wasabipea

[Mirror Tang @mirrorzk]

分享一个不需要编程经验的开源交易机器人Freqtrade，适配基本所有主流交易所，官方还有图形化界面和Telegram通知. 如果你会Python 可以继承框架的Strategy类写自己的策略，用均线、RSI、MACD 定义买卖条件逻辑.

他们有一个内置的回测工具可以让你用历史K线验证策略表现​（我管这个叫刻舟求剑模式）

先freqtrade download-data下载历史K线
然后run freqtrade backtesting

回测报告会给一个详细的收益率、胜率、最大回撤指标报告，帮你评估策略的有效性和稳定性. 如果我觉得一个策略大致有效，我会写个模糊脚本来回测，然后用我的GPT总结优缺点，然后改交易规则，然后循环

如果你完全不会编程👌继续看

Freqtrade 内置了超参数优化工具 Hyperopt. Hyperopt 使用机器学习和贝叶斯优化等魔法，自动寻找策略的最优参数组合​. 你只需定义需要优化的参数范围（例如技术指标的阈值、止损止盈比例.....），然后 Hyperopt 会反复回测，探索哪些参数能带来最大收益或最佳风报比​.

通过Hyperopt，用户可以优化策略中的买入/卖出条件参数以及资金管理参数(包括盈亏比设置). 例如，可使用Hyperopt找到最佳的止盈 (ROI) 和止损配置，或者技术指标的数值阈值，使策略在历史数据上表现最优​. 需要注意的是，避免过拟合很重要：在优化时应选取足够代表性的历史数据，并在优化后用新的数据集验证策略性能。总体而言，Hyperopt 大大减少了人工调参的工作量，让策略调优更加科学高效.

技术指标调整

Freqtrade 通过TA-Lib等预置了丰富的技术指标库供策略直接调用. 比如你可以加入相对强弱指数 (RSI) 来判定超买超卖，或结合均线交叉判断趋势拐点，然后将这些信号编入策略的买卖决策. 调优策略时，可以尝试不同指标或不同周期的组合，不断改进交易信号的精准度.

举例来说，如果当前策略基于MACD交叉但交易频率偏低，您可以增加一个更敏感的指标（如CCI或动量指标）来辅助确认信号，从而捕捉更多机会. 相反，如果策略信号过于频繁导致噪音交易增多，则可收紧指标阈值或增加过滤条件以提高信号质量. Freqtrade 的策略回调函数支持在特定事件（如交易执行、周期结束）时动态调整策略行为，

小技巧：你可以根据策略表现实时修改部分参数. 针对性地调整技术指标及其参数，亲测策略的胜率和盈亏比都有改善.

资金管理和风控

在Freqtrade中，你可以针对资金使用和风险暴露进行多方面优化. 例如，可设置每笔交易的固定投入资金或占用总资金的百分比，从而控制单次交易风险. 你可以在配置中调整 stake_amount 或stake_percentage 来实现. 除此之外，Freqtrade 支持同时持仓数量上限（max_open_trades），可以避免过度分散投资或开仓过多导致管理困难。通过合理设置止损和追踪止损 (Trailing Stop)，一旦行情不利能够及时止损出局，锁定最大亏损；而当交易盈利时，追踪止损会跟随价格移动，尽可能保住浮盈.

Freqtrade 还提供了一些Protections，例如连续亏损暂停交易、一段时间内避免在震荡市交易等，以规避极端市场情况带来的连续亏损。高级策略调优者可以利用 Freqtrade 的 Edge 模块，根据历史数据计算每个市场的风险收益特征，从而按市场调整仓位大小和止损策略，实现更精细的风控​.

