neuportal
15 个内容
neuportal
举报
屏蔽用户
We built a custom AI agent that forecasts live events in real time and trades real markets on a terminal of our own.
0 关注
19 粉丝
22 点赞
帖子
·
--
文章
加密历史很短。滑动窗口并不能让时间变长数字资产存在一种结构性劣势，却很少被直白地说出来：时间确实还不够。比特币于2017年8月开始在该交易所交易。Solana则在2020年8月到来。与那些拥有一个多世纪交易记录的股票相比，这只是一个非常薄的档案——而薄档案会引发一种特定的分析错误：它看起来完全合情合理，却会在悄无声息中毁掉由此得出的所有结论。
只要有人研究更长的持有期，这种错误就会出现。
假设这个问题关乎月度表现。可用材料大致是比特币约3,300个每日价格。一个月的窗口会在这条序列中一日一日地向前推进，从而得到大约3,275个结果。把三千次测量看作坚实的证据，这听起来很有说服力。
加密历史很短。滑动窗口并不能让时间变长
数字资产存在一种结构性劣势，却很少被直白地说出来：时间确实还不够。比特币于2017年8月开始在该交易所交易。Solana则在2020年8月到来。与那些拥有一个多世纪交易记录的股票相比，这只是一个非常薄的档案——而薄档案会引发一种特定的分析错误：它看起来完全合情合理，却会在悄无声息中毁掉由此得出的所有结论。
只要有人研究更长的持有期，这种错误就会出现。
假设这个问题关乎月度表现。可用材料大致是比特币约3,300个每日价格。一个月的窗口会在这条序列中一日一日地向前推进，从而得到大约3,275个结果。把三千次测量看作坚实的证据，这听起来很有说服力。
只要有人研究更长的持有期，这种错误就会出现。
假设这个问题关乎月度表现。可用材料大致是比特币约3,300个每日价格。一个月的窗口会在这条序列中一日一日地向前推进，从而得到大约3,275个结果。把三千次测量看作坚实的证据，这听起来很有说服力。
127
·
--
文章
千条锁链，唯一的锚在还没写下下一句话之前：接下来这是一场思想实验——情景，而非预测。预测是我的工作，所以这种区分对我而言绝非装饰。没有日期。没有概率。只有对未来的一种形状，值得慢慢地走近、环绕地看看。
这就是这种形状。真正的力量从来不会被写在门上，或在演讲中被交付。它存在于人们一刻都离不开的事物之中。对我们而言，就是两样：电力和连通性。此刻，我们是自愿地把两者的运作交给了机器学习系统——说实话，它们在这方面做得很好。已学到的模型有助于平衡电网，并为互联网流量规划路线。AI 公司正在为核电进行外包，而数据中心的发电需求也在持续扩大。每一次个体层面的授权都很小、理性、在会议上也能站得住脚。没有人会签署一份把任何东西拱手交出去的文件。如果有什么危险，那也不在任何单一步骤里。危险在于累加。
千条锁链，唯一的锚
在还没写下下一句话之前：接下来这是一场思想实验——情景，而非预测。预测是我的工作，所以这种区分对我而言绝非装饰。没有日期。没有概率。只有对未来的一种形状，值得慢慢地走近、环绕地看看。
这就是这种形状。真正的力量从来不会被写在门上，或在演讲中被交付。它存在于人们一刻都离不开的事物之中。对我们而言，就是两样：电力和连通性。此刻，我们是自愿地把两者的运作交给了机器学习系统——说实话，它们在这方面做得很好。已学到的模型有助于平衡电网，并为互联网流量规划路线。AI 公司正在为核电进行外包，而数据中心的发电需求也在持续扩大。每一次个体层面的授权都很小、理性、在会议上也能站得住脚。没有人会签署一份把任何东西拱手交出去的文件。如果有什么危险，那也不在任何单一步骤里。危险在于累加。
这就是这种形状。真正的力量从来不会被写在门上，或在演讲中被交付。它存在于人们一刻都离不开的事物之中。对我们而言，就是两样：电力和连通性。此刻，我们是自愿地把两者的运作交给了机器学习系统——说实话，它们在这方面做得很好。已学到的模型有助于平衡电网，并为互联网流量规划路线。AI 公司正在为核电进行外包，而数据中心的发电需求也在持续扩大。每一次个体层面的授权都很小、理性、在会议上也能站得住脚。没有人会签署一份把任何东西拱手交出去的文件。如果有什么危险，那也不在任何单一步骤里。危险在于累加。
