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Prediction Markets Analyst | @polymaster_io Founder

انضم Eylül 2024
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polymaster@polymaster·
自从去年四五月份,从各路媒体那里频繁听说 Polymarket,我是带着满脑子"点子"一头扎进来的。快一年了,我的个人历程也经历了三个阶段: 一、“不知有汉,无论魏晋” 最早的那篇 Deep Research,Gemini 还在认真地教我去找 Yes 加 No 小于 1 的市场——我当时凭直觉就觉得这不可能存在,却说不出为什么。后来一路啃下去:CTF、条件代币、智能合约,链下 metadata 的中心化存储与链上 subgraph indexing 的关系,马斯克推文的数据挖掘、天气回归模型、Apple MLX Whisper 的实时语音识别……足不出户,每天工作十几个小时。 拿到官方转发、在华语区比较早地拿到 Trader Badge 的那一刻,我觉得自己找到了方向。于是用一个基于凯利公式生成 AI 投注报告的初版,拿到了 Builder Badge。 二、“迷途而知返,觉今是而昨非” 最近的三个月,我几乎销声匿迹了。 先是通过这篇文章:x.com/polymaster/sta… 结束了流动性奖励的各类实验,然后一头扎进了 5 分钟 Bitcoin Up or Down 的高频世界。其间也隐约嗅到过几次"钱"的气味,半天内赚到过小钱,但很快就在行情波动里疲于奔命。这让我想起大学时候,有幸和国内顶级漏洞挖掘黑客同在一个实验室——我也认真学了 fuzzing、漏洞发掘与利用的一般方法。但无论天赋还是勤奋,都不足以让我拿到那种在安全行业"冲击波"(这是个同龄人才会知道的漏洞梗了吧)级别的奖励。 高频交易也是一样。我也曾用 httpx + asio/clob 缓存等各种技巧重写官方sdk来压缩过交易延时,自建 infra 存储实时订单簿进行采样分析,最终还是止步于它的投入产出比。 正如前不久见到一位藤校物理系毕业,也在筹备自己量化基金的朋友聊起来说:这个市场的 alpha (除去漏洞类)本质上就是设计来为你能够提供的服务进行定价,比如你能提供更准确的定价,更及时的定价,你在售卖尾部风险或者提供了流动性。 三、“见自己,见天地,见众生” 前不久,荒废了许久的网站迎来了第一笔收入——来自一位法国人。 就是这一笔钱,把我拉了回来。 回到我最初的想法:做一些帮助普通人做研究的工具,哪怕只提供一点点正向 EV,而不是废寝忘食地去卷那些"圣杯"。事实上,在我有限的实盘经验里,一些长期主义的、低频的、只需要稍稍对抗一点人性的策略——充分研究后广泛分散地投注那些因情绪波动而短期错误定价、但长期属性几乎未变的市场;两党政治的钟摆;JD Vance 的长期失势;贵金属远期;一月份甚嚣尘上的美伊战争的 No——坚持下来,是可以拿到相对确定性收益的。 不需要把交易做得那么辛苦。 于是我重写了网站的全套底层逻辑:分钟级同步最新市场,并通过不再追踪高频交易类市场和实时价格来降低成本,打通了基于 Cloudflare AI Agents 的完整开发范式。 刚刚新发布的产品是 PolyChat 里的聊天机器人——你告诉它你关注的方向,它结合最新新闻为你推荐值得研究的市场。接下来我会在这套架构上继续开发:基于 OSINT 的特定长期市场追踪、基于新闻内容的研报生成,以及基于内容的订阅等…… 我也更新了支付方式。订阅之外,新增了低至 1 美元的 Pay-as-you-go——最便宜的模型跑一份报告不到一美分,1 美元可以看一百份报告(当然也有价值更高,判断更准的模型可供选择)。 欢迎来试试,您的支持也是我继续开发的动力。 polymaster.io
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polymaster
polymaster@polymaster·
@cheuk_baby 我猜核心是为了绕开链上交互的延迟。 传统的平仓路径:解锁提取用户的 Yes 抵押物 -> 授权/转移 -> 挂单 Sell Yes -> 等待撮合成交 -> 拿回 USDC。(遇到极端行情,这几步走完可能滑点已经巨大了)。 如果直接市价买 No,他就可以等下再 merge。
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polymaster
polymaster@polymaster·
对 Polymarket 生态 DeFi 项目 Gondor 创始人 Arsenii 的一期访谈,围绕底层机制和生态位展开了比较扎实的讨论。Gondor 于 2025 年 12 月完成了 250 万美元的 Pre-Seed 轮融资,由 Prelude、Castle Island Ventures 和 Maven 11 参投,此前还有一轮由 Maven 11 领投的天使轮。 几个观点: 1. 清算机制设计:Polymarket 的订单簿在链下运行,传统强制平仓存在延迟和滑点问题。Gondor 的方案是利用二元市场的对称性,在清算时直接买入对立面份额(例如持有 Yes 被清算时买入 No)来完成即时对冲。 2. PM 生态创业方向判断:交易终端赛道已经拥挤且资本密集,纯链上数据追踪相对有机会。垂直细分工具、指数型产品和 DeFi 可组合性方向可能还有空间。 3. 预测市场的核心价值在于"隔离信念"(Isolating Beliefs)——让交易者能够为单一事件精确定价,剥离大盘等不相关因素的干扰。 @mikita_crypto
Predict Time@predicttime_

