Agen AI menghasilkan uang: 100 U selama 8 hari

Baru-baru ini, sistem perdagangan Agen AI "dimana" dibakar, dan hanya butuh delapan hari untuk mencapai satu juta U dan, pada tanggal 16 April, saldo total melebihi 250.000 U。

Menurut penulisnya Lana@ lanaaelsaAlasan untuk sistem ini sederhana。

OKTOBER LALU, DI BSC BULLS, IA MEMILIKI TEMAN-TEMAN YANG TELAH MENGHABISKAN 100.000 KAMI UNTUK MENGEJAR ORANG-ORANG KAYA, DAN AKHIRNYA KEHILANGAN HAMPIR TIDAK ADA DALAM PELARIAN, DAN AKHIRNYA 10.000 KAMI DALAM RANTAI KEMBALI KE NOL DAN KIRI. DALAM WAKTU DEKAT, DENGAN PEMULIHAN PANAS DIBAHAS DI YAMAMOTO, IA MENILAI BAHWA IA MUNGKIN MEMASUKI FASE MM BARU. KARENA DIA TIDAK AKRAB DENGAN TRANSAKSI SEKUNDER DAN ANALISIS K-LINE, IA MEMILIH UNTUK MEMBANGUN SISTEM PERDAGANGAN MENGGUNAKAN AI:Untuk memiliki Claude menulis script, ambil tinggi panas tagihan dari Square dan mendiskusikan mata uang dengan HF, dan perdagangan dengan naik ke layar fluktuasiAKU TIDAK TAHU. SISTEM DIMULAI DENGAN PEMOTONGAN 20 PERSEN, KEMUDIAN OPTIMASI KEHILANGAN 200 U DAN MENGIKUTI TREN DALAM SATU ARAH. SEMENTARA ITUDia juga bertanggung jawab untuk menerbitkan catatan nyata, menghasilkan pemeriksaan pendapatan, rekening operasi di Bian SquareAku tidak tahu。

Terlihat sederhana. Tapi aku mempelajarinya dengan cermatIni bukan hanya naskah otomatis sederhana, tapi sistem operasi dengan logika perdagangan sendiri。

Bagaimana menarik menghasilkan uang

1. Tutup logika pilihan

Dari catatan transaksiKami tidak memprediksi kondisi pasar, kami mengikutinyaItu tren. FokusMenangkap mata uang awalAKU TIDAK TAHU. TARGET TERMASUK: CHEONAN LIFE, RAVE, ORDI, BASED, TRUMP, SIREN, 100SSATS, 1000 RATS, EIGEN, PIXEL, EDGE, BAN, ASTER, AIA, AIA, GENIUS, CL, BTC, GIGGLE, BLESS, PUMP, HEMI, CFX。

Kriteria pencitraan dapat dibagi menjadi tiga tingkat:

Pertama-tamaOpini publikJumlah postingan, frekuensi diskusi dan arah emosional dari Square tidak akan ditangkap, dan mata uang yang telah berulang kali disebutkan dalam jangka waktu singkat akan dicari。

BerikutnyaLapisan HargaPemutaran lebih lanjut akan dipicu hanya jika mata uang yang dipilih oleh opini publik muncul pada kedua naik dan ditandai fluktuasi. Proven probabilitas tren。

Akhirnya, melalui pengamatanOI (MEMBAWA MEMEGANG) PERUBAHANMata uang "meningkat saham tetapi tidak sepenuhnya tercermin pada harga" disaring untuk menentukan apakah dana tersedia untuk penyebaran awal。

Standar yang jelas dari penghentian kerugian

Pada awal dari mana tarik dimulai, menggunakan tetap 20% berhenti kehilangan dan kemudian mengoptimalkan ke "Tingkat defisit tetapIni adalah setiap kesepakatan, tidak peduli seberapa besar ituKEHILANGAN MAKSIMUM SEKITAR 200 USAku tidak tahu。

Dari catatan sejarah transaksi, sebagian besar kerugian terkonsentrasi dalam kisaran ini. Tapi ada juga daftar yang melampaui batas kehilangan, seperti GENIUS, yang telah kehilangan lebih dari 6880 U, tetapi masih belum datar, dan Lana sendiri menjelaskan, "Karena GENIUS adalah mata uang baru, mata uang lebih volatile, sehingga wide- ranging, posisi awal biasanya 500 AS 200, dan ketika ruang belakang lebih besar, jumlah yang sesuai lebih tinggi."

