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林君樵
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林君樵
@ChunChiaoLin
前 Gate Learn 編輯 @ZenPandaCoin 維權小隊長 台灣星際事務研究所小編
Taiwan Katılım Temmuz 2009
2.8K Takip Edilen649 Takipçiler
@TradercBTC 有的，機構不能買低流動性垃圾，但散戶可以。
散戶是唯一可以真正實踐「買在無人問津時」的群體。
（如銘文、NFT、積分、或 OTC 市場）
機構永遠無法做某些垃圾 degen 策略
中文
卡住了兄弟们
大概讲述一下逻辑扽全框架
大前提1：市场存在可被系统性捕获的低效定价
加密货币市场相比传统金融市场，有几个结构性特征使其存在更多可利用的低效：
24/7 不间断交易
没有休市，价格波动持续存在，人类无法全天候盯盘，但程序可以。
市场参与者结构偏散户
相比美股，币圈散户比例更高，情绪驱动的非理性行为更频繁，这意味着价格偏离公允价值的频次更高。
多交易所并存
Binance、OKX、Bybit、Gate.io 等数十个交易所同时运行，同一资产在不同场所存在价差。
衍生品市场不完善 — 永续合约的资金费率机制本身就是一个确定性的套利锚点。
大前提2：散户有不可回避的结构性劣势
资金量小
通常 1,000 ~ 100,000 USDT 区间，无法做大资金才能玩的策略（如做市）。
速度劣势
没有机房托管、没有低延迟专线，在高频领域（毫秒级）必然被机构碾压。
信息劣势
拿不到一手消息，在消息驱动型策略上处于食物链底端。
时间有限
大多是兼职，不可能全天候人工盯盘。
大前提3：散户也有独特的结构性优势
船小好调头
小资金对市场冲击为零，进出不影响价格。
无业绩考核压力
不需要月月跑赢基准，可以等待最优机会。
灵活性强
可以选择任何交易所、任何币种、任何时间框架。
边际成本低
Python 免费，API 免费，云服务器成本极低。
因此进行推导：从大前提到策略筛选
逻辑链条
大前提：市场存在低效 + 散户有劣势也有优势
↓
小前提：散户应选择"不拼速度、不拼资金、不拼信息"的策略
↓
结论：散户应聚焦于"中低频、规则明确、风险可控"的策略类型
因此用排除法
三、演绎推理的结论：四大可行策略方案
方案一：资金费率套利
散户最接近"确定性收益"的策略
逻辑推导：
前提1：永续合约存在资金费率机制（每8小时结算一次）
前提2：当费率为正时，多头付给空头；反之亦然
前提3：如果同时持有现货多头 + 永续合约空头，价格风险对冲为零
结论：净收益 = 资金费率收入 - 手续费 - 摩擦成本
注意：这个策略近两年因参与者增多，收益已在压缩，但仍然可行
方案二：网格交易 ，最适合震荡市的"收割波动"策略
逻辑推导：
前提1：加密货币大部分时间处于区间震荡（约70%的时间）
前提2：网格交易的本质是"低买高卖"的系统性执行
前提3：只要价格在区间内波动，每次穿越网格线就产生利润
结论：在震荡市中，网格交易可以持续收割波动利润
实操方案：
核心风险：单边下跌时网格会"越买越多"，必须设止损线
增强版：加入趋势过滤器（如MA200以上才开网格），避免在下跌趋势中运行
方案三：中低频趋势跟踪 ，经典且最具"非对称收益"的策略
逻辑推导：
前提1：加密货币市场存在显著的动量效应（涨的还会继续涨、跌的还会继续跌）
前提2：动量效应的根源在于：散户的追涨杀跌 + 叙事驱动的正反馈
前提3：趋势跟踪策略天然具有"截断亏损、让利润奔跑"的特征
结论：在4H/日线级别做趋势跟踪，可以捕获大行情同时控制回撤
回测方法：用 Backtrader / VectorBT 回测至少两个完整牛熊周期
