James Long, Jev로 은행 원시 데이터에서 수취인 설명 추출 테스트
James Long이 Jev를 사용해 개인 금융 도구의 가장 까다로운 문제인 은행 원시 데이터에서 수취인 설명을 생성했다. 첫 시도에서 약 95% 수준에 도달했으며 개선할 방법이 많다고 밝혔다.
Jev 모델로 완전 자동화된 트레이딩 봇
저자는 Jev 모델로 6개의 거래 봇(선물 3개, 예측 시장 3개)을 만들고 각각 1000달러를 투입했습니다. 리스크 관리, 자금 관리, 익절, 손절, 주문은 모두 봇이 자동 결정하고 인간은 데이터만 제공합니다. Jev가 자산인지 함정인지 테스트합니다.
Jev模型很火，到底是坑还是宝藏？ 我们做了6个机器人，每个机器人1000美金，把数据全部塞给Jev去自动化做交易。 设计了3个合约机器人和3个预测市场机器人。 完全无人工接管，风控，资金投入，止盈，止损，下单全部由机器人自动化决策，我们只负责投喂数据。 https://app.openclawby.com/aitrading
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Jev로 온체인 트레이딩 봇 구축
개발자가 Jev로 매수 또는 매도를 판단하고 Monad를 통해 Kuru 온체인 주문서에서 300ms 블록마다 실제 거래를 실행합니다. Link
Jev 거래 수익을 자선단체에 기부하자는 제안
Erik Spock Gafni는 Jev 거래로 많은 수익을 얻은 사람들이 수익의 일부를 자선단체에 기부할 것을 제안한다.