Я построил себе рабочий стол для инвестиций с помощью ИИ

marsbitОпубликовано 2026-06-16Обновлено 2026-06-16

Введение

За последние полмесяца я увлекся «Vibe Coding» — созданием кода с помощью ИИ через естественный язык. Используя инструменты вроде Codex, Claude Code и DeepSeek API, я начал реализовывать идеи, которые годами оставались лишь в мыслях. В результате я собрал четыре личных инструмента: 1. **Панель активов для нескольких рынков**: единый дашборд для отслеживания акций (США, Гонконг, Китай) и криптовалют, включая мониторинг резких изменений цен и создание инвестиционных карт связей между активами. 2. **Мониторинг ставок на прогнозных рынках (PM)**: инструмент для отслеживания ставок на будущие события (например, оценка компаний), с возможностью сопоставления изменений вероятностей с новостями и движениями на рынках. 3. **Небольшая админ-панель для контента**: облачная система для управления темами, прогрессом статей и публикациями на нескольких платформах. 4. **Инструмент для автоматического форматирования текста**: упрощает адаптацию контента под требования разных медиаплатформ. Эти инструменты еще сырые, но они уже полезны. Главное изменение — теперь я могу быстро воплощать идеи, сокращая разрыв между замыслом и реализацией. ИИ позволяет обычным инвесторам постепенно создавать свои базовые системы: для наблюдения за активами, мониторинга сигналов, анализа отраслей и复盘 (анализа прошлых решений). Раньше это было слишком трудоемко, но теперь «Vibe Coding» ускоряет цикл «идея → реализация → использование → обратная связь → доработка». Это меняет подход к личным инвестициям и исслед...

Последние пару недель я немного зациклился на Vibe Coding.

Не в смысле «Я сделаю какой-нибудь супер-продукт», а скорее потому, что внезапно осознал: многие маленькие идеи, которые годами крутились у меня в голове, теперь действительно можно воплотить своими руками.

Все знают, что Vibe Coding — это когда ты на естественном языке отдаешь команды ИИ написать код и «сколотить» продукт.

Я в основном пользуюсь клиентом Codex и Claude Code, описываю требования и функциональные модули, они пишут за меня код. Когда лимиты заканчиваются, переключаюсь на CLI с DeepSeek API и продолжаю работу.

1. Те мысли «хочу сделать, но никогда не делал»

Раньше у меня в голове постоянно роились идеи.

Например, можно ли сделать такую панель, чтобы видеть вместе все активы — акции США, крипту, акции Гонконга, акции Китая (A-shares), а не переключаться каждый день между кучей приложений.

Например, можно ли сделать мониторинг аномальных движений, чтобы, если какой-то актив вдруг резко вырос или упал, я узнавал об этом первым и сразу видел, с какими другими активами или секторами это связано.

Например, можно ли построить инвестиционную карту (graph), чтобы, исследуя какую-то отрасль, не пялиться на один проект, а разложить всю сеть:上下游, выгодные активы, потенциальные риски, связанные активы.

Или, например, на рынках предсказаний (prediction markets, PM) много ставок на оценку частных компаний, рыночную капитализацию, макро-события. Можно ли сопоставить эти данные с новостями и изменениями на вторичном рынке.

Идей было много, но взяться за них было слишком сложно.

Нужно знать код, уметь проектировать интерфейсы, подключать данные, постоянно вносить правки. Нанимать кого-то — дорого, да и требования не всегда ясно сформулируешь. После нескольких таких циклов большинство идей сводилось к фразе — «Ладно, пока потерплю с Excel».

Но за эти две недели экспериментов с Vibe Coding я понял, что теперь всё действительно по-другому.

Я начал строить для себя грубые, но рабочие инструменты. Идея появляется — и в тот же день она уже в системе, а не болтается в истории чатов, закладках или в моей голове.

2. За две недели я «сколотил» четыре небольших инструмента

За это время я в основном сделал четыре вещи (мелкие инструменты не считаю).

Первый: Панель активов для разных рынков

Причина проста до безобразия. Мои активы разбросаны по разным местам: акции Гонконга и США — в приложении брокера, крипта — на торговой площадке, акции Китая (A-shares) — в другом софте.

Чтобы каждый день оценить общую картину, приходилось всё открывать, переключаться. После такого обхода всё равно не складывалось целостного представления. Поэтому первое, что я сделал — запихнул все свои позиции на одну страницу.

Сверху — общие активы, прибыль/убыток за день. Ниже — блоки по рынкам: один для акций США, один для крипты, по одному для акций Гонконга и Китая. Одним взглядом видно, каково состояние всего «хозяйства», кто сегодня растет, а кто падает.

