W tym dziale są cztery rodzaje tekstów: jak diagnozować błędy API Binance, jak ustawić uprawnienia kluczy i stop-lossa, jak rozpoznać, że AI zmyśla, oraz przykłady metod oceny i przeglądu wyników. Dane w przykładach metod są założone, co zaznaczamy w każdym tekście.
7 sytuacji, w których AI najłatwiej zawodzi w handlu krypto — od prognozy na najbliższą godzinę po kopiowanie sygnałów KOL-a. Większość z hipotetycznym przykładem, wyjaśnieniem, dlaczego tak nie należy, i alternatywą.
5 sygnałów, po których widać, że AI zmyśla: nadmierna pewność bez warunków; precyzyjne liczby z mglistym źródłem; sprzeczne odpowiedzi na to samo pytanie; zmiana zdania po pierwszym kontrargumencie; odwołania do nieistniejących wskaźników i raportów.
Zanim uznasz aktywność na X za sygnał, sprawdź skupioną promocję, kontekst cytatów i źródła pierwotne. Trzy przykłady to hipotezy, nie realny test.
Na założonych danych: jak czytać tabelę koszyków, jak przypisać przyczyny 10 najgorszym wpisom i na które wiersze patrzeć, porównując dwa koszyki.
Metoda 30-dniowej oceny AI i zleceń ręcznych: te same reguły, realne logi, poślizg, koszty, błędy i sparowany PnL. Nie przeprowadzono eksperymentu na kontach.
Proces kontroli rug pull z AI oparty na dowodach: uprawnienia kontraktu, płynność, posiadacze, audyty, deklaracje, migawki i ręczna weryfikacja.
Jak ocenić prognozy kierunku BTC od ChatGPT: zamrozić dane i zasady punktacji, a potem odczytać macierz pomyłek, ustalony wcześniej baseline i kontrolę faktów. Przykład 200 rekordów jest syntetyczny, nie jest testem modelu.
Propozycje tematów i uwagi redakcyjne: [email protected]