株25年。FX18年。bot4年。300万円を億まで殖やすもリーマンで全損。早朝やゴトー日、市場オープン時の値動き分析を徹底的にやることで復活。テクニカルでいまいち成果が出ない人にフォローをオススメ。データ分析、プログラムできる人を増やしたい。健康・美容系の会社やってます。
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てことで、LLM使用履歴にdeepseek列を追加。全然使ってないDots列は削除。が、deepseek本人によるとstop hook（タスクを完了して応答を終了する直前に自動で発火するイベント）がないらしいのでどうすっぺかな。
話題のモデルをdeepseek harnessからhigh設定で２時間ほど使った感想。
・Opus 5.5 mediumくらいの実力はたしかにありそう。
・コストは安い。２時間ほぼ休みなく使って1.04CHN＝24.57円、毎日８時間使っても月2948.4円。後でmax設定でもやってみる。
・遅い。とにかく遅い。全く同じ作業をやらせたわけじゃないけど、体感Claude Codeの３倍時間かかる。
🚀 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 is here!
Stronger benchmark performance, faster task completion, and shorter outputs than the previous version—a Pareto improvement in performance and cost. Now live on our website, app, and API.
🛠️ Optimized for @DeepSeekHarness, Tencent CodeBuddy, WorkBuddy, and more. Upgrade to DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 or later for the best experience with the new model.
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これは即買い案件。最初の１，２章でもとが取れそうな予感。５章「金融テキスト解析」は割とあっさりしてるので（目次読む限り）、興味ある人は『直感LLM』で補強しておくのが良いかも。ガチ勢は『Large Language Models in Finance』読んで感想を教えて（つまり読んでない）。
目次あり。「本書は、現代の金融市場において重要性を増している高頻度金融データの解析手法を、理論と応用の両面から体系的に解説するものである。…」
⇒森本孝之
『金融データの解析―高頻度観測によるボラティリティ分析―』
共立出版 kyoritsu-pub.co.jp/book/b102…
なんかヤバい論文でてた（いい意味）。
健康なヒトが急性運動（激しい運動）を行った直後から24時間後までの「血漿」「唾液」「尿」の3種類の体液を同一被験者から同時かつ経時的に採取し、3,000種類以上のタンパク質をプロファイリング。
これにより、「血液の変化がどのように唾液や尿へ伝播し、全身の臓器間で協調（クロストーク）しているか」 という全身ネットワークを初めて可視化。
これらを解明することは、運動がどのように全身の生理機能を調整しているかの理解を深め、最終的には標的型『運動模倣（exercise-mimetic）』介入法や治療薬の開発を導く可能性がある。
とのこと。
xitter.cf/NatMetabolism/status/2…
