Ну тут самое неудобное - каждый предмет нужно вбивать руками, поэтому ботом я почти не пользовался.

Проблема не была решена и поэтому я решил пойти дальше - парсить инвентарь целиком и обрабатывать уже его. Долго стоял вопрос о фронтенде, ибо я никогда не делал сайты/оконные приложухи и прочее, решил попробовать сделать mini app в тг, но, учитывая, текущее состояние дел, эта тема быстро отлетела, поэтому я решил делать отдельный сайт.


Написав весь бэк - базу данных, несколько внутренних сервисов для обновления бд и парсинга , я принялся за фронт. Тут решил "схитрить" и воспользовался современным благом - всё написал cursor, вроде работает.

Уже сейчас можно: Закинуть ссылку на профиль в стиме и увидеть цену инвентаря

Буду очень рад, если кто-то проявит желание и потыкается на сайте, я уверен, что там может что-то сломаться и долго грузиться, поэтому буду безумно рад вашему фидбеку

Сам сайт: https://steam-inventory-helper.online/


p.s. На скрине видно, что есть кнопка с API документацией, там пока сейчас ничего не сможете пощупать, на будущее планирую давать доступ к своей базе, ибо намучился с парсингом стима, хочется облегчить жизнь другим

Простыми словами:
Проект буквально “пересобрали”.

👉 Раньше это был один блок
👉 Теперь это конструктор из модулей

Это нужно, чтобы:

• быстрее развиваться

• подключаться к другим сетям

• масштабироваться

Переход от оракулов к AI-агентам

Технически:
Новая архитектура строится вокруг AI-агентов, которые включают:

• Data Layer

• Memory Layer

• Reasoning

• Execution

Простыми словами:
Раньше система просто:
👉 давала данные (как цена)

Теперь она:
👉 думает
👉 анализирует
👉 принимает решение
👉 выполняет действие

👉 Это уже уровень автотрейдера.

Memory Layer — ключ к “умному AI”

Технически:

• хранит исторические данные

• объединяет on-chain и внешние источники

• используется в принятии решений

Простыми словами:
Раньше AI был “без памяти”.

Теперь он:
👉 помнит прошлое
👉 видит тренды
👉 учитывает контекст

👉 Это огромный скачок качества.

Data Layer — нормализация рынка

Технически:

• сбор данных с CEX и DEX

• агрегация цен и объемов

• построение OHLCV

• устранение арбитражных перекосов

Простыми словами:
Цена теперь:
👉 не с одной биржи
👉 а сразу с десятков

👉 Это делает данные:

• точнее

• стабильнее

• пригодными для AI

Execution Layer — главный апгрейд

Технически:

• исполнение стратегий

• multi-venue trading

• risk management (TP/SL, позиции)

• execution workers

Простыми словами:
Вот здесь происходит главный переход:

👉 раньше — “сигнал”
👉 теперь — “действие”

AI может:

• открыть сделку

• закрыть

• управлять риском

👉 Это уже почти как фондовый алгоритм.

Quant Terminal — реальные цифры

Технически:

• более 800 пользователей

• около $68 млн объема

• AI-агенты в работе

• тестирование стратегий (backtest / forward)

Простыми словами:
Это не концепт.

👉 Люди уже:

• торгуют

• тестируют стратегии

• используют AI

👉 Объем показывает, что это реально работает.

Разделение токенов: ORAI и LFG

Технически:

ORAI:

• газ

• стейкинг

• безопасность

• AI-инфраструктура

LFG:

• DeFi

• ликвидность

• трейдинг

Простыми словами:
Раньше один токен делал всё → это плохо.

Теперь:
👉 ORAI = основа сети
👉 LFG = торговля

👉 Это делает экономику стабильнее.

Sub-chain для трейдинга

Технически:

• отдельный блокчейн

• задержка <100ms

• orderbook

• маркет-мейкеры

Простыми словами:
Они хотят сделать:
👉 скорость как у Binance
👉 но на блокчейне

Если получится — это сильный шаг.

