@VertCodeEU · X

@matthew_meadows · X

Correlation Studio - Discovery Mining • Causation Analysis A powerful new SaaS statistics application that brings the insights of correlation data science to everyone. Data science without the code.

@iASHeeesh · 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

@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.

hobbescotch · HN

Noema – AI personas debate US listed stocks

@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.

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

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。

@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

@darsh0891 · X

Meet CalcyFinance — the simple way to track your budgets, monitor spending, hand actually hit your savings goals without the headache. Stop guessing where your money goes. Try it out: 👍 #PersonalFinance #Budgeting #Fintech #buildinpublic

@uchechukwuevan · X