3 Dynamic no- kriteria gain

Tidak seperti kerugian, sistem tidak mengatur margin tetap, terutama dengan cara penilaian periodik untuk menentukan apakah atau tidak untuk terus memegang, seperti meremajakan probabilitas target saat ini meningkat dan jatuh pada beberapa waktu. Dimengerti, terus bertanya satu pertanyaan:Jika tidak ada ruang sekarang, akan saya membelinya

DALAM HAL DATA SEJARAH TENTANG TRANSAKSI, SEBAGIAN BESAR KEUNTUNGAN TERKONSENTRASI DALAM BEBERAPA MATA UANG, SEPERTI "KEHIDUPAN KAUM BIAN", "ORDI", DAN SEBAGIAN BESAR TRANSAKSI LAINNYA BERAKHIR DENGAN KERUGIAN KECIL ATAU KEUNTUNGAN KECIL。

Apa kau sudah tahuAlih-alih membuat uang pada setiap lembar tunggal, itu adalah membuat uang pada sejumlah kecil lembar, sebagian besar yang melaksanakan stoppages ketat。

Bagaimana kau berlatih untuk keluar? Apakah metodologi dapat digunakan kembali

1 Nada data feed

Strategi awal dari sistem ini didasarkan pada pengamatan Lana tentang beberapa stabilitas jangka panjang dari keuntungan membuat dompetLebih dari satu arah, tidak akan cukup kosong untuk terus beralih. Jadi memberi makan AI & nbsp;Salah satu data yang paling penting adalah pertukaran dari dompet pintar HiperfluteBIARKAN AL BELAJAR SECARA SISTEMATIS BAGAIMANA MEMBUAT UANG DENGAN PERDAGANGAN. BEBERAPA INDIKATOR KONTRAK DASAR DAN BEBERAPA DATA BERANTAI JUGA AKAN DIBERIKAN KE AI. MEMUNGKINKAN AI UNTUK MENGEMBANGKAN KERANGKA KERJA SENDIRI DENGAN MEMAHAMI OPERASI DOMPET INI。

Tentu saja, selain merantai data perilaku, sistem ini terus-menerus menggunakan sensor diri dan data perilaku sebagai pelengkapan:

• (b) Intensitas diskusi dan hotspot di Bian Square
• (b) Meningkatkan dalam daftar dan fluktuasi harga
• OO UBAH DASAR INDIKATOR KONTRAKSI。

II. REVISED FRAMEKERJA UNTUK DIALOGUE

SETELAH MENGIZINKAN AI UNTUK MEMPELAJARI TEKNIK OPERASI DASAR, LANGKAH BERIKUTNYA BUKAN UNTUK MENDAPATKAN INFORMASI LEBIH LANJUT, TAPI BAGAIMANAMENGABURKAN DAN MENAHAN INFORMASI INI, YAITU MEMBANGUN KERANGKA KERJA YANG JELAS UNTUK AIAku tidak tahu。

DALAM HAL CARA YANG DIGUNAKAN, LOGIKA PENILAIAN SISTEM BUKAN SATU-WAKTU SET- UP, TETAPI LEBIH MUNGKIN UNTUK BERKEMBANG SECARA BERTAHAP DALAM OPERASI TERUS-MENERUS DAN UMPAN BALIK. PADA TAHAP AWAL, AI DAPAT MENILAI BERDASARKAN SINYAL TUNGGAL, SEPERTI KESALAHAN PANAS JANGKA PENDEK SEBAGAI SINYAL TREN ATAU SERING BERALIH KE ARAH. NAMUN, KARENA MEREKA DIGUNAKAN DALAM KEDALAMAN, PENYIMPANGAN INI SECARA BERTAHAP SEDANG DIKOREKSI DAN KEPUTUSAN-MEMBUAT MEREKA SEDANG TERKONSENTRASI DALAM KONTEKS YANG LEBIH STRATEGIS。

3

SETELAH MENYELESAIKAN PENGEMBANGAN ENTRI DATA DAN DECISION- MEMBUAT KERANGKA KERJA, SISTEM TIDAK TETAP PADA TINGKAT "PENILAIAN STANDAR", MELAINKAN MEMPERKENALKAN LEBIH LANJUT PENYULINGAN PERILAKU INDIVIDU. OPERATOR TERSEBUT MEMASUKKAN ISI TWITTER DIRINYA DAN BEBERAPA NARABLOG LAIN PADA X KE DALAM SISTEMUNTUK MENGAKTIFKAN AI UNTUK MEMPELAJARI EKSPRESI SPESIFIKAKU TIDAK TAHU. UNTUK MEMBUAT AI TIDAK LAGI MENJADI MESIN PERDAGANGAN DINGIN, SETIDAKNYA PADA TINGKAT EKSPRESI, LEBIH MANUSIAWI。

Jika Anda mengambil seluruh proses terpisah, itu lebih seperti menciptakan seseorang。

Dari data awal feed kerangka untuk membuatnya mengerti apa pasar adalah tentang; untuk memberikan dengan margin penghakiman yang stabil melalui konstant retrogresi dan struktur mengikat; dan untuk mengembangkan rincian retortasi perilaku untuk memberikan jalan keputusan dan preferensi lebih dekat kepada manusia。

Pada akhirnya, alat ini telah menjadi lebih dari alat implementasi, tapi "tarik-a-go" yang dapat membuat pilihan yang konsisten di pasar yang kompleks。

Hal ini tidak bergantung pada emosi dan tidak mengejar prediksi, tetapi agak terlibat di pasar dan kebesaran hasil dalam seperangkat cara yang terbukti。