@roy_hex

做数据，也做 AI；研究公司，也研究市场。 长期关注 AI、商业与投资，相信技术会改变生产力，市场会给认知定价。 这里记录学习、判断，以及那些后来证明我想错了的事情。

Joined July 2024
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想清楚自己的长板时，列工具和项目名很容易，难的是说清别人遇到什么问题会来找我。挑一件具体案例核对：我负责哪一步，结果怎么被确认，换个环境还能不能再做一遍。
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把 BTC 看作分层货币网络时，我得提醒自己别跳过中间那步：基础层适合结算，并不等于上层支付已经稳定、足够多人愿意用。架构上的可能性和现实里的使用，是两份不同的证据。
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一个产品有十几个配置项，演示时很完整。可如果用户只想知道下一步该点哪里，这些选项反而让他多做一次判断。我想先弄清他卡在哪一步，再决定要不要继续加功能。
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看合约网格时，我会把已完成网格利润和未平仓仓位的浮动损益拆开。前者持续为正，不代表策略整体赚钱；价格单边离开区间时，库存损失可能比一格格收回的价差累积得更快。
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同样是加杠杆，标的流动性差异会把风险改得很大。小币价格更容易跳、深度更薄，做空时亏损空间也很难封顶。评估合约策略时，我会先看极端行情能不能退出，再看平时能赚多少。
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一份方案反复改，复盘时只写“下次早点沟通”，我觉得还不够。最晚才知道的那个关键信息，能不能在动手前问出来？如果它当时还没出现，就不能把这次修改都算成可避免的返工。
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研究定投回测时，有个细节比调参更值得先查：历史分位数是否只用当时已经出现的数据。若拿完整区间重新排名，过去每一天的判断里就混进了未来。结果再整齐，也很难说明规则当时能照着做。
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让 AI 写完方案后，再带着整段生成过程去审自己的结果，很容易顺着原来的假设走。我更想试只给审核者原始要求、证据和最终产物。但背景给少了也会误判，哪些信息该留下，得提前说清。
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在定投规则里同时放入“跌了多买”和“近期赢家多买”，两句单看都有理由，放一起却会在同一天给出相反的权重。我想先把每个部件依赖的假设写明白，再决定能不能拼。否则回测好看，也说不清好在哪里。
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老业务拿得出利润，新方向只有假设。用同一张预算表分资源，新项目可能一直停在试点。可只说它有潜力也不够。下一笔资源要验证什么、到哪一步该停，我觉得这两件事得先讲清。
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听明白了，也可以不接受一个想法。我不想把这种分歧都算成沟通没到位。要是对方不同意那个取舍，再把原理讲一遍，可能也没用。
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固定区间的 BTC 做多网格，涨得顺也会一格格卖出，留给后面上涨的仓位就少了。初始底仓比例到底影响多大？同样叫做多网格，这个差别我还没弄清。
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如果用户提出“想要 AI 客服”，你需要知道的是：上一次客服卡住，是在反复回答标准问题，还是投诉迟迟找不到有权限处理的人？这两种麻烦要改的环节很不一样。
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BTC 合约网格还有一笔账让我在意：一格格赚到的价差，够不够覆盖持有期间的资金费？如果做多时持续付费，横盘久一点也有成本。只看网格利润，很容易漏掉这部分。
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Travel is boring
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研究 BTC 的分层支付，到账快这件事还不够。我想弄清：用户自己能核验到哪一步，哪些地方要相信服务方？托管支付和自己掌握资金的支付通道，用起来都可能很顺，信任要求却差很多。
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AI 工具的续费率高，我也不想直接算成用户满意。换工具麻烦、资料搬不走，都可能让人继续付钱。要是退出很方便，他还愿不愿意留下来？
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如何发帖才能看起来没有Ai（现在应该叫SI）味呢？
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下一份数据工作别再只以「响应快、取数准、配合好」定位。可靠还重要，但不能只做可靠的人。要把可靠变成系统，把服务变成影响：减少误判、沉淀机制、推动变化。服务会被默认化；影响决策的人，才难被换成管道。
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