核心风险：震荡市会反复止损（"锯齿效应"），需要心理承受力
方案四：跨交易所套利 ，利用市场碎片化的结构性机会
逻辑推导：
前提1：同一币种在 Binance、OKX、Bybit、Gate.io 上价格不完全同步
前提2：当价差 > 双边手续费 + 提币费 + 滑点 时，套利有利可图
前提3：加密货币提币速度较快（链上转账几分钟到几十分钟）
结论：通过监控多交易所价差，执行"低买高卖"套利
实操方案：
监控：用 CCXT 库同时连接多家交易所的 WebSocket，实时监控 bid/ask
执行方式一（搬砖）：在价低的所买入，转币到价高的所卖出（有时间风险）
执行方式二（预置资金）：在两个所都预置资金，发现价差时同时操作（无时间风险，但资金占用翻倍）
关
键门槛：手续费必须足够低（VIP等级、BNB/OKB抵扣）
核心风险：价差可能在执行过程中消失；链上拥堵导致延迟
适用场景：新币上线初期、极端行情时价差最大
但是都好没有想象力，感觉市面上全是这些东西，非常鸡肋，人太多，收益必然不能高，还辛苦，这是纯辛苦钱
于是我就在想，有没有再有想象力的东西？
某种程度上来说，我们的收益是在找bug，然后解决bug
因此我认为散户量化的真正机会：从币圈的"结构性Bug"出发
上面这些犯了一个根本性的错误，从策略出发去找市场，而不是从市场的缺陷出发去设计策略。
前者是归纳法（别人做什么我跟着做），后者才是演绎法。
首先我们得思考，你的钱从谁口袋里来？
交易是负和博弈。你每赚一块钱，有人亏一块钱，交易所还要抽走一部分。那么散户能从谁身上赚钱？
从机构身上赚？做梦。从其他散户身上赚？可以，但你跟他们用一样的工具、看一样的K线，凭什么你行他不行？
真正的答案是：你要赚的不是"人"的钱，而是"市场结构缺陷"的钱。
币圈有几个传统金融市场根本不存在的结构性缺陷，这些缺陷不会因为参与者增加而消失，因为它们是协议层设计决定的。这才是散户真正的金矿。
这些东西才是散户能玩的。。。。可行的思路
trader-c@TradercBTC
开了好多的对话框，脑袋要爆炸了 脑袋cpu和硬件好像有一些不够用 什么时候有脑机接口？？？
中文
社群对我来说难度还是太高了
推销一下自己，做了一个订阅频道。
内容是：1:每日，每周，每月，特殊事件，有固定的内容，比如我对市场的一些看法和思考内容，成员可以创立子区一起讨论。
类似于这样。
2:talk是用来讨论市场行情的。
3:study是我研究的东西，会开放一些我研究内容，一些好用的工具，ai使用，ai结合交易制作的一些agent系统之类。
比如我之前发布的ETF相对强度监控系统啊，图二的这种open claw的agent team之类。
4:我们的讨论以及每日，每周，每月的内容会被claude code收录。（具体结构如图三）
大概效果是：
Agent是社群的"记忆系统"和"镜子"。
它做几件事：自动记录我的判断和交易逻辑，定期生成“报告”
把成员之间的讨论整理成结构化的复盘文档，识别出群内讨论的共识和分歧点，甚至在某个成员的判断跟他自己三个月前的判断矛盾时自动标注出来。
这是一个永远不会忘记你说过什么的AI记录员。
当一个你三个月前说"我绝对不会追高"但今天又在追高时，Agent可以提醒他"你在1月15日说过以下原话……"。
因为人类会忘记、会碍于面子不提，但AI不会。
因为交易最大的敌人不是市场，是你自己的认知不一致。一个能帮你持续看见自己认知盲点的系统。
5：随着时间的推移，功能动态增加，因为时代在前进，我也在探索新的内容。
说实话这是我探索社群的一个过程，我希望达成的效果是有多元化讨论和不同视角的内容。
核心理念是：学习内容从而指导实践，实践检验学习内容。
因为现在还不确定最终形态是什么，所以探索期的定价策略是一个"早鸟价"。
我的想法是30💲/月，但是我觉得更多人喜欢29.9💲/月。（我不知道这个定价怎么样，先来搞吧😂）
