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It's time to drain the swamp!

今天是3月26日BTC价格87908 1、上涨会持续1~2周 发力之前暂不考虑风险 合约回调做多为主 BTC 处在涨势中，属于是锯齿形上涨的多头缓涨浪形，4小时级别受到 MA250 的压制，会以小幅盘整修复，多头在没有发力之前暂不考虑风险，小级别30分钟已经走成了“线上”状态，上涨还能持续1~2周，操作上现货持币待涨，合约/短线逢低做多为主，逢高短空为辅。BTC 短期压力位 89270 ~ 90550，短期支撑位 86300 ~ 85110

The Motoko token is a decentralized governance token within the Internet Computer (ICP) ecosystem, tied to the Motoko programming language brand, aimed at supporting ecosystem growth through a fair DAO mechanism and long-term profit pathways.@bobdotfun @dogfinity @icsneed

KongSwap is a decentralized exchange on ICP that enables fast, low-cost cross-chain asset trading.@KongSwapX @realclownicp @dragginzgame

I joined $CLOWN Social Mining! My verification code is c2591c30-ddc94c0f-2f03e995-0b7680f0-46fa9abd-9bda1d80-c12b71a2-2957eb64 Incredibly CLOWNish things are upon us $ICP #ICP @realclownicp

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今天是3月17日 BTC价格83410 1、截至发文BTC 报价 83410，12号我们说的5天安全期和多空区间 都符合预期，喜欢开单的朋友最好每天认真看解盘，小级别等你看坏的时候往往就是可以开多的支撑位，你看涨了想追的时候往往就是压力位要做空的时候。山寨币重心慢慢上移，市场有朝着多头好的一面再发展。 2、日线级别观察 BTC 尚未站上MA20均线，小级别1小时/30分钟均线系统呈现乱序状态，所以在走势显得慢吞吞，多头想要走好，走成上涨趋势还需要时间.长期关注我的小伙伴应该知道在判定 BTC 的大方向从没有错，先前在空间上累计的跌幅让市场回到低位，BTC 一旦到位，市场许多币种就已经是底部区间，大方向保持多头思维，现货不能空仓 3、短线操作上，周末我们抓住了 BANANA 现货，单日暴力拉升30%，捕捉到合约空单翻倍，日内如果向下跌出空间跌出时间结构低多为主，空头系统的小伙伴选取独立走势空间，空单机会在连涨的币上。 短期压力位 84990 ~ 85780，短期支撑位 80130 ~78450 4、最近玩币安系的机会比较大，链上出现了不少优质项目例如MUBARAK 我40万市值参与的 现在1.3亿，马上投票上币了 AI 龙头SIREN :0x997a58129890bbda032231a52ed1ddc845fc18e1 加油

今天是3月12日 BTC价格81668 1、就BTC走势来说已经迎来了空间调整，3~5天保险期进入，日内多单在哪里开（请看视频） 2、排除美股黑天鹅的情况这里看筑底，甚至反抽87000稳住还能上攻 3、目前来看现货的至暗时刻已经过去了，市场开始出现成倍涨幅的山寨苗头，这都是好事。 4、山寨超跌过多的币种，反弹也是直接抹掉这个超跌空间，因为这个区间的筹码几乎没有压力位。 1今天是3月12日，对这个日子小伙伴仍记忆犹新，时过境迁，今天历史不会重演，如果有时光机器，对多头来说，暴跌才是实质性利好 2近半个月走势，就BTC 走势来说终于迎来空间调整，下跌会暂时告一段落，美股没有黑天鹅的话我觉得这里会筑底，至少短期3 ~ 5天跌不下去，甚至拉过 87000 之后稳住还可以再次上攻 3日线级别连阴之后进入超跌区间，都会出日线阳线，之前一直讲逢低做多性价比高，昨天从76000反弹到82000，社区内部群有提示多/空并及时止盈 4操作上，现货的至暗时刻已经过去，观察涨幅榜，前天有 RARE拉升到翻倍，昨天有BANANA 单日翻倍，这些是先行指标，市场在变好， 短线如果连涨首次到 85000 附近会有小回落，15分钟级别邻近的2个低点具备支撑作用。BTC 短期压力位 84750 ~ 85610，短期支撑位 78370 ~76990

