
InstantArbitrage - Next-Generation Crypto Arbitrage Engine
实时监测14+加密交易所的价格差异,识别套利机会。
@instantarb_io · X
Hi. Building a real-time platform for crypto arbitrage, funding rates, and market analytics.
完整作品展
技术栈
60 projects

实时监测14+加密交易所的价格差异,识别套利机会。
@instantarb_io · X
Hi. Building a real-time platform for crypto arbitrage, funding rates, and market analytics.

一站式加密交易规划工作空间,集现货、永续、对冲、笔记与周评于一身。
@Cryptohord7 · X
every crypto trade used to live in a different tab. so i built one workspace for all of them. spot. perps. delta neutral. notes. weekly reviews. built solo with claude code.

与AI聊天讨论crypto markets、wallets、tokens、新闻和airdrops,配有实时数据图表。
@FlateAI · X
We've just launched!

加密交易AI调查员,可分析交易、识别钱包和追踪被盗资金。
loopedcircuits · HN
AI Crypto Investigations/Research Agents

用英文描述加密交易策略来回测它们。
@torquant · X
building Torquant. you build and backtest trading/investment strategies using only natural languange

粘贴预测市场网址获得AI分析,含赔率、情绪和交易建议。
@pillarlabai · X

上传图表截图获取AI技术分析,识别支撑位、阻力位、趋势和形态。
@sreebuildss · X

AI工具在90秒内通过财务分析和风险评估来压力测试商业创意。
@AIWMCX1 · X
Consultants don’t need more noise. AIWMC Quantis helps turn messy business ideas into clear scenarios, runway views, and risk signals — so you can spend less time rebuilding analysis and more time giving the client a real answer.

QuantPulse - 执行AI自动交易,具有透明信号和风险监控。
@delhi_rake4481 · X
Check out what I just built with Lovable!

Renaiss Intelligence:基于真实抽卡数据计算卡包期望价值。
@wizz_spellman · X
C级卡确实有点让人难受 这也是我们做这个黑客松项目的初衷之一 我们做了一个工具 基于真实的抽卡数据而不是官方公布的期望值 算出卡包真正的期望价值 让大家抽卡更有数 体验地址 小提醒 目前模型还比较年轻 数据样本还在积累中 随着时间推移和数据增多 预测会越来越准确

基于币安数据的加密货币缠论分析与交易信号平台。
@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

用 AI 检测监控竞争对手的定价、定位和信息变化。
mhhabib · Product Hunt
IntelDif AI-driven competitive intelligence without the alert fatigue