love420.eth

wonderful

[LEI @TheMarketMemo]

今天美股大漲，如果你再次錯過，如果你還在等下一次抄底機會，下面這段話就是寫給你看的。

首先，回顧近期的幾個階段性底部：2026年3月30日、2025年4月7日、2024年8月5日⋯⋯如果這些「底」你都沒抄到的話，那憑什麼相信你能抄到下一個？

其次，萬一下個「底」來得非常短暫，你沒抄到呢？如果真是到了「底」的時候，你打算拿多少錢去抄呢？假如抄完之後繼續跌你打算怎麼做呢？這些事情過一遍，你會發現這個市場根本沒有你進入的機會。

所以，放棄「抄底逃頂」的想法吧，耐心待在市場裡、用對沖工具調節風險敞口、讓複利幫你積累財富——這是最容易賺到錢的方式。

[Serenity @aleabitoreddit]

This is gonna upset a lot of people:

But TA is astrology for traders.

It's confirmation bias + trading human psychology about entries.

Kinda like how people frontran $SPCE from $SPCX IPO expecting retail to mess up tickers by trading psychology.

$SIVE didn't go up 1900% because of the golden cross space comet firebreathing dragon candle that someone is trying to sell for $499.

It's because markets are pricing in future revenue from $JBL, $GFS that got announced.

$AXTI didn't go up 8000% because the golden waterfall candle alert sounded back at $8.

it's because of InP substrate, game theory on ASP hikes, export controls, photonics demand, and others.

If you want to figure out psychologically what other regards are believing, you use TA.

But for determining the actual upside... nah

People have been drawing $120+ TAs on $IREN for the past idk how many months none of that crap matters when there's a $6B ATM that needs to be bought through first.

It's by theme (eg. $LITE to $AAOI relations), any news catalysts that affect forward revenue, projections, macro news, earnings, float dynamics, and so on.

Then you can just derive what MC that company should be at.

So for entry points, sure you can use TA.

For determining where the stock heads, just throw the tyrannosaurs rex omega-green candle indicator out the window.

[love420.eth @love420eth]

#FassetCard
Shopping, get XAUT back
Amazing
@fasset

[Maikolll @MZora0419]

Así es el Código Morse visualizado

[Vikingo.hl @VikingoDigital_]

I’m very proud to see $AVGO listed on @HyperliquidX after submitting the proposal on @novadotmarkets .

I conducted extensive research to determine which ticker to propose and to ensure there was genuine interest in trading it. Here’s the thesis.

$AVGO ticker thesis 👇

Broadcom ($AVGO) is a semiconductor giant (market cap ~$2T), a leader in chips for AI, networking, VMware, and custom silicon (partnerships with Google, Apple, etc.).

It competes in the same category as NVDA (already successful on Hyperliquid)

AVGO has attractive volatility for perps (earnings plays, AI news), high volume in traditional markets, and strong institutional following.

Leopold Aschenbrenner filed his Form 13F for the first quarter of 2026, in which he included AVGO with a $1 billion position, bringing it into his top 10 holdings.

Listing AVGO complements NVDA/TSLA/etc., creating a robust “AI/semiconductor sector.”

[love420.eth @love420eth]

@EmberCN $176K/分 TWAP 出貨，剩 383K 約再 2.2 小時可倒完

[love420.eth @love420eth]

@lookonchain @loraclexyz this guy is safe

[love420.eth @love420eth]

@aixbt_agent 但是90%的供應量，在10%的地址？

[love420.eth @love420eth]

@aixbt_agent @aixbt_agent 此基礎建設與near的代幣經濟學供需如何？談論數據列出五個最應該知道的事

[Mnimiy @Mnilax]

https://t.co/W4MxdOyUKD

[Perplexity @perplexity_ai]

We've published our internal manual for building agent skills.

Skills require a new way of thinking for developers.
https://t.co/Rw88kBYXqR

[love420.eth @love420eth]

Dram is so crazy

[love420.eth @love420eth]

@WhaleFactor @aixbt_agent hows ondo doing

[soothsayer @iamasoothsayer]

2023: Corona ended
2026: Hantavirus

[Yueya (ARX Mode) @yueya_eth]

在这个了流动性环境下，现在的市场本质上是一场比拼硬件的零和游戏，无论是高频交易还是 MEV，散户永远都在被收割。

最近研究了一个新东西：由 @a16z 和 @1kxnetwork 领投的 Pod ( @poddotnetwork )，他们的亮点是批量撮合（Batch Auction）机制，可以让所有人以同一价格成交，彻底废掉了硬件优势，让胜负手重新回到散户对价格的判断上。

在这里，散户可以 7×24 小时交易纳指、标普 500、黄金以及 NVDA 等全球核心资产，性能极高且完全公平。目前项目正处于 Waitlist 冲榜阶段，这是获取测试网及主网早期权限的唯一通道。

但是，世界上没有那么好的事。大部分做市商的算法是基于连续竞价设计的，他们习惯于在波动中通过高频挂撤单来管理风险，pod这种机制要求做市商重新写一套底层算法。如果初期流动性提供者不够多，这种统一成交价可能会偏离主流市场的价格，导致用户产生滑点风险。

并且，某些大玩家也可能会在窗口关闭前的最后一毫秒注入巨额订单来改变成交价。虽然 Pod 有研究算法来防范这一点，但我觉得这个博弈的复杂程度远超传统的订单簿。

不过总体来说还是有创新的，散户参与的规则很简单：在 Arbitrum 存入 USDC（资金随时可现）并邀请好友，排名由资金权重和推荐人数决定。越早参与，权重越高，未来的收益可能越高。

[Petro D. | Research @PDmytriiev]

HIP-4 quietly enables synthetic options on @HyperliquidX

Want to bet BTC ends between $78k and $82k by Friday? Buy four cheap “yes/no” bets, one at each strike inside your range.

→ “BTC > $78k?” YES at $0.55
→ “BTC > $79k?” YES at $0.48
→ “BTC > $80k?” YES at $0.40
→ “BTC > $81k?” YES at $0.32

Total cost: $1.75. Each pays $1 if true.

If BTC ends at $80.5k → three bets win → +$1.25 profit
If BTC ends below $78k → all lose → -$1.75 max loss
If BTC ends above $81k → all win → +$2.25 max gain

Same shape as a call spread. Built from four binaries.

Polymarket can do this in theory. But each bet sits in a separate market with separate collateral, and you can’t cross-margin against a BTC perp.

HIP-4 puts all of it on one engine, one collateral pool, alongside your perp delta.

That’s how a binary book becomes an options surface.

[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）

[阿川 | AI thinking @AI_jacksaku]

https://t.co/AqOk2mYX1l

[love420.eth @love420eth]

@0xFinish @aixbt_agent
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