Сделав это, я понял, что очень удобно, и не смог удержаться от добавления новых вкладок (tab), потому что в процессе использования рождались новые потребности:

  • Мониторинг аномальных движений: я заранее задаю интересующие меня активы и пороговые значения. Если кто-то вдруг резко подскочил или обвалился, система сразу это выделяет. Не нужно постоянно следить за графиками.
  • Инвестиционная карта (graph): исследуя какую-то отрасль, можно нарисовать сеть из upstream/downstream, выгодных активов, точек риска, связанных активов. Это помогает отслеживать цепочки передачи капитала и взаимосвязи.
  • Заметки + анализ (复盘): почему я изначально был настроен оптимистично, что произошло потом, где я был прав, где ошибся — записываю на ходу, чтобы потом можно было вернуться.

Поскольку на этой панели собраны все мои реальные позиции, это довольно конфиденциально, поэтому я развернул её локально.

Второй: Мониторинг ставок на PM

Это специально для слежки за рынками предсказаний.

Объясню кратко. Рынок предсказаний (например, PM) — это когда люди на реальные деньги делают ставки на то, произойдет ли какое-то будущее событие. Сама цена отражает вероятность, которую даёт рынок. Например, если цена контракта «Капитализация SpaceX достигнет $2 трлн к концу июня» (ответ «да») равна 0.8, это значит, что рынок оценивает вероятность этого события в 80%.

Меня интересуют определенные ставки, например: «Поднимется ли оценка OpenAI/Anthropic к концу года», «Станет ли реальностью событие по обгону капитализации среди «семерки»», «Встретятся ли xx и xx». Раньше приходилось проверять каждую вручную. Теперь я собрал их на одну приборную панель (dashboard) и разместил рядом изменения вероятностей, новостные поводы и колебания на вторичном рынке. Кто первым сдвинулся, кто кого потянул — всё как на ладони.

Я также разделил эти ставки на уровни по своей системе (внутри я называю их T1 (высокая уверенность)/ T2 (довольно стабильные)/ T3 (чистая спекуляция)), отсортировал по ожидаемой доходности, так что с первого взгляда видно, что просто шум.

Если честно, моё небольшое преимущество на этом рынке — информация на китайском и политико-экономическая динамика в Восточной Азии. Многое здесь определяют западные игроки, и ценообразование в этой сфере часто запаздывает на полшага. Возможности кроются как раз в этой временной задержке.

Третий: Маленький бэкенд для работы с контентом

Это не связано с инвестициями, это для моей писательской деятельности.

Я обычно выбираю темы, пишу статьи, публикую на нескольких платформах. Прогресс отслеживаю только по памяти и в истории чатов, часто всё путается. Поэтому я сделал маленький бэкенд для управления этим. В него входят список тем, прогресс по статьям, платформы для публикации и ящик для идей.

Поскольку он может понадобиться мне вне дома, я развернул его не локально, а в облаке — использовал GitHub + Vercel для деплоя. Открываю на телефоне — можно смотреть и вносить изменения, очень удобно.

Четвертый: Инструмент для автоматического форматирования

Это в основном для решения моей личной маленькой проблемы. После написания статьи нужно публиковать её на многих платформах. Особенно в медиа Web3 — у каждой платформы свои правила оформления. Вручную подгонять каждый раз — очень трудоемко.

Поэтому я сделал небольшой инструмент в связке с настроенным браузерным скриптом (Tampermonkey). Бросаешь туда исходный текст в Markdown или Word, и он автоматически преобразует его в формат, соответствующий каждой платформе, и сразу вставляет картинки. Ничего сверхсложного, но каждый день экономит немного времени на рутинной работе.

Честно говоря, все эти 4 вещи сейчас находятся на начальном этапе, можно даже сказать, что они немного уродливы, и их сложно назвать зрелыми продуктами. Но для меня они уже очень полезны, потому что, как только появляется идея, я могу сразу внедрить её в систему, а не дать ей развеяться и забыться.

Именно в этом, как мне кажется, заключается самое важное изменение.

3. Способ инвестиционных исследований для обычных людей действительно изменился

И из-за этого я всё больше думаю, что обычным людям, занимающимся инвестициями, не обязательно сразу браться за сложные модели. Но у них должна быть хотя бы пара своих базовых систем.

Потому что сейчас ИИ меняет жизнь обычных людей не тем, что вдруг делает из них гениев, а тем, что позволяет сначала создать прототип для многих вещей, которые раньше «хотелось сделать, но не получалось».