然后人数我预计是50人，（but身份组好像只能30人），那就先定30人吧。让我根据反应，来打磨我的产品。
trader-c@TradercBTC
准备搞一个市场记录的栏目 类似于这样，每日，每周，每月，或者有特殊事件的时候发布一些内容 然后还可以接入到claude code里面，让cc给我编辑，统计 除了我的产出报告，再加一些成员一起讨论的内容，让agent整理和记录下来 又可以对照，又实现了复盘效果，又实现了记录和每日讨论 还能用agent推送到飞书或者其他app，整理为一个栏目共享知识库，每个人都可以使用 你们认为有没有人看或者订阅？
中文
We’re either all going to die, or we’re going to enter a hyper benevolent technological utopia. The stakes have never been higher.
English
关于社群的思考，运营两年的社群了
（从最开始创立，虽然中间说话的天数不超过60天）
之前一直在研究其他内容，现在腾出来思考一下《社群》
90%的群是无效的，是没有价值的（包括之前我的群聊，我的小红书群聊等）
01
但是为什么会呈现这样的结果？
经过我这两年的金融社群运营和观察（咳咳，创立也算运营嘛
大多数加入金融社群的人以为自己需要的是信息，更好的分析、更准的信号、更快的消息。
但如果仔细观察那些在交易中持续亏损的人，他们的问题几乎从来不是信息不够。
问题出在另外两个地方。
第一个是执行。
一个交易者可能完全知道应该在什么位置止损，但在价格真正触及止损线的那一刻，他无法按下那个按钮。
他知道计划，但做不到。做不到是很痛苦的，但是做到真的很难，知行合一是为圣人，哪有那么多圣人。
为什么做不到？因为亏损激活的是大脑中处理身体疼痛的同一块区域“前扣带皮层和脑岛”。
这不是隐喻，是神经科学的实证发现。亏损的感觉和被刀割的感觉在大脑中走的是同一条通路。
让一个人"理性地接受亏损"，等于让他"理性地接受被刀割"——理论上可以做到，但需要远超知识层面的训练。
第二个是孤立。
交易是一种极其孤独的活动。一个人坐在屏幕前，面对市场的不确定性，做出决策，承受后果。
没有同事可以分担，没有上级可以请示，没有团队可以甩锅。
这种孤立在亏损时会急剧放大心理压力，一个人独自面对亏损时，他的大脑会自动启动一系列让事情变得更糟的反应：报复性交易、拒绝止损、加大仓位试图翻本。
这些不是"纪律不好"的表现，这是人类神经系统在孤立状态下面对损失时的默认反应模式。
02
大部分金融社群是解决不了这些问题的
大部分金融社群的运营是信息源，成员是信息的接收者。价值从一端流向另一端，方向固定。（比如我，至少如果是我运营，我都是这样做的）
这和一个公众号、一个播客、一个短视频账号没有本质区别，只是把相同的单向信息流装进了一个群聊的壳里。
而且这种结构有一个致命问题，运营者一停，群就死。因为群本身不产生价值，群只是一根水管，而水是运营者在灌的。水一停，管子就干了。
更深一层的问题是：即使运营者不停，这种结构也会衰减。因为单向信息流无法制造成员之间的连接。
一百个人同时接收同一个人的信号，他们和那个人之间各有一条连接，但他们彼此之间是断开的。
这意味着每个成员的去留只取决于他和运营者之间那一条线的价值，而这条线在任何时候都可以被替代。另一个人发的研报更好、另一个群的交易信号更准、另一个博主的复盘更有趣，成员就走了。
群不是一个网络，而是一个个独立的连接各自挂在同一个节点上。像一把伞的结构。折断伞柄，所有伞骨同时散落。
03
什么是比较好的金融社群呢？（在我理解），我有一个小的微信核心群，20人。
这个群一直从去年4月到现在一直存在，而且我认为这个群还是蛮成功的
我们在这个群里结交了很多朋友，碰撞了很多信息，收获应该是蛮多的，你们会看到很多时候我发的微信聊天记录都是从这个群里出来的。
因此我来思考，我那些死掉的群和这个群，区别在哪？
