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| 2 | 帶定頭盔先 體感野說不得準
交易還是要靠策略 | 75 |
| 3 | 有位查詢課程的朋友問了個非常好的問題:
「前有 Chris、Calvin 的課程珠玉在前,我的分享能帶來甚麼價值?」
老實說,這正是我在構思課程時,第一個逼自己回答的難題。
我給自己的答案是:
1.散戶如何源源不絕地開發各種交易策略的「思路」
2.如何用 AI 將你的交易能力放大 10 倍
很多散戶一開頭都想找「一招吃遍天下」的聖杯,曾經我也一樣。
但現實是:市場在變、行為在變。
「人性不變」並不能帶來任何優勢。
拿過去的套路套用在現代,大多都跑輸大市。
一招會失效,但如果是一套靈活應變的開發思路呢?
我在課程內塞進了100個以上案例,第一個原意是拓闊眼界,了解交易者在不同領域如何賺錢。
第二個功能則是透過不同案例,鞏固開發策略思路的核心「交易三問」。
另一邊廂,隨著 AI 能力大幅提升,過去很多量化交易的步驟都可以交由 AI 處理。
我們只需要知道如何指揮 AI 行動,及判斷其產物是否正確便可。
在這門課程,我也會分享這數年用 AI 開發交易工具的經驗。
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想學會散戶也能做到的量化交易?
立即私信 “quant”了解線下課程詳情
P.S. gemini 做圖好像比 codex 強很多 | 68 |
| 4 | Polymarket 也被盜了
記得做好安全措施 | 83 |
| 5 | 然後這麼大盜案都只是跌這麼少
體感熊市好像快過去了 | 94 |
| 6 | 現在 AI 太強導致資安問題頻繁發生
對於一般人來說
除了保持警惕
還有幾種做法
1. 放到會兜底的機構,例如銀行、交易所
很沒有去中心化精神,但是私人錢包被盜了,連索償都做不到
2. 分散放置資產,兜底機構也會有兜不了的一日,但全部一起兜不了底的機率較低
3. 提現變紙幣放阿婆月餅盒 / 買黃金 | 98 |
| 7 | 有危就有機 眼界很重要
幣安被盜史上最大金額
黑客要脫手不停換成 eth
交易所鎖定提現
就必然導致價差
當你知道有這種明確清晰的交易策略的時候
你多半不會再看得上那些
1. 無法解讀
2. 不知在賺誰的錢
3. 不知在冒甚麼風險
4. 只是畫畫圖就以為能賺錢的交易策略
課程就是幫你打開眼界用的🫰
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想學會散戶也能做到的量化交易?
立即私信 “quant”了解線下課程詳情
或WhatsApp聯絡Yuki:9499-7562 | 107 |
| 8 | 幣安被盜56億 crazy | 96 |
| 9 | 今晚交易圈最爆的新聞
當年和索羅斯一同狙擊英鎊、現年 73 歲的 Stan Druckenmiller 在 X 上出貼文支持 xyz & Hyperliquid
現在唯一的問題是這帳號背後是真人,還是另一次被駭的事件 😳 | 119 |
| 10 | 最近看 B 站數學 KOL 用「氫彈雨」、「二向箔」形容 AI 在數學上的突破。
好笑之餘我也感到不安。
當連數學都被攻破,其他行業可想而知。
這種不安成了我今年的驅動力。
我用 AI 建站、開發交易工具、研讀論文,做了許多以前難以想像的事。
有些效果極佳,有些仍需人工介入。
最令人困擾的是:你永遠不知道是 AI 能力不足,還是自己還沒掌握方法。
結果越接觸 AI,活得越累。
特別在交易領域,AI 讓懂賺錢的人效率提升十倍,市場變更高效,獲利空間被壓縮,新手更難成功。
而我有預感,未來只會甚麼交易派別,不懂用 AI 的交易員都終將被淘汰。
因此,重點不是一次性學完什麼,而是如何持續跟上變化。
這也是為何我的線下課程附贈永久會員群。
今天的瓶頸,幾個月後可能就有解法;
今天的認知,一年後也可能過時。
我希望帶大家一起持續更新,渡過這段危機與機遇並存的時期。
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想學會散戶也能做到的量化交易?
