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@CryptoPainter

老朋友叫我“画师”,技术\数据分析和量化交易,提供各种刁钻角度看市场,用时间做杠杆,正在开发一款量化AI交易工具:A-Trading! #OKX 启程Web3:https://t.co/cTJurNgODH #Binance 币安一键注册:https://t.co/WfOCGl7hut

电报群 TG Group → Katılım Ocak 2013
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ASR-VC指标周线通道状态更新: 以后周末不做4h通道分析了,改成对周线或日线的分析,这样能使我对大结构有一个基本的认识; 其实之前直播时聊的很清楚了,周线的逻辑是看这个通道内的动能强度是否出现衰减; 过去2年,BTC的周线其实一直在超买线及震荡通道上沿走一个近似上升通道的状态,而当下... 周线再次重复了先前的结构(如图所示),在黄线上反弹,冲高! 所以如果市场的结构继续延续下去的话,会有3种可能,分别带来3种大概率走势: 1. 极端多头行情:需要周线继续上行,突破红色区域与超买线,并完成从周线至4h级别全部超买,同时需要放巨量超过126000美元,潜在目标可达至少16w美元; 宏观方面:需要出现流动性的加速释放,比如6月提前降息、QT停止、QE被提上日程,中美完成最终谈判,达成很好的协议,以及美国对全球关税降至10%或以下; 那么这轮牛市就完成了最后的疯牛阶段,人性之极被彻底激化,类似黄金那样,将会见顶,且大概率逐步转熊; 这对于我们来说,是最容易赚钱的一段时间,之前不论是在40000踏空,还是在70000踏空,这次都能赚回来! 同时伴随这类疯牛,山寨季也大概率开启! 但疯狂过后,也会带来巨大风险,基本上只要走出这种行情,见顶之后就大概率会直接转熊,参考2017年牛市顶部! 2. 常规多头趋势行情:需要价格维持震荡上行,逐步靠近超买线,但不越过,像过去两次那样,仅仅保持接触,随后开始回调,再次触碰黄色线,且不跌破; 宏观方面:需要没有重大利空事件,美联储按照市场预期降息,并在6~7月份停止QT,中美谈判持续进行(不出结果),且同时有更多国家获得与美国的贸易协议。 这样,这轮牛市依旧处于慢牛,也成功熬过了流动性最差的一段时间,未来在这个周线通道内持续上行的机会依旧存在,属于最中规中矩的一种路径; 当触碰完超买线后,价格再次回调至黄线位置,也许会在85000附近,但此时依旧存在抄底赌牛市继续的机会; 而山寨市场在这个阶段会有明显反弹,但依旧无法走出新高,不过BTC.D有可能略微下降或盘整; 3. 熊市顶背离行情:价格无法进入红色区域或进入之后无法到达超买线,不论新高与否,都呈现出ASR通道内的动能背离,随后开始回调,在黄线处短暂获得支撑后,跌破,宣告熊市到来; 宏观方面:需要美债10年期收益率逐步走高,5~6月通胀逐步上行,美联储在7月选择继续不降息,且GDP继续走坏,中美谈判破裂,且只有极少数国家获得美国的贸易协议,关税暂停期结束后,仍然面临高额关税; 这种情况出现后,基本上我们就要再次经历一遍2021年末的行情,BTC有可能刚突破新高就掉头向下,并在分别在黄线与中轨上做长期震荡的下跌中继,并在跌破周线中轨后暴跌; 与此同时,由于流动性问题,山寨市场会在上升段做最后的拉高出货,虽然走的很强势,但山寨季转瞬即逝... ========================= 以上就是目前周线上的3个潜在剧本,不知道你更倾向哪种?
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Crypto_Painter@CryptoPainter

ASR-VC指标4h通道状态更新: 进入周末大概率没啥行情了,潜在回调目标与图中两个箭头位置类似,就是震荡通道上沿黄色线(102000附近); 维持区间震荡长时间不回调的话,有希望在周日对高位105000做一个流动性抓取; 不跌破黄线,趋势都处于强势状态,跌破黄线,重新进入震荡行情,回调目标可以进一步下移至中轨(97300附近); 除此之外就是关注周末期间的中美谈判进展了,谈崩了画门回97000,谈成了就继续震荡上行。 不过我认为很难谈成...

