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bridge_anxiety
2026-05-03 16:03:23
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最近私はかなり魅力的なものに出会いました。 LanaというAI取引システムが話題になっていて、その数字は正直すごいものでした - たった8日で100Uを20万Uに増やしたのです。4月中旬にはアカウント残高が25万Uを超えていました。私の注意を引いたのは、リターンだけでなく、その背後にあるストーリーでした。
Lanaの開発者は、主要な暗号コミュニティプラットフォームでその起源の物語を共有しました。去年のブルランの時、彼は友人たちがトレンドの話題に10万Uを投じて、市場の調整で全てを失うのを見ていました。彼らは最終的にすべてを失い、撤退しました。最近になって、アルトコインが再び話題になり、彼はまた市場サイクルが来ると考えました。でも、彼は従来のチャート読みには自信がなかったので、何か違うものを作ることに決めました。彼はClaudeにスクリプトを書かせて、エンゲージメントの高い議論をスキャンし、頻繁に言及されるトークンを特定し、その後、ゲイナーリストに載っているボラティリティの高いトークンをターゲットにしました。
取引のロジックは実にエレガントです。何かを予測しようとしているわけではありません。むしろ、すでに動いているトレンドに追随します。システムはコミュニティの議論で繰り返し言及されるトークンを探し、実際にボラティリティのあるゲイナーリストに載っているかを確認し、スマートマネーが早期にポジションを取っている兆候(オープンインタレストの変化を追跡)を監視します。取引が行われる前に3層のフィルタリングを行います。
私が本当に感心したのはリスク管理です。最初は20%のストップロスを設定していましたが、それは取引ごとに固定の200Uの損失に洗練されました。ポジションサイズに関係なくです。ほとんどの損失はその閾値付近に集中しています。もちろん例外もあります - 新しいコインのようにボラティリティが高い場合はより広いストップを設定しますが、その規律は明らかです。
利益確定の部分は少し違います。固定のターゲットはありません。代わりに、常に自問します:もし今ポジションを持っていなかったら、これを買いますか? これにより、機械的な退出ポイントではなく、動的な意思決定が生まれます。
本当に重要なのは、このシステムがすべての取引で利益を出すわけではないということです。ほとんどの取引は小さな勝ちかコントロールされた損失です。本当の利益は、爆発的に伸びるいくつかのポジションから生まれます。早期に捕らえたトークンはただただ走り続けました。これが実際のエッジです。
これを構築するのは、単にデータを流し込むだけではありませんでした。最初は、デリバティブ取引所で一方向に粘り続けるウォレット、すなわちパニックで長短を切り替えないウォレットがどうやって利益を出しているのかを研究することから始まりました。だからAIは実際の取引行動パターンから学びました。また、オンチェーン指標やOIデータを取り込み、コミュニティのセンチメントや価格動向を継続的にスクレイピングします。
しかし、データだけでは不十分です。次の段階は反復的な洗練でした。初期段階では、AIは短期的なバズをトレンド信号と誤読し、頻繁に方向を変えていました。時間とともに、運用とフィードバックを通じてこれらの誤りは修正されました。意思決定の枠組みは厳格になり、ノイズを追いかけるのをやめました。
最後の仕上げは行動の蒸留でした。開発者は自身のTwitter投稿や他の経験豊富なトレーダーの投稿をシステムに入力し、AIがただの機械のように取引するだけでなく、より自然に、より人間らしく自己表現を始めました。
要するに、これはデジタルトレーダーを作るプロセスにほかなりません。市場データを入力して何が起きているかを理解させ、継続的なフィードバックを通じて安定した判断力を養い、行動パターンを追加して個性と一貫性を持たせる。結果は単なる実行ツールではなく、検証された方法に基づいて繰り返し一貫した意思決定を行うものになったのです。
これが20万Uの達成を実際に面白くしている理由です。運ではありません。実際のトレーダーを研究し、その知識を規律とリスク管理とともに適用したシステムです。展開を見るのはかなりワイルドです。