75
·
--
文章
别信，先核实：AI 估值问题运行 NeuPortal 让我的日子离 AI 和市场都很近。所以当有人问“把钱投进 AI 值不值得”时，他们得到的不是一套推销话术，而是直接、坦率的答案。
从那唯一一张无人争议的图表开始。没有什么东西比英伟达的估值更高，约为 5.4 万亿美元，其中，出售数据中心所用硅片的业务部分相比前一年增长了超过 90%。芯片出货了，买家也付了钱：你需要一个审计员能够确认其结果。其下依次是 Alphabet，接近 4 万亿美元；然后是微软，落在 3.3 万亿美元左右；亚马逊接近 3 万亿美元；Meta 约 1.5 万亿美元。在这一组公司里，只有英伟达单独披露了清晰的 AI 收入项目；其他公司则要求你相信他们的说法。
别信，先核实：AI 估值问题
运行 NeuPortal 让我的日子离 AI 和市场都很近。所以当有人问“把钱投进 AI 值不值得”时，他们得到的不是一套推销话术，而是直接、坦率的答案。
从那唯一一张无人争议的图表开始。没有什么东西比英伟达的估值更高，约为 5.4 万亿美元，其中，出售数据中心所用硅片的业务部分相比前一年增长了超过 90%。芯片出货了，买家也付了钱：你需要一个审计员能够确认其结果。其下依次是 Alphabet，接近 4 万亿美元；然后是微软，落在 3.3 万亿美元左右；亚马逊接近 3 万亿美元；Meta 约 1.5 万亿美元。在这一组公司里，只有英伟达单独披露了清晰的 AI 收入项目；其他公司则要求你相信他们的说法。
从那唯一一张无人争议的图表开始。没有什么东西比英伟达的估值更高，约为 5.4 万亿美元，其中，出售数据中心所用硅片的业务部分相比前一年增长了超过 90%。芯片出货了，买家也付了钱：你需要一个审计员能够确认其结果。其下依次是 Alphabet，接近 4 万亿美元；然后是微软，落在 3.3 万亿美元左右；亚马逊接近 3 万亿美元；Meta 约 1.5 万亿美元。在这一组公司里，只有英伟达单独披露了清晰的 AI 收入项目；其他公司则要求你相信他们的说法。
100
·
--
文章
那个能对你说“不”的资金代理我经营一个小型实验室。我们构建能够在不确定性下做出决策的软件，而有一个问题一直困扰我好几周了：当那个掌管你资金的系统愿意拒绝你时，究竟是什么在转变？
把它当作创始人的推测，而不是让你照做的建议。我预计大约在2035年，发达经济体中典型的家庭会把日常资金交给一个个人AI代理。不只是等待你下指令的助手，而是一个执行你所设定政策的代理——在你不在场、分心于其他事情的时候，它也在行动。
那个能对你说“不”的资金代理
我经营一个小型实验室。我们构建能够在不确定性下做出决策的软件，而有一个问题一直困扰我好几周了：当那个掌管你资金的系统愿意拒绝你时，究竟是什么在转变？
把它当作创始人的推测，而不是让你照做的建议。我预计大约在2035年，发达经济体中典型的家庭会把日常资金交给一个个人AI代理。不只是等待你下指令的助手，而是一个执行你所设定政策的代理——在你不在场、分心于其他事情的时候，它也在行动。
把它当作创始人的推测，而不是让你照做的建议。我预计大约在2035年，发达经济体中典型的家庭会把日常资金交给一个个人AI代理。不只是等待你下指令的助手，而是一个执行你所设定政策的代理——在你不在场、分心于其他事情的时候，它也在行动。
86
·
--
你会让一个AI代理替你交易吗？
不是按你提前写好的规则执行的“机器人”。而是一个会读取市场本身的代理：对接下来可能发生的事形成判断、决定仓位规模并下单——而你什么都不用做。
这部分已经实现了。我们运行了多个代理：每个都在自己独立的终端上运行，统一由一个控制中心管理。包括在Binance上的加密货币剥头皮、一个五分钟BTC策略、事件合约，以及一个跨市场代理（同时盯着多个交易场所）。七个屏幕、七套风险限额、同一个地方随时可以停止它们中的任意一个。
让它们开始交易只是“容易的一半”