我们给一个定义：社群的力量不在于人多。在于信息在人之间的流通方式。
一个交易者在一个社群中经历了这种高密度互动之后，他见证了别人的亏损复盘而不是盈利炫耀，他在别人面前公开了自己的交易计划并且因此更好地执行了它
他在市场暴跌的夜晚发现群里有人和他一样睡不着，他会在和其他交易者朋友聊天的时候提起这个地方。
这是一种自然传播，这种自然传播需要一个东西来承载，一种可识别的文化标记。
原始部落用图腾来标记"我们是一群人"。一个交易社群的图腾不是一个logo，而是一种让成员在社群外也能互相识别的东西
可以是一句只有成员才理解的话（比如某个来自社群内部经历的短语），可以是一种特定的交易记录格式，可以是一种对待亏损的态度。
当一个交易者在外部论坛上发帖，他的表达方式、他看待市场的角度、他对待亏损的坦然——如果这些东西带着可辨识的印记，其他人会注意到，会好奇
05
上面的视角是基于社群运营者的视角，那么作为个人交易者的视角呢？
第一，找到你的"三到五个人"。
不是一个五百人的大群，不是一个付费频道，是三到五个你愿意对其展示真实亏损记录的人。
这些人不需要比你厉害，只需要和你处于相似的阶段、交易相似的市场、面对相似的问题。
然后建一个小群，定一个简单的规则——比如每周五提交本周的交易记录和一段不超过三百字的复盘。仅此而已。不需要更多。
第二，把交易计划外部化。
写下来不够，要说出来。在每天开盘之前，把今天的计划用文字发给那三到五个人。
"今天只看两个品种。如果价格到X我做多，止损在Y，目标在Z。如果计划外的情况发生，我不交易。"
这种公开承诺的执行率比私下计划高得多
第三，建立一个"事后诊断"的习惯，用社群来执行。
每个月底，选出自己最差的三笔交易，写一个简短的诊断：入场理由是什么？实际发生了什么？在哪个环节偏离了计划？
偏离的原因是什么——是分析错误还是执行错误？然后把这个诊断交给你的小群成员，请他们提出质询。别人的眼睛能看到你看不到的模式。
你可能连续三个月的"最差交易"都犯了同一个错误而你自己完全没意识到——但一个旁观者会在第二个月就注意到。
第四，允许不交易的日子存在。
市场没有机会的时候，小群里最好的内容是沉默。如果你的小群在没有行情的日子里也要强行找话说，那它正在制造噪音而不是信号。一个能够安静的小群比一个永远热闹的大群有价值得多。
中文
3月17日到期马斯克推文市场分析
📅当前状态
推文数：201条 (从185增加到201)
剩余时间：2天11小时58分钟 (约59.97小时)
已过时间：约4天12小时2分钟
📈 速率计算
过去14.8小时变化：从185 → 201条
增加：16条
每小时速率：16 ÷ 14.8 ≈ 1.08条/小时
🎯落点预测及操作建议
基于实际数据：
已过：4.50天
已发：201条
日均：201 ÷ 4.50 ≈ 44.7条/天
每小时：44.7 ÷ 24 ≈ 1.86条/小时
剩余2.50天预期：
预期增加：44.7 × 2.50 ≈ 111.8条
最终预测：201 + 111.8 = 312.8条
概率分布估算：
280-299，概率15%，价值比1.51
300-319，概率30%，价值比1.06
320-339，概率25%，价值比1.13
推荐持仓下注区间：
1. 300-319 @ $0.22 (核心，概率最高)
2. 320-339 @ $0.21 (次核心，价值比略高)
3. 280-299 @ $0.09 (高价值，对冲下跌)
🔄 动态监控重点
关键观察指标：
1、速率是否回升到1.86条/小时？
2、马斯克是否进入活跃期？
3、市场价格如何反应新数据？
调整触发点：
1、如果速率回升 (>1.8条/小时)：
2、加仓300-319和320-339
3、减少280-299仓位
如果速率继续下降 (<1.0条/小时)：
1、加仓280-299
2、减仓320+区间
中文
