关于投资的思考(54) 夹子机器人2，《魔鬼经济学》数据分析，数据指纹
关于投资的思考(54) 夹子机器人2，《魔鬼经济学》数据分析，数据指纹
我所说的话都是个人看法，仅供参考，自己判断对错，自负后果，自负盈亏。
4月1日白宫宣布史上最大石油储备释放，美油暴跌近7%！普京发话：不付卢布不供气 欧洲天然气价格飙升。
据央视新闻消息，当地时间3月31日，俄罗斯总统普京宣布，4月1日起非友好国家公司应当先在俄罗斯银行开设卢布账号，再经由此账号支付所购买的俄罗斯天然气。
一季度日赚3亿！3月31日晚间中远海控发布今年一季度业绩预增公告，预计一季度净利润约276亿元，同比增长约78.6%。
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上篇文章说到夹子机器人后跟群友又讨论了下：
夹子机器人核心就是监控大单交易，利用高gas费提前买卖，等大单成交后反向操作。用机器人做套利，一次搞十几万，几十万。
只要是在dex上交易都存在这个漏洞，监控就可以了
基本都是当前排行榜比较热的土狗，庄家或者大户想拉盘或者砸盘的时候才会被夹
用什么监听无所谓，只要你抢先在大单成交之前用高gas费提前买入或者卖出就可以了
gas计算虽然有最大限额的，但限额范围很大的限制不了夹子机器人的
夹子机器人不是拉砸盘，建议你多看几次我的文章内容
夹子机器人是割庄家大户的韭菜
dex这种所有数据在链上都是透明的，应该根据哪个指标去判断拉砸盘？
定义个大单数量作为判断条件就完事了，判断买卖大于某个数量就可以了
中心化交易所就是之前的根据差价进行搬砖了
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就知道每次都这样，爆拉拉上去后又暴跌，根本坚持不了几天
这就是不懂不做，不熟不做的原因之一
做短线就是要懂得庄家大户的习惯手法
37%是很多选择的数学最优解。
80/20法则在投资领域也适用，赚钱的只有20%的时间段，大赚的只有5%，所以平时要留足现金等待20%的抄底时间，同时在5%大涨的时间段满仓，80%的时间保持空仓或者轻仓或者满仓。
现在需求比较大的是跨链转账的功能
现在很多人提eth到ftx上去提B，他们用跨链的手续费很低，你可以了解下看看，这个也是刚需，但要做成什么样的产品还要深入了解下才知道
从2017年到2021年，几个旨在提高交易速度并降低成本的L1和L2解决方案相继问世，其中最知名的区块链包括Polygon、Avalanche、Optimism、Terra和Solana。
这些区块链利用智能合约功能，吸引了开发人员构建多个开源金融应用程序和游戏等。
目前存在一种趋势，即去中心化交易所(DEX)聚合器,比如Paraswap，通过跨DEX交换帮助用户获得最优价格，开始与跨链桥集成，不仅允许用户交换同一个区块链上的代币，还允许用户跨链交换代币。
对于未在多个链上部署的应用程序，有一些跨链解决方案可以解决这些问题，如Symbiosis Finance、Multichain或Atlasdex。
Multichain是一种跨链代币转移协议，已经跨几个链吸引了超过77亿美元的总锁仓，有助于促进跨链转移和本地交换。
因此在不久的未来，所有主要的代币都将推出L2版本，而桥接将确保它们能够有效地在不同层之间移动。
“NFT-Fi”将定义2022年
2021年，75%的NFT交易是在以太坊上进行的。到2022年，NFT交易可能会转移到其他L1和L2链，包括Ronin、Flow、Immutable和Solana。允许NFT跨链转移的多链解决方案将重新定义该领域。
Polygon已经完成超过4.8亿美元的NFT交易，其中4.13亿美元来自OpenSea，这主要得益于用户能够通过OpenSea平台直接在Polygon发布NFT。
NFT在游戏中的应用将是另一个重点。游戏道具的交易将催生多种商业模式，如强调道具性能、稀缺性和实用性的链上分析。
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《魔鬼经济学》：魔鬼经济学怎么做一个聪明人？
《魔鬼经济学》号称是史上最烧脑的经济学读物。
有人说，读这套书就好像是在读侦探小说，读的时候不敢大喘气，生怕把书中的那股灵气给吹跑了。
列维特就好像一个身怀绝技的侦探，能从事件的蛛丝马迹中发现隐蔽的作弊、腐败、欺诈等行为。
只不过他用的工具和福尔摩斯不同，不是放大镜和显微镜，而是数据分析。
也就是利用统计数据，精心设计算法，找出数据中的反常之处，这就是坏人在数据上留下的“指纹”。
数据是不会说谎的，数据中清清楚楚地留下了作弊行为的“指纹”。
列维特的这套方法厉害到什么程度？
当年小布什在竞选总统时，就拉拢他做自己执政班子里的犯罪专家，连美国中央情报局都要向他请教，如何通过数据分析来找出洗钱者和恐怖分子。
房产中介会为了自己的利益而欺诈客户，对这一点我们并不会太吃惊，毕竟房产中介并不是一个道德要求很高的职业。
那么，像医生、教师这类自带道德光环的职业，会不会也存在着欺诈行为呢？对此，列维特同样给出了肯定的回答，不过他同时指出，要证明这一点往往比较难。
通过数据分析来发现隐蔽的欺诈和作弊行为。
通过这种方法，他指出了房产中介利用信息优势谋取私利，芝加哥公立学校教师的考场作弊以及日本相扑运动中的腐败。
数据分析还有一个更大的用处，就是透过表象，找出导致某个现象的真正原因。
有人说，人类大脑就像是一台解释机器，每当看到一个现象，就会不假思索地给对这个现象进行解释，硬加上一个貌似合理的原因。
这可以说是人类的一种心理本能。但问题是，这些解释往往是想当然的，漏洞百出，没有事实依据。
怎么样才能排除掉假想的因素，找出影响事件的真正原因呢？
通过数据分析来找出事物之间的因果关系。社会问题错综复杂，很多因素之间只具有表面的相关关系，而不是真正的因果关系。
列维特通过两个案例，一是分析主导选举的因素，二是寻找犯罪率下降的原因，展示了如何通过缜密的数据分析来挖掘事件背后的真正原因。
列维特的思维模型让人脑洞大开，很好的解释了凡有接触，必有痕迹，及多元思维模型。通过数据分析发现事物之间的底层逻辑。
数据分析可不是单纯的比大小，而是设定好采集数据的条件，答案往往就在设定的条件中，进而验证我们的设想。
数据分析也可以是分析连续性，平滑性，帮助我们找到数据的反常之处。
通过数据分析找到证据与因果关系。语言可以骗人，但是数据不会骗人，数据是很难伪造的，伪造也可能留下痕迹。
想要通过数据发现问题，首先要有问题，然后找到和问题相关的数据，在纷繁复杂的数据中找到数据之间的关联，并给出缜密的分析。
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大自然的忠告：
1.远离垃圾标的
2.远离垃圾平台
3.不听信任何小道消息
4.时间是散户唯一的朋友
5.谨慎使用杠杆
赚钱的关键是：买入点，卖出点，买入量，时间成本。
人需要经常思考，反思，这样就容易找到适合自己的方法。
你永远赚不到超出认知范围外的钱。
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