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最近私はかなり魅力的なものに出会いました。 LanaというAI取引システムが話題になっていて、その数字は正直すごいものでした - たった8日で100Uを20万Uに増やしたのです。4月中旬にはアカウント残高が25万Uを超えていました。私の注意を引いたのは、リターンだけでなく、その背後にあるストーリーでした。
Lanaの開発者は、主要な暗号コミュニティプラットフォームでその起源の物語を共有しました。去年のブルランの時、彼は友人たちがトレンドの話題に10万Uを投じて、市場の調整で全てを失うのを見ていました。彼らは最終的にすべてを失い、撤退しました。最近になって、アルトコインが再び話題になり、彼はまた市場サイクルが来ると考えました。でも、彼は従来のチャート読みには自信がなかったので、何か違うものを作ることに決めました。彼はClaudeにスクリプトを書かせて、エンゲージメントの高い議論をスキャンし、頻繁に言及されるトークンを特定し、その後、ゲイナーリストに載っているボラティリティの高いトークンをターゲットにしました。
取引のロジックは実にエレガントです。何かを予測しようとしているわけではありません。むしろ、すでに動いているトレンドに追随します。システムはコミュニティの議論で繰り返し言及されるトークンを探し、実際にボラティリティのあるゲイナーリストに載っているかを確認し、スマートマネーが早期にポジションを取っている兆候(オープンインタレストの変化を追跡)を監視します。取引が行われる前に3層のフィルタリングを行います。
私が本当に感心したのはリスク管理です。最初は20%のストップロスを設定していましたが、それは取引ごとに固定の200Uの損失に洗練されました。ポジションサイズに関係なくです。ほとんどの損失はその閾値付近に集中しています。もちろん例外もあります - 新しいコインのようにボラティリティが高い場合はより広いストップを設定しますが、その規律は明らかです。
利益確定の部分は少し違います。固定のターゲットはありません。代わりに、常に自問します:もし今ポジションを持っていなかったら、これを買いますか? これにより、機械的な退出ポイントではなく、動的な意思決定が生まれます。
本当に重要なのは、このシステムがすべての取引で利益を出すわけではないということです。ほとんどの取引は小さな勝ちかコントロールされた損失です。本当の利益は、爆発的に伸びるいくつかのポジションから生まれます。早期に捕らえたトークンはただただ走り続けました。これが実際のエッジです。
これを構築するのは、単にデータを流し込むだけではありませんでした。最初は、デリバティブ取引所で一方向に粘り続けるウォレット、すなわちパニックで長短を切り替えないウォレットがどうやって利益を出しているのかを研究することから始まりました。だからAIは実際の取引行動パターンから学びました。また、オンチェーン指標やOIデータを取り込み、コミュニティのセンチメントや価格動向を継続的にスクレイピングします。
しかし、データだけでは不十分です。次の段階は反復的な洗練でした。初期段階では、AIは短期的なバズをトレンド信号と誤読し、頻繁に方向を変えていました。時間とともに、運用とフィードバックを通じてこれらの誤りは修正されました。意思決定の枠組みは厳格になり、ノイズを追いかけるのをやめました。
最後の仕上げは行動の蒸留でした。開発者は自身のTwitter投稿や他の経験豊富なトレーダーの投稿をシステムに入力し、AIがただの機械のように取引するだけでなく、より自然に、より人間らしく自己表現を始めました。
要するに、これはデジタルトレーダーを作るプロセスにほかなりません。市場データを入力して何が起きているかを理解させ、継続的なフィードバックを通じて安定した判断力を養い、行動パターンを追加して個性と一貫性を持たせる。結果は単なる実行ツールではなく、検証された方法に基づいて繰り返し一貫した意思決定を行うものになったのです。
これが20万Uの達成を実際に面白くしている理由です。運ではありません。実際のトレーダーを研究し、その知識を規律とリスク管理とともに適用したシステムです。展開を見るのはかなりワイルドです。