根据@w_thejazz，散户交易机器人失败主要因为两点：要么“一次设定不再管理”，要么“情绪化频繁干预”，这会破坏系统化执行和一致性。来源：@w_thejazz，X平台，2025年12月9日。他表示，专业运营是以量化逻辑配合严格的人为纪律，并据此解释其结果与散户常见表现不同，这提示交易者应在规则驱动策略下进行有节制的人工监督，而非情绪化改动。来源：@w_thejazz，X平台，2025年12月9日。

根据 @QCompounding 的信息，乔尔·格林布拉特不追热点、不做择时，而是多年坚持同一套公式，并取得击败99%专业人士的成绩，来源：@QCompounding 在X 2025年12月8日。 在交易执行上，这指向采用简单、可重复的规则化清单与固定再平衡节奏，而非主观判断，来源：@QCompounding 在X 2025年12月8日。 在加密市场如BTC与ETH中，同样的原则更倾向于使用系统化的进出场规则以避免受新闻驱动的择时波动，来源：@QCompounding 在X 2025年12月8日。

据 @CryptoMichNL 称，近期数周山寨币投资组合显著回撤，强调在下跌期保持满仓山寨币的风险。来源: https://twitter.com/CryptoMichNL/status/1985377614484140510 他表示 MNFund_ 采用高频交易策略而非长期满仓，并指出该策略在波动率上升时表现更佳。来源: https://twitter.com/CryptoMichNL/status/1985377614484140510 他还称该基金上月表现良好，当前较高的波动正带来可交易的错定价机会。来源: https://twitter.com/CryptoMichNL/status/1985377614484140510

据Soumith Chintala在推特上透露，他从电影VFX艺术家转向视觉和机器学习研究，目的是开发能够实现创意任务的智能代理。这一转变反映了AI人才向机器学习领域流动的趋势，有助于推动AI驱动的加密货币交易算法和分析工具的发展。对于加密货币交易者来说，这将提升量化交易策略和实时市场洞察力，从而优化交易决策和风险管理。（来源：Soumith Chintala 推特）

根据Henri Arslanian在推特上的分享，加密量化交易是指利用量化分析、算法和自动化系统对加密货币进行系统化和数据驱动的交易（来源：@HenriArslanian，2025年5月27日）。该内容指出，量化交易通过历史数据、统计模型和机器学习来识别交易机会、管理风险并实现规模化交易。随着更多机构投资者采用加密量化交易，市场流动性和效率提升，影响了价格发现和波动性。交易者需关注量化策略在主流加密货币中的普及，这可能影响短期价格波动和交易量。

根据NFT5lut在推特上的分析，坚持数学建模对于加密货币交易的稳定表现至关重要。NFT5lut指出，脱离定量模型容易导致交易结果不理想，强调数据驱动策略在风险控制和仓位管理中的价值（来源：@NFT5lut，2025年5月2日）。建议交易者优先采用统计和算法模型，提升收益能力。

根据 Trader XO 的说法，使用机器学习和量化策略增强的算法交易正在成为应对下一个熊市的热门选择。这种方法可能在波动的市场条件下最小化风险并提高决策效率，这是他们最近推文中提到的内容。