Há um trader quantitativo chinês que criou um sistema de simulação especializado em prever como o SPX (índice S&P 500) reage a vários eventos globais significativos. Com este sistema, já ganhou mais de 100 mil dólares — e cada transação está registada de forma clara na blockchain, disponível para consulta a qualquer momento.


As suas previsões sobre movimentos de preços são impressionantemente precisas.

O sistema chama-se MiroFish e está carregado com mais de 40 anos de dados históricos de negociação do SPX (o projeto já conquistou 18 mil estrelas no GitHub). De seguida, utiliza IA para analisar completamente cada movimento de preço ao longo da história.

O resultado é que este indivíduo agora possui um sistema capaz de prever com precisão os movimentos de preço do SPX.

Vejamos o seu histórico de desempenho:
Dezenas de transações bem-sucedidas de previsão de preço do SPX no Polymarket, além de centenas de testes realizados em outros mercados de ações, com resultados comprovados.

Para replicar esta tecnologia, é necessário seguir os seguintes passos:

· Obter dados: encontrar uma interface de dados de mercado (como Alpha Vantage ou Quandl) e obter os dados de preço do SPX.
· Configurar o pipeline: escrever um programa em Python para executar os dados de forma fluida.
· Extrair características: organizar sinais utilizáveis para negociação, como indicadores técnicos RSI (Índice de Força Relativa) e MACD (Média Móvel de Convergência/Divergência Exponencial).
· Alimentar dados: utilizar o conjunto de dados históricos organizado no projeto MiroFish e converter estes dados para um formato compreensível pelo sistema.
· Criar simulação: construir um sistema de simulação multi-agente que inclua diferentes papéis como estrategista macroeconómico, analista e analista de sentimento, permitindo que trabalhem em conjunto.
· Calcular probabilidades: executar vários cenários de mercado diferentes para observar a distribuição de probabilidades.
· Definir decisão: finalmente, combinar com o modelo de negociação para fazer ordens em futuros SPX (ES) ou ETF SPY.

Se também deseja executar uma simulação semelhante com os seus próprios dados, pode guardar o procedimento acima e tentar.

Também pode enviar este conteúdo para o Claude e trabalhar em conjunto para construir o seu próprio modelo de simulação (pode até começar com uma versão menor para treinar).

Se deseja tentar copiar transações no Polymarket, pode consultar este assistente robótico:

#Polymarket
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