今天是3月10日 BTC价格82020 1、推特同步的单子，只能提前给点位挂单，现价单波动太快无法及时同步；所以止损通常设置的很小1~2%点位，夜间单开启后挂上止损后安心睡觉。（开单常态化） 2、现在情况 BTC 日线级别下方有 MA250 二度支撑，K 线价格甚至完全回补了2月28日的长下影线，尽管 BTC 单日跌幅高达 6%，但我们观察市场，其他币并没有出现对应放大的跌幅，想过没有恐慌盘都去哪儿了？长阴线一出，市场又进入超跌剧本，空军猛地发力完也要休息一下 3、操作上，轻松一些，现货是中长期计划，现在都是超跌筹码，当配置好且仓位够的情况下，现货党没必要一直盯盘，留部分仓位用于急跌和右侧，短线已经进入4天三阴的模式，借助下跌合约逢低做多性价比更高。BTC 短期压力位 85310 ~ 86520，短期支撑位 80000 ~ 78290

官方出了解释声明，大家自行阅读和判断。代码审计还是重要的，据说已经在官方的路线图上。虽然我们外人评价不了 odin 本身的代码和产品设计细节，但有这么几个问题可以多聊一下： 1/ 还是 BTC <> ckBTC 的 1:1 对应和安全性问题 - 重申这是 #ICP 提供的基建技术，任何项目方都可以使用，它的安全性由 #ICP 基建保障和项目方平台没有关系（除非平台号称使用、其实没有真的使用） 这里再详细讲一下，为什么 #ICP 针对BTC架构的门限施诺签名（TSS）技术具有高安全性：和跨链桥的“3/5型”多签不同，能够控制 BTC<>ckBTC 互换（盗取原生BTC的必要步骤）的私钥从来就是不是作为整体存在的，它被分成很多“份”，分别由 #ICP ckBTC子网中的多个节点各自保存，黑客需要控制12/34个私钥保管节点来盗取整个私钥。而被授权保管私钥“份”的节点每1个多小时随机轮换，所以这个机制被黑的需要是，在1个多小时内住个控制本轮被随机安排的12个节点，或者是永久控制整个子网。理论上当然可以，但是实现的难度非常高，至少可以说，这套基建比你日常使用的几乎任何其它crypto应用都要更安全 另外关于节点是否能作恶（监守自盗），#ICP 的节点运营是有许可的，每个节点运营商都是通过申请、尽调、DAO组织（包括DFINITY基金会）审批，且都是实名的公司机构，分散在各大洲和不同国家，这个比起其它公链无需许可、尽调或实名的节点来说，也是一种降低节点作恶几率的安排。这里可查所有节点运营商：dashboard.internetcomputer.o… 这里有DFINITY基金会关于TSS / ckBTC 基建架构的所有信息：internetcomputer.org/docs/re……这篇独立文章讲TSS技术也不错，理论更详细：scryptplatform.medium.com/th……如果认为这套基建技术有问题，欢迎阅读全部资料和技术文件，针对具体的点提出质疑。