Cours du NYLA

J'ai toujours voulu mettre en place une surveillance automatisée. J'ai essayé d'utiliser IFTTT pour capturer des mots-clés sur Twitter, d'enregistrer les fluctuations des données en chaîne avec des macros Excel, et j'ai également utilisé de nombreux produits de surveillance Twitter, mais aucun n'a été satisfaisant. En tant que salarié qui doit travailler pendant la journée, je ne peux pas me permettre de jongler avec ces solutions à moitié efficaces. Cependant, il y a quelque temps, en parcourant Twitter, j'ai découvert que Tomo avait une fonctionnalité AI Alpha, qui m'a particulièrement intéressé. Après des recherches, j'ai constaté qu'elle pouvait considérablement réduire le temps que je passe à collecter des informations utiles et m'aider à extraire les contenus clés. Tomo Wallet est un portefeuille social Web3 tout-en-un développé par Tomo Inc., visant à promouvoir l'adoption des cryptomonnaies. Tomo Inc. fait partie de l'écosystème TomoChain, qui se concentre sur la fourniture d'une plateforme blockchain rapide, sécurisée et évolutive, prenant en charge les applications décentralisées (dApps) et la publication d'actifs numériques. Le principal investisseur est @polychain, et le co-fondateur est Ryan Fang @ryanfang95. Dans cet article, je vais principalement présenter la nouvelle fonctionnalité de Tomo : AI Alpha. 1. Classement des appels les plus chauds Filtrer les informations non pertinentes et condenser l'essentiel est très important. Le « classement des appels » dans Tomo AI Alpha résout ce problème, avec les principaux avantages suivants : 1. Agrégation des dynamiques Twitter de nombreux KOL. Comme le montre l'image, en agrégeant les dynamiques pertinentes, un classement des appels est généré, facilitant ainsi aux traders le suivi des tendances du jour. 2. La section « dynamique » est en fait le Tweet Tracer. En cliquant sur « ne voir que les appels », on peut efficacement filtrer les tweets de faible qualité, améliorant ainsi l'efficacité de la recherche de tweets. 3. La section « découverte » est encore plus intéressante, c'est l'une des fonctionnalités phares du Tweet Tracer. Nous pouvons découvrir quels comptes les KOL suivent, sans avoir à chercher dans la liste de leurs abonnements. Grâce à la forme d'agrégation, il est plus facile de distinguer le niveau d'audience et de diffusion des comptes. 2. Fonction de piste En fonction du contenu des posts X, grâce à la « fonction de piste » de Tomo, on peut immédiatement obtenir l'historique des recommandations et le niveau d'attention des KOL concernés. Plus précisément, les utilisateurs peuvent voir : 1. Quels KOL ont découvert et recommandé ce jeton en premier ; 2. Quels KOL mentionnent ce jeton de manière répétée, permettant d'évaluer leur niveau d'attention ; 3. Quels grands noms ont également exprimé de l'intérêt, afin d'évaluer le sentiment du marché. La véritable valeur de cette fonctionnalité réside dans le fait qu'elle nous aide à retracer les jetons à succès du passé, à trouver les KOL qui les ont découverts en premier et à suivre leurs dernières recommandations. Nous pouvons prendre des décisions d'investissement basées sur les dynamiques des KOL avant que les nouveaux projets ne reçoivent une attention généralisée, nous permettant ainsi de saisir des opportunités avant que les projets ne décollent. Vous savez également que j'ai récemment mentionné le jeton $Troll. J'ai parlé de ce jeton, et à l'époque, en cherchant sur Twitter, je n'ai trouvé que très peu de compatriotes qui s'y intéressaient. Ensuite, en utilisant la fonction de piste de Tomo, j'ai pu constater que ce jeton était principalement construit par des KOL étrangers, et qu'il s'agissait d'un jeton très en vogue sur la chaîne ETH l'année précédente, ce qui signifie que les anciens OG pourraient probablement revenir pour le trader.