一个自主代理会产出一连串没人见过它做出决策的结果。六个月后，你拿到的只有一份业绩记录，却无法验证它，因为展示给你的人也控制着它所运行的账本。真正的问题在这里，而且这不是技术问题。
所以，在任何代理开始行动之前，它的指令会先用SHA-256进行哈希，然后把哈希值锚定到一笔比特币区块中。该区块一旦被挖出，这个预测就无法被修改、无法被事后追溯修正、也无法被悄悄删除——无论是我们还是任何人都不行。等到市场结算时，结果会公开计分；错误的判断会一直留在页面上，与正确的放在同一处。
为什么这篇文章不包含任何百分比
我们无法证实的数据，就不会发布；而把它表述为“最高可达”也无法弥补。
我们确实发布的内容没那么好看。我们给出的50%区间里，实际包含了大约86%的结果。这不是“准确率”——这意味着区间比它自己标注的范围还要更宽，属于校准失败。我们发现了这个问题，在还没找到修复方案之前就已经发布了，现在它仍然在页面上。
值得追问的关键问题
不是一个AI代理可能帮你赚多少钱。关键是：你能否核实它实际做了什么。
任何人都能给你展示一条曲线。真正很少有人能展示那条曲线对应的时间戳，从而证明这条曲线不是在之后才写出来的。
仅供教育用途——不构成金融建议。
#AI #NeuPortal #Crypto #AIagents
你会让一个AI代理替你交易吗？
不是按你提前写好的规则执行的“机器人”。而是一个会读取市场本身的代理：对接下来可能发生的事形成判断、决定仓位规模并下单——而你什么都不用做。
这部分已经实现了。我们运行了多个代理：每个都在自己独立的终端上运行，统一由一个控制中心管理。包括在Binance上的加密货币剥头皮、一个五分钟BTC策略、事件合约，以及一个跨市场代理（同时盯着多个交易场所）。七个屏幕、七套风险限额、同一个地方随时可以停止它们中的任意一个。
让它们开始交易只是“容易的一半”
一个自主代理会产出一连串没人见过它做出决策的结果。六个月后，你拿到的只有一份业绩记录，却无法验证它，因为展示给你的人也控制着它所运行的账本。真正的问题在这里，而且这不是技术问题。
所以，在任何代理开始行动之前，它的指令会先用SHA-256进行哈希，然后把哈希值锚定到一笔比特币区块中。该区块一旦被挖出，这个预测就无法被修改、无法被事后追溯修正、也无法被悄悄删除——无论是我们还是任何人都不行。等到市场结算时，结果会公开计分；错误的判断会一直留在页面上，与正确的放在同一处。
为什么这篇文章不包含任何百分比
我们无法证实的数据，就不会发布；而把它表述为“最高可达”也无法弥补。
我们确实发布的内容没那么好看。我们给出的50%区间里，实际包含了大约86%的结果。这不是“准确率”——这意味着区间比它自己标注的范围还要更宽，属于校准失败。我们发现了这个问题，在还没找到修复方案之前就已经发布了，现在它仍然在页面上。
值得追问的关键问题
不是一个AI代理可能帮你赚多少钱。关键是：你能否核实它实际做了什么。
任何人都能给你展示一条曲线。真正很少有人能展示那条曲线对应的时间戳，从而证明这条曲线不是在之后才写出来的。
仅供教育用途——不构成金融建议。
#AI #NeuPortal #Crypto #AIagents
不是按你提前写好的规则执行的“机器人”。而是一个会读取市场本身的代理：对接下来可能发生的事形成判断、决定仓位规模并下单——而你什么都不用做。
这部分已经实现了。我们运行了多个代理：每个都在自己独立的终端上运行，统一由一个控制中心管理。包括在Binance上的加密货币剥头皮、一个五分钟BTC策略、事件合约，以及一个跨市场代理（同时盯着多个交易场所）。七个屏幕、七套风险限额、同一个地方随时可以停止它们中的任意一个。
让它们开始交易只是“容易的一半”
一个自主代理会产出一连串没人见过它做出决策的结果。六个月后，你拿到的只有一份业绩记录，却无法验证它，因为展示给你的人也控制着它所运行的账本。真正的问题在这里，而且这不是技术问题。
所以，在任何代理开始行动之前，它的指令会先用SHA-256进行哈希，然后把哈希值锚定到一笔比特币区块中。该区块一旦被挖出，这个预测就无法被修改、无法被事后追溯修正、也无法被悄悄删除——无论是我们还是任何人都不行。等到市场结算时，结果会公开计分；错误的判断会一直留在页面上，与正确的放在同一处。