本人非技术背景，但是 #ICP 生态的自身开发者和DFINITY基金会的工程师都可以交流 2/ 关于充提效率和挤兑风险 - 大规模充提同时发生的时候，用户不只是在挤 odin 这个应用，更是在挤比特币主网，因为 BTC <> ckBTC 智能合约需要索引主网并trigger主网交易。大家可以回忆一下，2023年到现在每一个需要交互比特币主网的应用，只要有热度都会出现类似效率问题。主网的速度制约是比特币生态应用都绕不过去的，#ICP 能支持的是做出一个相对高速、且相对高安全等级的去中心化交易层 但是抛开速度，承兑风险理论上是没有的，因为 BTC <> ckBTC 智能合约保障 1:1 兑换（这里假设 odin 确实完全使用了这套机制） ，每一枚ckBTC都对应1枚原生BTC，且控制的私钥由前文提到的TSS机制保护，链上也有数据可查。这个跟中心化交易所、银行的承兑风险有本质区别 3/ 比特币是否该有“生态”的派系之争 - 本人参与比特币生态，也可以从当初玩 Ordinals NFT 和在 Unisat 上手动铸造 $ordi 开始。关于这个问题的辩论，从来就没停止过，并且随着生态发展，还在细化衍生，比如有这么几个观点： (a) Laser-eye maxi：认为比特币不该有生态，应为维持现状，BTC应该永远放在冷钱包，不应参与金融性资产发型和交易；其中还有技术派别认为，任何在聪上铭刻或蚀刻其它内容都是给比特币网络增加垃圾 (b) 主网原生至上、非金融生态派：认可比特币出现一定生态，也就是主网上除了BTC，可以出现其它代币标准者和代币资产。但是不应该出现金融泛滥，比如大量有金融属性和炒作属性的代币。通常这一派系支持 Ordinals NFT 作为文化和收集性资产存在于主网 (c) 主网原生至上、金融生态派：认可主网上出现多种代币，以及由它们引发的大量金融市场行为，比如质押、交易、流动性、资产发射、借贷等等。但要求交易必须发生主网L1上，尽管主网的交易速度和成本，只能撑起极其有限的金融活动，这就是为什么闪电网络只有人说却没人用，也是为什么 $ordi $sats 之类的成功要靠币安。但是上了所的币，也就彻底脱离了主网原生 (d) 非主网原生的扩容方案（侧链/L2）派：这一派认为比特币生态的需要规模化的金融交易属性，而由于主网L1的限制，这一派也支持非原生的扩容方案。过去1年多出现的所有侧链/L2，包括 #ICP 的链融合技术，都属于这一类。但安全性和去中心化程度，各有不同。市场普遍认为，链融合技术是目前最优的扩容方案，目前也有不少比特币生态项目在是用这个技术，除了 odin ，其它知名项目有 omnity, liquidium, tap protocol 具体每个人的观点和理念不同，找到自己信仰的的，并坚持就好。每个产品的出现，都是为了解决一部分用户的需求，而不是所有用户的需求。而不同产品的存在，也正是为了解决不同人群的需求

