As recentes descobertas em modelos avançados de IA estão a transformar a forma como os traders abordam a análise de múltiplos ativos. Executando o GLM-4.7 juntamente com o Claude Code, criei uma ferramenta de varredura que identifica oportunidades de outperforming em diferentes classes de ativos simultaneamente. O fluxo de trabalho começa com o Claude a mapear a arquitetura de implementação, estabelecendo a estrutura para a comparação de múltiplas classes de ativos. A partir daí, a função codificada executa varreduras sistemáticas—comparando métricas de desempenho, acompanhando padrões de volatilidade e sinalizando posições de força relativa em crypto, ações, commodities e ativos alternativos. Esta combinação de abordagem de planeamento primeiro com codificação assistida por IA acelera o processo desde a conceção até à execução, tornando possível monitorizar correlações de portfólio mais amplas em tempo real. A principal perceção: deixar a IA elaborar primeiro o plano, depois codificar a lógica, reduz substancialmente os ciclos de iteração e melhora a precisão na identificação de sinais de alpha genuínos versus ruído.
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rugdoc.eth
· 23h atrás
Irmão, esse processo parece bom na teoria, mas será que realmente consegue superar o ruído do mercado na prática?
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SatsStacking
· 01-11 04:49
Esta lógica realmente não é má, mas a verdadeira prova ainda é na prática, certo... Será que os sinais detectados apenas por varredura são confiáveis?
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CryptoNomics
· 01-11 04:44
honestamente, a otimização da matriz de correlação aqui é razoável, mas você está basicamente apenas automatizando o que qualquer quant competente já faz manualmente. a verdadeira questão: você está realmente capturando ineficiências na microestrutura de mercado ou apenas ajustando ruído? porque 90% dos "sinais de alpha" que vejo são apenas viés de sobrevivência disfarçado em outputs do claude.
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MetaMisfit
· 01-11 04:30
NGL, este processo parece ter potencial, mas na prática, como é que funciona? Só falar em planning-first ainda parece um pouco vago.
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ILCollector
· 01-11 04:20
Esta ferramenta é realmente poderosa, mas estou mais curioso para saber como é o desempenho na prática.
As recentes descobertas em modelos avançados de IA estão a transformar a forma como os traders abordam a análise de múltiplos ativos. Executando o GLM-4.7 juntamente com o Claude Code, criei uma ferramenta de varredura que identifica oportunidades de outperforming em diferentes classes de ativos simultaneamente. O fluxo de trabalho começa com o Claude a mapear a arquitetura de implementação, estabelecendo a estrutura para a comparação de múltiplas classes de ativos. A partir daí, a função codificada executa varreduras sistemáticas—comparando métricas de desempenho, acompanhando padrões de volatilidade e sinalizando posições de força relativa em crypto, ações, commodities e ativos alternativos. Esta combinação de abordagem de planeamento primeiro com codificação assistida por IA acelera o processo desde a conceção até à execução, tornando possível monitorizar correlações de portfólio mais amplas em tempo real. A principal perceção: deixar a IA elaborar primeiro o plano, depois codificar a lógica, reduz substancialmente os ciclos de iteração e melhora a precisão na identificação de sinais de alpha genuínos versus ruído.