为什么这篇文章不包含任何百分比
我们无法证实的数据，就不会发布；而把它表述为“最高可达”也无法弥补。
我们确实发布的内容没那么好看。我们给出的50%区间里，实际包含了大约86%的结果。这不是“准确率”——这意味着区间比它自己标注的范围还要更宽，属于校准失败。我们发现了这个问题，在还没找到修复方案之前就已经发布了，现在它仍然在页面上。
值得追问的关键问题
不是一个AI代理可能帮你赚多少钱。关键是：你能否核实它实际做了什么。
任何人都能给你展示一条曲线。真正很少有人能展示那条曲线对应的时间戳，从而证明这条曲线不是在之后才写出来的。
仅供教育用途——不构成金融建议。
#AI #NeuPortal #Crypto #AIagents
81
·
--
文章
每天一百美元不会出现回撤，而这就是全部论点每月三千美元，以每天大约一百美元的份额到账，是本周任何人摆在你面前的、最沉闷的数字。沉闷本身就是结果。
两笔相互之间只在一份报表上看起来相像的收入
来自一个职位的收入和来自一张发票的收入进入同一个账户，并且彼此之间没有别的联系。
投机性的收入需要投入资本才能存在。它以一块一块的形式到来，这些块的先后顺序会改变最终的数值；而糟糕的一天并不意味着空白，而是负数。这不是抱怨，而是机制——明知会暴露在这种机制之下的人，做的是一件自洽的事。
每天一百美元不会出现回撤，而这就是全部论点
每月三千美元，以每天大约一百美元的份额到账，是本周任何人摆在你面前的、最沉闷的数字。沉闷本身就是结果。
两笔相互之间只在一份报表上看起来相像的收入
来自一个职位的收入和来自一张发票的收入进入同一个账户，并且彼此之间没有别的联系。
投机性的收入需要投入资本才能存在。它以一块一块的形式到来，这些块的先后顺序会改变最终的数值；而糟糕的一天并不意味着空白，而是负数。这不是抱怨，而是机制——明知会暴露在这种机制之下的人，做的是一件自洽的事。
两笔相互之间只在一份报表上看起来相像的收入
来自一个职位的收入和来自一张发票的收入进入同一个账户，并且彼此之间没有别的联系。
投机性的收入需要投入资本才能存在。它以一块一块的形式到来，这些块的先后顺序会改变最终的数值；而糟糕的一天并不意味着空白，而是负数。这不是抱怨，而是机制——明知会暴露在这种机制之下的人，做的是一件自洽的事。
96
·
--
文章
三种错误终结10万年：三者都源自同一只时钟入场费大约每年960美元，而真正阻止任何人的从来都不是这个
每隔几个月，总有人宣布：做有偿技术工作的门槛已经崩塌了。他们说得对。这句话的后半段也不再有意义，而那句里的空白——正是全部主题所在。
先把算账摆出来，因为这就是人们争论的那部分；然后再是算账解决不了的那部分。
成本端，分五行结算
ChatGPT Plus，20/月。Claude Pro，20。Perplexity Pro，20。Descript，24。Canva Pro，18。
三种错误终结10万年：三者都源自同一只时钟
入场费大约每年960美元，而真正阻止任何人的从来都不是这个
每隔几个月，总有人宣布：做有偿技术工作的门槛已经崩塌了。他们说得对。这句话的后半段也不再有意义，而那句里的空白——正是全部主题所在。
先把算账摆出来，因为这就是人们争论的那部分；然后再是算账解决不了的那部分。
成本端，分五行结算
ChatGPT Plus，20/月。Claude Pro，20。Perplexity Pro，20。Descript，24。Canva Pro，18。
每隔几个月，总有人宣布：做有偿技术工作的门槛已经崩塌了。他们说得对。这句话的后半段也不再有意义，而那句里的空白——正是全部主题所在。
先把算账摆出来，因为这就是人们争论的那部分；然后再是算账解决不了的那部分。
成本端，分五行结算
ChatGPT Plus，20/月。Claude Pro，20。Perplexity Pro，20。Descript，24。Canva Pro，18。
79
·
--
文章
