James Long ทดสอบ Jev ในการดึงคำอธิบายผู้รับเงินจากข้อมูลธนาคารดิบ
James Long ใช้ Jev แก้ปัญหาที่น่ารำคาญที่สุดในเครื่องมือการเงินส่วนบุคคล: สร้างคำอธิบายผู้รับเงินที่ดีจากข้อมูลธนาคารดิบ ทำได้ประมาณ 95% ในการลองครั้งแรก และมีวิธีปรับปรุงอีกมาก
เปรียบเทียบการเทรดโมเดล Jev: ตรวจสอบ 633 ครั้งบนแท่งเทียน Hyperliquid
DegenAI เปรียบเทียบ Jev กับโมเดลเบื้องหลังเครื่องมืออัตโนมัติบนแท่งเทียน Hyperliquid จริง หลายสินทรัพย์และไทม์เฟรม รวม 633 การตรวจสอบ และเผยผลความสม่ำเสมอ
All these accs are edging on X about Jev for trading. So we ran it against the model behind our automation engine: 633 checks on real Hyperliquid candles, across multiple assets and timeframes. The real consistency verdict: DegenAI: 625/633 (98.7%) Jev: 439/633 (69.4%) more
· 1 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