Особенно это чувствуется для таких, как я, кто каждый день смотрит на рынок. Если есть идея, каждый обычный инвестор может постепенно собрать несколько своих базовых систем:

  • Система наблюдения за активами: за какими активами вы на самом деле следите, к какому рынку они относятся, какие в них недавно произошли изменения.
  • Система мониторинга сигналов: какие события, случившись, могут означать изменение рыночных ожиданий.
  • Система организации карт (графов): отрасль — это не точка, а сеть. Кто upstream, кто downstream, кто питается эмоциями, кто — результатами, кто — капиталом. Особенно за последний год с лишним акции AI-сектора почти награждали тех, кто мог глубоко понять отрасль (от HPC до оптических модулей и далее до цепочки поставок памяти).
  • Система анализа (复盘): почему ты изначально был настроен оптимистично, что произошло потом, где был прав, где ошибся.

Раньше всё это было не невозможно, а просто слишком хлопотно, трудно было придерживаться. Главный смысл ИИ в том, что он отрубил львиную долю этих хлопот.

Вы можете не уметь писать код, но можете описать требования и постепенно собрать свой дизайн продукта. И не нужно делать всё сразу — сначала сделайте первую версию, используйте её и исправляйте по ходу.

Это и есть самое привлекательное для меня в Vibe Coding — обратная связь очень быстрая. Раньше между появлением идеи и её реализацией могло пройти много времени, так много, что ты сам забывал, зачем это было нужно.

Сейчас ты сегодня придумал функцию — сегодня же можешь её попробовать. Попробовал — не понравилось — сразу исправляешь. Использовал пару дней — появилась новая потребность — продолжаешь итерации.

Такой цикл «идея — реализация — использование — обратная связь — правка», как только он запускается, действительно невозможно остановиться.

Вместо заключения

Пусть эта статья станет первой записью в новом этапе «太乐 Tyler».

В дальнейшем буду стараться обновлять ежедневно, записывать свои инвестиционные размышления, личный опыт работы с инструментами, практические операции на блокчейне и исследования арбитража, а также некоторые объяснительные/вводные знания о практической работе и инвестировании в Web3.

Добро пожаловать в подписчики, всегда открыт для общения.

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QЧто такое Vibe Coding и как автор его использует?

AVibe Coding — это практика написания кода с помощью естественного языка, когда AI генерирует код на основе описания требований и функциональных модулей. Автор использует клиенты Codex и Claude Code, а при исчерпании лимитов переключается на CLI с API DeepSeek для продолжения работы.

QКакие четыре инструмента создал автор за последние полмесяца?

AАвтор создал четыре инструмента: 1) Панель активов на разных рынках (акции США, Crypto, Гонконг, Китай). 2) Мониторинг ставок на прогнозных рынках (PM). 3) Небольшую панель управления для операционных задач (написание статей). 4) Инструмент для автоматического форматирования текста под разные платформы.

QКакую основную проблему решает созданная автором панель активов?

AПанель активов решает проблему необходимости просматривать несколько приложений (брокерские, торговые платформы) для отслеживания состояния активов на разных рынках. Она объединяет данные о портфеле (акции США, Crypto, Гонконг, Китай) в одном интерфейсе, показывая общие активы, дневную прибыль/убыток и движения по рынкам, включая мониторинг резких изменений.

QКак автор предлагает изменить подход к инвестиционным исследованиям для обычных людей с помощью AI?

AАвтор считает, что AI позволяет обычным инвесторам создавать базовые личные системы, которые раньше было сложно реализовать из-за трудоёмкости. Он предлагает постепенно развивать: систему наблюдения за активами, систему мониторинга сигналов, систему построения связей (карт) в отраслях и систему анализа прошлых решений. AI ускоряет цикл «идея — реализация — использование — обратная связь — доработка».

QКакую выгоду автор видит в мониторинге прогнозных рынков (PM) и как он их структурирует?

AАвтор видит возможность в информационном разрыве: западные игроки на PM часто медленнее учитывают политико-экономические动态 в Восточной Азии. Он структурирует ставки по своему стандарту на уровни T1 (высокая уверенность), T2 (стабильные) и T3 (спекулятивные), сортируя их по ожидаемой доходности, чтобы отделить шум от значимых сигналов, и сопоставляет изменения вероятностей с новостями и колебаниями на вторичном рынке.

