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, Jane Street 퀀트를 대체하다
Jev는 200개 이상의 HFT 모델을 스캔하여 특정 시장 설정에 가장 적합한 모델을 선택하고, 프롬프트에서 페이퍼 트레이딩까지 12분 만에 완료합니다.
Jev just replaced a $750K/year quant at Jane Street It scanned +200 HFT models and picked the best fit for my exact market setup - in miliseconds setup takes literally 12 minutes: prompt + market state → Jev filters models → selects the best fit → backtest → paper trade →
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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.