James Long ทดสอบ Jev ในการดึงคำอธิบายผู้รับเงินจากข้อมูลธนาคารดิบ
James Long ใช้ Jev แก้ปัญหาที่น่ารำคาญที่สุดในเครื่องมือการเงินส่วนบุคคล: สร้างคำอธิบายผู้รับเงินที่ดีจากข้อมูลธนาคารดิบ ทำได้ประมาณ 95% ในการลองครั้งแรก และมีวิธีปรับปรุงอีกมาก
ผลลัพธ์กระดาษเบื้องต้นของเอนจินเทรดที่ใช้ Jev และโมเดลปรับละเอียด
แชร์ผลลัพธ์กระดาษเบื้องต้นของเอนจินเทรดที่สร้างด้วย Jev และโมเดลปรับละเอียด: เทรดกระดาษเสร็จ 375 รายการ อัตราชนะ 41.1% อัตราส่วนความเสี่ยงต่อผลตอบแทน 1.5:1 ผลตอบแทนปรับความเสี่ยง +63 หน่วย และ profit factor 1.38
Well this blew up! Trading with Jev and a fine tuned model Early forward paper results for the trading engine: - 375 completed paper trades - 41.1% win rate - 1.5:1 reward-to-risk - +63 units of risk-adjusted return - 1.38 profit factor The win rate looks modest, but winners
· 459 likesOpen on X
More like this
สร้างบอทเทรดบนเชนด้วย Jev
นักพัฒนาใช้ Jev ตัดสินใจซื้อหรือขาย และดำเนินการซื้อขายจริงบนสมุดคำสั่งบนเชนของ Kuru ผ่าน Monad ทุกบล็อก 300ms Link
ข้อเสนอให้บริจาคกำไรจากการเทรด Jev เพื่อการกุศล
Erik Spock Gafni เสนอให้ผู้ที่ทำกำไรจากการเทรด Jev จำนวนมากบริจาคกำไรส่วนหนึ่งเพื่อการกุศล