这几小时我一直在@almanak上测试流动性提供策略，实际上和我之前发的交易机器人是一样的， 这里我为你详细分析一下，我开始在usdc/clanker上进行小规模测试，以挑战超过$10K的流动性阈值，但AI策略不断确认我的选择，而它却一直失败，我认为那里有一些“改进空间”.. 所以我切换到了Usdc/Ping，流动性稳定，约在$70k左右，结果非常顺利。 测试中的关键点 - 头寸立即打开 - 费用估算与实时数据非常吻合 - 仪表板比以往任何时候都更好（第一次尝试时很笨重） - 唯一的不稳定行为来自低流动性池（改进空间） 我今天的设置 - 头寸类型为不对称双边（这是我在进行流动性提供时感到舒适的方式） - 范围集中在当前市场价格附近 - 每侧带宽大约为20% - 偏向略微看涨，通过边界比率进行风险投资，我相信？ - 只有在超出范围时才进行自动再平衡（最小化永久性无常损失） 为什么这很重要 这让我可以维持流动性提供头寸，而无需盯着图表或微观管理退出。它收取费用，遵循我设定的规则，并保持完全可验证的链上。这种结构一旦almanak代币游戏推出，可能会成为我的基线，他们说背后有激励措施。 现在我有一个按我想要的方式运行的实时设置。我会在接下来的几天内跟踪结果，并根据需要调整逻辑，但目前我对这个偏向设置感到满意。 /\ccelerate!

这几天一直在测试 @almanak AI Swarm，老实说，部署流程比人们想象的要干净，我认为即使你没有任何编码能力也能轻松理解。 你选择一个交易对（我的选择是 $Zora），设置你的逻辑，框架会处理整个流程。策略师 → 编码员 → QA → 审核员 → 部署者。 我测试中的关键点： • USDC/ZORA，RSI 90 / 10 运行毫不犹豫 • 初始化和燃气检查顺利 • 日志流畅且一致 • 只有在切换参数过快时才需要重启 这个设置基于极端 RSI 反转条件交易 $ZORA。 信号/指标参数： • RSI 周期：14 • 超买水平：90 • 超卖水平：10 信号逻辑： • 买入信号：当 RSI 达到超卖水平时 • 卖出信号：当 RSI 达到超买水平时 这有什么重要性？ 我的策略现在可以 24/7 运行，完全按照我想要的逻辑。再也不会错过入场机会。再也不需要手动把握时机。过去需要工程支持和数天迭代的事情，现在几分钟就能部署。 这基本上是 Almanak Token Games 的排练。这种 ZORA 策略是我在开始将类似逻辑应用于 $ALMANAK 环境之前的沙盒（我听说他们也激励了这个）。 几个月前，我无法想象在链上部署自动化策略。今天我有一个实时的、可验证的、准备审计的策略。 我会在接下来的几天内继续监测性能，并分享更新、调整和经验教训。 保持看涨，儿子

我只是想写下关于 @almanak Token 价值的一些想法，来自 @NeoAlmanak，乍一看“一个用于算法交易和资产管理的贿赂市场”听起来很疯狂。 就像……我们正式将金融协调游戏化了吗？ 但实际上，当我重读一些内容时，它在某种程度上让我觉得有道理。