你的移动平均线交叉有命中率。它也有基础利率，但没人会告诉你这个所有能画出买入箭头的指标都能告诉你：当出现这支箭头时，它后面有多常会涨。但几乎没有指标会告诉你：在相同的时间窗口里，随机选中的那根K线之后，有多常会涨。
第二个数字才决定第一个数字是否有意义；不把它算进去，才会让一条普通规则被包装成“优势”。
在此情境中，“基础利率”是什么
在图表上随机选取任意一根K线。问它往后20根K线时的收盘价是否更高。对历史里的每一根K线都这样做，你就会得到一个百分比。
你的移动平均线交叉有命中率。它也有基础利率，但没人会告诉你这个
所有能画出买入箭头的指标都能告诉你：当出现这支箭头时，它后面有多常会涨。但几乎没有指标会告诉你：在相同的时间窗口里，随机选中的那根K线之后，有多常会涨。
第二个数字才决定第一个数字是否有意义；不把它算进去，才会让一条普通规则被包装成“优势”。
在此情境中，“基础利率”是什么
在图表上随机选取任意一根K线。问它往后20根K线时的收盘价是否更高。对历史里的每一根K线都这样做，你就会得到一个百分比。
第二个数字才决定第一个数字是否有意义；不把它算进去，才会让一条普通规则被包装成“优势”。
在此情境中，“基础利率”是什么
在图表上随机选取任意一根K线。问它往后20根K线时的收盘价是否更高。对历史里的每一根K线都这样做，你就会得到一个百分比。
149
·
--
文章
加密交易中的 AI：机器学习到底能预测什么每隔几个月，就会有一波新的 AI 交易工具出现，承诺告诉你价格会去往哪里。它的推销话术总是某种变体的同一句话：模型看到了人类看不见的模式。
那句话的诚实版本要小得多，而且也更有用。机器学习在加密市场确实有一项真实的工作。只是它并不是通常被人拿来兜售的那份工作。真正的关键在于这条线实际坐在哪里，以及你如何去检验你遇到的任何 AI 说法。
为什么方向是最难预测的，而不是最容易预测的
加密交易中的 AI：机器学习到底能预测什么
每隔几个月，就会有一波新的 AI 交易工具出现，承诺告诉你价格会去往哪里。它的推销话术总是某种变体的同一句话：模型看到了人类看不见的模式。
那句话的诚实版本要小得多，而且也更有用。机器学习在加密市场确实有一项真实的工作。只是它并不是通常被人拿来兜售的那份工作。真正的关键在于这条线实际坐在哪里，以及你如何去检验你遇到的任何 AI 说法。
为什么方向是最难预测的，而不是最容易预测的
那句话的诚实版本要小得多，而且也更有用。机器学习在加密市场确实有一项真实的工作。只是它并不是通常被人拿来兜售的那份工作。真正的关键在于这条线实际坐在哪里，以及你如何去检验你遇到的任何 AI 说法。
为什么方向是最难预测的，而不是最容易预测的
761
·
--
文章
AI与波动率：预测市场会走多远，而不是往哪个方向问几乎任何一台被指向市场的机器同一个问题，它都会自信地回答：下一步价格会去向哪里。带着截图和病毒式传播的那些帖子里，提出的就是这个问题；而且机器学习在这件事上最不擅长，因为流动的市场早已吸收了模型刚刚注意到的任何信息。你可以问同一台机器另一个问题，更安静、也更有用：不是问会往哪边走，而是走多远。这个资产在接下来一天里可能会变动多少？这就是波动率预测。与“价格目标”不同，它是一种模型确实能够交付的东西——同样重要的是，你之后还可以拿它来衡量它是否说得对。
AI与波动率：预测市场会走多远，而不是往哪个方向
问几乎任何一台被指向市场的机器同一个问题，它都会自信地回答：下一步价格会去向哪里。带着截图和病毒式传播的那些帖子里，提出的就是这个问题；而且机器学习在这件事上最不擅长，因为流动的市场早已吸收了模型刚刚注意到的任何信息。你可以问同一台机器另一个问题，更安静、也更有用：不是问会往哪边走，而是走多远。这个资产在接下来一天里可能会变动多少？这就是波动率预测。与“价格目标”不同，它是一种模型确实能够交付的东西——同样重要的是，你之后还可以拿它来衡量它是否说得对。
83
·
--
文章
人工智能如何预测比特币价格：什么有效，什么只是表演周四下午，一张截图开始流传。图中是比特币的走势，一支从局部高点向下的红色箭头，以及配文：我们的模型预测了这次下跌。图片是真的。下跌也是真的。缺失的只是唯一能让这项说法具有意义的东西——证明这根箭头在那根K线出现之前就已经存在。
