AI AI Agener ทําเงินได้จริง ๆ : 1 00 U เป็น 8 วัน

เมื่อเร็ว ๆ นี้ ระบบการค้าเอไอ "ที่ไหน" ถูกวางเพลิง และใช้เวลาเพียง 8 วัน กว่าจะประสบความสําเร็จ 1 ล้านยู และเป็นของ 16 เมษายน。

ตามที่นักประพันธ์ลาน่าบอก@ lanaielsaเหตุ ผล ของ ระบบ นี้ ง่าย ๆ。

เมื่อเดือนตุลาคมที่ผ่านมาใน BSC BULLS เขามีเพื่อนที่ได้ใช้เวลา 100,000 เราในการแสวงหาของคนรวยและจบลงด้วยการสูญเสียเกือบไม่มีอะไรในการล่าถอยและในที่สุด 10,000 เราในห่วงโซ่ได้กลับไปเป็นศูนย์และซ้าย ใน อนาคต อัน ใกล้ พร้อม กับ การ ฟื้น ตัว ใน ความ ร้อน ซึ่ง มี การ พิจารณา กัน ใน ยา มา โม โตะ เขา ตัดสิน ว่า เขา อาจ เข้า สู่ ระยะ เอ็ม เอ็ม ใหม่. เพราะเขาไม่คุ้นเคยกับ การทําธุรกรรมรองลงมา และการวิเคราะห์ K-LINE เขาเลือกที่จะสร้างระบบการค้าโดยใช้ AI:ให้ Claude เขียนสคริปต์ คว้าใบแจ้งหนี้ระดับสูงจากจัตุรัส และหารือเกี่ยวกับสกุลเงินกับ HF และการค้าด้วยการเพิ่มขึ้นเพื่อตรวจสอบความผันผวนฉันไม่รู้ ระบบเริ่มต้นด้วยการตัดร้อยละ 20 แล้วปรับให้พอดีกับการสูญเสีย U 200 และทําตามแนวโน้มในทิศทางเดียว ในขณะเดียวกันเขายังมีส่วนรับผิดชอบในการตีพิมพ์บันทึกจริง ทําการตรวจสอบรายได้ บัญชีปฏิบัติการที่ไบอันสแควร์ฉันไม่รู้。

ดูธรรมดา แต่ผมศึกษามันอย่างดีมันไม่ใช่แค่สคริปต์อัตโนมัติธรรมดา แต่เป็นระบบปฏิบัติการที่มีเหตุผลทางการค้าของมันเอง。

การดึงทําเงินได้อย่างไร

1. ตรรกะการคัดเลือกแบบปิด

จากบันทึกการซื้อขายเราไม่ได้ทํานายสภาวะตลาด เราทําตามนั่นคือแนวโน้ม มีสมาธิหน่อยจับภาพเงินตราที่เริ่มทํางานใหม่ฉันไม่รู้ 2561. เป้าหมายรวมคือ: ชีออน ไลฟ์, ราวี, อราวี, โอดีไอ, บีซี, อาร์พีเอ็ม, ไซเรน, 1000 ตัว, RATS, RATS, RAT, EIT, EIST, EIXE, EGEE, EGEE, BAN, ASTER, AIRE, AIE, AIVE, FIIV, CL, CL, TC, TIC, GIGLE, HIGE, HIK, HIK, HIS, HIS, HIS, HIS, HE, HII, HIMIII, CEI, CEX。

การคัดเลือกสามารถแบ่งออกเป็นสามระดับได้

อย่างแรกเลยความคิดเห็นของประชาชนจํานวน เสา, ความ ถี่ ของ การ สนทนา และ การ ชี้ นํา ทาง ด้าน อารมณ์ ของ จัตุรัส จะ ไม่ ถูก จับ, และ จะ มี การ ค้น หา เงิน ตรา ซึ่ง มี การ กล่าว ซ้ํา หลาย ครั้ง ใน ช่วง เวลา สั้น ๆ。

