APRO cette chose, si vous cherchez délibérément, vous ne la trouverez pas. C’est comme quelque chose qui mijote à feu doux — avec le temps, on finit par voir clair et comprendre.

Autrefois, lorsque je voyais fonctionner ces systèmes entièrement automatisés, je ressentais une sorte d’inquiétude inexplicable. Ce n’était pas que le système lui-même avait un bug, mais qu’il affichait une confiance démesurée face à des choses fondamentalement incertaines. Ce sentiment d’inquiétude était ma première compréhension d’APRO.

Ces dernières années, le monde des cryptomonnaies a été kidnappé par le mot « rapide ». La confirmation des blocs doit être rapide, l’exécution des transactions doit être rapide, le déclenchement des stratégies doit être automatisé, comme si la seule vitesse comptait pour être plus avancé. Mais peu de gens prennent le temps de se poser une question fondamentale : ces données sous-jacentes qui font accélérer le système, sont-elles fiables ?

Les vétérans du secteur savent tous que — la vitesse masque souvent la faiblesse. Plus le système tourne vite, plus les failles dans la logique sous-jacente sont susceptibles d’être amplifiées. Une hypothèse de départ que le secteur ne peut pas vraiment se permettre de remettre en question, c’est que : les données entrantes des échanges, de la chaîne, sont complètes, propres et directement utilisables.

Mais la réalité est tout autre. Les signaux du marché sont chaotiques, les prix fluctuent, la liquidité est intermittente, et les mises à jour des informations sont désordonnées. Nous, en tant qu’humains, savons instinctivement comment gérer ce chaos — si quelque chose n’est pas clair, on s’arrête d’abord, on regarde, on attend que la situation se stabilise un peu, puis on juge si c’est vraiment fiable. Mais si une machine n’est pas conçue spécifiquement pour cela, elle ne le fera pas.

C’est précisément là que réside la valeur centrale d’APRO. Il ne considère pas les données comme des commandes à exécuter immédiatement, mais comme une simple recommandation. Cette recommandation peut être cruciale, mais elle nécessite du temps pour vérifier sa véracité. Une fois vérifiée, elle peut alors réellement produire un effet.