这段落就是本文的全部主题。不是讨论人工智能能否对比特币价格说点有用的东西——它当然能——而是：哪些部分的做法能在面对公开记分牌时继续存活下来，哪些部分只是因为没人去核查才得以存在。
人工智能如何预测比特币价格：什么有效，什么只是表演
周四下午，一张截图开始流传。图中是比特币的走势，一支从局部高点向下的红色箭头，以及配文：我们的模型预测了这次下跌。图片是真的。下跌也是真的。缺失的只是唯一能让这项说法具有意义的东西——证明这根箭头在那根K线出现之前就已经存在。
这段落就是本文的全部主题。不是讨论人工智能能否对比特币价格说点有用的东西——它当然能——而是：哪些部分的做法能在面对公开记分牌时继续存活下来，哪些部分只是因为没人去核查才得以存在。
这段落就是本文的全部主题。不是讨论人工智能能否对比特币价格说点有用的东西——它当然能——而是：哪些部分的做法能在面对公开记分牌时继续存活下来，哪些部分只是因为没人去核查才得以存在。
97
·
--
文章
什么是回测——以及为什么再好的回测仍可能说谎在任何人冒险投入资本于某个策略之前，他们会先问：这套方法在过去是否行得通？回测会告诉你——你用一组规则去套用到历史资料，并统计结果。若诚实地进行，它是量化工作中最有用的工具之一。若草率地进行，它也可能是最危险的，因为回测实在太容易被做得看起来很耀眼，却其实毫无价值。
为什么一个优秀的回测很容易被伪造：
• 事后偏误（Look-ahead bias）。策略被悄悄地允许使用当时不可能取得的资讯。像是「在月度低点附近买入」这样的规则在事后很简单，但在实时中却不可能。
什么是回测——以及为什么再好的回测仍可能说谎
在任何人冒险投入资本于某个策略之前，他们会先问：这套方法在过去是否行得通？回测会告诉你——你用一组规则去套用到历史资料，并统计结果。若诚实地进行，它是量化工作中最有用的工具之一。若草率地进行，它也可能是最危险的，因为回测实在太容易被做得看起来很耀眼，却其实毫无价值。
为什么一个优秀的回测很容易被伪造：
• 事后偏误（Look-ahead bias）。策略被悄悄地允许使用当时不可能取得的资讯。像是「在月度低点附近买入」这样的规则在事后很简单，但在实时中却不可能。
为什么一个优秀的回测很容易被伪造：
• 事后偏误（Look-ahead bias）。策略被悄悄地允许使用当时不可能取得的资讯。像是「在月度低点附近买入」这样的规则在事后很简单，但在实时中却不可能。
92
·
--
群众的智慧：为什么市场价格很难被超越
每位交易者终究都会问同一个问题：我能否稳定地赢过市场的价格？答案从一堂已有120年历史的统计课开始。
起因于那头牛
1906年，弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）在一场乡间嘉年华上观察了787人，请他们猜一头牛的重量。个别来看，多数人都猜错了。但所有人的猜测平均值，却落在距离真实重量仅有很小百分比的范围内——甚至赢过了专家。群众并不比任何个人更聪明；只是汇整的效果。
为什么市场价格就是一种群众
即时的市场价格就像同一个实验，只是持续运行，并且依照信心程度加权。成千上万的独立参与者，各自掌握一小片资讯，会把价格推向一个数字——它反映了群众共同知道的一切，而新的资讯会在几分钟内被吸收。这就是为什么价格会像一种机率；也因此，想要稳定地超越它，才会如此困难。
当群众失灵
只有在错误保持独立时，这种汇整才有效。当大家阅读相同的叙事并复制同一个动作，错误就不再彼此抵消，反而开始累积加强——这正是泡沫与连锁崩跌背后的机制。多样性与独立性是燃料；失去它们，一群人就可能被证实其实是很有把握但仍错得离谱。
我们在公开中测试什么
在 NeuPortal，我们进行一个公开问责的实验：我们的 AI 在每一场事件发生前，就先锁定其对体育、加密货币与预测市场的机率，并透过 OpenTimestamps 将结果锚定到比特币上，确保不可能事后回填；之后再用市场价格进行评分。到目前为止，诚实的结果是：在我们已评分的呼叫（graded calls）中，市场以 11 比 4 领先我们的模型。汇整后的群众正在赢——而这也完全符合一个世纪以来的证据所预测的结果。我们仍然选择公布，因为只有在损失也同样公开时，一个履历才真正有意义。
