He estado probando @almanak AI Swarm estos últimos días, y honestamente el flujo de implementación es más limpio de lo que la gente piensa y creo que se puede entender fácilmente incluso si no tienes habilidades de programación. Eliges un par (el mío es $Zora), configuras tu lógica y el marco maneja toda la tubería. Estratega → programador → QA → revisor → implementador. Cosas clave de mi prueba: • USDC/ZORA con RSI 90 / 10 funcionó sin dudar • La inicialización y las verificaciones de gas fueron suaves • Los registros se transmitieron de manera limpia y consistente • Solo necesitaba un reinicio al cambiar parámetros demasiado rápido Esta configuración opera $ZORA basado en condiciones extremas de reversión del RSI. Parámetros de Señal/Indicador: • Periodo RSI: 14 • Nivel de sobrecompra: 90 • Nivel de sobreventa: 10 Lógica de Señal: • Señal de Compra: CUANDO el RSI toca el nivel de sobreventa • Señal de Venta: CUANDO el RSI alcanza el nivel de sobrecompra ¿Por qué es importante esto? Mis estrategias ahora pueden funcionar 24/7 con la lógica exacta que quiero. No más entradas perdidas. No más temporización manual. Lo que antes requería soporte de ingeniería y días de iteración ahora se puede implementar en minutos. Esto es básicamente un ensayo para los Juegos de Tokens de Almanak. Esta estrategia de ZORA es mi campo de pruebas antes de comenzar a aplicar lógica similar al entorno de $ALMANAK (escuché que también incentivaron esto). Hace unos meses no habría imaginado implementar estrategias automatizadas en la cadena. Hoy tengo una en vivo, verificable y lista para auditoría. Seguiré monitoreando el rendimiento durante los próximos días y compartiré actualizaciones, ajustes y lecciones aprendidas. ...