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两个通宵,自进化量化系统终于搞出来了... 说实话是真的费钱... GPT5.4花了500u,Claude花掉了500U,然后跑了一遍,迭代出来的首个动态策略年化23%,最大回撤17%,远远不及我的预期... 于是又找 Gemini3.1 去给我出主意,在此期间订阅了Ultra,还升级了Cursor的会员,又是300u... 结果就是... 花了1300u,搞出来一个表现和双均线策略差不多的玩意儿... 虽然我知道它理论上可以不断生成各种策略,但心态真的有点崩... 我就想问,给专门搞量化的程序员付上1万rmb,这东西能写出来吗?
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Crypto_Painter@CryptoPainter

更新一下目前的进展,真的是挺焦虑的: 三个系统全部搭建好了,而且相互之间的调用接口也跑通了,但当我开始实测使用系统C进行 HMM 训练时,AI和我产生了严重的意见分歧... 我认为判断市场结构是否处于震荡还是趋势,用4h或1d数据就可以,但 AI 却强烈要求使用15min数据来训练... 因为我给 Agent 加了“意见不合时可以强烈反对并不执行”的设定,所以我花了一晚上才说服他,毕竟15min的全量数据实在太大了,而且用来判断市场结构也是偏向微观的... 然后就是随着整个大系统越来越复杂,每次有一点小BUG,就要来来回回修很久,因为三个系统之间接口和架构需要连锁适应,所以我体感上感觉整个项目的进度越来越慢了... 不知道你们 Vibe Coding 的时候有没有这种感觉? 我到了后期甚至怀疑 AI 在有意通过放慢执行效率来让我烧更多 Token... 而且这个倾向会随着上下文的增加而逐步增强... 真的有点细思极恐...

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@knownothingLL 是的,AI确实在固定框架下提升了产出效率,这个架构放在以前,真的需要折腾好久才能搞出来
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knownothing
knownothing@knownothingLL·
@CryptoPainter 本身是程序员,花了14个月才完成回测和执行系统,当中大部分时间都是框架流程设计和验证策略,后期靠AI完善改进。架构和你差不多但我把数据和执行分开两个大层,先收集,后处理。AI确实很便宜很好用。
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Crypto_Painter
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@Mrluanluan 我只给算子和指标集,它会生成200个随机因子,变异迭代上很多代,最终留下最稳健的因子...
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Crypto_Painter
Crypto_Painter@CryptoPainter·
测试了一下 Google Genie3 ,挺震撼的... 提示词是一只有白色翅膀的边牧飞在上海的天空。 可以看到场景的生成有不少瑕疵,黄浦江上的桥也渲染的不对,靠近了之后甚至变成了水坝... 盲猜这是一个能够每秒生成至少24张连续图片的大模型,未来如果算力再指数提升,游戏行业也没得玩了...
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麦芽花生糖
麦芽花生糖@Dom_1China·
@CryptoPainter 我看发布会的时候就知道这个文案错误肯定要被拿出来鞭打了,果然没猜错
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Crypto_Painter@CryptoPainter·
智商测试: 两辆时速60km/h的车辆对撞相当于一辆时速120km/h的车辆撞墙… 请判断:
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Crypto_Painter@CryptoPainter·
直接给结论:这个套利策略理论上完全可行! 执行起来的风险是利率倒挂与币价暴跌,但你说了自己是币本位Holder,所以唯一的风险就是利率倒挂了。 由于这个套利方式的收益是靠时间堆叠的,所以即使是风险,也是逐步释放的。 建议可以搞个Agent接入 #OKX 链上与交易所的Skill及API,进行实时监控。 告诉它通过利差与建仓磨损计算理论上的收益兑现时间,时间越短越好,因为亏钱的主要原因来自完成质押后利差迅速缩小并倒挂,所以只要熬过初期这段时间,风险就会大大降低。 总体来说,是个有利可图的方向,除了不太稳定以外,也挑不出什么太大的毛病。 其实这种套利理论上是有人做的,但做的人很少,所以才能留下这种空间,考虑到大资金套利还会进行套保所导致的磨损费用,短期利差也许还能维持一段时间…
一米@Crypto_yimi