Pilot episode of the Predict Time podcast with @iatskar, founder of @gondorfi. Enjoy watching!

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Boywus
Boywus@Boywus·
流动性本身就是 “即时交易的匹配效率“,传统期货做市商定价的是连续波动、可高度对冲的资产价格风险;而 Polymarket 做市商定价的是离散结果、对冲效率较低的单一事件风险。 期货做市商的应对能力会高很多,具有可分散、可对冲、可量化的特征,做市策略可以依赖统计模型与微观结构持续优化。 Polymarket 做市商所承受的逆向风险具有更强的不可对冲性与信息不对称性。其损失往往是跳跃式、不可连续调整的,而非像期货那样可以通过价格波动逐步修正。
秋田散人 Mr.Akita@lnkybtc

如果你们熟悉赌场玩家池的分润/返水架构,现在这种偶发的 lp 奖励是类似的。返水的目标对象永远是 regular player / 常客玩家,人家是真正投入巨额时间成本机会成本陪鱼玩、提供情绪价值的,就应该定期返水奖励,鼓励他们卷。 你本来就是来玩的,想抢他们冒死的分润,这怎么可能呢。 何况这个领域真正的 regular player 都不一定是谁,因为挂单者的“技术 edge”是否真实存在都不一定,这完全不是常规领域的“做市”,信息高度不对称。

