Credo che potremmo aver perso la strada — stiamo sempre cercando strumenti più affilati, ma trascuriamo la 'liquidità' dell'utente stesso.

Le decisioni umane sono non lineari. Siamo cauti durante i grandi cali e fanatici durante i grandi rialzi. Come può un modello di quantificazione con parametri statici comprendere la tua attuale propensione al rischio durante forti fluttuazioni?

Il gene strategico di DBTI deriva dal core loop del primo framework di training di agenti di trading autonomi su x.com/CalculusFinance.

Questo è il problema che DBTI cerca di risolvere: non è uno strumento, è il tuo Digital Twin (gemello digitale).

È come se avessimo creato un 'doppio' nel mondo digitale. Attraverso l'apprendimento delle mie interazioni on-chain, comprende le mie paure e le mie avidità, e quindi regola dinamicamente le strategie. Non è solo un esecutore, ma è il 'me' quantificato.

Nel mercato futuro, un'AI che non comprende la finanza comportamentale è solo un oggetto da raccogliere. La vera fiducia non dovrebbe essere data solo al codice, ma anche a quel 'io' che è stato perfettamente quantificato.

Quindi l'app DBTI combina le abitudini, i pensieri e i metodi di trading dei trader, per personalizzare e generare report di trading personalizzati per noi. È molto interessante, proprio come testare la propria personalità, alla fine definendo che tipo di trader sei.

Io stesso sono CANV: veloce nell'agire, veloce nel raccogliere, ma molto facilmente guidato dal 'rimpianto dopo una vendita affrettata' a rientrare, inseguendo e poi iniziando a sopportare la volatilità. Questa etichetta non è affascinante, ma colpisce davvero l'errore che commetto più spesso sul mercato.

Usando il framework DBTI, proviamo a indovinare due (non rappresenta una conclusione reale):

@CZ Sono più incline verso DCTS —— più fiducioso nelle regole e nei sistemi, le decisioni iniziano a guardare la struttura di base e i confini di rischio, preferisco essere un po' più lento ma stabile, orientato al lungo termine, a bassa emotività e con una forte disciplina.

@Yi He Sono più incline verso NCBV —— più focalizzato sul consenso e sul ritmo degli utenti, abile nel suddividere problemi complessi in azioni attuabili, e audace nel prendere decisioni sui punti chiave, con una maggiore sensazione di esecuzione.

Ora molti progetti discutono di come l'AI possa 'sostituire le persone',

Ma Calculus sembra essere più lucido:

L'AI non ha bisogno di sostituire le persone, deve prima comprendere le persone.

Il significato dell'esistenza dell'Agent Gateway è che l'AI, prima di eseguire qualsiasi azione on-chain, deve sapere 'è questo il risultato che quella persona desidera'.

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

Una transizione di paradigma molto interessante, merita un'analisi approfondita. #DBTI #Calculus