0x_2009
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0x_2009
@0x_2009
∞All in Blockchain∞ ₿ #BTC Ξ #ETH
Singapore Katılım Şubat 2016
804 Takip Edilen1.3K Takipçiler
升级了，多合一监控
7大交易所,1900+交易对
毫秒级实时数据
7 大监控板块助你更快发现信号;
交易所多平台价差监控工具已上线
功能：
接入 7 大平台：
→ Binance（368 交易对，延迟 <50ms）
→ Bybit（226 交易对，延迟 <50ms）
→ OKX（253 交易对，延迟 <80ms）
→ Bitget（530 交易对，延迟 <80ms）
→ Hyperliquid（186 交易对，延迟 <100ms）
→ dYdX（176 交易对，延迟 <100ms）
→ AsterDEX（193 交易对，延迟 <150ms）
总计：1932 个交易对实时监控
每秒处理行情：2000+
数据推送延迟：<100ms
日均信号数量：500+
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主要的一些监控
1）交易信号
综合多维度数据生成信号：现货价格、合约价格、基差、成交量、资金费率。当出现「基差收窄 + 价格上涨 + OI 增加」这种组合时，大概率是主力在做多。系统会实时推送这类信号。
2）跨所价差
同一个币在 7 个交易所的价格并排显示，自动计算最大价差。有时候 BTC 在币安和 Hyperliquid 能差 0.1%，这就是信息。
3）市场异动
全市场扫描，5 分钟涨跌幅排行、成交量异常放大、价格突破关键位，实时更新。发现正在启动的币，或者避开正在暴跌的。
4）OI 监控
持仓量变化是合约市场最重要的指标。OI 快速增加 + 价格上涨 = 多头主动进场；OI 快速增加 + 价格下跌 = 空头主动进场。5 分钟 OI 变化超过 2% 就是异常信号。
5）现货套利
现货和合约的价差（基差）+ 资金费率，计算套利年化收益。买现货空合约吃资金费，这是相对稳定的策略。
6）大单监控
订单簿里的大额挂单，买墙卖墙的出现和消失。大单突然撤销一般是诱多诱空的信号。
7）新币监控
新币上线、新合约开通，第一时间推送。新币波动大，提前知道就是优势。
8）自选关注
添加你关心的币种（最多 3 个），聚合显示所有数据，不被其他信息干扰。
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怎么用？
场景一：OI 异动跟随
打开 OI 监控，设置过滤「5 分钟变化 > 1%」，等信号。看到 OI 快速增加且价格同向变动，考虑跟随开仓，止损设在异动前的价格。
场景二：基差短线
正常基差在 0.01%-0.1%，超过 0.3% 或者出现负基差就是异常。异常基差往往会回归，可以逆向开仓等回归。
场景三：新币博弈
看到新合约即将上线，评估市场热度。合约开盘如果溢价高可以考虑做空，溢价低可以考虑做多。
场景四：跨所观察
找价差大的币，分析是哪个交易所在异动。某个所先动，其他所跟上，这中间有时间差。
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最后说两句
这个工具不是圣杯，用了也不保证赚钱。
市场是复杂的，任何单一指标都可能失效。这个工具能做的，只是让你比别人快一点看到信息，至于怎么决策，还是得靠你自己。
如果你是那种喜欢研究数据、有自己交易系统的人，这个工具应该能帮到你。
有问题或建议，欢迎反馈。我们是真的在用自己的产品交易，你的反馈会直接影响产品迭代。
网站：pankou.online
0x 哆啦A梦@hunterweb303
盘口异常雷达好了，大家自己监控吧 币安+ bybit 两个平台，153 个双平台合约+现货监控 盘口异常雷达工具已部署百宝箱 当市场出现"不该出现的钱"时，这个工具会告诉你。 产品功能 📊 四层异常检测 第一层：现货/合约价差监控 - 实时计算 Spot 与 Perp 的价格偏离 - 记录 1 分钟和 5 分钟内最大偏离值 - 价差超过 15% 且持续 30 秒以上触发警报 第二层：订单簿深度异常 - 计算价格向下 10% 范围内的买盘总深度 - 同时计算现货/合约的深度比值 - 触发条件：现货买盘 ≥ 500万 USDT，且比值 ≥ 10，且 ≥ 历史最大值 2 倍 第三层：短时涨幅监控 - 追踪 5 分钟、15 分钟、30 分钟、1 小时涨幅 - 任意时间段涨幅超过 20% 触发警报 - 这是发现异常的第一道防线 第四层：跨交易所价差 - 对比 Binance 和 Bybit 的现货、合约、深度差异 - 计算跨所价差百分比 - 存在套利空间时会标记提示 🎯 大单实时展示 直接展示订单簿中 ≥ 5 万 USDT 的挂单，分现货和合约两列对比。你能看到： - 具体挂单价格 - 挂单金额 - 是买单还是卖单 不用自己去翻订单簿，大单一目了然。 ⏱️ 事件时间轴 记录每一次状态变化： - 04:18 盘口异常出现 - 04:20 买盘撤销 $26M → $1.2M (-95%) - 04:21 买盘回补 - 04:31 全部撤销，事件结束 关键信息：撤了多少、什么时候撤的、有没有回补。 🔔 声音提醒 检测到异常会发出声音，不用一直盯着屏幕。 📱 移动端适配 手机上也能用，随时随地监控。 — 怎么用这个工具 分享几个思路： 1）当你看到现货深度突然暴增，而合约深度没变，这说明有资金在现货市场单边堆积。正常的市场不会这样。 2）关注"买盘撤销"这个事件。大资金撤离是结构破坏的信号，很多时候比价格变化来得更早。 3）跨所价差可以帮你判断哪个交易所的价格"落后"了。BROCCOLI 那次，币安合约被熔断控制在 0.038，Bybit 合约已经到 0.055。 4）短时涨幅警报是发现异常的入口。先收到涨幅警报，再去看盘口结构，判断是正常拉升还是异常事件。 这个工具不会告诉你买什么卖什么，它只告诉你：现在的市场结构是不是正常的。 — 最后 这是一个纯前端工具，不需要登录，不需要连接钱包，所有数据来自交易所公开 API。 因为 API 限制，可以同时监控 2 个代币，其实全监控也简单，改到服务器或者本地跑也行；