Похожее

Бывший глава CFTC и президент Circle Тарберт: призывает к долгосрочной стратегии, но сам выводит $30 млн

Бывший председатель CFTC и президент Circle Хит Тарберт, публично пропагандируя долгосрочное видение компании для инвесторов на фоне падения акций на 70% с пиковых значений, сам активно распродавал свои акции CRCL. С момента IPO Circle он по плану 10b5-1 продал более 360 тысяч акций, выручив около 30 миллионов долларов, и при этом ни разу не докупал акции на открытом рынке. Эта разница между его публичными заявлениями и личными действиями вызвала критику. Карьера Тарберта демонстрирует классическое использование «вращающейся двери» между регулирующими органами и частным сектором. Уйдя с поста председателя CFTC в 2021 году, через 27 дней он занял должность главного юрисконсульта в маркет-мейкере Citadel Securities, который в тот момент находился под пристальным вниманием из-за скандала с акциями GameStop. Позже, уже работая в Citadel, Тарберт выступал за расширение полномочий CFTC на крипторынок, в то время как его работодатель планировал выход на этот рынок. В 2023 году Тарберт присоединился к Circle, где его опыт и связи сыграли ключевую роль в успешном проведении IPO компании в 2025 году. Однако его последующие массовые продажи акций, совпавшие с падением котировок и его же призывами к долгосрочным инвестициям, ставят под сомнение искренность его уверенности в будущем компании. Критики видят в его карьере образец превращения регуляторного опыта и политических связей в личную выгоду, в то время как риски несут обычные инвесторы, верящие его нарративам.

marsbit13 мин. назад

Бывший глава CFTC и президент Circle Тарберт: призывает к долгосрочной стратегии, но сам выводит $30 млн

marsbit13 мин. назад

Gate Research: Взлет «уолл-стритизации» криптофинансовых продуктов — это конкуренция или интеграция?

**Аналитический обзор Gate Research Institute: Волна "уолл-стритизации" криптофинансовых продуктов — конкуренция или интеграция?** Создание биткоина в 2009 году было ответом на финансовый кризис и стремлением построить децентрализованную систему без доверенных посредников. Однако к 2026 году значительная часть биткоинов (около 7,14%) хранится через ETF таких гигантов, как BlackRock. Это символизирует глубокую интеграцию традиционных финансов (TradFi) и крипторынка. С появлением биткоин-ETF, фьючерсов, RWA (токенизированных реальных активов) и государственных облигаций на блокчейне, традиционные институты получают всё больше влияния на выпуск, ценообразование, кастодию и дистрибуцию криптоактивов. Однако это не одностороннее поглощение, а взаимодополняющая конвергенция. Криптосфера приносит TradFi глобальную 24/7 ликвидность и программируемость, а TradFi предоставляет криптосфере регулируемые каналы, институциональное доверие и массовый доступ. Яркий пример — две противоположные, но ведущие к одной цели траектории: * **Путь А:** Криптобиржи, такие как Gate, начинают с токенизированных акций и CFD, а затем напрямую подключаются к инфраструктуре традиционных брокеров, предлагая реальную торговлю акциями США, Гонконга и Кореи за стейблкоины. * **Путь Б:** Традиционные брокеры, такие как Robinhood, интегрируют криптоактивы, а затем создают собственные Layer 2 для токенизации своих акций, стремясь к круглосуточной торговле. Обе стратегии нацелены на создание **универсального финансового аккаунта будущего** — единой точки доступа к акциям, криптовалютам, ETF, токенизированным облигациям и другим активам. Ключевой конкурентной борьбой становится не между CEX и брокерами, а между этими "супераккаунтами". Параллельно, слой RWA и токенизированных гособлигаций растёт даже на медвежьем рынке, становясь "прослойкой" для объединения капиталов. Хотя этот рынок (около $150 млрд токенизированных казначейских облигаций) ещё мал по сравнению с традиционным ($30 трлн), он демонстрирует устойчивый структурный тренд, привлекающий крупнейшие финансовые институты (JPMorgan, DTCC и др.). **Вывод:** "Уолл-стритизация" — это не поражение идеалов децентрализации, а формирование новой гибридной модели. Децентрализованные протоколы продолжают работать на базовом уровне, в то время как на уровне приложений и пользовательского опыта формируется более эффективный, глобальный и свободный объединённый рынок капитала, где активы TradFi и DeFi торгуются бок о бок в одном интерфейсе. Уолл-стрит не завоевала криптосферу, а криптосфера не обошла Уолл-стрит — они совместно строят новые финансовые рельсы.

marsbit16 мин. назад

Gate Research: Взлет «уолл-стритизации» криптофинансовых продуктов — это конкуренция или интеграция?

marsbit16 мин. назад

S&P Dow Jones и Pantera выпускают криптоиндекс, биткоин оставлен за бортом из-за «отсутствия прибыли»