今天是3月6日 BTC价格91073 1、截止到发稿，BTC 价格报收 91073，BTC 日线级别前天探底回升，昨天阳线，今天再次收出阳，这里再连涨的概率不大，提防冲高回落 2、BTC 在3月3日出现的大阴线具有破坏性质，市场惊魂未定，短线均线系统未能形成顺向排列，上方还有MA30压制，短线先逢高做空 3、中长线看法，大部分价值币是在周线低位，BTC 之前的下跌算是补跌，在调整 BTC 和山寨币的位阶差，中国人有个成语叫做否极泰来 4、消息面，明天是3月7日白宫加密会议大概率会有明确的政策，利好的程度直接会影响一段时间的走势，拭目以待吧。BTC 短期压力位 91990 ~ 93500，短期支撑位 87150 ~86070

撸毛的高阶玩法-之AI 辅助篇（适合所有撸友，可坐等入tg群白嫖） 都2025年了，ai 就只能生成点代码？ai就不能帮我们撸毛吗？ 从chatgpt国际爆火，到deepseek国内爆火，卷毛们也素质越来越高，太卷太难了. ai虽不能直接帮我们撸，但是时候让ai为我们撸友多做点事了，起码协助人工多节省点休息时间，有效避免猝死。为此现在就打造一个身边的超级撸毛顾问。 下面文章可以走马观花，知道大致实现的原理是什么能否有效解决需求就可以了. （待我采购到4090显卡就会对外免费tg推送，具体时间不做保证，所以暂时也不公布群，避免画大饼），所以要做的也只需入个tg群白嫖，就可能实现新人秒变资深撸王. 废话说完，就谈本篇文章的主题需求： 1. 我们经常在tw上搜索信息，看一些项目方官网，了解最新的诸如空投信息、链游信息、代币利好信息、项目融资信息、项目热度、tge时间、注册申领空投时间、限时mint nft、限时任务之类等等，没及时关注就错过了时间等等. 这都需要我们大量的时间分析整理，毕竟这里面都知道选择不对，努力白费。 2. 有了第1点的简单描述，那现在让ai来帮我们分析整理，最后汇总发到tg，wx，邮箱等，进行日报，周报等，岂不是就可以省心省事省力。 另外我们自己可以随时问我们自己的ai，比如提示词1: “myshell融资多少，什么时候tge? 请列出提到的kol，简短的总结他的推文，注明时间及原推文地址”， 比如提示词2：“请给出monad 的详细教程，从kol 粉丝大于1000”，推文长度超过200，并总结领水是否有多种方式，有什么优缺点，同时总结对于monad，各大kol防止女巫有什么看法，以及如何去防范。 再有我最近只关心某些趋势，币种的利好或者利空，最近哪些币上新，或者比如只关心movement上主网时间这类问题，我需要每天来问还是很麻烦，怎么办？ 简单啊，临时增加一个定时提示词问答推送不就好了(api增加一个定向推送，指定提示词，指定推送时间，星期一到星期天再到每天时间段) 题外吐槽: 有人可能说我们早就做了外面也有...，那恭喜你快人一步，那就看看“做了”跟"做了"之间的区别吧。 所以这类人在我说正在弄某个脚本，他就会说网上都有开源的了没必要弄了，一次我觉得你是好意，多次我就都不想回答，那你用就可以了，我又不帮你代撸。真实情况是他在这行业这么多年了，都这么资深了，他能拉了跑起来吗？开源了好像就看懂了也能用了一样？ 不禁要问：连你都不能，那你凭什么觉得这么简单大家都能跑？ 真正懂的长期做撸毛的谁没有自己的方式，别人的最多也只是参考下或极少情况才会用吧。 3.原理简介： 1.）24时自动不间断每3-5秒采集tw(可以多来源，比如融资信息，交易所，定向监控指定的几千个kol)信息， 包括但不限于搜索关键字诸如 "空投"、 "web3"、"链游"、"即将发币"等等,将采集的数据入库，注明出处（原推文链接），注明命中关键字，注明类型(链游，空投，发币)等，具体小细节就不过多描述，可自行定义，比如推文的作者需要做什么限制，避免噪点过多，信息是否可靠，最后如何筛选信息等。 2.) 每日自动采集tw数据某些特定的，可人工审核，比如某些重要信息有一百条待审核的，就人工确认，再入到知识库(某些重要信息人为再扫一眼重要信息，避免误导)。 3.) 人工自动提交知识库，通过api接口 临时搜一些关键字比如从推文搜索提取，确认后入库。 4.) 每日将知识库清洗增量训练模型，让我们的ai每天增加海量的撸毛相关的信息。 5.) 后台程序每天定时汇总一些重要信息推送tg，对标准级别最高的实时推送。 6.) 管理员(或有权限)人工调用api推送一些当前在做的项目相关讯息推送tg。 7.) 每日增量训练，每周全量检查点保存一次，每半月进行模型蒸馏压缩。 8.) 还可给定一些知识库，白皮书等，这样保证确切的一些问题的精度，避免ai幻觉。 接下来直接来最终极简部署AI方案（新手友好版）: 一、硬件与系统准备 基础硬件要求（因为我有这些东西，只需要加显卡，也很合适...） cpu i9-14900kf 内存 64G 6800 显卡 rtx4090 24GB M2硬盘 pci4 2tb 基础软件选择 deepseek v3-7b，为什么? (如deepseek r1的模型主要是代码跟数理逻辑强，意义不是那么大，太大硬件条件太高)，因为硬件给到这样已经都能满足使用场景，这就够了。。。 系统选择ubuntu，为什么?(如win有cuda损失，ntfs对大量小文件的读写性能较差，因为我们还要用docker 一键部署，长期运行的稳定性不够等，如果win wsl，也是同理，不是很适合长期部署) 数据库选择mongodb，为什么?（读写能力强，原生文本索引多语言分词，写入高速，再也因为这里用python，全都是json，字典, 操作简单， 可弹性扩展 .实际我也同时用了mysql存储做另外的分析) Elasticsearch：可选，可先不用， 提供高级搜索 Redis：可选，可先不用，缓存查询 安装Ubuntu 22.04 LTS （也不选24.04了，太新怕坑多） 下载镜像：访问Ubuntu官网下载ISO 制作启动U盘：使用Rufus工具（Windows下） 安装步骤：启动时按F12选择U盘，分区建议： /根目录：200GB /home：剩余空间 交换分区：32GB（内存大小） 如果弄好：执行下面三行命令得查看3个结果是否符合预期。 