我可以测试新交易想法的输出对我来说非常重要。
如果每次我想测试一个新功能、市场、备选数据集都必须挖掘整个代码库，那种时间的损失会逐渐累积，好的想法也会被遗忘。
这是我一直努力解决的问题，我已经非常接近一个令人满意的效率水平。
它必须尽可能接近一键操作。
显然，特征工程需要一些适应，尤其是在引入不同市场类型时。
但大多数情况下，其他内容在每次迭代中都不需要重新调整。

这里人们花了多少时间争论政治。
兄弟，这没什么变化，因为你作为一个匿名者在和另一个匿名者讨论另一个匿名者的愤怒诱饵。
如果你已经接近退休了，就远离愤怒诱饵吧。
但该死，暂时离开互联网一下。

这里的人们花了多少时间在争论政治。
兄弟，这没什么变化，因为你作为一个匿名者在和另一个匿名者谈论另一个匿名者的愤怒诱饵。
显然，如果你已经接近退休，就别再激怒了。
但他妈的，暂时离开互联网一下。

几周前开始在一个单独的投资组合中测试这个功能。
过去的三天，我一直在将它添加到适当的研究基础设施中，以获得一些历史数据作为支持。
前几次测试结果不正确，但有趣的是，如果我没有通过交易直觉知道它们是错误的，我可能会忽视这个信号。
这让我得出两个结论：
> 在没有回测的情况下在生产环境中测试，有助于了解和验证你所看到的是否真实
> 在快速放弃想法时要更加谨慎，进一步验证它们

刚醒来，凌晨3：30，梦见我在Polymarket找到了一个Alpha，并且很满足地从里面取现金。
通用 汽车

hl、lighter、extended 之间的对比其实是个很平庸的观点。
这些年来，真正对用户进行剥削的敌人是谁？我都不用明说吧？
这些项目完全可以共同成长，对行业来说都是利好。
我现在只在去中心化交易所交易，这完全是因为有丰富的可用流动性选项可选。

真的需要更频繁地查收我的邮件，而不是一个月才查一次，哈哈。
几天后偶然发现税款到期，这可不是件好事。
当我手头有一个有趣的项目时，我真的对做其他事情提不起兴趣。

我在2026年的主要目标是继续拓展新的领域，并质疑我一直以来认为自己只能在风险溢价领域竞争并长期承受回撤的理念。
这也许是真的，但我必须亲自验证。
我也认为我一直以来提出问题的方式是错误的，这其实更像是一个光谱，而不是一个非黑即白的答案。
在我目前已经做到的基础上，我还能产生多少额外的夏普比率？
今年我已经看到了它的一些端倪，所以我把全部时间都花在设计我的整个基础设施上，以使其成为可能。
即使最终未能实现，现在的基础设施也比以前强大得多，几乎认不出来。
我已经确保我的执行引擎能够支持并扩展这一点：
- 支持任何类型的模型
- 标准数据源+另类数据
- 跨交易所执行
- 可扩展的记录保存
- 风险预警
现在我花了大量时间确保我的“阿尔法”生成引擎超级高效，可以将一个想法从构思到仿真(如适用)，一键进入生产环境。
同样地，效果建模也可以一键完成，无需每次测试新想法时都要重构(@systematicls @quant_arb )。
让阿尔法生成几乎像工厂流水线一样自动化，这样我就可以持续保持竞争力，而不会因周边开发任务（其本质上不产生盈利）而感到精疲力尽。
还有很多事情要做，对这个新篇章感到非常兴奋。

混合交易执行解决方案在部署新模型时非常有效，我亲身体验过这一点。
此外，您可以在几个小时内构建一个(，经验丰富的话更少)，并立即开始收获您认为拥有的任何优势。
我正在进行跨交易所交易，不同的模型、不同的市场等，每个都有自己独特的特性，而这些特性我只有在交易了一段时间后才会发现。
一个简单的机制：
按钮推送暴露 > 执行算法 > 交易所
最后，我可以检查一切是否按预期执行。
当然，我可以自动化这个。最终我可以做到。然而，我睡得更好，因为我知道我同时有我的控制和我的风险管理。
如果我一开始就尝试完全自动化所有事情，我可能到现在还没完成，而且在执行这些任务时发现的错误也会让我付出不少代价。
但我明白我正在交易对速度敏感性低的边缘，这意味着我可以这样做。如果我交易的性质是高频的，那就会有所不同。
80/20 解决方案可以让你最快收获你认为拥有的任何效果。
里面的警告，以及我为什么不在速度上竞争。

我无法证明我选择的LLM何时在性能上衰退，但我能在骨子里感觉到，因为此时我与它的互动比与人类还要多，哈哈。
claude代码已更改，我比一周前更频繁地与它斗争。
开发者能做些什么 @claudeai

是我还是感觉Claude代码被削弱了？