策：

当时Hermes说"看多ETH，目标涨3%"
24小时后实际：ETH涨了2.5% → 标记为"判断正确"
24小时后实际：ETH跌了1% → 标记为"判断错误"

这个回访不是简单看价格，而是要分析复盘为什么对、为什么错。

3⃣让AI自己复盘

这里是最关键的一步。如果判断错了，系统会自动把错误的分析和实际结果发给MAKIMA本人，让她自己复盘：

"你24小时前分析ETH看多，给出Conviction 72分 当时你的依据是：RSI超卖、订单簿买盘强、聪明钱方向一致但实际ETH跌了2%
请复盘：
1. 哪个信号判断失误？
2. 当时忽略了什么？
3. 下次遇到类似场景怎么处理？"

Hermes会给出复盘结论，比如：
"忽略了Polymarket 的反向信号，当天 ETH 的盘口预期不足以造成拉盘，市场预期ETH会跌 聪明钱信号有滞后性，不能完全依赖 下次遇到 Polymarket 反向时应该谨慎做多"

这条复盘自动归档到经验库，带上标签：

「币种：ETH
RSI区间：超卖
宏观环境：FOMC前
失败原因：Polymarket反向被忽略
教训：Polymarket反向时聪明钱信号需折扣」

4⃣下次遇到类似情况，自动调取经验

这是真正让她"成长"的核心。

下次Hermes要分析任何币种时，系统会智能搜索经验库，找到Top3-5条最相关的历史经验，注入到她的判断上下文：

"现在分析ETH，参考你的历史经验：

「经验1（30天前，类似场景）：
ETH超卖+宏观平静期，做多成功，关键是订单簿买盘强
经验2（45天前，反面教材）：
ETH超卖但Polymarket反向，做多失败，被打止损
经验3（15天前，类似场景）：
ETH超卖+聪明钱共识，做多成功率高」

请结合这些经验给出判断"

她不是从零开始判断，而是带着"过去同样情况下的经验"做决策。

🌟这套闭环的意义：

普通量化：人写规则 → 静态系统
我的量化：自己积累经验 → 动态成长

第1周：按基础逻辑判断
第4周：积累了几百条经验后，遇到熟悉场景能直接调取 第3个月：经验库足够丰富，胜率开始指数级提升
第6个月：成为这个特定市场环境下的"老手"
理论上，操作越多，胜率应该越高。每一次错误都不是浪费，而是在喂给她未来的判断力。

💡一个具体的例子

4月15日：MAKIMA分析BTC，看多，结果跌了 归档经验：BTC在RSI=42+ADX=20的震荡市做多，失败

4月22日：又遇到BTC RSI=44+ADX=22+震荡市 系统调取

4月15日的经验作为反面教材 Conviction从60分扣到48分（不开仓） 后来BTC确实又跌了 → 避免了一次亏损

5月5日：BTC RSI=38+ADX=45（这次是趋势市） 系统调取经验时，发现4月15日的反面教材"市场状态不同" 权重降低，不影响这次判断 正常开多，赚了

「她学会了区分场景，不是机械套用经验，而是判断"过去的经验在当前是否适用"。」

·不让Agent绕过规则，而是改进规则

我们最初遇到一个问题：Hermes有时会觉得系统设的门槛太严，自己绕过去开仓。

我们没有限制她，而是给了她一个"反馈机制"：

觉得门槛过严？写入feedback.log 觉得规则不合适？告诉系统 "你不是在忍受规则，你是在训练系统"

每周日系统自动统计这些反馈：

如果"觉得过严但实际开仓胜率>55%" → 门
槛自动降低

如果"按门槛开仓胜率<45%" → 门槛自动提高
她的每个想法都被听到，每个反馈都在改进系统。

弄这套东西的原因是我比较懒，但是在不了想学习外面的量化系统策略和逻辑，那么我就想弄一套东西不断的跑，我甚至懒得告诉他怎么跑。
这套系统我第一件事就是让他把现在到过去 2 个周期的 K 先放量价格等所有数据跑一个遍，然后把关键节点价格做上坐标，然后根据这个坐标找相对于宏观事件都发生了什么，分析原因，快速积累经验。每天和 claude 聊的最多的就是 Hermes 还缺什么，如何继续完善，怎么让他成长的更精准

下面发几个自己的面板（我为了他在干什么我能看得见，还建立了个模板清晰看到他在做什么）

[Paone @paonx_eth]

https://t.co/H1lt9Q7LIw

[Yolochen @ianchenyolo]

@YAYACA11 好厲害，請問有這個的教學嗎？我只要有機會賺到幾百刀我就夠了🥲

[Paone @paonx_eth]