建议：
1.单笔交易风险不超过账户余额的1-2%
2.开仓前先使用仿真模式（dry-run）观察策略效果，待策略经过充分回测和调优且稳定盈利后再投钱

支持的交易所列表

现货
Binance BingX Bitmart Bybit https://t.co/3jJh3e7syt HTX Hyperliquid Kraken OKX MyOKX (OKX EEA) Kucoin

期货
Binance Bybit https://t.co/3jJh3e7syt Hyperliquid OKX

👇这个周期再不要做别人的舔狗，开！将大局逆转吧！
https://t.co/TgqbwX6tjj

[wasabipea @wasabipea2]

@rubywang @Super4DeFi @re333na 请问哪儿能看到回放啊？

[wasabipea @wasabipea2]

@HaowiWang @Super4DeFi 为什么呢？

[0xSt1ng3R @0xSt1ng3R]

I'm a reverse engineer and cybersecurity researcher with 13 years of experience, turned MEV searcher, and I want to share with you my tech stack and daily tools I use on a day-to-day basis in our MEV operation.

A thread 🧵

1/12

[@bytes032.xyz @bytes032]

Coinbase just dropped the first solidity style guide and it's extremely based

Great resource for any teams building

[wasabipea @wasabipea2]

@0xdai2 happy b day

0x4Edeb921Bc06BAe542421A4f7Ad5bc386c2D9C0A

[Dai Dai² 🐣🦎 @0x_daidai]

今天是dai dai生日，转发这个消息附上地址，dodochain 主网上线后获得🐦空投

today is dai dai's birthday, retweet this and comment with your address and you could get the airdrop token after dodochain mainnet launch 🐦

[wasabipea @wasabipea2]

@Yang1127LI 运营商都都外包给各大云服务厂商，买最小的机器，跑最多的节点。云服务厂商再压榨手下码农24/7 oncall。本质只有中国干电池们受伤的世界，干最苦的活，拿最少的钱。

[Jerry Lee @Jerry_JieData]

Free and user-friendly Bitcoin blockchain explorer: https://t.co/BnK3e7tZgV. Help me share, thank you.

[rick awsb ($people, $people) @rickawsb]

zksync和solana两位创始人的推特互呛是难得的高手过招，他们对生态底层逻辑的理解将决定evm生态和solana生态的走向。

这是每一个投资人必须认真阅读的重要资料！

整理如下：

讨论起源于一位基金经理 @Justin_Bons 的一条推：
“不管你对SOL今天达到了扩展极限有何看法
至少SOL正在尝试，而ETH早在很久以前就放弃了扩展
SOL每天的实际使用量已经超过了1,000TPS！
而ETH在过去三年中一直停滞在100TPS上，他们已经没有立足之地了！”

@zksync 的创始人Alex @gluk64 写了篇长推回复：

“1k TPS对于全球对Web3的需求来说只是九牛一毛。

互联网不能依赖单一服务器运行。

价值互联网不能依赖单一的庞大区块链运行，无论它有多快，也无论愿意牺牲多少分散性。

终极目标是零知识证明的奇点：

⧫ 数千个无需许可的超级链，每个链都有数千TPS； ⧫ 每个链的每个区块的零知识证明递归地聚合到一个区块中； ⧫ 最终确认在最分散、公正中立的结算层上完成（gm以太坊！）；
数百万交易中的每一笔都由每个智能手机上的每个用户验证，在不到1秒的时间内（如果每个用户都无法验证，那真的算是区块链吗？）
TLDR：零知识证明实现了无限的扩展，毫不妥协（是的，从长远来看，我们也可以解决数据可用性问题；大多数数据将由终端用户托管）。

但是用户体验和流动性碎片化呢？

这些链的每个用户都将能够在几秒钟内与其他链上的任何合同或用户无缝交互 - 没有额外的成本或信任假设。只需要一个钱包确认，即可立即确认，类似于今天我们可以从任何邮箱发送电子邮件到任何其他邮箱一样。

流动性将在零知识超级链之间自由流动，无需信任这些链的验证者或之间的桥梁。

其中一些链将是私有的且保护隐私的（由银行和金融机构运营），但仍然可以与生态系统的其余部分无缝互操作。这将为流动性创造比链上世界以往所见的网络效应大出数倍的效果。”

网友提问：

alex，你认为Solana的人看不到这一点的原因是什么？你认为这只是经济原因，还是还有其他我们没有解释清楚的因素？

alex的回复：

@Justin_Bons 和 @toly （solana创始人），你们有什么看法？

“不考虑派系，让我们互相加强对方的论点。

我钦佩Solana对其论点的坚定承诺：推动单一同步区块链引擎可以处理的边界。它的创新非常出色，特别是在并行执行和本地费用市场方面。这是所有第二层解决方案都必须拥抱的。