@KingJing001 可以拒絕的，不要把精力花費在一個根本性違反宇宙定理的命題上面。
人有自由意志，尊重讀者的時間，也尊重讀者的自由意志和選擇權，對方可以選擇不轉發。
中文
@iamai_eth 先問 UFO Disclosure 何時發生吧？SpaceX 科技在 1960 年後就落伍了。
人類文明在幾十年前就已經出現 breakaway civilization 和外星文明建交，我們是被留在地球上的落後分支。
現在 ai deep research 很強，多挖深一點就能看出矛盾和破綻，不一定需要被外星人綁架過才知道真相。
中文
很多人問 OpenClaw 到底可以拿來幹嘛。
有些人拿來賺錢，寫程式、做自動化、接案。
我自己的話主要是拿來改善經營公司的工作流程。
我在 Discord 上拆了不同頻道，每個頻道塞不同的 system prompt 跟 skill，對應不同的專案。寫文章的歸寫文章，寫 code 的歸寫 code，研究市場的歸研究市場。
比較複雜的專案會在 system prompt 注入專案資料夾的路徑跟專用meory庫，減少 tool use 浪費 token。
然後我把公司的 Slack、Linear、GitHub repo、還有會員群組的 Telegram group 全部串進去。
AI 會定期掃會員群組的聊天記錄，有人回報 bug 或提功能請求，它自動判斷嚴重程度，直接在 Linear 上開 ticket 派給對應的人。
還有用 Whisper 把每週的會議錄音轉成逐字稿，丟進去產生會議摘要跟 action items。
但要讓這些跑起來，有一個前提：你必須先把基礎資訊灌進去。
最有意思的是，當 AI 掌握的 context 夠多之後，它開始能做你沒設計過的事。
它知道上週會議決定了什麼、知道哪些 ticket 被 assign 給誰、知道哪些東西已經 delay 了。所以當某個任務超過預期時間，它會主動建議我讓 PM 去追進度。
不是我設了一個 rule 叫它這樣做。是它自己根據上下文判斷該做這件事。
這就是 context 的力量。你餵給它的資訊越完整，它能幫你做的事就越多，而且很多是你事先想不到的。
除了公司經營，我最近還開了一個新的頻道分類，跟工作完全無關，就是育兒。
我兒子剛出生，我想認真研究怎麼帶小孩。但育兒資訊太雜了，中文圈的內容品質參差不齊，很多是互相抄的。
所以我讓 OpenClaw 去爬了一些國外高產出的育兒部落格，把那些比較有系統的內容源頭整理出來。然後用 NotebookLM 的 Skill 把這些知識全部丟進去，請它輸出結構化的摘要檔案。
我拿這些摘要建了一個 Knowledge Base。
現在我有任何育兒問題，直接在 Discord 的頻道上問就好，而且能確保儘可能不出現幻覺，因為都是基於我篩選過的高品質來源。
以上這些用法，沒有一個是我裝之前就規劃好的。
裝 OpenClaw 的時候，我不知道我會拿它來管 ticket。不知道我會拿它來追 PM 的進度。更不知道我會拿它來研究怎麼帶小孩。
每一個場景都是裝了之後，碰到一個痛點，然後想到「欸，好像可以用它來解」。
這個「欸，好像可以試試看」的瞬間，只有你手上有工具的人才會有。
沒裝的人，連這個念頭都不會產生。
大部分人對 AI 工具的態度是這樣的：先想清楚要幹嘛，再決定要不要裝。
但這個邏輯有一個致命的問題：你不碰，你根本不知道它能幹嘛。
如果不實際去玩，你腦中對這個工具的認知，停留在別人的描述、別人的截圖、別人的推文。那些都是二手資訊。
二手資訊最大的問題是，它只能告訴你別人覺得有用的部分。
但真正改變你工作方式的，往往是你自己在亂玩的過程中意外發現的東西。那些東西沒有人會寫成教學，因為它太個人化了，只有你自己碰到才會知道。
當初我在研究龍蝦怎麼用在公司經營的時候，我發現根本沒啥資訊，因為大家都在摸索。