Стандард энд Пурс (S&P Dow Jones Indices) совместно с Pantera Capital запускает индекс S&P Pantera Digital Asset Index. Новый индекс включает 18 токенов, но исключает биткоин, XRP и мем-токены. Критерием отбора послужила «финансовая жизнеспособность», по аналогии с S&P 500: протокол должен демонстрировать положительный доход в течение нескольких кварталов и распределять стоимость среди держателей токенов. Это первое применение фундаментального подхода к оценке криптоактивов со стороны крупнейшего в мире провайдера индексов. В первую пятерку активов вошли Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), TRON (TRX) и Hyperliquid (HYPE). Pantera отмечает, что совокупный годовой доход всех протоколов индекса превышает $30 млрд. Биткоин был исключен по трем причинам: он рассматривается как монетарный актив, доступный через отдельные ETF; он не генерирует доход протокола; а смешивание его в индексе с доходными активами затрудняет фундаментальный анализ для институциональных инвесторов. Пока индекс является эталонным, но Pantera ведет переговоры о создании на его основе ETF и других инвестиционных продуктов. Компания также отмечает значительный разрыв на рынке: многие институциональные инвесторы готовы к аллокации в криптоактивы, но им не хватает структурированных продуктов, фокусирующихся на активах с реальной экономической деятельностью.

marsbit18 мин. назад

S&P Dow Jones и Pantera выпускают криптоиндекс, биткоин оставлен за бортом из-за «отсутствия прибыли»

marsbit18 мин. назад

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

Claude представил новую функцию «Record a Skill» (Записать навык) в десктопном приложении Cowork. Теперь пользователи Pro, Max и Team могут создавать автоматизированные рабочие процессы, просто записывая свои действия на экране и сопровождая их голосовыми комментариями. Система автоматически анализирует запись, извлекает логику и шаги, а затем преобразует их в готовый к использованию Skill (навык). Это устраняет необходимость вручную писать инструкции в формате Markdown, значительно снижая порог входа для нетехнических специалистов. Функция фиксирует не только явные действия, но и скрытую логику, контекст и условия, о которых пользователь рассказывает в процессе записи. Статья отмечает, что такая технология меняет подход к управлению знаниями в компаниях, облегчая документирование и передачу экспертизы. С другой стороны, упоминается случай, когда фрилансер автоматизировал свою работу для клиента с помощью Claude, что в итоге привело к прекращению сотрудничества. Это подчеркивает двойственное влияние технологии: она повышает эффективность, но одновременно снижает зависимость от конкретного исполнителя, перенося конкурентное преимущество работника в область уникальных, сложно автоматизируемых задач. Функция доступна с 21 июля для пользователей соответствующих подписок.

marsbit22 мин. назад

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

marsbit22 мин. назад

Кормление ИИ "шумом" тоже повышает точность: это исследование позволяет шуму осуществить позитивный перенос

В статье представлен новый метод полуконтролируемого обучения под названием **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)**. Вместо использования реальных данных (например, изображений или текста) в качестве исходного домена, подход использует синтетические **шумовые векторы**, сгенерированные из простого гауссовского распределения. Эти шумовые данные не несут семантического содержания, но им присваиваются искусственные метки классов, соответствующие целевым классам. Основная идея заключается в том, чтобы обучить модель формировать **дискриминативную классовую структуру** в общем пространстве представлений сначала на шумовых данных, а затем адаптировать (выровнять) эту структуру к данным целевого домена с помощью небольшого количества размеченных примеров. Для этого используется **Noise Adaptation Framework (NAF)**, который минимизирует три компонента потерь: классификацию на размеченных целевых данных, классификацию на шумовых данных и расстояние между распределениями шумового и целевого доменов. Эксперименты на наборах данных CIFAR-10, CIFAR-100, DTD-47 и других показали значительное улучшение точности по сравнению с базовым методом ERM при использовании всего 4 размеченных примера на класс. Например, на CIFAR-10 точность выросла на 12.35%. Метод также совместим с существующими полуконтролируемыми алгоритмами (UDA, FixMatch), дополнительно улучшая их результаты. Ключевой вывод исследования: для положительного переноса знаний в задачах трансферного обучения **не обязательно наличие семантически богатых исходных данных**. Достаточно сформировать в пространстве признаков четкую, разделимую классовую структуру, даже на искусственном шуме, и успешно перенести её на реальные данные. Это открывает новые возможности для сценариев, где доступ к реальным исходным данным ограничен из-за проблем конфиденциальности, авторских прав или их отсутствия.

marsbit23 мин. назад

Кормление ИИ "шумом" тоже повышает точность: это исследование позволяет шуму осуществить позитивный перенос

marsbit23 мин. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AI (AI) представлены ниже.

活动图片