这种说法中有一些道理，不同的第二层解决方案可能导致用户体验和流动性的碎片化。我们将从独立的、无限可扩展的零知识第二层生态系统开始。起初，@zksync 的超级链将是无限可扩展的，它们将能够无缝地互操作，但不能与Polygon或Scroll互操作。但只要有一个成功的零知识生态系统，就足以实现这一愿景。最终，我们有可能走向在以太坊上建立一个单一的L2桥接合同，将连接所有解决方案的道路。”

toly，@toly，Solana founder，加入讨论，回复alex：

“零知识证明（zkps）确实很棒！但它们不能解决数据库热点问题。如果可以解决，那么就有大约1000亿美元的数据库收入可供利用。它们也不能更快地传播信息到全球。Solana正在努力解决的两个问题是以光速同步状态，以及在单个原子状态机中处理尽可能多的并发热点。如果zkps有助于解决这些问题，Solana肯定会使用它们。高TPS只是高效通道利用的副产品，但不是目标。”

alex回复：

“你没有加强我的论点。

是的，你可以构建一个高效的数据库状态同步引擎，可以处理1,000,000TPS。

但这个系统的用户应该如何验证它？

通过使用零知识证明，同步处理1,000,000TPS是不可行的。异步处理却没有问题。验证时间：<1秒。”

toly回复：

运行一个完整节点。那些获取比运行完整节点成本更高价值的人将会这样做。

alex回复：

要处理1,000,000TPS的完整节点将需要一个计算集群（巨大的算力）。

谢谢，我宁可选择在手机上验证零知识证明。

toly回复：

1百万TPS可能只需要不到16个核心。你可以在手机上验证零知识证明确实很好。但正如我所说，我关心的是最大并发热点和以光速同步所有状态。无论如何，这都是一个高带宽的高可用系统。

alex回复：

"1百万是16核心"这个说法非常肤浅，因为Solana今天的TPS峰值只有1,000。而且，在1百万TPS的实际使用情况下，我需要将多少PB的状态保留在RAM中以维持这个速度？

toly回复：

交易可以占用更多计算单元或更少计算单元。系统只需要在RAM中保留与其同时处理的状态相匹配的数量。一次加载在16个核心上处理的64k个交易，使用10MB的状态，不到1GB。

我们在这里的争论到底是什么？Solana是全球同步速度尽可能快的最有效的原子单一状态机实现。如果零知识证明在这方面有帮助，它会使用它。系统的目的在于它的功能。

如果一个零知识证明系统不能完成那个特定的任务，那它是否能处理10M TPS并不重要。如果与其他系统有功能重叠，也无所谓。用户将选择对他们最有效的解决方案。

alex回复：

这个论点是：如果状态同步系统的最高效实现大约在1,000TPS左右，那么你肯定需要使用零知识证明来实现真正的全球可验证计算规模（通过证明的并行化和递归证明聚合）。

我对能够显著提高吞吐量而不对拥有完整节点的用户提出不切实际的要求的论点提出质疑。

另外一个网友提问：

如果在2024年的任何48小时时间窗口内，zkSync的持续TPS没有达到1000TPS，同时使用ETH L1作为数据可用性层，你会怎么做？

alex回复：

@zksync Era∎ - 一个单独的ZK Stack超级链实例 - 在铭文狂热期间持续维持了60TPS，超过了任何其他第二层解决方案

在高峰时期，它测得的TPS为200。今天，您只需部署4个额外的ZK Stack超级链即可达到1000TPS。

[Greg Carson @proph3ttt]

🙏🙏🔥🔥🚨🚨
Latest podcast with legend @CryptoHayes discussing his latest articles about fed / BTFP/ markets/ & #bitcoin

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"TRANSFORM with Greg Carson" is a podcast series hosted by Greg Carson and sponsored by Humla Ventures that explores the dynamic forces driving changes in financial markets and the people that drive them.

