ttt

reading & coding & trust in crypto

[nini @nini_incrypto_]

https://t.co/fPyZpmtH08

[Yick Yang @Yick_Yang]

行情很难，希望大家能静下心来多学习，我推荐一些书吧～

学术与宏观底层：《国富论》《经济学》《货币银行学》《中央银行学》《货币的购买力》
一句话理由： 读懂钱从哪里来，到哪里去，看清央行与政策背后的底层指挥棒。

硬核实战与衍生品工具：《期权、期货及其他衍生品》《证券分析》《��明的投资者》《财报就像一本故事书》
一句话理由： 华尔街高阶玩家的数学与逻辑基石，帮你彻底看清资产定价与风险对冲。

市场波动与风险哲学：《金融炼金术》《黑天鹅》《随机漫步的傻瓜》《周期》
一句话理由： 市场不是线性的。理解“反身性”与“肥尾效应”，学会利用黑天鹅，而不是被它毁灭。

大师心法与金钱心理学：《原则》《金钱心理学》《纳瓦尔宝典》《滚雪球》《穷查理宝典》
一句话理由： 投资到最后拼的是认知和心性。管理好你的欲望与思维模型，终生收入只是顺带的结果。

市场的迷人之处在于没有标准答案。但也正因如此 prioritize个人认知、构建自己的交��系统才显得尤为重要。

[ttt @TwpEth]

weather win money or experience 要么赢到财富要么学到知识，最糟糕的就是亏掉了钱却一无所获，依然觉得做空能赚钱的是真正的高手，tony老师确实强，但是对于普通人还是做多或者抄底现货放长时间的操作性更加现实，一夜暴富的梦想可能是世界上最昂贵的彩票，不要去为它消费。

[ttt @TwpEth]

zcash:native 的漏洞很致命啊，区块链最重要的信任被击穿了，试想一下btc的2100w总量恒定上限被打破会发生些什么，可以预见的是这个代币将被机构抛弃，不去谈论短期可能存在的反弹、从这个币价值定价的方面我觉得很危险，���果被code定义的信任出现了问题，等于失去了所有的价值啊，背后的机构尝试做市救命，但是打破的信任会产生一直存在的猜疑链，假设你发现你的妻子在vx有一个情人，你会相信她只有这一次出轨吗，一个存在了四年的漏洞被公开，你愿意用自己的钱去相信它从未被利用过吗，对于Zcash的未来有一些悲观看法，但是在熊市发生这是一件好事，所有的加密项目将被残忍的重新审视，出现新的变革，而机会往往孕育在其中，与其和btc一样吊在半空，不如彻底的换新然后move on。

[Pickle Cat @0xPickleCati]

So I recently sold all my houses, cars, and most of my physical assets. Told some friends and… well they all think I lost my mind lol

I’m not saying world’s gonna end tmr. Those who know me know I’m actually annoyingly optimistic. People say we’re already in a recession but I genuinely think the real correction hasn’t even started.

And honestly a crash you’re prepared for is just opportunity. Prep the cash flow now and be ready when it hits.

Few months ago I tweeted a 1920-1939 side by side with 2020-now and I was like aha this earth simulation game isn’t even trying to be surprising.

America First was literally a 1920s slogan. Middle class getting wiped, kids going hard left, the right cashing in on the backlash, yada yada. Same movie. They didn’t even bother changing the lines.

But it’s not just the 1930s. This “coincidental” pattern keeps showing up

Every time in history you get this specific set of things at once:

> “empire” past its prime but won’t admit it
> up and coming power that stopped playing nice
> new tech nobody has rules for
> wealth gap gone cartoonish
> globalization reversing
> institutions bleeding trust while pretending everything’s fine

UNFORTUNATELY, it’s never ended quietly. Crash, war, usually both. Looking back, 1890-1914 literally looked unstoppable.

> globalization booming, tech changing everything
> markets ripping, rich getting richer, international trade at record highs
> everyone convinced world had become too interconnected for a major war

BUT then reality arrived.

> 1914 WW I, 1918 spanish flu, 1921-1923 Weimar hyperinflation, 1929 great depression 1939 WW II.

Just imagine you’re a civilian living in between any one of those events, literally each one felt like the worst thing that could happen until the next one hit.

And I know how this sounds. This random green cat on X reads a bit of history and suddenly thinks the sky is falling. i would’ve scrolled past this a year ago too lol.