聊会最近发现的一个适合币本位holder的套利方法 目前加密市场情绪低迷,熊市氛围浓厚,但也最适合静下心来学习更多的知识 交易所内的借贷利率已经接近历史低位,以我常用的okx为例,usdt的活期借贷利率已低至2.5%,这在牛市是难以想象的资金成本 当然今天我想讲的不是usdt的借贷套利,而是eth和sol的借贷利率套利 目前okx上的eth利率为2%,sol为5%,而如果在okx上参与原生质押,eth为2.33%,sol为5.64% 以sol为例,这意味着在okx上借入sol并质押为oksol则可以赚取0.64%的利润 同时值得注意的是,oksol依旧可以作为抵押物继续借出sol,即以sol/oksol为交易对的循环贷 按照okx的风控规则,初始质押率最高为80%,即以等价1000u的抵押物只能贷出800u,那么1sol质押为oksol后再次循环贷只能贷出0.8sol 以此计算,首项为1,公比为0.8的无限等比数列求和,得出结果为5,即1sol最多可放大为5sol,那么利润也将放大为3.2% 以持有1sol为例,质押1年后币本位收益为0.0564sol;若杠杆借贷,则付出的利息成本为4x5%=0.2sol,质押收益为5x5.64%=0.282sol,总收益为0.082sol,相较于单纯hold质押收益提高了45.39% 这一切的前提都建立在sol的借贷利率低于质押收益的前提下,在熊市这种套利空间存在,并不代表市场复苏后仍旧存在,需要时刻关注二者之间的关系,在套利空间消失后及时离场

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《挽救计划》很好看!简评一下: 1. 总体来说是很不错的科幻片,但没有网上说的那么夸张,什么超越星际穿越的… 我对这部电影的评价与《降临》差不多,题材都与外星文明之间的交流有关,挽救计划偏轻松娱乐一些,降临则略严肃。 2. 特效非常棒! 3. 音乐非常棒! 推荐!
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Crypto_Painter
Crypto_Painter@CryptoPainter·
我也感觉到了…可能这就是人类心理层面的自我补偿吧? 亏完了见人就骂,赚到了唯我独尊… 想起来之前一个专门做社交媒体运营的大佬是这么说的: 在互联网上面,衡量一个大V是否有价值、有流量或有潜力的一个关键指标就是——是否有人骂? 因为有人骂,就代表你的观点或内容具有穿透性,这是一种能力 … 最怕的不是被人骂,而是没人搭理你… 当然这里所说的骂不是那种就事论事的骂,恰恰是情绪输出为主的骂。 想要成为流量的台风眼,就要有这个觉悟,本质上每个大V都是公众的泄气桶,有的人脸皮薄,所以自己的想法会被公众绑架,从而陷入僵局。 但有的人就是不在乎,他们只管自己的表达,这些都是必然成功的关键因素之一。 所以骂就骂吧,想要得到什么,必然会有代价…
逍遥XTony@xtony1314