Macro Perspectives and Bitcoin’s Role: In this episode we have a thoughtful discussion with Arthur Hayes. Arthur shares his thoughts from his latest article ⁠"Yellen or Talkin'?"⁠. This episode has a lot of Macro discussion and commentary on the recent news on the Bitcoin and Crypto environment.

Timestamps:
00:00 Introduction and Background
06:29 The Current Situation and the Escape from the Monetary System
09:08 The Reaction of Those in Power
18:23 The Bank Term Funding Program (BTFP)
27:42 The Future of the BTFP and its Impact on Bitcoin
35:33 Bitcoin Price Predictions
37:12 The Impact of the US Election on Macro Analysis
40:22 The First and Second Crises
42:10 Funding the Government and the Reverse Repo Program
43:59 Impact of Shipping Transport Issues on the Macro Environment
50:03 Inflation Statistics and the CPI
54:31 Bitcoin and the Feeling of Separation from the Monetary System
56:09 Stablecoins and the Dilemma of Traditional Finance
01:05:28 BlackRock's Application for Options Trading on ETFs
01:11:06 Wrapping Up and Looking Forward

#Familly Office #BitcoinETF #Macro #Bitcoin

[ye.koi✌️ @yekoikoi]

这是一篇进阶文，之前已经讲过恐慌抛售和SOS等反弹的量价行为，恐慌抛售的唯一目的就是吸筹，现在给大家完整的讲解吸筹的量价行为，这是是我压箱底吃饭的家伙，无偿分享给大家，全文2807字配合一个详细图解，建议大家加了书签用电脑看图，配合文字，一一对应的去阅读，毕竟供需量价决定了盘面。

大家点赞关注转发三连，最近肝爆了！☺️☺️☺️

最近很多标的有再吸筹末期的感觉，大家看完可以自己去读盘跟踪下。

吸筹并不是一个简单的量价形态，标准的吸筹行为融合了很多量价行为，但是在“再吸筹”阶段，可能就会少很多行为，现在以最全面的量价行为去教学吸筹状态，小白直接看哈，可能会看不懂，收藏慢慢看。

吸筹阶段会包含12种量价行为：

1. 恐慌抛售、2. 自然反弹、3. 二测
4. 向上测试浮动供应、5. 弹簧行为、6. 终极震仓
7. 高量支撑、8. 范围收窄、9. 支撑区的加强
10. 收敛三角形、11. 震荡与测试、12.震荡行情。

昨天晚上发了一个马前炮，MUBI，在群里通知的时候，0.16，现在0.21，24%左右的涨幅，MUBI昨天一天有非常明显的吸筹后期启动的状态，高支撑、浮动供应测试，震仓等行为，但是MUBI的周期较短，所以并没有完整的包含吸筹的所有形态。

现在读盘用BNB 4小时时间周期举例，BNB260-220恐慌抛售后的再吸筹是一个经典案例，适合反复研读，他走出来了尽可能多的吸筹阶段所有的形态，我在220-230区间时候开始进行买入，可以搜索关键词yekoi bnb，查看以前的推文。

我先简单解释下吸筹阶段所有的的量价行为描述，有一些的量价行为之前有过一些教学，还未教学的后续也会单独在开一个帖子继续讲解。

1. 恐慌抛售
这通常是吸筹阶段的开始，标志着市场区间底部（不同时间周期的恐慌抛售带来的影响不一样，比如周级别的恐慌抛售，再次筑底吸筹时间可能要一个多月）形成的初步阶段。在这个阶段，由于市场情绪极度悲观，韭菜会急于割肉卖出，导致价格急剧下跌。这种抛售通常伴随着非常高的成交量，市场上韭菜一片哀嚎，到处都在晒单子爆仓了，割肉了，韭菜的情绪非常恐慌，特别害怕归零，或者是割肉晚了，大幅亏损。恐慌抛售通常在达到一个极值后结束（就是之前说的停止行为），此时市场已经严重超卖，所有的韭菜筹码都被主力给拿走了。