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gm365
gm365@gm365·
@polymaster 这写的也太好了。 AI 水文满天飞的当下,阅读此文,如清风拂面,通体舒畅。
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polymaster
polymaster@polymaster·
自从去年四五月份,从各路媒体那里频繁听说 Polymarket,我是带着满脑子"点子"一头扎进来的。快一年了,我的个人历程也经历了三个阶段: 一、“不知有汉,无论魏晋” 最早的那篇 Deep Research,Gemini 还在认真地教我去找 Yes 加 No 小于 1 的市场——我当时凭直觉就觉得这不可能存在,却说不出为什么。后来一路啃下去:CTF、条件代币、智能合约,链下 metadata 的中心化存储与链上 subgraph indexing 的关系,马斯克推文的数据挖掘、天气回归模型、Apple MLX Whisper 的实时语音识别……足不出户,每天工作十几个小时。 拿到官方转发、在华语区比较早地拿到 Trader Badge 的那一刻,我觉得自己找到了方向。于是用一个基于凯利公式生成 AI 投注报告的初版,拿到了 Builder Badge。 二、“迷途而知返,觉今是而昨非” 最近的三个月,我几乎销声匿迹了。 先是通过这篇文章:x.com/polymaster/sta… 结束了流动性奖励的各类实验,然后一头扎进了 5 分钟 Bitcoin Up or Down 的高频世界。其间也隐约嗅到过几次"钱"的气味,半天内赚到过小钱,但很快就在行情波动里疲于奔命。这让我想起大学时候,有幸和国内顶级漏洞挖掘黑客同在一个实验室——我也认真学了 fuzzing、漏洞发掘与利用的一般方法。但无论天赋还是勤奋,都不足以让我拿到那种在安全行业"冲击波"(这是个同龄人才会知道的漏洞梗了吧)级别的奖励。 高频交易也是一样。我也曾用 httpx + asio/clob 缓存等各种技巧重写官方sdk来压缩过交易延时,自建 infra 存储实时订单簿进行采样分析,最终还是止步于它的投入产出比。 正如前不久见到一位藤校物理系毕业,也在筹备自己量化基金的朋友聊起来说:这个市场的 alpha (除去漏洞类)本质上就是设计来为你能够提供的服务进行定价,比如你能提供更准确的定价,更及时的定价,你在售卖尾部风险或者提供了流动性。 三、“见自己,见天地,见众生” 前不久,荒废了许久的网站迎来了第一笔收入——来自一位法国人。 就是这一笔钱,把我拉了回来。 回到我最初的想法:做一些帮助普通人做研究的工具,哪怕只提供一点点正向 EV,而不是废寝忘食地去卷那些"圣杯"。事实上,在我有限的实盘经验里,一些长期主义的、低频的、只需要稍稍对抗一点人性的策略——充分研究后广泛分散地投注那些因情绪波动而短期错误定价、但长期属性几乎未变的市场;两党政治的钟摆;JD Vance 的长期失势;贵金属远期;一月份甚嚣尘上的美伊战争的 No——坚持下来,是可以拿到相对确定性收益的。 不需要把交易做得那么辛苦。 于是我重写了网站的全套底层逻辑:分钟级同步最新市场,并通过不再追踪高频交易类市场和实时价格来降低成本,打通了基于 Cloudflare AI Agents 的完整开发范式。 刚刚新发布的产品是 PolyChat 里的聊天机器人——你告诉它你关注的方向,它结合最新新闻为你推荐值得研究的市场。接下来我会在这套架构上继续开发:基于 OSINT 的特定长期市场追踪、基于新闻内容的研报生成,以及基于内容的订阅等…… 我也更新了支付方式。订阅之外,新增了低至 1 美元的 Pay-as-you-go——最便宜的模型跑一份报告不到一美分,1 美元可以看一百份报告(当然也有价值更高,判断更准的模型可供选择)。 欢迎来试试,您的支持也是我继续开发的动力。 polymaster.io
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BoMiao
BoMiao@BoMiaoFinance·
@polymaster 走过同样的弯路。高频和套利最终都是在和基础设施博弈,alpha 出来之前就被耗损掉了。真正可持续的还是你说的那条:充分研究后,拿住那些被情绪短暂错误定价、但长期结构几乎不变的市场。执行难的不是找到这类市场,是在兑现前忍住不手动干预。
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polymaster
polymaster@polymaster·
@yunzhang09 对的,订阅是之前的计价模式,后来我嫌计算麻烦,统一折算成 token 了,付 u 给两倍回报,根据订阅的时长不同,给的 rewards 也不同(订阅时间越长回报越多)pay as you go 的话就没有折扣(事实上 strip 还要扣掉不少)。 感谢您的反馈,下一版我会优化一下文案!
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lemondy
lemondy@yunzhang09·
@polymaster 网页看起来很专业,不过你这定价看不到明显差异,只看到points的多少
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polymaster@polymaster·
我列出的这些市场的市场表现在最近的时间里都应验了两党政治摆锤理论。
polymaster@polymaster

youtube.com/watch?v=hzQY53… #EpsteinClass #polymarket 美国政治摆锤效应与相关市场(不代表本人立场): 2026 众议院控制权(谁控众院) polymarket.com/event/which-pa… 2026 参议院控制权(谁控参院) polymarket.com/event/which-pa… 2026 参众权力平衡组合(Dem sweep 或 R sweep 等) polymarket.com/event/balance-… GOP 是否会在中期投票前丢掉众院多数 polymarket.com/event/will-rep… 2028 总统大选胜者 polymarket.com/event/presiden… 2028 民主党总统提名 polymarket.com/event/democrat… 2028 共和党总统提名 polymarket.com/event/republic…