在 neuportal.ai/experiment 查看每一次已评分的呼叫
教育内容仅供参考——非财务建议。
#Binance #Aİ #Bitcoin❗ #neuportal #crypto
群众的智慧：为什么市场价格很难被超越
每位交易者终究都会问同一个问题：我能否稳定地赢过市场的价格？答案从一堂已有120年历史的统计课开始。
起因于那头牛
1906年，弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）在一场乡间嘉年华上观察了787人，请他们猜一头牛的重量。个别来看，多数人都猜错了。但所有人的猜测平均值，却落在距离真实重量仅有很小百分比的范围内——甚至赢过了专家。群众并不比任何个人更聪明；只是汇整的效果。
为什么市场价格就是一种群众
即时的市场价格就像同一个实验，只是持续运行，并且依照信心程度加权。成千上万的独立参与者，各自掌握一小片资讯，会把价格推向一个数字——它反映了群众共同知道的一切，而新的资讯会在几分钟内被吸收。这就是为什么价格会像一种机率；也因此，想要稳定地超越它，才会如此困难。
当群众失灵
只有在错误保持独立时，这种汇整才有效。当大家阅读相同的叙事并复制同一个动作，错误就不再彼此抵消，反而开始累积加强——这正是泡沫与连锁崩跌背后的机制。多样性与独立性是燃料；失去它们，一群人就可能被证实其实是很有把握但仍错得离谱。
我们在公开中测试什么
在 NeuPortal，我们进行一个公开问责的实验：我们的 AI 在每一场事件发生前，就先锁定其对体育、加密货币与预测市场的机率，并透过 OpenTimestamps 将结果锚定到比特币上，确保不可能事后回填；之后再用市场价格进行评分。到目前为止，诚实的结果是：在我们已评分的呼叫（graded calls）中，市场以 11 比 4 领先我们的模型。汇整后的群众正在赢——而这也完全符合一个世纪以来的证据所预测的结果。我们仍然选择公布，因为只有在损失也同样公开时，一个履历才真正有意义。
在 neuportal.ai/experiment 查看每一次已评分的呼叫
教育内容仅供参考——非财务建议。
#Binance #Aİ #Bitcoin❗ #neuportal #crypto
每位交易者终究都会问同一个问题：我能否稳定地赢过市场的价格？答案从一堂已有120年历史的统计课开始。
起因于那头牛
1906年，弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）在一场乡间嘉年华上观察了787人，请他们猜一头牛的重量。个别来看，多数人都猜错了。但所有人的猜测平均值，却落在距离真实重量仅有很小百分比的范围内——甚至赢过了专家。群众并不比任何个人更聪明；只是汇整的效果。
为什么市场价格就是一种群众
即时的市场价格就像同一个实验，只是持续运行，并且依照信心程度加权。成千上万的独立参与者，各自掌握一小片资讯，会把价格推向一个数字——它反映了群众共同知道的一切，而新的资讯会在几分钟内被吸收。这就是为什么价格会像一种机率；也因此，想要稳定地超越它，才会如此困难。
当群众失灵
只有在错误保持独立时，这种汇整才有效。当大家阅读相同的叙事并复制同一个动作，错误就不再彼此抵消，反而开始累积加强——这正是泡沫与连锁崩跌背后的机制。多样性与独立性是燃料；失去它们，一群人就可能被证实其实是很有把握但仍错得离谱。
我们在公开中测试什么
在 NeuPortal，我们进行一个公开问责的实验：我们的 AI 在每一场事件发生前，就先锁定其对体育、加密货币与预测市场的机率，并透过 OpenTimestamps 将结果锚定到比特币上，确保不可能事后回填；之后再用市场价格进行评分。到目前为止，诚实的结果是：在我们已评分的呼叫（graded calls）中，市场以 11 比 4 领先我们的模型。汇整后的群众正在赢——而这也完全符合一个世纪以来的证据所预测的结果。我们仍然选择公布，因为只有在损失也同样公开时，一个履历才真正有意义。