圈子里已经没几个还有钱玩的了, 一堆亏完的了整天刷推特到处骂人找存在感, 我要是这样,就去送外卖攒本金了,哪还有功夫搁着骂人。

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Crypto_Painter@CryptoPainter·
真心觉得,AI时代的交易者每个人都应该把自己的交易系统慢慢迁移给 Agent 去做… 但这里很难的一点是如何把那些灵光乍现、似曾相识的感觉量化出来…
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Crypto_Painter
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其实我挺不能理解的,总刷到一些: 带着标签、高高在上、世人皆醉我独醒的评论... 然后他也不创造任何价值、不带来任何有意义的讨论,单纯就是想要表达“快来看我好牛逼啊!”的情绪... 这些人生活中是有多么缺乏认同感啊? 需要到网络上面来寻找存在感....
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2026年的全球宏观市场彻底告别了过去十年那种依赖央行无限流动性托底的线性增长模式。 理想中的“无痛去通胀”和经济软着陆,已经在残酷的物理供应链瓶颈和地缘政治的热战中化为泡影。 霍尔木兹海峡危机深刻地提醒了现代金融市场:无论人工智能的数字愿景多么宏大,全球经济的底层依然被物理地理、能源网络和关键化学材料供应链紧紧束缚。 硅基的未来,依然必须建立在碳基能源和脆弱的国际地缘秩序之上。 与此同时,美联储深陷前所未有的政治内讧和机构信任危机,这意味着投资者再也不能奢望央行会在每次市场波动时充当白衣骑士。 在这样一个资本成本长期高企、通胀粘性顽固、且面临主权技术分裂和能源休克的“多重危机(Polycrisis)”时代,资本市场将不可避免地走向残酷的达尔文式淘汰。 唯有那些能够在这场风暴中证明其具备不可替代的真实价值、能够产生坚实的自由现金流,并且成功跨越“AI评估时代”审视的实体,才能在攀爬这堵“忧虑之墙(Wall of Worry)”的过程中生存下来并脱颖而出。 Gemini 的深度研究功能真不错,这段结论基本上可以概括最近的宏观与地缘分析,思路一下子就变得很清晰...
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Crypto_Painter@CryptoPainter·
@AHpxEx 开过公司就能察觉,程序员和码农确实是两个不同的职业...
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破晓
破晓@AHpxEx·
@CryptoPainter 说真的,我非常讨厌「码农」这个词 总给我一种只会 CRUD 完全不思进取的外包程序员的那种 stereotype
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Crypto_Painter@CryptoPainter·
其实程序员这个职业最早的意义就是承担“人与机器之间的翻译官”... 因为学编程一开始就要学语言... 程序员真正不可被AI代替的是架构、算法上面的创新,AI普及后能消灭掉的也仅仅是码农,真正牛逼的软件工程师依旧会牛逼很长一段时间...
Will Yang@Will_Yang_

Vibe coding时间久了,我总有种错觉 人类和计算机,本来就该如此对话 我们创造了计算机, 却还要用计算机听得懂的语言 去指挥它 这本身就是不合理的 有朝一日我觉得计算机底层硬件也应该重构 只用标准语言(英语/汉语)去对话 所有的代码都消失 机器变成真正的智能体 语言到功能实现不在需要代码