But just look at how familiar the setup feels rn.

A debt spiral. A rising challenger. AI detonating entire industries. Institutional trust collapsing. Millions of young people looking at the future and deciding they got sold a lie.

You see it too right? That’s usually not when history calms down.

And sure, you’ll say the system survived 2008. Central banks have the tools. The world’s too connected to actually break.

You know who said basically the same thing? Everyone in 1913.

A famous economist Norman Angell wrote a bestseller arguing war between major powers had become impossible because their economies were too intertwined.

And guess what? A year later they were at war.

The irony is he wasn't even wrong.

The thing everyone pointed to as proof the system was safe ended up being what made the fallout global.

Look at the positioning now.

Stocks at all time highs. And everyone, I mean everyone, priced like things stay calm forever. Markets, governments, companies, all quietly betting on stability while the ground under it gets shakier every year.

Trigger? No idea. Nobody ever knows. Franz Ferdinand (the dude who got shot and basically started WWI) wasn’t on a single dashboard in June 1914.

So yea, I sold most of my illiquid assets. Still got stocks and crypto. Stocks prob exiting before end of year. Maybe I look crazy for a year or two.

But I’d rather be wrong than be the dude on his knees in financial ruins asking God why he saw the train coming and stayed on the tracks anyway.

“This time is different” is probably the most expensive sentence in history. And lately it’s the only thing I hear.

And before someone says I’ve lost my mind, ask yourself something.

Why do so many billionaires keep buying land in New Zealand?

Why do people with private jets, intelligence briefings, and more money than they’ll ever spend keep building backup plans?

Maybe they’re paranoid.
Maybe I’m paranoid.

Or maybe ordinary people are always the ones told everything’s fine right before they become fuel.

[ttt @TwpEth]

@oringoringu beautiful

[Michael Saylor @saylor]

Never sell your Bitcoin.

[Serenity @aleabitoreddit]

And now… $MU finally hits a $1 Trillion marketcap.

I did say this looks like the next $NVDA given how memory demand looks structural with AI.

This stock probably made a lot of millionaires going from $80 to $887.

[Frank 丨冰糖橙聚合 @0x0Frank]

这些都是以前自己整理的语录，那时候精力好，全部精编重新排版

现在都免费分享出来吧，有些理念是不过时的，看了觉得有帮助，我整理这些也就有意义了

自取链接：https://t.co/6nTLgXHxhH

[ttt @TwpEth]

@Pussy53154105 官方网址是啥

[ttt @TwpEth]

@0xMilkRabbit @cvdashi @solotrip2000 发我一下老师

[ttt @TwpEth]

@Pussy53154105 小护士这一波吃爽了

[Peace @Xu38873217]

还差900ETH我们将见证最大的发射meme

射出去！！

$SATO

[Chris Lee @ViewsOfChris]

美光 $MU 的估值多少是合理？
以预期EPS是$130每股的话10倍市盈率那就是$1,300 +93% （现价大概$674）。 15倍市盈率那就是$1,950 +189%，20倍 市盈率那就是$2,600 +286%。

凌晨三点盯盘，看完文件，才睡觉，十点起来到尖沙咀酒店和纽约回来的基金好友喝咖啡，我点了热美式，坐下来，困的要命。

然后，先聊市场，十多年交易经验的他，也感慨这两个月的波动，他说现在是选股最为重要，强者恒强，business timing 附加marketing timing。

聊起估值，他说现在AI股，确定性方向，又有number的，现金流强的，除了英伟达、台积电、谷歌、博通、美光外不多了，如加上重估和爆炸力，唯有美光、闪迪 $SNDK 。 $DRAM

我问他，以他的眼光这美光的估值多少是合理？
他说保守点，毕竟不会立即赶上十几、二十倍的市盈率，第一步明年预期EPS X10倍市盈率。如果能用15-20X 估值，那估值更上一个台阶。

那如果预期EPS是$130每股的话，10倍市盈率那就是$1,300 +93% （现价大概$674）。 15倍市盈率那就是$1,950 +189%，20倍 市盈率那就是$2,600 +286%。

即使只给10倍 远期市盈率，股价也需要接近翻倍。
15–20倍 市盈率（在AI内存强劲周期中属于合理范围）意味着股价有 2.9倍至3.9倍 的上涨潜力。

非投资建议，DYOR。

[Sandeep Anand @SanCompounding]

Why Leopold Aschenbrenner is betting big on these 6 stocks ?? :

