
SIGMASEVEN Research | Systematic Bitcoin Signals
Get daily Bitcoin trading signals from rule-based CycleVision and SwingVision models.
@XBTQUANT · X
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Get daily Bitcoin trading signals from rule-based CycleVision and SwingVision models.
@XBTQUANT · X
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Visualize Bitcoin, Ethereum, Solana, and BNB with technical indicators like MACD, Bollinger Bands, and Chan Theory signals.
@jielove233 · X
最近看到 @dappOS_com 一个作品挺有意思 一个主流币交易共振信号Agent,通过 dappOS Coding 快速完成 链接: 这个案例的价值,不在于又做了一个行情页面,而是在于它展示了一种新的 AI Agent 构建方式 过去开发一个交易辅助工具,需要先处理数据接口,再搭建前端交互,编写指标逻辑,最后不断测试优化。 对于很多有交易想法的人来说,真正困难的不是没有策略,而是从想法到产品之间隔着一整套开发流程 dappOS Coding 改变的,就是这个过程 通过自然语言描述需求,就可以快速生成对应功能模块 像这个交易共振信号案例,本质上就是把市场数据、技术指标和信号逻辑结合起来,形成一个面向交易场景的辅助工具 它并不是替用户直接交易,也不是承诺预测市场 更重要的价值在于 帮助交易者降低信息处理成本 在 Crypto 市场里,行情 24 小时运行,大量数据、新闻、价格变化不断涌入 普通用户很难持续人工筛选有效信息 AI Agent 可以承担其中一部分重复工作: 监控市场变化 整理关键数据 输出信号参考 辅助交易决策 这也是为什么最近 AI + Crypto 的结合越来越受到关注 OKX 推出 AI 与交易生态结合 @BNBCHAIN 也在推动更多项目加入 BNB Agent Studio,鼓励开发者围绕交易、情感陪伴等方向构建 AI Agent 整个行业正在从AI 能聊天进入AI 能完成任务的阶段 而 dappOS Coding 展现出来的方向,是降低 Agent 创建门槛 以前一个想法可能停留在笔记里,需要开发团队才能实现 现在,更多开发者、交易者甚至普通用户,都有机会快速验证自己的想法 未来 Crypto 的竞争,不只是资产和协议之间的竞争,也会是 AI Agent 生态和应用数量的竞争 谁能让更多人低成本创造工具,谁就更有机会成为下一阶段基础设施的一部分 这个交易信号案例只是一个开始 AI Agent 正在逐渐成为连接用户、数据和链上应用的新入口

Trading signals for the AI & Robotics sector with published track record.
@TradingResXYZ · X
Material catalyst events scored by our research pipeline — every call logged on issue, auto-closed on its holding period, and benchmarked against the sector ETF. The track record is the pitch.

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 →

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 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

Chat-based AI investigator that analyzes crypto transactions, profiles wallets, and traces stolen funds.
loopedcircuits · HN
AI Crypto Investigations/Research Agents

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.

Trade Hyperliquid perpetual futures and 24/7 tokenized stocks from your phone with one-tap orders.
@joeblau · X

A dashboard for traders to replay trades, analyze behavior patterns, and optimize their trading system.
@Crypto77qi · X
最近一直在@dappOS_com上体验 @xBubble_ai 的 Coding,这两天我给自己做了一个 AI Trading Replay(AI 交易复盘助手)。 👉 做交易时间越久,我越觉得,真正拉开差距的,并不是找到更多交易机会,而是不断减少重复犯同样的错误。 现在币圈已经有很多成熟的交易工具,行情、链上数据、资金流向、技术指标几乎都能找到对应的平台。但这些工具更多是在告诉我们市场发生了什么,却很少帮助我们分析,为什么面对同样的市场,每个人最终的交易结果却完全不同。 有时候并不是没有机会,而是因为犹豫错过了;有时候方向看对了,却因为害怕提前离场;还有时候连续几次亏损之后,下一笔交易开始变得犹豫,最终又错过真正的行情。 这些问题,并不是增加一个指标或者再多看一份数据就能解决。 所以我没有继续做一个新的行情工具,而是直接用 xBubble Coding 做了一个 AI 交易复盘助手。 它不会预测市场,也不会告诉我什么时候买卖,而是把每天的市场变化、自己的交易记录和决策过程整理下来,通过 AI 自动分析哪些判断是正确的,哪些错误一直在重复发生,并生成每天、每周的交易复盘,让整个交易过程形成一套可以不断优化的闭环。 整个开发过程也比我想象中轻松很多。 没有写代码,没有配置服务器,也没有部署环境,只需要把自己的需求描述清楚,一个可以直接访问的网站很快就搭建完成了。从原来的一个想法,到真正变成可以使用的产品,中间几乎没有任何开发门槛。 我觉得,这也是 xBubble Coding 最有价值的地方。 它并不是让大家重复开发一个市面上已经存在的软件,而是让每个人都能把自己的经验、工作习惯和思考方式快速变成真正属于自己的工具。 未来真正有价值的,或许不是拥有越来越多标准化的软件,而是每个人都能根据自己的需求,打造一个最懂自己的 AI 工作伙伴。

Analyze crypto markets using algorithmic analysis and on-chain intelligence for trading insights.
@luxquantcrypto · X