🎄🎁هدية عيد الميلاد لنفسي؟ صنعت جهاز تحسين مصادر مورفو. الفكرة تسير كالتالي المشكلة: عندما توفر في مجموعات سيولة منخفضة المتاحة، ما يحدث هو أن وديعتك نفسها قد تخفض أسعار الفائدة. لذا أفضل مسار هو تقسيم المال إلى سوق آخر بحيث يكون العائد السنوي الإجمالي على أموالك مرتفعا. فمثلا (افترض الميزانية 10 آلاف دولار). مثال مبالغ فيه فقط للتوضيح: ❌ الخيار الأول: تخصيص 10,000 دولار للسوق 1. - السنة السنوية القديمة المعروضة بسعر 10٪ → السنة الجديدة بعد الإيداع. ☝️معدل السنة السنوية السنوية (APY) عند 2٪. ليس جيدًا. ✅ الخيار الثاني: - خصص 5,000 دولار للسوق 1. تم السعر القديم للسنة السنوية 10٪ → السنة الجديدة إلى 8٪. - خصص 5,000 دولار للسوق 2. السنة المئوية القديمة عند 8٪ → السنة الجديدة إلى 6٪. ☝️متوسط السنة السنوية المدمجة الكلية (5,000/10,000 × 0.08 + 5,000/10,000 × 0.06) = 7٪. هذا جيد. لذا السؤال يبقى: إذا كنت سأفعل ذلك لأسواق N عبر جميع أسواق التغيير، كيف يمكنني أتمتة هذا التحسين؟ الحل: كان Vibe يبرمج لبضعة أيام لكنه كان يكافح بشدة. كان علي برمجة دالة واحدة في كل مرة لأن الذكاء الاصطناعي كان يواجه صعوبة في فهم الخطوات المتسلسلة المطلوبة (+ وثائق مورفو). إنه محسن بسيط من SciPy يستدعي دالة تحدد معدلات التوريد المحاكاة الجديدة في كل سوق. يمكنه أيضا القيام بالترابط بين السلاسل، لكنه حاليا يفترض أن جميع تحسيناتك مرتبطة بالدولار الأمريكي لأنني من محبي Scrooge ولا أريد الإنفاق على بيانات التسعير. ليست تقنية متطورة، لكن أعتقد أنها مرضية جدا. يمكنك أن تذهب إلى تدهور حقيقي بكشف رأس مال قليل جدا مع أسواق تدهور، لكن حتى هذا كثير جدا بالنسبة لي. بالطبع، من الأفضل التحقق يدويا من النتائج لأنني لا أثق في هذا بنسبة 100٪ أيضا، لكن أحيانا تكون النتائج بديهية بما يكفي لمعرفة ما إذا كانت النتائج منطقية قمت بعمل "واجهة أمامية" سريعة له:

شيش