1. $LITE (Lumentum)
Core product: EML lasers, OCS (Optical Circuit Switches), CPO lasers

$LITE Thesis: order book is SOLD OUT through 2028

→ $2B Nvidia investment + purchasing deal
→ OCS backlog >$400M, 150% CAGR to 2028
→ CPO: new multi-hundred-million $ order just landed

2. $COHR (Coherent)
Core product: 800G/1.6T transceivers, InP lasers, OCS, CPO

$COHR book-to-bill just hit 4x. Demand is obliterating supply.
→ $2B Nvidia deal for U.S. optics manufacturing
→ 10+ OCS customers, CPO mega-order just received
→ Supports SiPh, InP & VCSEL — hedged for types of Hyperscalers

3. $CRWV (CoreWeave)
Core product: GPU cloud for AI workloads (Nvidia H100/B200 clusters)

$CRWV just locked in a $21B deal with Meta through 2032.

→ 850MW active today → 1.7GW by end of 2026
→ $66.8B total backlog
→ First Nvidia Vera Rubin deployments included

4. $CORZ (Core Scientific)

Core product: AI/HPC data center hosting (high-density colocation)

$CORZ went from Bitcoin miner → AI infrastructure landlord.
→ 590MW contracted with $CRWV = $10B+ over 12 years
→ $2B in infra installed across 4 sites in 2025
→ $CRWV acquisition pending ($9B deal)

5. $APLD (Applied Digital)
Core product: AI data center campuses (long-term leases)

$APLD has $16B in contracted lease revenue across 600MW.
→ $11B, 15-yr deal with $CRWV (Polaris Forge 1)
→ $5B, 15-yr deal with undisclosed hyperscaler (Polaris Forge 2)
→ Revenue up 250% YoY last quarter

6. $BE (Bloom Energy)
Core product: Solid Oxide Fuel Cells (SOFCs) — behind-the-meter power for AI data centers, deployable in 90 days vs years for grid connections

Latest deals:
∙Oracle agreed to purchase up to 2.8GW of fuel-cell power from Bloom to supply AI data centers, with 1.2GW already contracted
∙$5B strategic partnership with Brookfield Asset Management to deploy SOFCs for AI infrastructure globally
∙$7.65B in data center contracts secured in a single 90-day window in early 2026
∙Total backlog ~$20B, up 65% YoY. Product backlog ~$6B, up 140% YoY.
📈2026 revenue guidance: 50%+ growth
∙Recently delivered a hyperscale AI factory order in 55 days against a 90-day commitment .

[DD 滴滴./ @rtk17025]

港股入门到进阶到十个自动化ai港股交易量化工具

一、 交易机制与成本 (Trading Mechanisms & Costs)

手 (Board Lot)： 港股的基本交易单位。有别于美股统一以 1 股为单位，港股每档股票的「一手」股数由上市公司自行决定（例如腾讯可能是 100 股/手，某些股票可能是 500 股/手）。买卖挂单必须以整手进行。

碎股 (Odd Lot)： 数量不足该股票「一手」标准的畸零股（通常来自于配股、以股代息等公司行动）。碎股无法在常规自动对盘系统中以市价直接挂单，必须透过券商的「碎股市场」人工撮合，且通常只能以低于市价的「折让价」卖出，流动性折损极大。

印花税 (Stamp Duty)： 港股交易特有的高额摩擦成本。目前规定买卖双方在交易时，均需向香港政��缴纳成交金额的 0.1% 作为税金。此硬性成本直接垫高了交易门槛，导致港股极度不适合进行高频交易或微利剥头皮 (Scalping) 策略。

市调机制 (Volatility Control Mechanism, VCM)： 港股没有单日涨跌停板限制，但设有此冷静机制。若特定受监控股票在短时间内价格剧烈波动（例如 5 分钟内偏离参考价超过 10%），将触发 VCM 进入 5 分钟的「冷静期」，期间该股票只能在受限的价格范围内交易，防止闪崩或暴涨。

二、 筹码追踪与资讯系统 (Liquidity & Information Systems)

披露易 (HKEXnews)： 香港交易所指定的官方公告发布平台。所有上市公司的财报、重大决议、股本变动均必须在此进行「首发」。这是避开二手消息，获取市场最底层官方资讯的唯一入口。