ubuntu@u-001:~$ df -h / Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/mapper/ubuntu--vg-ubuntu--lv 197G 43G 145G 23% / ubuntu@u-001:~$ df -h /home Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/mapper/ubuntu--vg-home 1.7T 28K 1.6T 1% /home ubuntu@u-001:~$ sudo swapon --show NAME TYPE SIZE USED PRIO /swapfile file 32G 0B -2 安装NVIDIA驱动 # 终端执行 sudo apt update sudo ubuntu-drivers autoinstall #需要重启下才能看到显卡驱动验证完成 sudo reboot # 验证安装 nvidia-smi # 应显示RTX 4090信息 二、基础环境配置 安装Docker与Docker Compose # Docker安装 sudo apt install docker # Docker Compose安装 sudo apt install docker-compose 创建项目目录 #接下来，我们创建对应的目录了。 mkdir -p ~/web3-ai/{data/mongo,scripts,models,api} cd ~/web3-ai 三、数据采集与处理 (参考使用，x官方api，也可以使用其他三方) 示例采集脚本scripts/scrape.py （我实际不用官方及三方api, 用打meme时候架构的自建tw池） import snscrape.modules.twitter as sntwitter from pymongo import MongoClient import jieba import re from datetime import datetime client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/") db = client.twitter KEYWORDS = ["空投", "web3", "链游", "即将发币"] for keyword in KEYWORDS: query = f"{keyword} lang:zh since:{datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')}" for i, tweet in enumerate(sntwitter.TwitterSearchScraper(query).get_items()): if i >= 3000: # 每个关键词最多3000条 break clean_text = re.sub(r"http\S |@\w |[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9\s]", "", tweet.content) db.tweets.update_one( {"id": tweet.id}, {"$setOnInsert": { "id": tweet.id, "content": clean_text, "author": tweet.user.username, "url": tweet.url, "created_at": tweet.date, "tokens": list(jieba.cut(clean_text)), "keyword": keyword, "type": "空投" # 根据内容自动分类 }}, upsert=True ) 定时任务配置 crontab -e # 添加以下内容（每5分钟执行一次） */5 * * * * /home/你的用户名/venv/bin/python /home/你的用户名/web3-ai/scripts/scrape.py >> /home/你的用户名/web3-ai/logs/scrape.log 2>&1 四、模型训练与部署 （按实际选择情况进行增量训练模型） 训练脚本scripts/train.py from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer from peft import LoraConfig import torch model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "deepseek-ai/deepseek-v3-7b", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16 ) lora_config = LoraConfig( r=32, lora_alpha=64, target_modules=["q_proj", "v_proj"], task_type="CAUSAL_LM" ) training_args = TrainingArguments( output_dir="./models/daily", per_device_train_batch_size=2, gradient_accumulation_steps=8, learning_rate=2e-5, num_train_epochs=1, fp16=True, logging_steps=10 ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=load_data_from_mongo(), # 自定义数据加载函数 data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer, mlm=False) ) trainer.train() Docker Compose配置 ~/web3-ai/docker-compose.yaml version: '3.8' services: ollama: image: ollama/ollama:0.1.34 ports: - "11434:11434" volumes: - ./models:/root/.ollama environment: # 新增环境变量 - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all - NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility - OLLAMA_GPU_LAYERS=45 # 4090可跑满GPU层数 - OLLAMA_KEEP_ALIVE=72h deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: 1 limits: # 新增资源限制 cpus: '8.00' memory: 24G mongo: #数据库 image: mongo:6.0 ports: - "27017:27017" volumes: - ./data/mongo:/data/db trainer: image: pytorch/pytorch:2.1.0-cuda12.1-cudnn8-runtime volumes: - ./scripts:/app - ./models:/models command: bash -c "pip install transformers peft && python /app/train.py" deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: 1 五、API服务与推送 API服务api/main.py from fastapi import FastAPI from pymongo import MongoClient import requests app = FastAPI() client = MongoClient("mongodb://mongo:27017/") db = client.twitter @app.get("/ask") async def ask(question: str): # 调用DeepSeek模型 response = requests.post( "http://ollama:11434/api/generate", json={ "model": "deepseek-v3:7b", "prompt": f"基于以下知识库回答：{question}", "stream": False } ) return {"answer": response.json()["response"]} Telegram推送脚本scripts/send_tg.py import requests from pymongo import MongoClient client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/") db = client.twitter TELEGRAM_BOT_TOKEN = "你的Bot Token" TELEGRAM_CHAT_ID = "你的Chat ID" def send_message(text): url = f"api.telegram.org/bot{TELEGRAM_BOT_TOKEN}/sendMessage" params = {"chat_id": TELEGRAM_CHAT_ID, "text": text} requests.post(url, json=params) # 每日汇总推送 results = db.tweets.find({"type": "空投"}).limit(10) message = "今日空投信息汇总：\n" "\n".join([t["content"] for t in results]) send_message(message) 六、启动与验证 一键启动所有服务 docker compose up -d 验证服务状态 docker ps # 应显示所有容器运行中 curl "http://localhost:8000/ask?question=如何获取最新空投信息" 七、维护命令速查 停止所有服务 docker compose down 更新采集脚本 修改scripts/scrape.py后无需重启 查看GPU利用率 watch -n 1 nvidia-smi 备份数据库 docker exec mongo mongodump -o /data/backup 停止所有服务 docker compose down 更新采集脚本 修改scripts/scrape.py后无需重启 查看GPU利用率 watch -n 1 nvidia-smi 备份数据库 docker exec mongo mongodump -o /data/backup 遇到问题可优先检查Docker日志，90%的常见错误可通过docker compose restart解决。 每日新增数据约10万条时，测算硬件资源的大致利用率(其实也一直在变化，显卡还没换成4090)： CPU占用：约40% GPU显存：训练时约20-22GB，推理时约8-10GB 内存占用：日常约48GB（含缓存） 最后: 这个圈子这种腊味文章还能看到这里来的不容易... 我等做小事的是细节决定成败，而尔等大佬们成大事本无需在意细节。看似没几下跑起来，实际是深陷无穷尽的问题解决，调优迭代中... 只能说届时效果能过我自己的关，定诚邀入群！ #web3 #空投 #撸毛 #链游 #Airdrop

今天是3月5日 BTC价格90400 （有事耽误，抱歉） 1、昨天的解盘我们建议现货在早上的基础往下跌5~7%挂现货单，并且重点是川普提到的这几个币，目前分别拉升10%~20% 2、BTC 从日线级别观察：K线形态既有大阳线，还有大阴线，均线系统MA5/10/30方向紊乱，技术面重回震荡（上区间在阴线半分位，下区间在下影线半分位）。消息面3月7号成为关键点，在这之前，多空都会收敛自己的动作。 3、线操作上，凌晨已经出现反弹，如果再往下急跌是回踩型多单，由于整体框架要走震荡，不容易连涨，上下区间哪个先到就反向做多/空。BTC 短期压力位 89880 ~ 91120，短期支撑位 83370 ~82510

ODIN·FUN makes Bitcoin fun again odin.fun/token/2f88?r=qcxbob…

Lil Coq’s back with $LIL 🔺 After the massive success of Lil Coq NFTs (1,192.8 $AVAX distributed to holders), @LilCoqNft is dropping $LIL on @EarningsBay. Presale kicks off 03/11/2025 – Your chance to get in early! Let's dive in (Thread) ↓

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