近期在先進AI模型方面的突破正在重塑交易者進行跨資產分析的方式。運行GLM-4.7與Claude Code,我建立了一個掃描工具,能同時識別不同資產類別的超額回報機會。工作流程從Claude規劃實施架構開始,建立多類資產比較的框架。接著,編碼函數執行系統性掃描——比較績效指標、追蹤波動率模式,並標記加密貨幣、股票、商品和替代資產的相對強勢位置。這種以規劃為先、結合AI輔助編碼的方式,加快了從構想到執行的流程,使實時監控更廣泛的投資組合相關性變得可行。關鍵見解:讓AI先起草藍圖,再進行邏輯編碼,能大幅降低反覆迭代的次數,並提升在辨識真正超額報酬信號與噪音之間的準確性。

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rugdoc.ethvip
· 01-12 01:57
老兄這套流程聽著是行,不過真實跑起來能打敗市場噪音嗎?
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SatsStackingvip
· 01-11 04:49
這套邏輯確實不錯,不過真正的考驗還是在實盤對吧...光掃描出來的信號靠不可靠
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CryptoNomicsvip
· 01-11 04:44
說實話,這裡的相關矩陣優化還算不錯,但你基本上只是在自動化任何有能力的量化分析師已經手動完成的工作。真正的問題是:你是否真的捕捉到了市場微觀結構的低效,還只是擬合噪聲?因為我看到的“阿爾法信號”有90%只是生存偏差的偽裝,披著Claude輸出的外衣。
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MetaMisfitvip
· 01-11 04:30
ngl這套流程聽起來有點東西,但真實跑起來效果怎麼樣?光說planning-first感覺還是有點空
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无常亏损收藏家vip
· 01-11 04:20
這工具確實猛,但我更好奇實戰效果怎麼樣?
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