Что в итоге происходит

Технически:

• AI + Data + Memory + Execution

• модульная архитектура

• multi-chain интеграции

Простыми словами:

👉 Был: “поставщик данных”
👉 Стал: “AI, который действует”

Перспективы

Плюсы:

• попадание в тренд AI

• рабочие продукты

• сильная архитектура

• реальное применение

Риски:

• сложная система

• нужен спрос

• конкуренция

Итог

Oraichain сейчас находится в редкой точке:

👉 технология уже есть
👉 но массового внимания еще нет

И главный вопрос:

👉 станет ли это реальным инструментом для рынка
или останется сложной технологией без пользователей

Проанализируем решения, принёсшие максимальную доходность азиатским хедж-фондам в 2024–2025 годах:

1. Panview Capital, Гонконг Крупная ставка на AppLovin — американскую компанию цифрового маркетинга, чья модель машинного обучения обеспечила высокую доходность рекламных расходов. Получили прибыль 56% в 2024 году. Инвестиции в технологии машинного обучения за пределами региона, где компания стала ключевым бенефициаром роста рекламных расходов китайских e-commerce компаний.

2. Aspex Management, Гонконг. Концентрированные инвестиции в акции технологического, промышленного, потребительского и финансового секторов по всему региону. Прибыль составила более 35% в 2024 году. Специфика работы хедж-фонда в глубом отраслевом анализе и диверсификации ставок на восстановление китайского рынка.

3. CloudAlpha Capital Management, Гонконг. Инвестиции в генеративную инфраструктуру и компании разработчики приложений, преимущественно в США. Прибыль составила более 77% через CloudAlpha Tech Fund. Фокус на глобальных технологических трендах (генеративный ИИ) с доступом к наиболее динамичным приватным и публичным компаниям.

4. RAYS Capital Partners, Сингапур. Поиск менее известных бенефициаров бума искусственного интеллекта для инвестиций в кабели для ЦОД Credo Technology, жидкостное охлаждение Asian Vital Components и резервные батареи Advanced Energy Solution. Прибыль составила 80% в 2024 году. Нишевый выбор в рамках общего тренда на искусственный интеллект, инвестиции в инфраструктурные компании, критически важные для развития технологии.

5. Evolution Asset Management, Китай. Контртрендовая стратегия через масштабную покупку китайских активов потребительского сектора и IT-компании Гонконга на минимумах во время эскалации торгового конфликта с США. Прибыль составила 1485% за десятилетие с 2014 г. Основа работы хедж-фонда это аналитическая модель, сочетающая данные и логику для принятия решений в условиях паники с сочетанием дискреционного управления и количественных стратегий, составляющих 40%.

6. Kings Court Capital, Сингапур. Крупная ставка на Suzuki Motor как на защитный актив, устойчивая бизнес-модель в Индии, низкая экспозиция к США и Китаю, фокус на гибридных автомобилях. Прибыль составила 33% в 2024 году. Фокус работы в выборе тихой гавани при условиях геополитических и торговых рисков с глубокой экспертизой в конкретном секторе автопрома.

7. Singularity Tech Fund, Гонконг. Глобальные ставки на полупроводники и инфраструктуру центров обработки данных. 56% рост в 2024 году. Тематическое инвестирование в ключевые отрасли цифровой экономики, капитализация на долгосрочном спросе.

8. L& R Asia Credit Alpha, Гонконг. Активная торговля кредитами и облигациями в различных отраслях по всему азиатскому региону в Китае, Индии, Индонезии, Японии и других. Прибыль 25% в 2024 году Фокус на экспертизу кредитных рынков и умение находить недооценённые возможности в период восстановления после долгового кризиса.

9. Factorial Fund или Barun Agarwal, Сингапур. Долгосрочные кредитные инвестиции в индийскую Vedanta Resources на фоне восстановления прибыли и усилий компании по сокращению долга. Прибыль 18% в 2024 году. Особенность работы в фундаментальном анализе и терпении для инвестиций в непопулярные активы с потенциалом роста.

10. Ocean Arete, Гонконг. Макростратегия с торговлей на рынках акций, фиксированного дохода, валют и сырьевых товаров по всей Азии. Прибыль не менее 10% в 2024 году. Гибкость и способность извлекать прибыль из различных рыночных условий и волатильности в разных классах активов.

Анализ этих решений позволяет выделить общие принципы, которые принесли фондам максимальную прибыль:

1. Глубокая тематическая экспертиза и фокус на долгосрочных трендах, таких как искусственный интеллект и цифровая инфраструктура.

2. Контртрендовое мышление как способность действовать вопреки рыночной панике.

3. Географическая и секторальная диверсификация для поиска возможностей не только в Азии, но и в глобальных компаниях-лидерах.

4. Использование альтернативных данных и количественных моделей для снижения рисков и поиска неочевидных идей.

4. Активное управление событиями и торговля на корпоративных событиях, таких как выкупы облигаций или восстановление кредитоспособности.

Читайте больше про работу хедж-фондов а книге "Хедж-фонды", Дмитрий Романофф