
Basis — Trade on proof
Backtest trading strategies using historical stock market data.
@basisfinnce · X
Taking the hype out of short term stock trading using a backtest engine running off decades of data 📊 👉
The full gallery
Tech stack
60 projects

Backtest trading strategies using historical stock market data.
@basisfinnce · X
Taking the hype out of short term stock trading using a backtest engine running off decades of data 📊 👉

Track inventory across eBay, Vinted and Amazon with mobile barcode scanning.
@StockSyncApp · X

Interactive blockchain dashboard for HeLa City with citizen registry, governance, jobs, and reputation features.
@atbigthumb · X

Access web-scraping APIs and bulk datasets for real estate, travel, and retail sectors with free samples.
@happyendpointhq · X

Find and book vehicle services, mechanics, auto parts, and towing across Kenya.
@kipchilisk · X
Let's connect, check

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

US stock trading signal platform analyzing market data to identify trading opportunities and signals.
@MEJ50749 · X
用 @dappOS_com coding 做了一个美股信号网站: 它和普通美股行情网站最大的区别是:普通网站更多是“给你看行情”,而这个网站更像一个“辅助交易工作台”。 大多数美股网站会把价格、涨跌幅、新闻、财报、K 线分散展示出来,信息很多,但用户还要自己判断: 哪只股票值得看? 现在是什么信号? 这个信号强不强? 有没有触发提醒? 后续要不要复盘? 我这个站的核心思路不是堆信息,而是把交易前的观察流程做成工具: 1. 市场总览不是单纯看涨跌 首页会把美股标的放进观察池里,比如 AAPL、NVDA、MSFT、GOOGL、AMZN、META、TSLA 等,不只是显示价格,还会结合涨跌幅、成交量、市值、PE/PB、行业、52 周区间等信息,让我先快速判断哪些票值得继续看。 2. 最重要的是信号扫描器 这个功能是普通行情站很少直接做成工作流的地方。 网站里有“智能信号扫描器”,可以扫描技术形态,并把信号归类成突破、反转、动量、超卖、超买、金叉、死叉、背离等类型。 比如: NVDA 出现强势突破、量能放大、均线多头排列; AAPL 出现 MACD 金叉、RSI 超卖反弹、布林带下轨支撑; MSFT 出现 MACD 背离,需要注意短期回调; TSLA 出现均线死叉,提示中期下行压力。 这就不是简单告诉我“今天涨了多少”,而是帮我回答一个更交易化的问题: 这只股票现在为什么值得关注,关注点在哪里? 3. 个股详情页更像交易前检查清单 普通网站的个股页往往是行情 + 新闻 + 财务数据。 我这个站的个股详情页更偏“交易前判断”:价格、评级、52 周区间、K 线/成交量、基本面、技术信号、资讯都放在一起。 它的价值是把“发现信号”之后的下一步接住。 扫描器告诉我哪只票有异动,详情页帮我进一步看这个信号有没有质量。 4. 提醒中心是我最喜欢的功能 这个站不是看完就结束,而是有 Alerts Center。 里面可以看到全部提醒、已触发提醒、等待中提醒,还能新建价格/信号提醒。 比如: NVDA 突破 900 美元触发提醒; AAPL 出现 MACD 金叉提醒; TSLA 等待成交量异常触发; META 跌破支撑提醒止损风险; AMZN 突破近期高点提醒动能增强。 这和普通美股网站最大的差异就在这里: 它不只是信息展示,而是把“观察 →

Read earnings call transcripts free or access via REST API and MCP server
@RobGuerra90 · X
Building : access earnings call transcripts via a cheap API or MCP server. Pull any company's call right into your workflow.

Estimate monthly payments for mortgages, auto loans, and personal loans with free calculators—no signup required.
@itskdubs_ · X

Zero-setup JSON database for AI-generated app frontends with encrypted persistence.
@dhairyadarji786 · X
Tired of database setup for simple AI/Cursor prototypes?I built CloudState: a zero-config cloud database for vibe-coding. ⚡Get a secure JSON endpoint in 10s 🤖 Custom prompts for Cursor/Bolt/v0 to sync state via fetch Check it out:

Track personal finances with AI-powered analytics for budgeting and goal management.
Elias569 · GitHub
fintech-dashboard fintech dashboard for personal finance management which track income and expenses, leverage AI-powered analytics, manage budgets and financial goals, enjoy a dark theme

Manage mobile home parks with SMS rent collection, digital leases, and maintenance tracking.
u/TheeCloutGenie · Reddit
RV Park SAAS So that I’ve used wispr flow to help write this so it’s a disclaimer. I recently built myparkoffice.com , and to be honest, it started as total "AI slop." I asked AI to identify a "pen and paper" industry that was ripe for AI disruption. When it suggested RV parks, I thought I’d struck gold. A low-tech niche with clear inefficiencies? Sounds like the perfect solo-founder dream, right? I leaned heavily into AI to build the entire thing, treating it more like a fun experiment th