在 neuportal.ai/experiment 查看每一次已评分的呼叫
教育内容仅供参考——非财务建议。
#Binance #Aİ #Bitcoin❗ #neuportal #crypto
84
·
--
文章
AI如何解读加密波动率状态（以及它为何不会预测价格）问大多数人一个AI加密模型做什么，他们脑中想到的往往是：一台机器在猜明天的价格。但这种想象是错的，而它与现实之间的差距，解释了很多失望。严肃的模型很少会试图直接报出未来价格。它们做的是更安静、更有用的事情：它们试图“读懂”市场的天气——无论环境是平静还是风暴——并给出诚实的数字，说明近未来的不确定性有多大。
这是对波动率状态（regimes）的直白解读：它们是什么、机器学习如何识别它们，以及为什么这项工作的“诚实输出”应当是一组概率范围，而不是一个价格目标。这是科普内容，不构成金融建议。
AI如何解读加密波动率状态（以及它为何不会预测价格）
问大多数人一个AI加密模型做什么，他们脑中想到的往往是：一台机器在猜明天的价格。但这种想象是错的，而它与现实之间的差距，解释了很多失望。严肃的模型很少会试图直接报出未来价格。它们做的是更安静、更有用的事情：它们试图“读懂”市场的天气——无论环境是平静还是风暴——并给出诚实的数字，说明近未来的不确定性有多大。
这是对波动率状态（regimes）的直白解读：它们是什么、机器学习如何识别它们，以及为什么这项工作的“诚实输出”应当是一组概率范围，而不是一个价格目标。这是科普内容，不构成金融建议。
这是对波动率状态（regimes）的直白解读：它们是什么、机器学习如何识别它们，以及为什么这项工作的“诚实输出”应当是一组概率范围，而不是一个价格目标。这是科普内容，不构成金融建议。
109
·
--
文章
大多数“AI 预测”宣称都无法通过这个 4 问题测试加密推特上充斥着“预测了所有事情”的 AI——但都是在事情发生之后才“预测”。下面有一个简单的 4 个问题测试，它几乎能揭穿所有此类骗局；同时我们还在公开进行一个实验，试图以诚实方式通过它。
问题 1：预测是否在事件发生之前就已记录？
一种在结果营销之后才能编辑的预测，而不是预测本身。真正可靠的记录使用时间戳——这些时间戳没有人能操控：平台的发帖时间、Wayback Machine 的存档——或者我们最喜欢的：OpenTimestamps——对预测进行哈希，并将其锚定到比特币区块链中。任何人在事件发生之前进行的、带比特币锚定的哈希都无法被伪造，包括作者在内。这就是 BTC 的用途：无信任的证明。
大多数“AI 预测”宣称都无法通过这个 4 问题测试
加密推特上充斥着“预测了所有事情”的 AI——但都是在事情发生之后才“预测”。下面有一个简单的 4 个问题测试，它几乎能揭穿所有此类骗局；同时我们还在公开进行一个实验，试图以诚实方式通过它。
问题 1：预测是否在事件发生之前就已记录？
一种在结果营销之后才能编辑的预测，而不是预测本身。真正可靠的记录使用时间戳——这些时间戳没有人能操控：平台的发帖时间、Wayback Machine 的存档——或者我们最喜欢的：OpenTimestamps——对预测进行哈希，并将其锚定到比特币区块链中。任何人在事件发生之前进行的、带比特币锚定的哈希都无法被伪造，包括作者在内。这就是 BTC 的用途：无信任的证明。
问题 1：预测是否在事件发生之前就已记录？
一种在结果营销之后才能编辑的预测，而不是预测本身。真正可靠的记录使用时间戳——这些时间戳没有人能操控：平台的发帖时间、Wayback Machine 的存档——或者我们最喜欢的：OpenTimestamps——对预测进行哈希，并将其锚定到比特币区块链中。任何人在事件发生之前进行的、带比特币锚定的哈希都无法被伪造，包括作者在内。这就是 BTC 的用途：无信任的证明。
113
登录解锁更多内容
加入币安广场，与全球加密货币用户互动
⚡️ 获取关于加密货币的最新实用信息。
💬 受到全球最大加密货币交易平台的信赖。
👍 发现来自认证创作者的真知灼见。
邮箱/手机号码