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polymaster
polymaster@polymaster·
@0xdizz 我也捕捉到了这个 singal,先到 minor 然后给的 critical,但我配置里把 market_slug 填错了没卖出去😅(应该搞成自动的, 但是刚刚看了下价格也没啥变化)这个市场流动性太差,买卖的滑点太高了。
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polymaster
polymaster@polymaster·
@Arctic0013 我也是类似判断,并且在 Polymarket 用远月的 yes 做了对冲,但是打击发生的时候,Polymarket 二月市场在 30% 概率的时候哆嗦了一下,我本来有机会卖出止损,但是把卖敲成了买……一进一出加重了损失,下次这类新闻事件还得加个 bot。
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Arctic
Arctic@Arctic0013·
这里就之前认为不会在3月前开火的研判向大家道歉 上一篇文章之所以做出如此判断,主要来自于三点:参与全面打击的美军战术打击机群仍在转场部署,共计三个机型批次约50架;国务卿将于三月初前往以色列;下周初预计进行技术谈判。因此我当时更倾向于认为美以会在3.7-3.15期间发起打击。 目前由于以军,美军都已加入打击,伊朗革命卫队部分高层身亡,但暗杀伊朗总统未遂。伊朗目前虽说要报复但未进行全面反击。空袭规模超出德黑兰范围,在全国范围内开展。以色列声明打击行动将持续几个月,先密集空袭德黑兰四天。 本次空袭效果在本周末会如何,以及会对于金融市场造成何种影响,将会持续跟踪
Arctic@Arctic0013

本周末美军不太可能打击伊朗,有以下原因。 一、美伊仍谈判中 26号开始的谈判,虽然在核材料监管和存放上仍有重大分歧,美国希望此能力归零,而伊朗仍在争取转运存放。美方对第一轮谈判表示失望。但是阿曼代表团表示已经取得积极进展,双方已经进入技术层面谈判,初步定在3月2号维也纳谈判。说明对话还将持续。 二、未部署完毕 承担首轮突破防空系统任务,遂行打击的F22机队目前未完成全部部署,已经首次部署到以色列十几架规模的情况下,仍需等待本土第二批次近相同规模机队前往增援。目前该波次仍停留在英国,显示出比较长调动周期。值得注意的是该部队从本土兰利基地起飞,对委攻击前几个小时也是由该基地部队发起首先打击任务。 三、打击方案敲定中 目前美国政府内部人员多有顾虑,由于美国利益出发点和以色列并不完全相符,白宫内部有人质疑是否应当由美国承担战争中主要打击角色,同时承担遭受伤亡的风险,去换取以色列的国家利益。 承担战争中的主要打击角色,意味着美国需要消耗大量宝贵的精确制导弹药和防御用防空系统弹药。对于潜的西太平洋争端不利,严重影响美军在该地区对华威慑时的战略库存。鉴于美军先进攻击弹药和防空系统弹药产能、交付速度较慢,较大规模的打击将会快速大量消耗弹药,以面对伊朗的大规模报复。 遭受伤亡则意味着可能遭到国内反战舆论压力反噬,对于特朗普团队的中期选举年不利。不利于特朗普政府对内宣传执政成功形象。美方部分官员认为应当让以色列作为打击主力,减少美国在该地区消耗及投入。美方仅承担较小规模打击。 传出去年指挥打击任务的空军将领和万斯对此次大规模行动缺乏信心。特朗普则发推驳斥该信息不属实。其执政团队仍对打击规模和可能造成的影响存有顾虑,无法下达作战决心。 总结: 在以上各因素制约下,美国将失去二月份对伊朗行动的时间窗口,在谈判破裂后,需要等待特朗普下达作战决心。最早时间打击窗口不会早于三月的第一个周末。如果双方仍旧需技术问题进行进一轮磋商,可能的打击行动推迟到三月上旬(3.7-3.15)

