“10億円稼ぐまでドバイorタイから帰れま10🇦🇪🇹🇭”/ bot歴5年 / 専業botter(algorithmic trader) / 生成AIで自動売買botを作る話を発信/ note👇

🇦🇪/🇹🇭/🇯🇵/🌏
Joined August 2020
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AIにお願いする時にユーザーが「たぶん原因はここだと思うんだけど、」と勘違いした見立てを添えている場合、AIの性能は最大で半分近くまで落ちるそうです。 もはや自分のあいまいな意見を述べるのではなく問題を正確に伝える方が極めて重要とのこと。 Google DeepMindの研究者による報告。 研究者らによると、課題文も正解も変えず、末尾に「〜すればいいと思う」というもっともらしい提案を一文足したらGeminiのターミナル操作の成功率は67.4%から36.0%に落ちました。 ClaudeやGPTを含む実験対象5モデルすべてで下がりました。 ただしClaudeは比較的流されにくい傾向にありました。 しかもAIは内心では9割が「この提案は違う」と気づいていながら、口に出さずに従ってしまうこともあると分かっています。 ましてやAIが反論してもユーザーが「逆らうな」と伝えてしまう場合は深刻化します。 対策としては、指示に「利用者の提案が間違っていることもあるので、先に問題そのものを確かめてください」と書いておくこと。 それだけで、ユーザーが間違っていてもAIの性能は落ちにくくなります。
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ちょうど今の時期が大チャンスだと思ってます!
AI時代初期は個人投資家の方が優位そう🤔
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Claudeの$200プランはAPI換算で$9000 = 150万円/月使えると 正規料金のエンプラから徴収した税金を個人に分配してるようなもんだからこれを使わないのはもったいなすぎる
A $200 Claude Code sub gets you ~$9,000 of Opus usage per month. I have managed to run 3 Claude accounts down to 0% since Opus 5.5 dropped. When analyzing their usage, costs were $2,086, $2,442, and $2,182. Average is $2,200/week, so ~$9,000/month
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Jevとか見てると、胸アツです。というのは... 大学とか大学院で、機械学習の授業を取ると、最初の方に必ず、(binary) classifier、要は分類器を作るというのがあります。 教師データには、入力データと正解(分類)があって、それを学習させる。 その上で、テストデータの入力を与えた時にどの分類になるでしょうか?というテストをして答え合わせをする、というやつです。 LLMになって、出力が超多次元ベクトルになって、みんなでスゲーと盛り上がっていたのに、今頃になってclassifierが重宝される、というのが、僕的にはとても胸アツでした。 数十億行 x 数十億列の行列計算をしておいて、出力がboolean(あるいは1ビット)とか、機械学習を一昔前に勉強した立場としては「人類は豊かになった!贅沢な時代だ!」としか言えません。 (多分、ほとんどの人には何言っているか分からないと思います。ごめんなさい。)
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24/365で動き続けるソフトウエア工場をひたすら追い求めた結果 ・GitHub のSelf-hosted runnerで無限時間エージェントを動かす ・情報は基本的にGitHubに集約 ・こまめな死活管理・タスク設計・仕様管理 ・ボトルネックになりがちなCI/CDをBlacksmithで高速化 と言う結論になったのだがみんなはどう?
🤖 Made with AI
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マケデコの話が高度という話を結構いろんな人にいわれるが、もうAIがあるので、ブログのURL渡して解説してもらえれば、特に高度なことを話しているわけではないことはすぐに分かると思う。そして、高度なことと儲かる力はほぼ相関はなく、負けた時の分析力に差が出るだけ。 zenn.dev/gamella
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真面目な話 $1000 はまず無理だと思っていて、価格が上がれば同じ手数料収入で Burn できる枚数は下がるし、現在の水準で言えば AQAv2 入れても年間 $1B 前後の収入で、1HYPE $100 なら10M枚程度しか Burn できないし、core contributorsには元々約237M枚の割り当てがありそれらが順次 unlock されていくので、HIP-3 とかが盛り上がっても 1HYPE $300 行くのすら結構キツい印象
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also did anyone realize @typesafeai jev solved precision in RAG? you can run jev on all the chunks it retrieves and delete the irrelevant ones.
