littleboxffff.ai

AI R&D Engineer ｜Quantitative Trader
Passionate about building AI-driven solutions and crafting innovative trading strategies.

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@PhyrexNi 套壳app+1%费率，数据还有延迟，用它的意义是啥

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来来回回波动了一周以后，足球板块昨晚突然爆发了一波，靠 ev 来做足球看起来是 make sense 的...😄

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引入了足球板块，加了很多仓位控制的逻辑，最近一周已经从 1000u 跑到了 2200u，还是让人意满离的...😌

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引入了足球板块，加了很多仓位控制的逻辑，最近一周已经从 1000u 跑到了 2200u，还是让人意满离的...😌

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今天遇到了水鸟队打假赛，wtf！！！

不过因为策略配比相对合理，最后算下来还算小赚😭

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虽然瓦和 cba 连续爆冷，但只要 nba 模型够稳定，就在持续盈利中......😃

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@HiTw93 AI 是最好的老师，上学的时候想学个算法都要到处买书，工作了学个技术栈也要 google 查半天资料，关键是这么学还没有学习路径，只是提供了记忆性的知识，现在只要用好 AI 基本就能得到比较全的发散路径

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除了令人失望的猛龙，一切都挺好的。

复盘的时候拉了一下猛龙的球员名单，一个扛球权产量的都没有🤨

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@lxfater 来我给你点一个😆

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@gch_enbsbxbs @Polymarket 这也是我只敢做体育，而且不做高频的原因🤣

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预测市场感觉像体育和天气这种对手盘影响不大的板块，真的挺适合用推理能力强的模型来做交易的。

今天闲着没事写了几个 skill，然后把 Opus 4.6 作为「研究员」的角色在 harness 架构里面跑：
- 提前一天拉赛程和 slug
- 比赛前针对每个 slug 生成包含推理数据上下文的 prompt
- 模型出高 ev 的下注策略和交易方案
- 模型给我的交易系统提交审批
- 审批完成调用 polymarket-cli 自动下单

貌似要比市场上的什么跟单系统靠谱得多，目前测试下来，篮球和电竞已经连续两周收益都跑正了。

网球还是在亏钱，我总结是 atp 公开赛前几轮波动太大，这种场景的网球比赛适合监听事件做高频，不太适合做整场预测和持有。

至于为什么不让它自动交易，主要是两个原因：
- 涉及到钱的事情还没办法完全相信 AI，我希望事情是我可以 control 的，这也是我不做高频的原因
- 我只希望它是一个研究员的角色，把它跟交易隔离起来
- 如果以后我又做了一个 Trader，那可以考虑他俩协作

也希望它好好加油，让我每天大保健自由...🤣

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@flrande 都别吵了，opus 4.6 需求推理 - sonnet 4.6 写新需求 - codex 改 bug🥲

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@hank_aibtc 模型是傻子再免费有啥用🤣

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@KKaWSB 没太懂，这个的意义是啥？

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@0xAA_Science 根本停不下来，打满了又想着继续充值🥲

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@lxfater 比跟嫩模女主播说话还贵

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@oldj @lxfater 第一次没缓存，一大堆skill都算输入，所以会贵很多

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@fkysly 🤣 他就是蹭流量的，啥热发啥，哪有空研究啊

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AI 来了，大家都说会轻松很多。
现实是：我和身边的人，都比以前更忙了。

以前在大厂，我只需要做好架构调优、性能优化、业务实现。
现在做独立产品，每天要做的事变成了：
→ 找用户痛点、做竞品调研
→ 学 marketing、看数据、跑增长
→ 同时开十几个 terminal 跑 agent，自己做任务管理
这些计算机专业一门都没教过。

AI 时代有个底层规律：
当所有人都能做到更多，"多做"就变成了新的基准线。
→ 企业主不开源，就只能裁员——对手用更低成本把价格打穿了
→ 打工人不扩技能，裁员潮来时就被"性价比更高"的人替掉
→ 创业者不够快，市场就被做得更多的对手抢光
没有人能停下来。

这种替换其实一直都在发生：
十年前，会 Node 的前端替掉了只会切图的前端；
懂微服务的后端替掉了只做单点的后端；
会 DevOps 的运维替掉了只会手动操作的运维。
只是这次，速度从 30 码突然飙到了 100 码。
年前还领先的东西，年后就有了更好的替代。
原来以"天"计算的效率，现在变成了"小时"和"分钟"。

所以我们到底在焦虑什么？
不是 AI 有多厉害。
是「参与进去很痛苦，但不参与，或许下一秒就不属于这个时代了」。

你现在是什么状态？