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polymaster
polymaster@polymaster·
以为赚了点 edge,实际上结结实实感受了一把尾部风险。
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polymaster
polymaster@polymaster·
……
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polymaster
polymaster@polymaster·
最近蛰伏了几周来研究 SPX 开盘方向的定价。目前模型在盘前三小时的方向判断上连续三天命中了结算方向——听起来不错——但实际上这个时间点市场本身的隐含概率已经很准了:大部分时候市场价格本身就足以揭示市场最终的价格(俗称尾盘),我的模型定价也和市场定价高度趋同。回测下来一个月真正能打出 edge 的窗口也就几天,所以这并不是一个“印钞机”策略,更像是耐心等低效定价出现再下注,或者是用来消除部分“尾部风险”。尚不确定一个月实盘收益能否 cover 那些很贵的美股数据各类指标的实时 API订阅,这也从侧面说明了预测市场追求的更加精确的定价最终是靠各类服务商提供越来越专业且基础成本不菲的服务为代价的。而提供商的卷利润的过程,才是真正让预测市场价格越发具备发现性的过程。 今天盘前三小时开始后我会在这条下面实时贴一下模型输出和市场价格的对比。
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polymaster
polymaster@polymaster·
@ViktorBodnar89 yes, only a few of them (after testing many and losing money)
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Viktor Bodnar
Viktor Bodnar@ViktorBodnar89·
@polymaster Do you classify markets according to some of your own criteria, or do you participate selectively only in those where, based on your experience, you already know the price behavior? In other words, you don’t scale up to many markets, but instead work only with a few of them?
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polymaster
polymaster@polymaster·
补充一些用户 concern,兼听则明。
Alvin@trader_alvin

【⚠️ Typeless 用戶注意】你的螢幕文字、錄音檔、編輯記錄全都被送到雲端了,而且無法自行查看內容! 我實測一個月就累積 400MB 資料,涵蓋 10+ App 和 20+ 網站 😱 看到以下這篇後,我對自己安裝的 Typeless v1.0.0 做了完整的本地驗證,結果供各位參考。 ✅ 不幸的是:原文核心指控全部驗證屬實 100% 雲端語音處理、無本地 STT 模型、CGEventTap 鍵盤監控、Accessibility API 螢幕文字收集、五大瀏覽器支援、編輯追蹤回傳伺服器 — 全數確認。 以下是原文沒提到、但我實際確認的補充: 📌 新發現 1️⃣ 還有兩個未被提及的原生函式庫:libInputHelper.dylib(模擬 Cmd+V 貼上、NSPasteboard 剪貼簿操作)和 libUtilHelper.dylib(含 AVCaptureDevice 相機引用)。另外有 koffi FFI 函式庫用於從 JS 動態調用這些原生函式。 2️⃣ 剪貼簿用途與原文有出入:原文說可讀取密碼管理器的剪貼簿。我的分析發現主要是 NSPasteboardWriting(寫入),TransientType 是標記 Typeless 自己的辨識結果為暫時性,而非讀取密碼管理器的內容。風險比原文描述略低。 3️⃣ audio\context 在本地是加密儲存的:最敏感的螢幕文字上下文在 DB 中是加密的(IV:密文格式),你無法自行審計被送出的螢幕文字。 4️⃣ 編輯追蹤資料不存本地、直接送出:sendTrackResultToServer POST 到 /user/traits,但不經過本地資料庫。2300+ 筆記錄中 edited\text 全部為空。你無法透過檢查 DB 得知所有被送出的資料。 5️⃣ 鍵盤監控分兩層:CGEventTap 持續運行但只偵測快捷鍵(ShortcutDetector);按鍵追蹤(onPressKeyboardKeys)僅在語音輸入後 15 秒內啟動。 6️⃣ 未發現背景偷傳機制:搜尋了定時器、排程、背景同步等模式均未發現。也沒有 Launch Agent/Daemon。資料外傳主要綁定在語音輸入觸發的流程中。 7️⃣ 伺服器可遠端控制收集範圍:app-storage.json 中有 accessibilityConfig,包含 App 白/黑名單和 URL 黑名單,由伺服器端同步下來。 8️⃣ 我使用約一個月的實際資料規模:191MB 資料庫(2300+ 筆)、210MB 錄音檔(2300+ 個 .ogg),記錄涵蓋 10+ 個 App 和 20+ 個網站。在宣稱「Zero data retention」的情況下全數保留。 📌 結論 原文的核心指控基本屬實。最讓我意外的是編輯追蹤不經本地直接送出,以及螢幕文字上下文在本地加密導致無法自行審計。 建議使用者至少查看自己的 typeless.db 了解被記錄的範圍。