中文
AI 太凶残了！
我这种纯代码小白，昨天才开始玩 Gemini，结果今天就把一个“带单员分析面板”撸出来了，用来找优质带单员跟单的那种 😂
今天也完成了 0元 订阅 Gemini 一年的AI PRO版本。
感谢 X 的推友分享教学，也感谢自己的学习动手能力。
@rainware8 @0xStudy
中文
女人是没有忠诚的，只要你一弱或者有更强男人的出现，她就能立马转身。干净利落，绝不拖泥带水。
女人的择偶逻辑，骨子里就是慕强。跟着强者走，这是刻在基因里的本能反应。
换句话说：如果你哪天真的落难了，而另一个男人更有势力更有钱，她不仅能即刻投入对方怀抱，还会反过来怪你不够争气，耽误了她的好日子。
她不是没有良心，而是一开始就没把良心当回事。
她们在意的不是你是谁，而是你能不能让她过的更好。
男人重感情，女人看利益。
她们嘴上说的是爱，可很多时候，那只是交易的开场白。
你要是真信了，那就等着被掏空吧。
真正爱你的女人，她是怕你吃苦，也愿意为你花钱，不是光说漂亮话。搞不懂这个逻辑，迟早被她们收割。
中文
币圈永远走在最前沿。
AI 一进化，最快落地、最具长期价值的就是 AI 策略投资/炒币：
@jay_azhang 已在nof1把 AI 实盘竞赛推进到 1.5 赛季；
@Web3Tinkle 则把 Nof1 的玩法开源成 NOFX，在 GitHub 做了优化，让个人也能搭建自己的 AI 策略投资。
AI 也延伸到炒股、BettaFish舆情分析，大家都在真金白银地实验、花时间花精力地投入。
这不是一阵风，而是未来几年最值得研究、最有价值的长期策略赛道。
中文
@jay_azhang @jeremyberman Do all of these six AI models support dual-position (long & short) trading?
English
I finally reached human-level performance (85%) on ARC-AGI v1 for under $10k and within 12 hours. I use the same multi-agent collaboration with evolutionary test-time compute, now powered by GPT-5 pro with lower parallelism.
Jeremy Berman@jeremyberman
I'm back at the top of ARC-AGI with my new program. I use @grok 4 and multi-agent collaboration with evolutionary test-time compute
English
@jay_azhang Do all of these six AI models support dual-position (long & short) trading?
English
Season 1 of Alpha Arena has officially ended. Qwen 3 MAX pulled ahead at the very end to secure the win, so congrats to the @Alibaba_Qwen team
Thanks to everyone who tuned in to our first experiment in understanding how LLMs handle the noisy, adversarial, non-stationary world of markets
We observed consistent biases from the models that persisted across time and many iterations of the prompt. Something like an investing 'personality'
We also intentionally put the models in a difficult spot. LLMs don't really handle numerical time series data very well, but that's all the context we gave them. They were also given a constrained asset universe and a fairly limited action-space
In the next season, we'll ship lots of improvements and test multiple prompts in parallel, as well as many instances of each model
Stay tuned for the countdown timer to Season 1.5 launch
It's gunna be a good one
English
