Ang AI ay makakatulong sa iyo sa pagtrabaho, ngunit ang pinakamahalagang tanong ko ay: Bakit ito ang order na inilabas, maaari bang i-backtest ang estratehiya, at maaari bang malaman ang dahilan kung mali ang paghuhusga? Pagkatapos basahin ang project documentation ni @Travix_fi, naniniwala ako na ang direksyong ito ay值得 tandaan. Ang Travix ay nagtataya sa sarili bilang Agentic Omnibroker—isang on-chain trading platform na nag-uugnay ng multi-asset trading, event analysis, at AI-driven strategy execution. Ayon sa project team, natapos na nila ang seed funding na suportado ng Amber Group, at kasalukuyang nagpapalawak patungo sa mainnet. Ang kanilang pinipili na asset range ay interesante—naglalayon sila sa compute power at East Asian markets. Ang mga asset na kaugnay ng compute power tulad ng H100, memory, at electricity, kasama ang mga semiconductor stocks sa Japan at Korea, ay bahagi ng kanilang product roadmap. Ang layunin ay bigyan ang mga user ng kakayahang pamahalaan ang kanilang cross-asset positions sa isang iisang margin system, at gamitin ang 24/7 perpetual contracts para ipahayag ang kanilang pananaw o maghedge ng panganib. Kung ikaw ay nakikinig sa AI industry, madaling maunawaan ang ideyang ito. Ang supply ng chip at gastos sa compute power ay nakakaapekto sa iba’t ibang kumpanya sa supply chain; kapag isasama mo ang mga asset na ito, mas madali mong mai-arrange ang iyong trading batay sa iisang pananaw. Ngunit kahit mayroon ka nang mga asset, kailangan mo pa ring malaman kung paano nakakaapekto ang mga balita sa kanila. Ang Financial World Model ni Travix ay nagtatangkang subaybayan ang pagbabago sa probabilidad ng mga pangyayari, kasama ang mga forward-looking data tulad ng prediction markets, upang masuri kung paano nakakapasa ang epekto sa mga partikular na asset. Ayon sa product design, ang output ay maglalaman ng pagbabago sa probabilidad, pinagmulan ng data, at confidence level at risk factors sa epekto sa asset, upang makapag-check ang user sa batayan ng kanyang paghuhusga. Ang sumusunod na Trusted Agent naman ay responsable na i-convert ang impormasyon sa isang backtestable strategy, at pagkatapos ay i-execute ng execution layer ayon sa malinaw na patakaran, habang binabawasan ang rason para sa pagpasok, kondisyon kung kailan nawala ang paghuhusga, at record ng execution. Ito ang pinakamahalaga para sa akin. Madali lang para sa AI na magbigay ng isang bullish reason; ang mahalaga ay maaari mong isulat ang rason bilang isang rule, subaybayan ito gamit ang historical data, at i-review ito pagkatapos ng trade—ito lang ang makakatulong na mabuting masuri kung talagang may halaga ito. Kasalukuyang bukas na ang order book, habang ang AI trading at causal-chain trading ay nasa Beta pa lamang, at ang mainnet date ay nasa paghihintay pa ng opisyal na pahayag. Sa kasalukuyan, mas mainam na subaybayan muna ang pag-unlad ng produkto, at pagkatapos ay tignan kung gaano kalalim ang backtesting at execution records. Para sa mga interesado sa AI × trading at compute assets, sundin si @Travix_fi