คนต่อไปเลเยอร์ถัดไปจะ มี การ เปิด ฉาก ต่อ ไป อีก หาก ความ คิด เห็น ของ สาธารณชน ที่ เลือก ใช้ ปรากฏ ทั้ง การ เพิ่ม และ การ เปลี่ยน แปลง. พิสูจน์ความเป็นไปได้ของการมีแนวโน้ม。

ในที่สุด จากการสังเกตOI (ถือท้อง) เปลี่ยนแปลง) ธนบัตรของ "ปริมาณหุ้นที่เพิ่มขึ้น แต่ไม่ได้สะท้อนเต็มราคา" ถูกตรวจสอบเพื่อตัดสินว่า มีเงินใช้ก่อนกําหนดหรือไม่。

2. มาตรฐาน ที่ ชัดเจน ของ การ ถอน ตัว จาก ความ สูญ เสีย

ในตอนต้นของที่การดึงเริ่มต้น ใช้การหยุดหยุด 20% คงที่ และแล้วเหมาะสมที่สุดกับ "ระดับความบกพร่องของกระดูกทุกข้อตกลง ไม่ว่าจะใหญ่แค่ไหนการสูญเสียสูงสุดประมาณ 200 เราฉันไม่รู้。

จาก บันทึก ทาง ประวัติศาสตร์ เกี่ยว กับ การ ซื้อ ขาย การ สูญ เสีย ส่วน ใหญ่ ถูก จํากัด อยู่ ใน ขอบ เขต นี้. แต่ยังมีรายการที่ไปเกินขีดสุดของการสูญเสียเช่น NESTIUS ซึ่งได้สูญเสียกว่า 6880 ยู แต่ยังคงไม่แบน และลาน่าเองก็อธิบายเองว่า "เนื่องจากเงินเป็นสกุลใหม่ สกุลเงินก็มีความผันผวนมากขึ้น ดังนั้นตําแหน่งต้นคือ 500 U. 200 และเมื่อพื้นที่ด้านหลังมีขนาดใหญ่ขึ้น

3. ไม่เรียงตัวแบบไม่ตายตัว

ไม่ เหมือน กับ การ สูญ เสีย ระบบ นี้ ไม่ ได้ กําหนด ขอบ ที่ แน่นอน โดย ส่วน ใหญ่ แล้ว โดย การ ประเมิน ระยะ เวลา ต่าง ๆ เพื่อ จะ ตัดสิน ว่า จะ ยึด อยู่ หรือ ไม่ ต่อ ไป เช่น การ ลด ความ เป็น ไป ได้ ของ เป้า หมาย ใน ปัจจุบัน ที่ เพิ่ม ขึ้น และ ลด ลง ใน บาง เวลา. เป็น ที่ เข้าใจ ได้ ว่า มัน ยัง คง ถาม คํา ถาม หนึ่ง ต่อ ไป:ถ้าไม่มีที่ว่างตอนนี้ ฉันจะซื้อมันไหม

ในแง่ของข้อมูลทางประวัติศาสตร์เกี่ยวกับธุรกรรม ผลกําไรส่วนใหญ่จะรวมอยู่ในปัญหาเล็กน้อย เช่น “ชีวิตชาวไบอัน", "เงิน", และธุรกิจอื่น ๆ สิ้นสุดลงด้วยการสูญเสียเล็กน้อยหรือกําไรเล็ก ๆ。

คุณหาเจอมั้ยแทน ที่ จะ ทํา เงิน จาก ใบ ละ ใบ มัน จะ หา เงิน ได้ จาก แผ่น เล็ก ๆ จํานวน น้อย ๆ ซึ่ง ส่วน ใหญ่ ทํา งาน หนัก เพื่อ หยุด งาน。

