marathon

🚀 $KITE LAUNCHES MARATHON：AI 代理現在爲更深入的思考支付更少！🦈

📌 聰明資金正在密切關注這一舉措。Kite 的 Marathon 是一種自適應推理基礎設施，讓 AI 代理可以選擇完成速度——現在、很快、之後或隨時——而最深層級的節省最高可達約 65%，相較實時。💡 對於長時間運行的代理任務而言，這是一種直接的成本優勢；並且該 API 與 OpenAI 完全兼容，可通過一行命令爲 Claude Code 和 Codex 完成安裝。

💡 由 PayPal Ventures 和 General Catalyst 支持（$33M 融資輪），Kite 正在從支付擴展到“代理經濟”的計算層，賦能“自觸發調用與自我支付”。📊 這就形成了完整閉環——而機構層面的關注也已開始積累在該生態系統的結構性潛力上。💬 這種折扣模式會成爲去中心化 AI 基礎設施的新標準嗎？👇

⚠️ 不構成財務建議。請始終管理好你的風險。🛡️

🏷️ #KITE #AI #Crypto #Marathon #Infrastructure

🎯 🦈

$BTC
馬拉松數字最近 reportedly 出售了價值超過 $1 億的 15,133 個比特幣。
#Marathon

我想分享我自從一個月前重新回到交易以來的交易統計數據。

在此期間：
每筆贏單的平均利潤：+2.44%（121 筆交易）
每筆虧損交易的平均損失：-1.76%（139 筆交易）

這導致了：
總正貢獻：+295.24%
總負貢獻：-244.64%
淨優勢：+50.6%（理論交易水平期望）

從紙面上看，這顯示出一個積極的交易優勢。我的平均贏單大於我的平均虧損交易，這意味着我的策略具有統計優勢。

然而，實際結果卻大相徑庭：
總收入：約 $161.54
總損失：約 $144.26
淨利潤：$17.87

關鍵見解

這表明問題不在於交易選擇本身，而在於執行——具體來說：
1. 不一致的倉位規模
2. 在策略之間的風險分配效率低下

換句話說，策略有優勢，但我並沒有完全捕捉到它。

這樣的分析我會在馬拉松結束時進行。 #Marathon