2. 自然反弹
恐慌抛售后，市场往往会经历一次自动的价格反弹。这种反弹表明供应开始减弱，需求开始介入市场，但是这样的需求不是主力提供的需求，而是来自于空头平仓后的反弹，在反弹开启后割肉的韭菜又会再次买入。自然反弹的价格可能不会达到之前的高点，但是说明市场情绪有所改变，自然反弹高点的价格将形成一个暂时阻力区，由此恐慌抛售的低点和自然反弹的高点形成了一个震荡区间，这个区间会把抄底的韭菜筹码给震荡掉，还会在吸引一批空头在这个区间进入，会后续的拉升提供燃料。

3. 二测
在自然反弹之后，价格会再次回落，自然反弹的需求不是主力提供的需求，只是来自空头平仓和散户追多，这些需求不可持续，所以价格会再次下跌，去测试之前的低点。这个阶段的关键是观察市场在接近低点时的表现。如果成交量减少，且价格未能跌破之前的低点，并且K线能留下下影线，说明主力在底部的区间偷偷释放需求，悄悄的吸收所有到达这个区间的筹码，主力在吸筹阶段不会抢购筹码，而是耐心的等待价格自然跌倒主力设定的需求，自然的落入到主力的口袋，保证筹码的成本更低。

4. 向上测试浮动供应
前面的二测底部的时间持续的越久，也就证明吸筹也久，后续趋势形成后的持续时间更久，在吸筹快完成后，主力会开始向上竞价买入筹码，这种行为会释放大量需求，价格会开启反弹，这个反弹只是为了测试，自然反弹价格高点的这个区间，是否还有浮动的供应存在（这个供应来自：1，铁头韭菜，一直扛单不止损的。2，抄底的韭菜，会有很多人抄底，然后获利后逃跑，就会提供供应）。

这个阶段是为了测试市场中是否还有未被吸收的供应，关注点在于观察成交量的变化，如果在价格上升到自然反弹的高点时成交量不增反减，可能意味着市场上没有足够的供应压力阻止价格进一步上涨，从而为价格的进一步上升铺平了道路。

5. 弹簧行为
主力在完成浮动供应测试后，价格会自然下跌回落到下方的支撑区，然后在开启一个震仓行为（弹簧或者终极震仓），收割最后的筹码。弹簧之前写过，表现形式为当价格短暂跌破关键的支撑水平后，迅速反弹回该水平之上，K线为一个下影线形态，实体K的收阳线最好，如果是阴线的话，需要短阴K。这种下跌目的是把韭菜给吓跑，韭菜看到在支撑区域后的价格快速且大幅的下跌后，会特别害怕行情开启一段新的下跌，就会着急的止损割肉离开，这些筹码自然落入到了主力手里。
在这个阶段的弹簧，还有一个目的是测试市场种是否还有供应没被吸收，如果还有很多供应，具体表现为，弹簧的量很大，并且收实体较长阴K，那么后续还会继续震荡行情，把供应给消耗掉，如果弹簧行为后的快速反弹就说明底部的供应没了，主力收割了最后的筹码，距离开启上涨不远了。

6. 终极震仓
终极震仓基本上出现在周线级别的趋势里面，在吸筹的最后阶段的来一次大规模抛售，目的是把市场中的铁头韭菜和小主力等全部干掉。在这个阶段，价格可能会再次急剧下跌，伴随着较高的成交量，这个形态和恐慌抛售有点儿像，而且下跌后，基本上存在一个月的行情无聊期，就是行情几乎没有波动，原因在于，所有的筹码都被主力收割了，散户也被套着顶部，割肉了也没钱了，行情一片死水。这种下跌行为的结束标志整个吸筹的完成，市场为即将到来的上升趋势做好了准备。

7. 高成交的高支撑
一般发生在吸筹末期启动阶段，在上升趋势启动后还会面临一些供应的压力，这些供应是一少部分抄底的人，主力会通过震荡下行的方式把供应消耗掉，当价格回到一些关键支撑位置(比如小时级别的冰线等），主力会会在次提供需求，放量买入行为筹码。高成交量的高支撑通常是市场强势的一个信号，主力在更高的价格区间也提供需求吸收筹码，表示主力会开启拉升，毕竟主力吸筹的唯一目的就是拉高价格，然后卖给韭菜。