คุณฝึกดึงออกยังไง วิธี การ นี้ ใช้ ได้ อีก ไหม

1 น้ํา เสียง ของ การ ป้อน ข้อมูล

กลยุทธ์เริ่มต้นของระบบนี้ อาศัยการสังเกตของลาน่า จากการแทงของเงินในระยะยาวมากกว่าหนึ่งทิศจะไม่ว่างเปล่าพอที่จะสลับที่ So Proup AI&bsp;หนึ่งในข้อมูลที่สําคัญที่สุดคือ การค้าจากกระเป๋าสตางค์ของ Hyperliquidให้ AI เรียนวิธีหาเงินอย่างเป็นระบบด้วยการค้าขาย ตัวชี้วัดพื้นฐานบางส่วน และข้อมูลลูกโซ่บางอย่าง จะถูกส่งไปยัง AI อนุญาตให้ AI พัฒนากรอบของมันเอง โดยการเข้าใจการทํางานของกระเป๋าคุมข้อมูลเหล่านี้。

แน่นอน นอกเหนือจากการล่ามโซ่ข้อมูลพฤติกรรม ระบบยังคงใช้ความทนทานของตัวเอง และข้อมูลพฤติกรรม

• ( ข) ความเข้มข้นของการสนทนา และจุดร้อนในจัตุรัสไบอัน
• ( ข) การ เพิ่ม และ การ เพิ่ม ราคา ก็ เพิ่ม ขึ้น
• OO เปลี่ยนสัญญาณสัญญาพื้นฐาน。

II. สืบค้นเมื่อ FRAMEWORK สําหรับ Dialogue

หลังจากปล่อยให้ AI เรียนเทคนิคปฏิบัติการพื้นฐาน ขั้นต่อไปก็คือ การไม่หาข้อมูลเพิ่ม แต่อย่างไรการตรวจสอบและบรรจุข้อมูลนี้, การจัดตั้งกรอบการตัดสินใจสําหรับ AIฉันไม่รู้。

ในแง่ของวิธีการที่ใช้ ตรรกะการตัดสินของระบบ ไม่ได้ตั้งขึ้นครั้งเดียว ในระยะแรก AI อาจตัดสินบนพื้นฐานของสัญญาณเดียว เช่น การเข้าใจผิดของความร้อนระยะสั้น อย่างไรก็ตาม ขณะที่มันถูกใช้อย่างลึกซึ้ง ความแตกต่างเหล่านี้ค่อยๆถูกแก้ไข และการตัดสินใจของพวกเขาถูกเน้นอยู่ที่。

3. วิธีการกลั่นกรองพฤติกรรม

หลังจากการพัฒนาโครงการข้อมูลและโครงสร้างของข้อมูลเสร็จสมบูรณ์ ระบบนี้ก็ไม่ได้อยู่ในระดับของ "การตัดสินตามมาตรฐาน" แทน แต่ได้แนะนําการกลั่นกรองพฤติกรรมส่วนบุคคล ผู้ดําเนินการได้ป้อนเนื้อหาในทวิตเตอร์ ของตัวเองและบางส่วนของบล็อกเกอร์อื่น ๆ บน X เข้าสู่ระบบเพื่อให้ AI เรียนรู้การแสดงออกเฉพาะฉันไม่รู้ เพื่อให้ AI ไม่เครื่องการค้าเย็น ๆ อย่างน้อยระดับการแสดงออกของมนุษย์มากขึ้น。

ถ้าคุณแยกกระบวนการทั้งหมดออกจากกัน มันเหมือนการสร้างคนมากกว่า。

จากข้อมูลเริ่มต้นให้อาหารแก่โครงกระดูกเพื่อให้มันเข้าใจว่าตลาดคืออะไร เพื่อให้มันมีขอบเขตที่เสถียรของการตัดสินใจ ผ่านการกลับตัวและโครงสร้างที่ผูกพันอย่างต่อเนื่อง。

ท้ายที่สุด มันกลายเป็นมากกว่าเครื่องมือประกอบงาน แต่เป็น "งานสําเร็จรูป" ที่สามารถทําตัวเลือกที่สอดคล้องกันในตลาดที่ซับซ้อน。

คํา นี้ ไม่ ได้ อาศัย อารมณ์ และ ไม่ ได้ มุ่ง ติด ตาม การ ทํานาย แต่ อาศัย การ ตลาด และ การ ประดับ ตัว ก่อ ให้ เกิด แนว ทาง ที่ พิสูจน์ แล้ว。