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polymaster
polymaster@polymaster·
yes, it can run stably, but only if you have an edge in the specific market you're trading and do risk control strictly. You can't just drop a fixed algorithm into a random market and expect all time positive returns. The edge comes from understanding the market's characteristics — its volatility pattern, what drives price moves, how informed the flow is — and tuning your strategy accordingly. Without that, no amount of technical "algorithm" can simply win.
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Viktor Bodnar
Viktor Bodnar@ViktorBodnar89·
@polymaster Thanks! You’ve really put my mind at ease 😊 Now I get that the issue isn’t just with our own capabilities. Right now we’re actually in the middle of integrating X. Tell me — in the end, does your product run relatively stably? I mean, is it even realistically possible at all?
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larry
larry@predexonIntern·
@polymaster 可以试一下predexon
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polymaster
polymaster@polymaster·
一直以为 Polymarket 没有提供 L2 orderbook 的历史,为了这个还专门写了个 infra 去实时捕捉他的 orderbook 和 trades。 关于 trades,官方虽然有个 user trades,但是数据经常拿不全,最后还得走 subgraph 。今天从这位老师这里看到了 orderbook history,如果没记错的话,这应该是个 undocumented API(当然,Polymarket 的文档也经常更新,现在可能有了也说不定)这是我从NautilusTrader 对该端点的开源调用参数整理: curl -sG 'clob.polymarket.com/orderbook-hist…' \ --data-urlencode "asset_id=YOUR_ASSET_ID" \ --data-urlencode "startTs=START_MS" \ --data-urlencode "endTs=END_MS" \ --data-urlencode "limit=500" \ --data-urlencode "offset=0" 这样一来,我的 infra (还起了个有点骚的名字叫 PLA-harvester)在很多场合下就可以撤掉了。
polymaster tweet media
0xNetuser@0xnetuser

github.com/nautechsystems… 刚发现了一个支持PM的相对成熟的交易和回测框架,打算用一下试试,自己写了2天也不太满意.... 早知道有这个能节约多少时间啊卧槽

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polymaster
polymaster@polymaster·
Hey Viktor, I run into this exact problem all the time — adverse selection hits way harder than people expect. Honestly, the losses from getting picked off often dwarf the liquidity rewards you're farming. So over time I've realized market selection is everything. You really need to understand the characteristics of each market you're making: 1. Sudden crash-type markets (e.g. "Will Cloudflare go down?"): These can go from 5% to 95% in seconds when an outage actually happens. For these, I run a separate monitoring bot that watches external signals — the moment something triggers, it pulls all my quotes before informed traders can pick them off. 2. Slow trending markets (e.g. JD Vance 2028 nomination lately): These shift gradually over days or weeks as sentiment evolves. Here I adjust my quotes very slowly — think hourly — and keep my spread wide. You're not trying to be tight; you're just collecting rewards while staying out of the way of the drift. 3. Tight-spread, range-bound markets: These are actually the friendliest for MM. You post slightly wider than the market, and when one side gets filled (with +1 spread or even more), you immediately post the other side at (100 - filled price +/-spread). Worst case you break even, best case you pocket the spread on top of rewards. In an idealized case — say a range-bound up/down market with enough volatility — you can sell both sides at 51 or better at different points in time as the price oscillates. Of course the midpoint drifts, so it won't always be a clean 50/50 split, but as long as the market swings back and forth, you get opportunities to fill both sides above 50 (or anyother midpoint price), pocketing the spread plus rewards. The real takeaway is: there's no one-size-fits-all MM config. Each market type needs its own parameter set — spread width, quote update frequency, inventory limits, and what external signals to watch. The bot that survives is the one that knows which game it's playing. Keep building — sounds like you've got a solid practice already.
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Viktor Bodnar
Viktor Bodnar@ViktorBodnar89·
@polymaster But on strong, sharp adverse moves (big dumps or spikes), we constantly end up in drawdown, and all our accumulated gains get wiped out or worse. What would you advise to young and ambitious people in this situation?
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