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Get real-time profit clarity and business economics analytics.
@uchechukwuevan · X
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Get real-time profit clarity and business economics analytics.
@uchechukwuevan · X

Upload a CAS PDF to get AI portfolio analysis with benchmark comparisons and allocation insights.
@iASHeeesh · X

Analyze your crypto portfolio risk and discover trading opportunities using on-chain data.
@daweifs · X
最近我用 @dappOS_com 的 AI Coding 做了一个交易助手,整个过程大概十分钟。实际体验完以后,我发现它能做的并不只是交易工具,AI 伴侣这类产品同样可以快速落地。 先放一下我做的成品,连钱包就能体验: 🔗 币圈本来就不缺工具。 看持仓、查聪明钱、盯新池子、看流动性,每一项都有专业平台。但我自己用下来,最麻烦的从来不是找不到数据,而是数据散在不同地方。 平时判断一个币要不要继续拿,我得先看仓位占比,再查流动性、大户地址和近期资金异动。 想找新机会,又要换到新池子监控、安全检测和交易路径工具。 开了一堆页面,最后还是要自己把信息重新拼一遍。 所以这次我没有继续找一个功能更多的平台,而是把自己的交易习惯直接告诉 dappOS AI Coding: 帮我做一个能连接钱包,同时完成持仓风险检查和新机会筛选的交易助手。 十分钟左右,一个能直接使用的网站就生成出来了。 目前我觉得比较实用的是两个功能。 第一个是持仓风险检查 连接钱包后,它会把资产集中度、近期活动、代币流动性和大户变化放在同一个页面里。 和普通钱包看板相比,它不只是告诉我持有什么,而是让我先判断: 哪个仓位占比过高; 哪些资产的流动性需要注意; 哪个币近期出现了异常变化; 今天最应该先检查哪个仓位。 以前这些信息要分散到几个平台查看,现在可以先在一个页面里完成初筛。 第二个是新机会筛选 很多新币扫描器的问题不是没有信息,而是信息太多。 一天几十上百个新池子、资金异动和聪明钱提醒,真正值得继续研究的可能只有几个。推送看多了,反而容易被情绪带着走。 我做的这个工具会根据流动性、锁仓情况、资金变化和风险信息,先把候选项目整理出来。 它不会替我决定买什么,也不会承诺收益,但能过滤掉一部分噪音,让我把注意力放在少数值得继续研究的目标上。 对我来说,dappOS AI Coding 和普通交易工具最大的区别,不是多了一个风险评分,也不是数据一定比专业平台更多。 而是我可以让产品按照自己的交易流程工作。 普通工具的页面、指标和操作路径都是固定的,用户只能慢慢适应;使用 AI Coding,我可以直接告诉它自己先看什么、后看什么、哪些数据需要放在一起,以及最终希望解决什么问题。 工具开始适应人,而不是人去适应工具。 这可能也是现在 OKX 推进 https://t.

Analyze customer friction points and get optimization recommendations to improve e-commerce conversion rates.
@EnricoBoeker · X

Analyze crypto price spreads across 14+ exchanges in real-time to identify arbitrage opportunities.
@instantarb_io · X
Hi. Building a real-time platform for crypto arbitrage, funding rates, and market analytics.

Real-time visualization of BTC/ETH/SOL futures markets with long/short position battles.
flreey · V2EX
模拟 btc/eth/sol 多空军沙盘效果 https://w3arb.xyz/ 其他地方看到的创意,我觉得很有意思,模拟币圈多军/空军对战场景 底部还可以发弹幕,聊天

Analyze cryptocurrency markets with Chan Theory patterns, K-line charts, and anomaly detection.
@onehopeA9 · X
用 DAPPOS @dappOS_com 做了一个加密货币缠论分析网站,也是我一直想做没时间做的! 来看看缠论三买的威力: 不是不会写代码。 我自己是程序员,真要硬写当然能写。 但问题是:没时间。🤡 做交易的人都懂,真正消耗人的不是“看一根 K 线”,而是把一堆信息拼起来: K 线结构。 缠论笔、中枢。 一买二买三买。 一卖二卖三卖。 资金费率。 持仓量变化。 成交量异动。 市场舆情。 这些模块涉及太多方面,写得出来,但太费时间。 所以我一直想做一个自己的交易雷达: 接币安历史数据。 用 TradingView 展示 K 线。 自动画缠论结构。 标注买卖点。 再把资金费率、持仓量、成交量和币安广场热度放进去。 想法很清楚。 但一直躺在 TODO 里。 最近用 xbubble 的 Coding 功能试了一下,直接把需求丢进去: “做一个加密货币缠论分析网站,接入币安一年历史数据,用 TradingView 展示 K 线,自动画笔、中枢、一买二买三买、一卖二卖三卖,增加异动分析和币安广场舆情热度。” 它真给我生成了一个能跑的原型。 这次最戳我的不是“AI 会写代码”。 而是 xBubble 把最消耗时间的工程杂活压短了。 以前我自己做: ❌ 搭项目结构 ❌ 爬数据源和图表库 ❌ 写 K 线处理 ❌ 写缠论结构识别 ❌ 做前端交互 ❌ 部署、改样式、修细节 一圈下来,核心想法还没验证,人先累了。 现在变成: ✅ 先描述业务目标 ✅ 让 xBubble 生成可运行原型 ✅ 我再校验规则、调整逻辑、优化体验 ✅ 把时间花在交易理解和产品迭代上 这对程序员其实很有价值。 因为程序员最缺的不是能力,而是时间和注意力。 我这个原型现在大概有几块: 第一,TradingView K 线主图。 用币安数据展示行情,再叠加缠论结构。 第二,笔和中枢。 把原本需要手动盯的结构,先自动画出来。 第三,买卖点雷达。 一买、二买、三买,一卖、二卖、三卖,先帮我筛可能的位置。 第四,异动面板。 资金费率、持仓量、成交量变化,和 K 线结构一起看。 第五,舆情热度。 把币安广场讨论热度也拉进来,看看市场情绪是不是和盘面互相印证。 你可以理解成: 我不是让 AI 替我交易。 我是让 AI 帮我做一个交易前的信息雷达。 我觉得 xBubble 和普通 AI

Analyze US stocks by watching AI investment personas debate each company.
hobbescotch · HN
Noema – AI personas debate US listed stocks

Backtest investment strategies, track portfolios, and analyze markets with AI assistance.
策引 — 全球市场技术分析工具,可以创建多个市场的模拟组合并做深度回测分析。同时正在开发 AI Agent 功能,可帮助用户使用大模型自动生成基于不同交易策略的模拟组合。

Connect multiple crypto and forex exchanges to monitor positions, track performance, and get AI trade analysis.
@blackkaide · X
OMNEX: AI that reviews your trades like a coach with no ego to protect — it just tells you where you bleed and how to stop.

Generate startup ideas, identify launch markets, and validate demand before investing.
@thegetideascout · X
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Analyze crypto markets using algorithmic analysis and on-chain intelligence for trading insights.
@luxquantcrypto · X