股权披露 (Disclosure of Interests)： 依据《证券及期货条例》（SFO）第 XV 部，任何投资者持有上市公司 5% 或以上 的具投票权股份，或公司董事/高管买卖自家股票，都必须在 3 个工作天内于披露易申报。此数据是量化追踪大股东与「聪明钱」长线筹码动向的关键指标。

淡仓申报 (Short Position Reporting)： 香港证监会 (SFC) 定期刊载的做空数据库。港股允许合法放空，当某档股票的未平仓淡仓比例异常飙升，代表机构法人看坏后市；若伴随股价强势不跌，则可能酝酿轧空 (Short Squeeze) 的动能。

中央结算系统 (CCASS)： 香港的证券集中保管系统。港股的实体股票多数集中存放在此，并由不同的券商或银行「代客持有」。

CCASS 持股纪录： 港股特有的筹码分析工具。透过查询单一股票在各家券商的持股比例变化，可进行筹码溯源。实务上，若某档股票筹码不断向少数特定中资券商（庄家）集中，通常被视为「主力吸筹」；若筹码大规模转移至散户常用的互联网券商，则可能是主力派发出货的讯号。

三、 IPO 与打新机制 (Initial Public Offering Mechanisms)

公开发售 (Public Offering)： 港股 IPO 中，特别划分出来供一般零售投资者（散户）认购的份额，常态下佔总发行量的 10%。

国际配售 (International Placing)： IPO 中预留给机构投资者（如大型基金、投资银行）的份额，常态下佔总发行量的 90%。

回拨机制 (Clawback Mechanism)： 一种根据散户认购热度动态调整筹码分配的机制。当散户的「公开发售」部分出现大幅度超额认购时，发行商必须将原属于机构的「国际配售」股票强制回拨给散户。最高级别的回拨可将散户佔比拉高至 50%。虽然���意是保障散户参与权，但实务上，散户持股比例过高极易在上市首日因获利了结心态引发踩踏式抛售（破发）。

四、 高阶衍生性商品 (Derivatives)

窝轮 (Warrants / 认股证)： 由投资银行发行的期权衍生品，分为认购证 (Call) 与认沽证 (Put)。其定价逻辑与期权相同，受标的股价、时间价值 (Theta) 与引伸波幅 (Implied Volatility, 影响 Vega) 影响。由于是由投行担任造市商，投行拥有调整引伸波幅的权力（俗称「缩 Vol」），可能导致投资者「看对方向却依然亏损」。

牛熊证 (Callable Bull/Bear Contracts, CBBCs)： 一种具备「强制收回机制」的高槓杆结构性产品。其最大特徵是定价主要跟随标的资产的绝对价格变化 (Delta 接近 1)，几乎不受引伸波幅与时间价值损耗的影响。

收回价 (Call Price) / 打靶： 牛熊证的生死线。每一档牛熊证都设有严格的收回价，一旦标的资产的现货价格触及此价位，该牛熊证将立即终止交易并结算（俗称「被打靶」）。这是一种严格的停损机制，极端情况下投资者将损失全数本金。

五 打新专有名词 港股打新 (IPO) 一口气看懂 孖展 绿鞋 保荐人 基石

详见此文

https://t.co/JwsubtbcEK

六 开户

纯币圈用户 : Stable stock https://t.co/FD8bjcr8fo

中国用户： 致富 https://t.co/bk6vKBtEow

海外用户： 富途 https://t.co/Aeg6EzqSpW

七 自动化与量化交易

itick-org/free-stock-api：免费实时股票 API，支持港股、美股等，提供 FIX / REST / WebSocket 协议。 (https://t.co/ybCE4jx4LJ)

qos-max/qos-quote-api-stock-api：QOS 行情报价系统，提供全港股实时报价与即时 / 历史 K 线。 (https://t.co/e8RcYcyH6m)

colinsweany/quant-trade：LLM 驱动的多资产量化研究平台，内建回测引擎、因子实验室与新闻驱动功能。 (https://t.co/MunuZ6aUh8)

CTradeExchange/free-quote：免费开源港股即时行情 API（含 10 档盘口与 K 线），简单易用适合个人开发。 (https://t.co/UQPXjOLW59)

shidenggui/easyquotation：经典的高星数（5.2k+）免费股票行情库，支持腾讯港股即时行情与日 K 线。 (https://t.co/jw1lK6jKO5)

ArvinLovegood/go-stock：基于大语言模型的 AI 股票分析桌面工具，支援港股情绪分析、K 线指标与涨跌警报。 (https://t.co/thxOtg5LhM)

