@KSertttttttt · X

@serkanglatt · X

Developing — 24 proven stock screeners sift through thousands of US tickers to surface just the few worth your time. Unusual stock options activity, options flow & options-backed signals let you see where institutional money is flowing.

@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.

u/Maleficent-Ad-5181 · Reddit

got roasted, made some changes, ready to get roasted again A few weeks ago, we posted about our marketing, and we got the following feedback on our website: I visited your site and have no idea what it is that you do This site is garbage 🙂 Very confused on what the website is for. Ai slop I have no fucking idea what your company does or how any of what I’m looking at works. Discouraging? A little. BUT it was actually very helpful to hear some brutal feedback we hadn't heard ye

@WingGirlTrader · X

Because the edge is in trading weather markets. And the is a free tool that provides real edge almost daily in temperature bets. And it's FREE

@pillarlabai · X

PortWise — AI 投资顾问，将市场数据、公司公告、新闻资讯和交易信号转化为关于股票、ETF 和投资组合的通俗易懂的回答

royashbrook · HN

Show HN: Mtok.market – a non-custodial spot market for AI inference tokens

@richman999x · X

我的自动跟单交易系统的网站上线了： 主要是用来记录和观察跟单的博主策略交易情况统计 现在已经在跑的主要是： 大镖客、三马哥、舒琴 另外新增了币圈所长、峰哥、颜驰，但这几个目前还在数据采集和准确率验证阶段，等稳定后才会开启模拟跟单。 网站现在大概有几个功能： 博主的交易记录分析（策略、复盘指标、资金曲线、交易明细等）、图表分析、博主维度表现对比，还有我自己的实盘交易数据。 其中有些功能如图表分析等，是参考了 @woaitaoershi 飞行员老师的那个顶级交易员实盘网站的思路，确实挺实用的。 说实话，我也不知道这玩意最后到底有没有用，先搞出来试试看吧。 最开始做它，就是想偷懒，搞个小账户自动跟单跑一跑，顺便积累数据，看看这些博主的策略到底谁更稳定、谁适合趋势、谁容易在震荡里翻车。 谁知道越做功能越多，越复杂了，前前后后一个多月了，现在 BUG 还不少，老是漏单，数据也还不够多，需要继续验证，所以先别把它当成熟产品，就当一个公开观察记录。 如果你觉得这个东西有点意思，或者对你有帮助，可以点个赞支持一下。 也欢迎留言推荐你觉得值得长期观察的交易博主，我后面可以慢慢加进去。 #自动交易 #跟单系统 #交易复盘 #AI交易 #程序化交易 #交易系统

@PythiaAIOracle · X

@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

@joeblau · X