方法论
以下过程已完整发布。每个阶段的存在都是为了减少猜测，而不是产生单一的置信信号。
市场数据以固定的时间间隔从公共交易所和链上记录中提取。不使用私人或付费数据源，因此可以独立验证输入。
预测模型筛选波动模式、交易量异常和历史先例的数据，产生结构化输出，而不是单一的买入或卖出信号。
每个输出都会根据波动范围和流动性深度分配一个风险评分，为学生提供头寸规模而非确定性的参考点。
在得知任何市场结果之前，最终输出、风险评分和时间戳都会写入公共日志，从而防止事后编辑结果。
关键能力
每个工具都是围绕单个任务设计的。他们都没有声称能够准确预测市场；它们缩小了新投资者可能做出的不知情决策的范围。
风险/评分
将波动性和流动性数据转换为简单的分数，以便学生可以在分配资金之前比较两种资产的相对风险。
警报
当资产超出近期交易范围时发出信号，发出早期信号来审查头寸，而不是在波动中做出反应。
历史
将当前的价格行为与可比较的历史时期进行比较，从而更容易判断走势是典型的还是特殊的。
尺码
根据学生陈述的风险承受能力和可用资本计算建议的分配，保持个人头寸的比例。
透明度
在得知结果之前，每个模型输出都会写入公共日志。事后不会进行任何修改，因此记录反映的是模型实际所说的内容，而不是事后看起来最好的内容。
| 时间戳 (UTC) | 资产对 | 模型输出 | 风险评分 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| 2024-11-03 09:00 | 样本对A | 持有——低信心 | 中等 | 已记录 |
| 2024-11-03 15:00 | 样本对B | 审核位置 | 高 | 已记录 |
| 2024-11-04 09:00 | 样本对A | 无动作 | 低 | 已记录 |
| 2024-11-04 21:00 | 样本对C | 减少接触 | 高 | 已记录 |
说明性日志格式 - 上图仅代表结构，而非实际市场产出。
每个条目在发布时都带有时间戳和哈希值。学生和外部审阅者可以将时间戳与公开市场数据交叉引用，以确认输出没有被追溯更改。
该日志只能追加。过去的条目无法编辑或删除，包括后来被证明是错误的条目。
记录条目按资产类别的说明性分布，而不是性能声明。
开始使用
入职顺序故意缓慢。它旨在延迟资本投入，直到学生理解模型用于描述风险的术语。
在访问任何输出之前，新用户会阅读已发布的方法和当前的数据源列表，因此分数背后的推理绝不是黑匣子。
在显示任何实际数据之前，简短的术语表涵盖了整个日志中使用的术语，包括回撤、波动性和头寸规模。
鼓励学生在分配任何资金之前先关注公共日志一段时间，将早期访问视为观察而不是指导。
关于方法
Eternally 的建立基于这样的观点：大多数新投资者并不缺乏机会；他们缺乏一致的方法来评估他们。该平台不承诺巨额回报，因为没有任何模型可以保证回报。
相反，它标准化了风险的衡量方式，并使衡量结果可见，因此学生可以随着时间的推移将自己的判断与记录的过程进行比较。