ZhuLinsen/daily_stock_analysis：每日自动 AI 股票分析系统（LLM 多 Agent），支援港股行情、技术指标与新闻。 (https://t.co/dmiB8BTbdq)

simonplmak-cloud/hkex-filing-scraper：HKEX 监管申报文件爬虫工具，具备 SurrealDB 入库、全文提取与图谱��结功能。 (https://t.co/oEj4mdtGDT)

Cathy272272272/HKEX-web-scraping：使用 BeautifulSoup 开发的爬虫专案，专门抓取 HKEX 官网股票交易数据。 (https://t.co/ofrjsLKBrR)

vnpy/vnpy：知名的 Python 开源量化交易平台，提供包含港股在内的多市场框架支援。 (https://t.co/eevTNnP6I7)

[Reboot.Btc @Reboottttttt]

Hermes是真的非常好用

目前我在使用装的一些Skills

足以够应付我的日常工作

现在使用的Skills包括:

@okxchinese 全套:

1:OKX Agent Trade Kit

命令:npm update -g okx-trade-mcp okx-trade-cli

现货跟合约交易专用 而且最近还更新了情绪追踪器实时对各种加密货币的看涨和看跌信号进行评分 这些信号汇总自 3 万多名 KOL 和主要加密货币新闻来源

2:OKX Onchain OS

命令:npx skills add okx/onchainos-skills

对于链上打新 MEME玩家 真的是神器

用来分析项目 链上自动化交易 比如我用它来打eDMT 帮我去找高燃烧的区块 还有一些打新项目 交给它基本都能解决

而且如果害怕私钥泄露 还可以使用Agentic Wallet ���接邮箱登陆

3:链上雷达

潜水观察员老师 (为避免打扰 就不艾特老师了) 开发的链上扫描工具

网址: https://t.co/ebPiNk0Hl4 老师已经全部免费开源给大家使用

非常牛逼的工具 在18万美金的时候捉到了 solana:6AVAUKa9uxQpruHZUinFECpXEh1usRVtzQWK8N2wpump

我现在已经准备好钱包跑几天试试效果了

4:Surf

命令:npx skills add asksurf-ai/surf-skills

无需多言 牛逼就完事了 能把一个项目底裤扒个精光
可惜就是免费额度太少了 一会就用完了

可以结合这些工具 使自己的Agent更加聪明

[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��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���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���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��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）

[Arron🐱 @Arron_finance]

Desci这个赛道可能正在卷土重来，现在中文圈聊的人还不多，我来分享一下我最近做的dd。

这个赛道又热起来的原因是前段时间openai出了一个生物科学的模型，可以大幅度提高新药开发的效率，而且最近对肽的药物开发十分火热，司美格鲁肽，替尔泊肽等等减肥药也是大家津津乐道的话题，关注度就慢慢起来了。

下面分享目前我看的几个标的

$bio 赛道龙头，和cz强相关，当时ido也是造富了一帮人，目前解锁解的差不多了，高位也跌了90多%。然后他们准备要出新的打新项目 @peptai_
，这个项目就是做肽药物开发的agent，声称是在24小时内设计了一种新型的 ADHD 药物候选物，成本只需要2000美元，传统制药公司需要花费数百万美元和几年的时间才能达到同样的阶段。

$peptide 这个项目也是做肽研究的，通过集群agent来自助循环药物研究。背景比较神秘，但我稍微调查了一下，应该是和 @streetFDN 有一定关联的项目，创始人前段时间也分享了一篇投资肽初创相关的文章。

https://t.co/XZ2IUkfBzm

这个 @vrilpeptides 应该就是他文章提及的初创公司。

https://t.co/tWBjn1jKdZ

然后他们宣布 $peptide 是他们第一个链上的合作伙伴
https://t.co/DuegNb9rPE

2fXcg8jZ7zByFhhdwPz7oyTjEpC7AsxdfbaAntsgAgzt

$fold 这个项目是研究蛋白质来治疗老年痴呆症的，后续会延伸发展肽研究。之前获得了bio的黑客松，不过看起来dev资源比较有限，是在校大学生。

https://t.co/81tK0Wcgno

2TfSKMphshQ8zFLMJuGsw2iotSdGHLhYYPM4uy1opump

[阿川 | AI thinking @AI_jacksaku]

本来想喷的，但看完之后发现确实实操性拉满