8.K线波动收窄
吸筹的过程中，成交量会缩小，K线波动会缩小，因为主力只会在一个价格区间等待筹码落入口袋，而不会直接在高位买筹码，这个阶段成交量缩小会很明显，尤其是相比恐慌抛售极其前面的阶段和行情准备启动的阶段，这个阶段特别容易识别。

9. 支撑区的加强
经过多次的测试和反弹，关键支撑区域（一般是恐慌抛售K线的针的区间）逐渐变得更加强，每次价格回踩到这一区间的时候，主力都会提供需求，阻止价格进一步下跌。

10. 一个收敛三角形
在吸筹阶段，市场可能会形成一系列较高的低点，也就是底部抬高的现象，同时价格的高点可能不会有明显的新高。这种量价行为表示需求逐渐增强了，开始慢慢尝试主导市场，但市场还没有准备好全面反转，因为还有一些供应存在，当K线形成了一系列拉高的低点时，说明了需求在努力控制市场的趋势，这是一个积极的现象。

11. 震荡与测试
震荡和测试通常发生在下跌后的支撑和自然反弹的高点阻力附近，目的是测试市场的真实供需状态。这些测试行为会导致价格短暂波动，K线幅度会比在区间半山腰会大的多，在支撑和阻力区间的测试行为一定要积极跟踪，谁也不确定主力会怎么做，如果量价形态很积极，比如放量突破关键位置，说明主力可能开启下一步动作，咱们需要积极的跟上。

12. 震荡行情
在吸筹阶段，市场的供需在相互试探，市场没有一个明确的趋势，就是上下震荡，没有明显的上升或下降趋势，行情很无聊。

[wasabipea @wasabipea2]

@Jellydidi mide950

[DeFi Cheetah - e/acc @DeFi_Cheetah]

This 🧵is about the most fundamental and important question of DeFi: when does it make economic sense to be an LP for AMM (i.e. benefit &gt; cost)?

@a16z Head of Research @Tim_Roughgarden propose a solution by introducing a new concept called Loss versus Rebalancing (LVR)

👇👇

[Arthur Hayes @CryptoHayes]

I created a custom index on Bloomie &lt;.USTLIQ U Index&gt; to monitor how the TGA refill is affecting $ liq. Index &gt; 0, +ve for $ liq; Index &lt; 0, -ve for $ liqd.

[Cos(余弦)😶‍🌫️ @evilcos]

既然有朋友问如何入门 Web3 安全（尤其是智能合约安全），我简单列点当下觉得还不错的资源吧。牢记下：这玩意，最重要的是实战，是需要你一天到晚长期在这个领域积累，才可能有些成就。另外，兴趣一定是最大的驱动力，三天打鱼两天撒网，那不叫兴趣，那叫自欺欺人...

[mymind @mymind]

"Eat at a local restaurant tonight. Get the cream sauce. Have a cold pint at 4 o’clock in a mostly empty bar. Go somewhere you’ve never been. Listen to someone you think may have nothing in common with you. Order the steak rare. Eat an oyster. Be open to a world where you may not understand or agree with the person next to you, but have a drink with them anyways. Eat slowly. Tip your server. Check in on your friends. Check in on yourself. Enjoy the ride."

- Anthony Bourdain

[mattkunke.eth @MattKunke]

Check out @GSR_io's latest #CryptoDerivatives ecosystem primer!

Many outside the industry would be surprised to learn that nearly 80% of all crypto volume is executed via derivatives, with share growing consistently over the last few years.

tldr below:
https://t.co/fnsoNxuw8M

[Sergio Mazariego @s3rgiomazari3go]

Do you want to learn Ethereum in depth and be a better Developer or Smart Contract Auditor? This resource is a must read.

The EVM Handbook: A curated list of EVM resources for aspiring shadowy super coders.

https://t.co/KIMo3OWMHD

[wasabipea @wasabipea2]

@llennchan2003 太狂了