Recentemente desenvolvi alguns projetos:

1. Reescrevi o motor de colocação de ordens da bolsa usando RUST, com menos recursos e velocidade mais rápida, baseado nas características de desequilíbrio de cotações e livro de ordens, com preços contínuos 24/7 sem saltos, um servidor 8c16g consegue fazer cerca de 100 pares de moedas simultaneamente, reduzindo o espaço de arbitragem da bolsa;
2. Reconstruí o sistema financeiro do market maker, com lógica de reconciliação completa, atribuição de lucros e perdas diários, dados detalhados de hedge de negociações auditáveis;
3. Para desenvolver estratégias de colocação de ordens de market maker em mercados preditivos, criei uma bolsa preditiva que automaticamente lista mercados iguais do Kalshi e POLYMARKET, colocando ordens diariamente com base nas cotações do POLYMARKET, usando as cotações do Kalshi como backup, para evitar falhas na cotação ao colocar ordens, que poderiam ser exploradas por usuários devido à falha na obtenção de dados de mercado;
4. Plataforma de backtest de fatores neutros e trading ao vivo, atualizando periodicamente os fatores a partir de relatórios de pesquisa, acompanhando o desempenho dos fatores, ajustando manualmente os pesos dos fatores estratégicos, atualmente entrando na fase de trading com fundos pequenos.
Entre esses projetos, os primeiros e terceiros foram os que mais tempo ajustei. A IA tem claras limitações no design de sistemas de alta frequência, alta concorrência e baixa latência, principalmente por não gerenciar memória de forma detalhada, usar filas sem bloqueio, pré-alocar pools de memória, etc., para realizar interações em nanossegundos. Prefere operações frequentes de leitura/gravação em banco de dados/arquivos, o que acaba causando um “montão de I/O” que prejudica severamente a taxa de transferência do sistema, além de consumir espaço em disco de forma explosiva. A curto prazo, engenheiros de arquitetura de sistema ainda são difíceis de substituir.
No design front-end, tenho o hábito de usar HTML para criar uma interface de interação, ajustá-la e depois reescrevê-la com React + Typescript, integrando a API do backend. UI, front-end e gerentes de produto provavelmente se fundirão em um único “engenheiro de produto”. A IA já simplificou completamente a construção de componentes de páginas front-end e a lógica de interação comum, podendo ser copiada com um clique. Nesta camada, a verdadeira vantagem competitiva se torna o “gosto” e a “insight de negócio”. UI designers com excelente senso estético e pensamento de produto podem liderar a entrega do produto usando ferramentas de IA, e a escassez de bom gosto se torna um diferencial de valor absoluto na definição do limite visual e de interação do produto.