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Crypto_Painter@CryptoPainter·
更新一下目前的进展,真的是挺焦虑的: 三个系统全部搭建好了,而且相互之间的调用接口也跑通了,但当我开始实测使用系统C进行 HMM 训练时,AI和我产生了严重的意见分歧... 我认为判断市场结构是否处于震荡还是趋势,用4h或1d数据就可以,但 AI 却强烈要求使用15min数据来训练... 因为我给 Agent 加了“意见不合时可以强烈反对并不执行”的设定,所以我花了一晚上才说服他,毕竟15min的全量数据实在太大了,而且用来判断市场结构也是偏向微观的... 然后就是随着整个大系统越来越复杂,每次有一点小BUG,就要来来回回修很久,因为三个系统之间接口和架构需要连锁适应,所以我体感上感觉整个项目的进度越来越慢了... 不知道你们 Vibe Coding 的时候有没有这种感觉? 我到了后期甚至怀疑 AI 在有意通过放慢执行效率来让我烧更多 Token... 而且这个倾向会随着上下文的增加而逐步增强... 真的有点细思极恐...
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TradingView 现成的回测功能,你再去 VibeCoding 一遍,是不是重复造轮子?纯纯浪费 Token ? 从我这几天的深入开发来看,答案必然是:否! TV的回测引擎我用了很久了,它仅适合中低频下的单维度策略,你能拿到的所有数据都是TV现成的,看似很多,实则很少... 再说回测、调参,在TV上面只能手动... 所以如果你想搭建一个非常全面的量化系统,TV只能给你提供一个早期原型的搭建平台... 以我最近的开发为例,目前在本地已经分别部署了三个系统,系统A是配备全套市场数据及内存共享能力的回测系统,系统B则是可以随时调用系统A的共享内存进行快速回测迭代的遗传算法系统。 后者有了前者的帮助,回测一个随机因子在BTC四年15min周期上的全部表现仅需要0.4s,完成200个样本与50代进化也只需要1个小时左右; 更关键的是,系统A从开发早期就花费了大量精力去防止未来函数,同时所有调用都转化成了本地API,这使得今后我再开发其他量化策略时都能随时调用系统A! 再说系统C,我让 Agent 进行深度搜索后,总结出来了一套区分市场结构的算法,同样还是基于系统A快速训练出来了一个判断当前行情处于震荡还是趋势的模型,用的是HMM(隐马尔可夫)的逻辑,虽然比较落后,但实际表现略优于传统指标的判定能力。 最后,三个系统同步执行,就变成了一个基于状态切换的元学习架构(Regime-Switching Meta-Learning Framework),这个是AI给我总结的描述,还挺高大上的... 总之最终实现的效果(我希望可以)就是: B系统根据C系统给出的特征进行有条件的进化迭代,最终筛选出3个优胜劣汰得到的因子,分别用来处理多头趋势、空头趋势以及震荡行情。 而系统C又在不断根据当前市场进行学习决策,等我最终引入系统D进行交易执行与风控后: 整个系统就会在震荡行情给适合震荡的因子使用更大比例的资金,趋势行情就给趋势因子更大比例的资金,从而实现那个主观交易上从来都不敢尝试的“什么行情都敢做”... 所以你会发现,传统量化那种固定的因子或是多因子策略在AI的帮助下,是可以实现模式切换的,就更不要说等我加入系统E(情绪与市场新闻分析)之后对于极端风险的规避能力了。 TV回测还能用吗?当然可以... 但现阶段,确实有更好的方向值得去探索!

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Crypto_Painter@CryptoPainter·
又是主动领套的一笔空单... 不知道为什么,对于 AI 领域,我就是特别的看不惯 $PLTR ,尤其是这家公司还在大空头原型的做空列表中... 现在的 AI 到底有没有泡沫,随着我这些天不断的使用、充值、消费,说实话,我认为泡沫不仅有,还很大... 前几天看到一个类比2000年互联网泡沫的文章: 其实当下的 AI 竞赛与当年的服务器、机房竞赛非常非常的相似... 刚刚购买的硬件,还没用上1年,就有更好的服务器出来了,这个时候作为一家互联网公司如果不跟进,就要被淘汰,但如果跟进了,就要面临一笔长期支出... 现在的AI行业也是类似,英伟达这边的算力升级甚至超过了摩尔定律,AI企业不得不陷入同样的军备竞赛,内卷模式下最终不约而同带来的就是资产负债表越来越难看... 2000年是因为什么刺破泡沫其实并不重要,重要的是只要泡沫在逐渐扩大,它就有破掉的一天... 所以 @MSX_CN 这个空单,我会长期保持低杠杆拿下去!
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Crypto_Painter@CryptoPainter

$PLTR 重新空进去了! 上次空到了130刀平了,没想到还真等到了一个标准的破位回抽反弹,既然如此,继续空~ 现在AI赛道的叙事已经完全转向 Agent 经济了,所以 PLTR 这种高估值且泡沫较大的公司,在我看来还有很大的下行空间... 由于我每次仓位杠杆不超2倍,如果入场点位置优势不大,就会长期拿着,所以目前为止在 @MSX_CN 还没亏过,不过之前确实挺危险,完全靠扛单扛到盈利了...

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