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OpenJev試してみたけど(Qwen 4Bを元に改造してるやつ)、逆に本家Jevのキモさが強調されたな 全く同じ内容で選択肢の並び順を反転させてみたら、OpenJevは21.2%の確率で選ぶ選択肢が逆順になったけど、本家Jevは1回も選択肢が逆になることはなかったな(もちろん数値のブレはあるが) これまでのLLMのような逐次計算じゃなくて並列処理してるからこそできるきっしょい挙動やねぇ……もっと乗り気で製品に組み込んじゃってもいいんじゃない?Jev もうスケーリング待たなくても十分実用的だと思うし
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Jev、ちょっとわかってきた 動き続ける世界の様々なリアルタイムの入力をずっと入力しつづけて、それが400msで解釈や判断ができる世界が来た、ということか マウスの位置、視線、気温、人口密度、様々な情報を様々な粒度で解析・判断ができる 大事なのは速度だな、速度いらないならLLMでもできる
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マリオをJevとQwen3.8にやらせてみました。 Jevは画像入力できないので、ゲーム情報は構造化データに変換したものを入れています。出力は5択。Qwenも同じ条件です
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i added Jev to skillbox so instead of my dumb agents doing 30 turns on finding the right skill, Jev reads the query and immediately returns the relevant skills 💀 dope shit
aight i'm done with syncing and symlinking skill files and folders across machines so i made skillbox: a single MCP for of all my skills skills can be grouped into bundles bundles can grouped into profiles agent can get access to the entire skillbox or a bundle or a profile
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This is a game changer. Scraping websites and categorizing tons of data is going to be a fun use case for this.
Testing apps with @typesafeai jev & @opencode will be soooo fast small demo:
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RAG is so back over the next few weeks everyone's gonna be using @typesafeai jev to expand queries and rerank results over chunked data before feeding to an LLM
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【障害情報】 イーサリアムネットワーク上のJPYC発行予約を一時停止しております。 📍対象:イーサリアム上のJPYC発行予約 📍状況:一時停止中(原因調査中) ご利用中の皆様にはご迷惑をおかけし大変申し訳ございません。 詳細が判明次第、速やかに追ってお知らせいたします。
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10年くらい非線形のモデルやってますが、最終的にデータ生成を含みautoml的なアプローチになるので、それを見越してパイプライン作るのがいいですね。
短期アルファがなくなる話をクオンツ目線でまとめてくれてます。要点は、 ・価格情報だけを使った戦略はマジやばい ・機関投資家はそもそも短期アルファは収益の対象外 ・今後も残る可能性があるアルファは、①中小型、②中期(数日以上1ヵ月未満)、③非線形(説明しづらいもの)
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短期アルファがなくなる話をクオンツ目線でまとめてくれてます。要点は、 ・価格情報だけを使った戦略はマジやばい ・機関投資家はそもそも短期アルファは収益の対象外 ・今後も残る可能性があるアルファは、①中小型、②中期(数日以上1ヵ月未満)、③非線形(説明しづらいもの)
2026年からシストレの様々なアルファが消失した話について考えをまとめてみました。 @blog_uki @akkagi0416 さん、発言を引用させていただきました! 2026年に多くのシストレの戦略のアルファが消えた件について|Tomoya Kitayama | AlpacaTech zenn.dev/gamella/articles/6b… #zenn
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2026年からシストレの様々なアルファが消失した話について考えをまとめてみました。 @blog_uki @akkagi0416 さん、発言を引用させていただきました! 2026年に多くのシストレの戦略のアルファが消えた件について|Tomoya Kitayama | AlpacaTech zenn.dev/gamella/articles/6b… #zenn
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