我觉得我们可能都走偏了——我们一直在寻找更锋利的“工具”，却忽略了使用者本身的“流动性”。

人类的决策是非线性的。大跌时我们谨慎，大涨时我们狂热。一个静态参数的量化模型，怎么可能在大起大落中读懂你当下的风险偏好？

DBTI 的策略基因源于 x.com/CalculusFinance 首个链上自主交易智能体训练框架的核心闭环。

这就是 DBTI 试图解决的问题：它不是工具，它是你的 Digital Twin（数字孪生）。

这就好比我们在数字世界养了一个“分身”。它通过学习我的链上交互，理解我的恐惧与贪婪，从而动态调整策略。它不仅是执行者，更是被量化的“我”。

未来的市场，不懂行为金融学的 AI 只是被收割的对象。真正的信任，不应仅仅给代码，更应给那个“被完美量化后的自己”。

那么 DBTI 这个应用结合了交易者的习惯、思维、交易方式等，为我们定制生成个性化交易报告。非常有意思，就像测试自己的人格一样，最后定义你是什么样的交易者。

我自己是CANV：出手快、落袋也快，但很容易被“卖飞后的后悔”驱动二次入场，追进去又开始扛波动。这个标签不讨喜，但确实戳中我在市场里最常犯的错。

顺手用 DBTI 框架趣味猜一下两位（不代表真实结论）：

@CZ 我更倾向 DCTS ——更信规则和系统，做决策先看底层结构和风险边界，宁可慢一点也要稳，偏长期、低情绪、重纪律。

@Yi He 我更倾向 NCBV ——更重共识和用户节奏，擅长把复杂问题拆成可推进的动作，关键节点敢拍板推进，执行感更强。

现在很多项目都在讨论 AI 怎么“代替人”，

但 Calculus 看起来更清醒：

AI 不需要代替人，它需要先理解人。

Agent Gateway 的存在意义，就是让 AI 在执行任何链上行为前，先知道“这是不是这个人想要的结果”。

https://www.calculus.finance （邀请码：waL5）

很有意思的范式转移，值得深究。 #DBTI #Calculus