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Exxon Mobil set to place Alex Volkov as head of global trading, sources say
Exxon Mobil set to place Alex Volkov as head of global trading, sources say
And thank you to the Morgan Stanley trading crew in “Mission Control” sculpting the debut of $SPCX today. Here is the moment of first trade. P.S. Elon finally agreed to the IPO greenshoe options… but only if the bankers all wore green shoes. 👟 —> Mementos for all.
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Trading firm DRW suffered sharp loss on power market as prices gyrated
3 neue X-Perps-Paare sind live! 📢 $WLD, $ENA und $NEAR – jetzt alle mit bis zu 10x Hebel. Schalte noch mehr Trading-Power frei – in der New Money App
最近 AI Trading 概念漫天飞。 大多数人以为交易最大的敌人是判断错误。 其实不是。 是真到了要下单的时候,人先变形了。 机会出现的时候在睡觉。 看到信号的时候在上班。 准备执行的时候开始犹豫。 等你确认完风险,流动性已经吃干抹净。 最后复盘发现:方向看对了,钱没赚到。 AI Trading里最贵的成本,从来不是看错,而是执行变形。 所以 AI Agent,不是看它会不会聊天, 而是看到底能不能把「发现机会 ➡️ 做出决策 ➡️ 执行策略」这条路完全走通走顺走稳。 最近刚好看到 @AlphioAI 上线。 抛开那些官方宣传词,我更在意的是它解决的几个老问题。 一是信息和执行的断层。 现在的 AI 只会塞给你一堆数据。 数据谁没有啊?难点在于执行。 给你十个看涨理由,不如帮你下一次单。 真正省心的 Agent 应该是发现信号直接在规则里自动买卖,一气呵成,而不是半夜发个通知让你爬起来手动确认。 二是预测市场交易的是概率。 这地方不是猜输赢,而是看谁能更早发现被市场错误定价的概率。 散户还在看新闻聊观点,聪明钱早就盯着顶级钱包的仓位和资金流下注了。 让 Agent 盯着这些数据,一旦概率异常自动触发,吃的就是比别人快的时间差。 三是自动化的信任问题。 最理想的状态应该是: 把狗可以出去咬人,但它不会咬你。 把仓位上限和风控提前写死,你定边界它负责跑,放出去的是执行力,资产始终在自己钱包里。 四是自然语言的意义。 很多人脑子里有一套完美的加减仓、止损退出的逻辑,但你不是程序员,不会写代码。 直接用大白话把这些交易论点(Thesis)转成自动化工作流,省下来的全是时间成本。 所以 看完整个产品以后,我认为它最值得观察的地方: 不是 AI,而是 Agent。 不是给建议,而是给结果。 不是聊天框,而是执行层。 当然,现在就说谁能成为下一代交易入口还太早。 自动化交易这条路最终拼的还是策略质量和风险控制。Agent 只是放大器,不是印钞机。 但至少把人从重复执行里解放出来,让机器负责执行,让人负责判断。 这件事的确是大势所趋。
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CMC Market Pulse: SpaceX (Pre) IPO Divides Investors BTC +1.77%, ETH +0.03%. Market cap recovers slightly to $2.16T as pre-IPO trading takes centre stage. SpaceX shares go on-chain after IPO. Let's break down this week's top crypto narratives.
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BREAKING: 🇺🇸 Elon Musk is on the verge of becoming the FIRST TRILLIONAIRE in history. SpaceX prices its IPO tonight. Trading starts tomorrow. Forbes says the debut all but guarantees his net worth crosses $1,000,000,000,000.
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正在试用 @SuperiorTrade_ 上的自动化策略模板,还挺良心的,告诉我这个策略不赚钱,不建议我跑hh Superior Trade 正在帮助用户简化使用量化策略的门槛: 核心功能 > Intelligence 提供交易信号。支持整个 HIP-3 生态的交易标的,包括股票、指数、大宗商品、外汇。每天由专业团队进行筛选,只保留优质的信号 > Strategies 提供各种不同的交易策略,包括定投、网格、抄底、追高、均线交易、套费率等,也有很多社区孵化的交易策略 > Copy Trading 跟单聪明钱 > Agent Skills 这里收录了蛮多其他交易机构/交易员的 skills,直接安装就行 > Backtests 策略的测试结果可以从这里找到 > Deployments 实际部署在跑的策略 与其他 trading agents 不同的点 > 更注重信息源的细腻程度。交易策略经过智能的筛选和验证,而非简单给出多空指标+拼执行速度 > 更注重交易策略的搭建。不主张预测市场,而是提供一套构建完整交易策略的框架:从信号的测试、验证,再到执行交易 > 个人认为爆发力最强的一点:解决了 CEX 因为喂价标准不同导致市场碎片化的问题,兼容整个 HIP-3 生态,并为之提供了一套统一的 AI 策略自动化的 OS AI + trading 这个大方向基本是确定性的: 1) AI 执行交易能减少主观情绪的影响 2) 帮助缩小信息差,减少重复性的 research 工作 3) 将海量交易信号抽象成可执行的策略,量化交易不再是机构专属 风险提示 > 早期项目,历史样本不够丰富 > 需要放钱给 AI 部署交易策略,建议先小额尝试
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SpaceX starts trading on Nasdaq tomorrow. Amazon 1997. Tesla 2010. SpaceX 2026. Looking back from 2040 — which IPO do you wish you'd held? I'll answer for myself: all of them. But SpaceX might be the only one that keeps humanity alive.
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