本文是 NewsLiquid 平台的详细新手教程。NewsLiquid 将新闻、推特、交易所行情、链上地址等信息集中到一个页面，支持条件策略提醒与交易自动化。文章介绍了会员套餐（Free 到企业版）的选择建议、注册登录流程、新闻交易页各区域解读、Event Panels 工作台配置，以及核心功能：创建 Binance 带单员监控、Hyperliquid 地址监控和 OI 变动监控等策略的详细步骤，并反复强调先看懂、再监控、再验证、最后才考虑交易自动化的安全使用原则。
作者介绍了将 Minara 与 Jev 两个 AI 工具组合搭建金融交易智能体的完整流程。Minara 提供行情数据、Funding、OI、Smart Money、回测和执行等一体化金融基础设施，Jev 负责实时判断做多、做空或等待。工作流为：实时数据 → Jev 判断 → Minara 回测验证 → 风险过滤 → 执行。作者用 100U 本金在 7 天内跑出 174% 收益，强调 Jev 提出判断、Minara 验证策略是否有 Edge 的互补机制，展示了完整 AI Trader 的雏形，并计划后续分享搭建方法与配置。
文章阐述了如何构建对冲基金级别的 AI 交易系统。作者指出，AI 模型本身不是瓶颈，缺乏基础设施才是关键：散户 AI 缺少数据、算力和交易执行三大层。数据层需避免幸存者偏差和前视偏差；算力层需要集群化回测；交易层需全天候执行。通过 MCP 协议，可将 Claude、ChatGPT 等 AI 接入 QuantGPT 终端，获得机构级数据仓库、云端研究算力和实盘交易能力，以远低于 Bloomberg 终端（约 3 万美元/年）的成本（49-149 美元/月）构建完整 AI 交易系统。
ZK 是 OpenETF 的联合创始人，曾作为 day 1 成员参与 ofo 创立，负责增长营销，一年花 1 亿美金获取 2 亿用户。他分享了十年创业的四课：直面不完美产品、理解烧钱逻辑、突破自我束缚、选择被感召的创业方向。基于在加密基金投资中遇到的门槛高、信任成本高的痛点，他在 Hyperliquid 上构建了 OpenETF——一个全链上、可组合的开放 ETF 层，让任何策略都能成为 ETF，资金全程不下链，管理人无法挪用资产，把基金从特权金融工具变为链上金融原语。
播客《HODLong 后浪》第69期文字精华，记录交易员 Ogle 的投资心法与经历。他从童年倒卖文具起步，历经三次创业退出，今年用六位数本金在加密市场做到千万级收益。文中详述他在 Robinhood 峰会后 LIT 暴跌十五分钟亏掉几百万时果断砍半仓的决策逻辑，以及'坐错车就下车''把仓位减到睡得着为止''主动寻找推翻自己的理由'等交易原则。他还分享了对加密项目护城河、回购销毁代币的选币标准，以及对 FOMO 社交交易中 Ego 作祟的反思：交易到最后，对手盘往往是自己的贪念。
文章复盘了一次三星大额除息套利交易。三星Q3派息约1.67%，Binance通过特殊资金费补偿永续多头，Hyperliquid不补，但两所均出现定价错误。作者在BN做多、HL做空，拆解两边错价成因：HL资金费公式未考虑盘后内部盘不收费，折价不足；Binance市场则低估其分红补偿意愿。持有约12小时，不加杠杆获利1.5%，两所各10倍杠杆利润率7.5%，详细展示了规则差异挖掘与错价修正全过程。
作者评测了AI金融平台Minara，指出常见AI Trading工具只给分析建议，而实际交易中的查数据、定策略、回测、执行仍需自己完成。Minara定位为AI-native金融操作系统，接入50+实时金融数据源确保数据可信，支持策略市场、自然语言生成策略回测（含手续费、滑点、Funding建模）、模拟交易与Autopilot自动化监控，覆盖加密货币、股票、黄金外汇市场，帮助新手完成从研究到执行的完整交易流程，实现Run Your Own Wall Street。
文章面向新手，讲解如何通过币安购买USDT、转账和出金。作者指出很多人的实际痛点是付款问题，需要用到USDT。内容涵盖注册注意事项（区分Binance与Binance.US、填写邀请码）、注册与身份认证流程、通过C2C用人民币买卖USDT的详细步骤与注意事项、站内转账（Binance Pay）与链上提币的区别及操作方法（强调收款网络必须一致、先小额测试等），最后总结安全习惯，如开启2FA、防钓鱼码、警惕假客服诈骗等，帮助新手安全完成加密货币基础操作。
作者以 Web3 新手视角，完整记录了在 OKX 交易所用 USDT 购买人生第一笔 BTC 的全过程。文章先介绍了比特币的基本概念，如区块链、2100 万枚总量上限、可拆分买卖（最小单位为聪）等；随后讲解了购买前的准备工作，包括注册并认证 OKX 账户、准备 USDT 和小额资金；再逐步演示如何找到 BTC/USDT 交易对、区分市价委托与限价委托，并最终用 3U 以市价买入 0.00003802 BTC。文中还解答了新手常见问题，如资金划转、订单未成交、如何换回 U 等，并提醒投资有风险，仅作学习记录，不构成投资建议。
作者介绍了 AI 产品 Mojo 的内测体验，通过 13 个真实用例展示其能力：用自然语言绘制加密货币技术分析图表、标注交易事件、生成订单流与资金流综合图、计算资金费率相关性、执行链上大额转账监控、生成每日晨报看板，以及跨市场配对交易（如 SK 海力士韩股与美股 ADR 套利）、agent 组合管理、预测市场赔率套利分析等。最后以'每日报价猫娘播报'的趣味用例收尾，展现 Mojo '言出法随'的自然语言投资工具特性。
作者深入研究 Hyperliquid 和 HYPE 后认为：项目很好，但当前约 $80 的价格赔率不够好。文章分析了 Hyperliquid 的价值捕获机制（交易费用→Assistance Fund→买入销毁 HYPE），指出简单年化收入的估值陷阱，构建了熊市/基准/牛市三情景估值矩阵，得出当前价格已接近最乐观组合的结论。作者绘制了价格地图：$70 以上观察、$50-60 试探、$40-50 配置、$30-40 进攻，并强调价格低不等于便宜，需结合基本面判断。文章还澄清了代币解锁与实际卖压的关系，提出应关注净供应变化，并列出了会改变其判断的五个条件。
本文是一篇面向普通用户的实操指南，介绍如何参与币安举办的 bStocks 交易大赛。文章详细说明了活动规则、奖池设置和排名标准，并提供了五步操作流程：报名、选择 Agent、安装 BAW Skill、完成 AI 任务、分析并交易。作者强调无需编程基础，通过复制指令即可让 AI 辅助完成交易，同时提醒用户注意风险，建议小额试水。文章旨在鼓励用户体验 AI Agent 驱动的交易方式，并指出这是未来交易的趋势。
Linera 团队发表文章，阐述其成为下一个 Hyperliquid 的雄心。文章指出 Hyperliquid 的成功源于专用链、聚焦的消费产品、小团队、真实收入和用户优先。Linera 针对实时预测市场，构建了基于微链的并行架构，支持秒级结算的 PvP 市场。团队仅五人，通过应用驱动链的验证，并计划发行 LNRA 代币，奖励真实用户。
