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Estive a testar o @almanak AI Swarm nos últimos dias e, honestamente, o fluxo de implementação é mais limpo do que as pessoas pensam e acho que pode ser facilmente compreendido mesmo que não tenhas habilidades de programação.
Escolhes um par (o meu é $Zora), defines a tua lógica e a estrutura trata de todo o pipeline. Estrategista → programador → QA → revisor → implementador.
Coisas chave do meu teste:
• USDC/ZORA com RSI 90 / 10 funcionou sem hesitação
• A inicialização e as verificações de gás foram suaves
• Os logs foram transmitidos de forma limpa e consistente
• Só precisei de um reinício ao mudar os parâmetros muito rapidamente
Esta configuração negocia $ZORA com base em condições extremas de reversão do RSI.
Parâmetros de Sinal/Indicador:
• Período do RSI: 14
• Nível de Sobrecompra: 90
• Nível de Sobrevenda: 10
Lógica do Sinal:
• Sinal de Compra: QUANDO o RSI atinge o nível de sobrevenda
• Sinal de Venda: QUANDO o RSI atinge o nível de sobrecompra
Por que isso é importante?
As minhas estratégias agora podem funcionar 24/7 com a lógica exata que quero. Não há mais entradas perdidas. Não há mais temporização manual. O que antes exigia suporte de engenharia e dias de iteração agora pode ser implementado em minutos.
Isto é basicamente um ensaio para os Jogos do Token Almanak. Esta estratégia ZORA é o meu campo de testes antes de começar a aplicar lógica semelhante ao ambiente $ALMANAK (ouvi que também incentivaram este).
Há alguns meses, eu não teria imaginado implementar estratégias automatizadas na blockchain. Hoje tenho uma ativa, verificável e pronta para auditoria.
Vou continuar a monitorar o desempenho nos próximos dias e partilhar atualizações, ajustes e lições aprendidas.
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