立即私信 “quant”了解線下課程詳情 | 124 |
| 11 | 昨天 threads 突然爆了一堆甚麼防災儲備糧的貼
我覺得不像是防鼠疫和打仗
更大可能是 AI 黑客 | 104 |
| 12 | 推出了 Terra 後
我要求它將我的工作項目資料夾整合和升級
結果跑了一天一夜還沒跑完😂 | 114 |
| 13 | 新手做量化時跌入 overfitting 的三大判斷:
1. sharpe / 回報異常地高
2. 一個簡單的策略卻有多於 3 個參數 ( 4 個複參數能畫大象.jpg ) *
3. 沒有任何背後解釋
*P.S. 資深者可以無視 | 123 |
| 14 | 午安! | 114 |
| 15 | 大帳threads突然之間又用得番啦!!!
歷時一個月 | 133 |
| 16 | 一起身又見到tibo通知要reset | 133 |
| 17 | 如果要我回到重新學習交易的第一天,
我會想知道以下這 4 個概念
1. 要想在交易獲利,必須解答的三個問題
https://lo2cin4.com/2025/06/three_questions_that_make_you_become_a_profitable_trader/
2. AI 年代,為何量化是新手在市場獲利的最佳路徑
https://lo2cin4.com/2026/04/quant-easiest-way-to-profit-in-market/
3. 穩定獲利未必是投資的最終目標
https://lo2cin4.com/2025/11/stable-daily-profit-biggest-lie-in-trading/
4. 永遠警惕倖存者偏差
https://lo2cin4.com/2026/08/survivorship-bias-finance-backtest/ | 163 |
| 18 | Claude 員工發佈了「他們如何檢視代碼」的文章,裡面提及了 claude 會如何先檢視代碼,他們再在合適的時間接手。
以下是一些重點:
Claude(AI)現在幫他們寫了大約 90% 的程式碼。結果是:程式碼變更變超多(PR 數量翻倍以上),但出問題需要回退的比例反而少了超過 40%。
他們沒有放棄審查,而是把大部分「看程式碼」的工作交給 AI 做,人只負責真正重要的判斷。
簡單來說,他們的流程是這樣:
1. 寫的時候就檢查
AI 寫完後,會先自己跑測試、檢查有沒有明顯問題,再用另一個 AI 再看一次。很多小 bug 在開 PR 之前就被修掉了。
2. 每個 PR 都先給 AI 看
正式送出後,AI 會再檢查一遍,看這次改動有沒有解決問題、會不會破壞其他地方。多個 AI 一起看,互相確認後才留下真正需要注意的問題。
3. 安全檢查一定要過
如果有安全疑慮,就擋下來,必須處理完才能合併。
4. 一般檢查也要過
像程式碼格式、測試有沒有過、能不能正常編譯這些基本的東西,全部自動跑完。
5. 人只看風險高的東西
改文件、小調整 → 可能 AI 檢查過就放行
改到計費、自動更新、重要系統 → 一定要有人再看一次
不是看「誰寫的」,而是看「這次改了什麼」。
6. 合併後還有保險
新功能先給內部人員用,再慢慢開放給大家。出問題可以很快關掉或回退。
7. 人還負責什麼?
決定「這個功能到底要不要做」(產品方向)
看那些真的很危險的程式碼
最後出問題時負責處理(你合進去的,你就負責修)
他們學程式碼的方式也變了
不再每個人都逐行看別人的改動,而是需要了解某個部分時,直接叫 AI 解釋給你聽。
一句話總結:
AI 負責看大部分程式碼、抓例行錯誤;
人負責判斷重要決定、看高風險的地方;
同時把「出錯後快速回退」變得很容易。
原文章:https://x.com/addyosmani/status/2114604912520921136 | 139 |
| 19 | 昨天 Open AI 推出了 GPT-6.1 Terra
體感上最大的變化是耗量減少和速度大大提升
不過還沒拿來寫代碼
因為已經沒 token ...
sol 真的太大消耗了 | 126 |
| 20 | 大家甚是踴躍,如果有咩課程內容既問題都可以問助理Yuki 或者直接私信問我架~~ @lo2cin4_jesse
另外我個舊threads終於去到咩都做唔到既地步
可以加番我新threads
https://www.threads.com/@lo2cin4_official | 134 |