龍蝦是去年十一月誕生的專案，真正爆紅是今年一月中，也就是說真的進入大眾視野也就一個多月，所有的用戶都是 pioneer，大家都在摸著石頭過河，也就是說，目前湧現出來的使用案例，其實大部分的人一開始都沒想到可以這樣做。
現在90%的人對 AI 的看法還停留在「GPT 3.5 時代」的聊天機器人， 但科技圈早就天翻地覆了。
今天大家在討論 Context Engineering，你沒碰過 AI agent，你聽不懂。明天大家在聊 multi-agent workflow，你沒跑過，你更聽不懂。
去年有一段時間大家還在抄各種 prompt 模板，後來是一堆人在研究 MCP，現在所有人又都在討論 Skills。每隔幾個月風向就換一輪，如果沒有重度使用，你根本不知道這些東西在幹嘛，更不知道為什麼大家要從上一個跳到下一個。
每一個你選擇「等等再說」的時刻，都在拉大這個差距。
而且這個差距有一個很可怕的特性：你感受不到它在發生。
因為你不知道你不知道什麼。
你以為你只是還沒裝一個工具。但實際上，你錯過的是一整層的認知更新。那些用過的人，他們對問題的思考方式已經不一樣了。他們看到一個任務，腦子裡會自動浮現「這個可以讓 AI 做」的路徑。
這不是知識的差距，是思維模式的差距。
知識可以補，思維模式補不了。思維模式只能靠體驗去長出來。
所以為什麼一定要拿來幹嘛才裝呢？
第一代玩網路的人不是因為知道網路可以做電子商務、打遊戲了才玩的，純粹就是覺得很酷才玩的。
在這個技術迭代超快、沒有標準答案的年代，「先行動再說」這五個字，可能是最被低估的行動準則。
中文
Obviously lying. UFOs are in the sky on a daily basis. Not reporting doesn't mean not existing.
3I/ATLAS updates@Defence12543
🚨 SPACE COMMAND BOMBSHELL 🛸 😳After 36 years of tracking every object above Earth, U.S. Space Command chief Stephen Whiting says he has never seen anything extraterrestrial.👽 Satellites, debris, rockets, comets — yes. Alien spacecraft — not a single trace. Even as UFO disclosure hype explodes, the man watching space 24/7 says the sky is clear. No visitors. No cover-up from orbit. Just hard data. #UFO #Aliens #Space #Disclosure #Breaking #Viral 🚀👽🌌
English
This is a huge breach of trust.
Only use API services from well-known providers.
Wildminder@wildmindai
Earn $1000 by selling Qwen as GPT-5. This paper audits third-party "shadow APIs". Bad news: massive deception in the LLM market. - Endpoints fake their model identities. - Accuracy on complex reasoning tasks plummets by up to 50%. - Users pay premium rates for open-source models. arxiv.org/abs/2603.01919
English