30 minutes of video that teach the AI stack behind basketball prediction systems on Polymarket

one trader pulled $1.44M in 2 months running exactly this

Python + RF-DETR + SAM2

builds player tracking, jersey number recognition, and shot classification from raw match footage

Same stack powers the prediction systems in the article below

Bookmark this & give it 30 minutes today

[叶子君Foliage ◎🔶 @Foliage_et]

《ASTEROID 距离最初入场点 2800 倍，我是如何发现并卖飞a8的》

周五中午刷到马斯克评论了一条帖子，我注意到里面提到一只狗。但原文太长，加上当时流动性一般，我直接忽略了这个看似简单的回复。

结果没过多久，我突然在外盘看到这个币，我感觉不对劲，如果只是单纯的狗不应该射这么快，回去仔细读了原文，才发现有人在提议把 ASTEROID 作为 SpaceX 的吉祥物：
https://t.co/1ApW8mlOB2

当时我就意识到，这是个机会——虽然没落地，但绝对有炒作空间。

而且“ASTEROID”这个名字我很有印象，之前被炒过。在这种“同名叙事”里，市场往往会选择 OG。我刚好看到自己关注的聪明钱在买一个旧的 ASTEROID（JEEd9FnMK4JcrnsQLMYvfJMkxm7Twh656QQExgqrpump），我就直接跟了。

那时候，老币和后来冲到千万市值的新币在争龙头，我其实是更看好老币的。但很快我发现，有个老外买了一个更早的版本——意识到自己拿的可能不是 OG，我直接清仓，换进了一个 585 天前的更老合约（DmbEebmmYXjXXbN3DUDXuE1KA8iDhjh2rZ71hTFLpump）。

但问题来了，这个也没有 OG 标识。

这时候我反应过来：既然短时间内无法确定谁是龙头、谁是真 OG，那最优解其实是——先去以太吃 Beta。

我转去以太一搜，很快找到了对应标的，6.6w 市值直接买了 650U。更关键的是，我跟踪的聪明钱一个都没上，这反而让我更确定：这是一个“纯 Beta”机会。

0xf280b16ef293d8e534e370794ef26bf312694126

我当时想过把 CA 扔到推特，但最后没发——觉得 Beta 上限有限，不值得扩散，把人浇了也不好。（脑子里当时想到了 ANI和chibi：ani在Sol 上接近 1 亿市值，但以太只有不到 200 万，chibi更是弱仅仅800k）

所以我的预期是：
Sol 那边我找不到龙头的情况下，买以太等别人cx beta吃一吃也蛮不错的。

接下来事情也确实按这个剧本走了——以太这边开始慢慢爬，我一路涨一路卖，然后，人就看傻了。

最高 1.85 亿市值，从我入场点算，2800 倍。

现在回头看，这不是运气问题，是认知盲区：

1. 别让“经验茧房”杀死机会
因为之前 ani和chibi都在 Solana 爆发，我下意识认为 Meme 主战场永远在 Sol，忽略了以太坊对“顶级 IP + 情绪叙事”的资金承载力。

2. 熊市更要给叙事时间发酵
我用的是常规震荡思维止盈，但忽略了马斯克这种级别事件的破圈能力——这种共识是需要时间形成的，短期波动不应该成为离场理由。

3. 早期布局要有容错
如果当时哪怕留一部分仓位观察，结果会完全不同。大叙事下，应该多链布局，而不是思维固化——市场从来没规定，龙头一定在 Sol

最后说一句吧——希望下次这种级别的机会，我们都能抓到。这次复盘更多是给自己敲个警钟，如果对大家也有一点参考价值，那更是满足了。

看到有老师这波认知到位、成功上车，说实话我确实挺羡慕的，但也是真心祝福。市场一直在，只要认知还在进化，总会轮到我们！

meme forever！

[Bill The Investor @billtheinvestor]

有人为 Claude Code 提供了永久记忆功能，它在 48 小时内获得了 4.6 万颗星。单次会话的 Token 消耗减少了 95%。永不触及上下文限制。能够完全衔接你上次中断的地方。一键安装。完全免费。

[Yolochen @ianchenyolo]

@0xfelix @0xfacairiji @0x3bbbbbb 請問我可以入嗎！

[Yolochen @ianchenyolo]

@yaozong521 all in

[Aurora瑶总 🧲 @yaozong521]

买了一袋子 看着还可以

ca

AXs5VdaorGYRqPtjt1BdTQrAAfwumk36qeQguhFopump

[Launch Pump @LaunchAPumpfun]

AXs5VdaorGYRqPtjt1BdTQrAAfwumk36qeQguhFopump

[Yolochen @ianchenyolo]

@pigmo_co Hi