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Gate 廣場｜2/27 今日話題： #BTC能否重返7万美元？
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Jane Street 被起訴後，持續多日的“10 點砸盤”疑似消失。BTC 目前在 $67,000 附近震盪，這波反彈能否順勢衝回 $70,000？
💬 本期熱議：
1️⃣ 你認為訴訟與“10 點拋壓”消失有關嗎？市場操縱阻力是否減弱？
2️⃣ 衝擊 $70K 的關鍵壓力區在哪？
3️⃣ 你會在當前價位分批布局，還是等待放量突破再進場？
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📅 2/27 16:00 - 3/1 12:00 (UTC+8)Gate 廣場｜2/26 今日話題： #加密市场反弹
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今日加密市場迎來反彈，BTC 猛攻 7 萬，ETH、SOL 領漲超 13%！巧合還是內幕？針對 Jane Street 的訴訟一出，此前每天 10 點準時的“神秘拋壓”竟離奇消失。叠加英偉達與 Circle 財報利好，這波反彈能持續多久？
💬 本期熱議：
1️⃣ 每天 10 點砸盤突然停了，是做市商訴訟導致的嗎？
2️⃣ BTC 衝擊 7 萬大關，這波情緒能撐多久？是反轉還是反彈？
3️⃣ 當前節奏下，你更看好哪些幣？
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剛才和 Gemini pro 3.1 仔細探討了一會，我才意識到其實現在我們僅用一塊高端顯卡，就可以對過去500根K線及這些K線進行時所累計的市場數據進行Token化的處理了…
Token化之後就代表著你可以在自己的電腦上訓練一個簡易的大模型，性能類似GPT 2，但只專注價格概率分析。
短短2-3年之內，大模型背後的訓練成本似乎不是由硬件發展降低的，而是由層出不窮的新算法來縮減的。
目前我的思路就是嘗試去訓練一個簡單的多模態模型，價格和盘口數據被簡化成8個Tokens，成交量被簡化成2個Tokens，最後再那根K線上發生的時事新聞，被簡化成利空或利多的信息…
這樣模型只需要 2-4 層 Transformer 層、128 個隱層維度就足以捕捉大部分模式了…
我覺得這個思路很有意思，比單純讓AI寫量化策略更好玩！