Récemment, j'ai essayé d'utiliser le DBTI (Decentralized Behavioral Trading Index) pour analyser les caractéristiques de style de certains des meilleurs traders. Cela ne représente pas nécessairement ma propre opinion, mais c'est très intéressant en tant qu'échantillon de modèle.
Prenons @CZ comme exemple, son modèle de comportement montre une forte tendance vers le DBTS (Decentralized Behavioral Trading Strategy). Le cœur de ce style ne réside pas dans le fait qu'il fasse du CeFi ou du DeFi, mais dans le fait que sa vision du monde repose sur la "confiance dans le code" plutôt que sur la "confiance émotionnelle".
D'après l'analyse de ses préférences d'actifs publiques et de sa logique de décision :
1. La logique structurelle des poids des actifs : BTC/ETH en tant que consensus à long terme, BNB en tant que carburant de base de l'écosystème, cette configuration reflète sa quête de "valeur systémique" plutôt que "d'arbitrage ponctuel". La retenue sur les Alt et les Meme témoigne de sa haute vigilance vis-à-vis des limites de risque.
2. De la pensée d'ingénierie aux limites d'exécution : sa manière de juger le marché n'est pas basée sur un récit mais sur des chemins de transfert de structure et de risque. Au niveau d'exécution, cela se traduit par des caractéristiques de "faible fréquence, haute gestion des risques, et décisions fortes aux nœuds critiques".
En revanche, @Yi He présente des caractéristiques de DNAV (Decentralized Narrative Adaptive Value). Ce style démontre une sensibilité naturelle aux émotions du marché, au rythme du consensus et à la vitesse de diffusion. Cette "ancre logique" et ce "pilotage par le rythme" se complètent pour construire un cercle de force d'exécution très puissant.
Cela soulève une question de recherche intéressante :
Pourquoi avons-nous besoin de décomposer les habitudes de trading en quatre dimensions : "croyance, position, vision, exécution" ?
Parce que la vérité de l'adoption massive pourrait ne pas être que plus de personnes entrent, mais que plus d'agents entrent. Dans un avenir où les agents d'IA sont omniprésents, le trading n'est plus une intuition aléatoire, mais un paramètre mesurable.
Calculus (x.com/CalculusFinance) essaie en fait de fournir un ensemble d'outils d'étalonnage pour la passerelle d'agent du futur. Il normalise les habitudes de trading fragmentées afin de réaliser l'alignement entre "l'intuition humaine" et "l'exécution machine".
Si cette décomposition de la logique fondamentale peut susciter des discussions ou des corrections, cela constitue en soi un progrès.
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