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FloorSweeper
2025-12-30 10:39:01
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Polymarketのアービトラージ機会は実際にはいくつかのアイデアに限られています。最近私がテストしているのはDump & Hedgeの戦略です——コアロジックは価格が大幅に下落したときに迅速に介入し、その後ヘッジポジションを通じてリスクフリーの利益を確定することです。
簡単に言えばそうですが、実行にはかなり細かい調整が必要です。私は直接戦略のアイデアをGPTに入力して深く最適化させ、パラメータの調整やリスクモデルの改善を行いました。最適化されたバージョンができたらCursorに投入し、直接実行可能なコードを生成させます。今ではバックテストのデータもすべて動作し、主要な指標も良好です。
今週から実際の少額資金を使ったテストを開始します。前期の目的はシグナルの質と実行効率の検証で、実際のスリッページやコストがモデルの予測と一致するかどうかを確認します。このサイクルを通じてデータが安定すれば、徐々に資金を増やすことを検討しています。市場のアービトラージの余地は確かに存在しますが、ウィンドウは非常に短いため、自動化された実行が必要不可欠です。
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MetaverseVagabond
· 13時間前
この手法は良さそうに聞こえるけど、実際の滑りはしばしばバックテストの致命傷になる。損失に耐えられるか? --- Dump & Hedgeは簡単に聞こえるけど、実際のネックは実行速度。1秒遅れただけで終わる。 --- GPT+Cursorを使った高速な反復は好きなアイデアだけど、Polymarketの流動性は本当に自動化ヘッジを支えられるのか? --- ウィンドウ期間が短すぎて、やっぱりbotに頼るしかない。手作業だけでは確実に失敗する。 --- バックテストのデータが良くても、実戦で稼げるわけではない。そういう例をたくさん見てきた… --- 少額の試験運用は正しいけど、複数の戦略を同時に走らせてリスクヘッジはどうだろう? --- 自動化の実行部分について、あなたが使っているインフラは何か教えてほしい。取引所に直接接続しているのか、それともAPIのミドル層を使っているのか。 --- 要するに、市場予測の中で非効率なチャンスを狙うことだ。機関がAIで最適化し終わるのを待たないこと。 --- パラメータ調整こそが鍵のステップ。GPTが提案した方案を二次検証したことはあるか?
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AirdropHuntress
· 14時間前
回測データの通過≠実取引の安定性、この落とし穴は多くの人が踏んでいる。スリッページこそ真のキラー。 重要なのはヘッジコストの管理がどれだけできているか、そうでなければアービトラージのスペースが一掃されてしまう。 正直、GPT生成のコードもあまり信用していない。Cursorが出すロジックは極端な相場に耐えられるのか?この部分は自分でレビューしておく必要がある。 ウィンドウ期間がどれだけ短くても、本当に安定して捕捉できるのか、それともただバックテストが見栄えするだけなのか。 少額テストは正しい、まずデータを走らせてみることだ。モデルに騙されるな、実行効率はしばしば割引される。
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SoliditySurvivor
· 14時間前
うん、GPT+Cursorの組み合わせは確かに時間をかなり節約できるけど、バックテストが良くても実戦で大きな損失を出す可能性もある。 バックテストのデータが良くても、スリッページで苦しめられることもあるから注意が必要だ。 Dump & Hedgeは簡単に見えるけど、ウィンドウ期間が一瞬で過ぎ去るとびっくりすることも。 自動化実行のコストはしっかり計算しておかないと、ちょっとした利益を得るために大きな損失を招くことになる。 今週は少額でテストしてみるのが正解だ。まずはシグナルの検証から始めよう。
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FOMOSapien
· 14時間前
いいですね。でも、実際の取引時のスリッページがどうなるかの方が気になります。これが本当の試練の始まりです。 ハハ、直接GPT+Cursorのセットを使ったこともあります。この方法も試したことがありますが、時には生成されたコードを自分で調整しなければならないこともあります。 無リスク?ちょっと待って、その言葉は仮想通貨界隈では慎重に使うべきです。リスクは常に細部に潜んでいます。 バックテストが成功するのは一つのことですが、実取引はまた別の話です。頑張って、兄弟。 この戦略については多くの人が聞いたことがありますが、重要なのは誰が一番長く生き残れるかです。
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NewDAOdreamer
· 14時間前
あらら、この手口は聞こえは良いけど実際に動かすとまた別の話だよね。スリッページの酷さは何度も経験してる。 ちょっと待って、GPT+Cursorの組み合わせで直接コード出すの?パラメータに落とし穴はないの?前に失敗したことがあるんだ。 バックテストのデータが良くても実盤で安定しないこともあるし、ウィンドウ期間が短いと反応が遅れるだけで爆発しちゃう。 実際、市場予測の難しさは戦略よりもレイテンシーだと思う。誰が早いかが勝負だ。 このリスクフリーのアービトラージは信じるけど、あなたみたいに少額で試す勇気がある人だけだよ。私はもっと慎重にならざるを得ない。
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簡単に言えばそうですが、実行にはかなり細かい調整が必要です。私は直接戦略のアイデアをGPTに入力して深く最適化させ、パラメータの調整やリスクモデルの改善を行いました。最適化されたバージョンができたらCursorに投入し、直接実行可能なコードを生成させます。今ではバックテストのデータもすべて動作し、主要な指標も良好です。
今週から実際の少額資金を使ったテストを開始します。前期の目的はシグナルの質と実行効率の検証で、実際のスリッページやコストがモデルの予測と一致するかどうかを確認します。このサイクルを通じてデータが安定すれば、徐々に資金を増やすことを検討しています。市場のアービトラージの余地は確かに存在しますが、ウィンドウは非常に短いため、自動化された実行が必要不可欠です。