हाल ही में X पर एक व्यक्ति चर्चित हो गया

यदि आप हाल ही में X (Twitter) स्क्रॉल कर रहे हैं, तो आपने यह अकाउंट देखा होगा: @aleabitoreddit, उपयोगकर्ता नाम Serenity।

इसके प्रोफ़ाइल में केवल एक पंक्ति है: पूर्व Reddit WallStreetBets प्रसिद्ध व्यापारी, AI/सेमीकंडक्टर आपूर्ति श्रृंखला विश्लेषक, पूर्व RISC-V फाउंडेशन सदस्य, पूर्व AI शोध वैज्ञानिक, अब विशेष रूप से "उन अनदेखी बाधा कंपनियों" का व्यापार करते हैं।

एक सामान्य X बकवासी प्रोफ़ाइल जैसा लगता है? लेकिन आंकड़े बोलते हैं: इसने जुलाई 2025 में X पर रजिस्टर किया, इस साल मई तक फॉलोअर्स 3.5 लाख से अधिक हो गए, और सब्सक्राइबर संख्या एलन मस्क के करीब पहुंच गई।

इससे भी अधिक ध्यान खींचने वाली इसकी उपलब्धियाँ हैं। यह दावा करता है कि इसकी वार्षिकीकृत रिटर्न दर का शिखर +501% था, वर्तमान में लगभग +122% पर स्थिर है, और इसने 38 से अधिक स्टॉक लक्ष्यों को सार्वजनिक रूप से नामित किया है। किसी ने एक विशेष "Serenity Tracker" वेबसाइट बनाई है जो इसकी होल्डिंग्स को ट्रैक करती है, और पाया कि इसका दावा किया गया 3840% वार्षिकीकृत रिटर्न मुख्य रूप से AI और सेमीकंडक्टर आपूर्ति श्रृंखला में अज्ञात छोटी कंपनियों में पहले से निवेश करने से आया है।

क्या किसी ने जाँच की है? हाँ। Reddit के दिनों में इसे $AXTI (जो $12 से $70 तक बढ़ा) की पहले से अनुशंसा करने के लिए WallStreetBets मॉडरेटर द्वारा प्रतिबंधित कर दिया गया था, कथित कारण "खुदरा निवेशकों को बहुत अधिक कमाई कराने से मॉडरेटर असहज हो गए"। यह विवरण काफी दिलचस्प है।

बेशक, सोशल मीडिया पर लाभ के स्क्रीनशॉट को हमेशा संदेह के साथ देखना चाहिए। लेकिन केवल स्टॉक चुनने की क्षमता के संदर्भ में, इसके द्वारा अनुशंसित लक्ष्यों पर स्वतंत्र जाँच का परिणाम मूल रूप से यही है – वास्तव में सटीक। तो मैं सोच रहा था: क्या मैं इसके ट्वीट्स के संकेतों को वास्तविक समय में ट्रेडिंग सिस्टम में एकीकृत कर सकता हूँ?

इस प्रकार की जानकारी का मूल्य क्या है

पहले एक पृष्ठभूमि बताते हैं।

A-शेयर बाजार में, हम रिपोर्ट देखने, प्रमुख फंडों पर नज़र रखने, और समाचार स्रोतों की प्रतीक्षा करने के आदी हैं। लेकिन अमेरिकी स्टॉक और क्रिप्टो बाजारों में, X पर KOL का प्रभाव कभी-कभी संस्थागत रिपोर्टों से कम नहीं होता – विशेष रूप से उन लोगों का जिनका वास्तव में विशिष्ट क्षेत्रों में संचय है।

Serenity की मुख्य विधि को "चोकपॉइंट थ्योरी" कहा जाता है: उच्च निश्चितता वाली अंतिम मांग (AI कंप्यूटिंग शक्ति का विस्फोट) से शुरू करते हुए, आपूर्ति श्रृंखला को उलट-चरणबद्ध तरीके से तोड़ते हुए, उन छोटी ऊपरी कंपनियों को खोजें जिनके पास अत्यधिक उच्च तकनीकी बाधाएँ हैं और आपूर्ति-मांग में गंभीर बेमेल है। ये कंपनियाँ अक्सर बहुत छोटी होती हैं, संस्थानों द्वारा कवर नहीं की जाती हैं, लेकिन एक बार मांग फूटने पर, उनकी लोच बहुत अधिक होती है।

यह तर्क स्पष्ट है, और यह (हालांकि गुमनाम) लगातार ट्रैक करता है, न कि वह अल्पकालिक ब्लॉगर जो बोलकर भाग जाता है।

समान तर्क कई स्थानों पर विस्तारित किया जा सकता है:

• X पर एलन मस्क का एक ट्वीट Dogecoin को मिनटों में उड़ा सकता है
• क्रिप्टो सर्कल के बड़े V का एक अल्टकॉइन का प्रचार अक्सर खुदरा निवेशकों के लिए पानी का सिरा होता है (यह उलटा भी इस्तेमाल किया जा सकता है)
• पारंपरिक वित्तीय दायरे के कुछ विश्लेषक X पर अपनी होल्डिंग्स का खुलासा करते हैं जो सार्वजनिक रिपोर्टों से आगे होता है

सोशल मीडिया जानकारी स्वयं एक अल्फा है, लेकिन अधिकांश लोग इसे व्यवस्थित रूप से एकीकृत नहीं करते।

लेकिन एक वास्तविक समस्या है: हम अमेरिकी स्टॉक की स्पॉट नहीं खरीद सकते

Serenity द्वारा अनुशंसित लक्ष्य ज्यादातर अमेरिकी स्टॉक हैं, जैसे NVDA, MRVL, AVGO, SIVE आदि। सामान्य उपयोगकर्ताओं के पास अमेरिकी स्टॉक खाता नहीं है, या वह रास्ता नहीं अपनाना चाहते, तो क्या करें?

यहाँ एक विचार है: बिनेंस (Binance) का TradFi स्टॉक परपेचुअल कॉन्ट्रैक्ट।

बिनेंस ने अमेरिकी स्टॉक पर आधारित परपेचुअल कॉन्ट्रैक्ट की एक श्रृंखला लॉन्च की है, जो USDT में सेटल होते हैं, लॉन्ग और शॉर्ट दोनों की अनुमति देते हैं, किसी अमेरिकी स्टॉक खाते की आवश्यकता नहीं है, और 7×24 घंटे व्यापार कर सकते हैं। वर्तमान में इसमें NVDA, MRVL, AMD, AVGO, META, MSFT, AMZN, GOOGL सहित दर्जनों मुख्यधारा के अमेरिकी स्टॉक शामिल हैं, और लगातार विस्तार हो रहा है।

इसका मतलब है: Serenity ने MRVL की अनुशंसा की, मुझे अमेरिकी स्टॉक खाता खोलने की आवश्यकता नहीं है, मैं सीधे बिनेंस पर MRVL_USDT परपेचुअल कॉन्ट्रैक्ट का लॉन्ग ऑर्डर खोल सकता हूँ।

बेशक, इस प्रकार के कॉन्ट्रैक्ट और सीधे स्टॉक रखने में अंतर है – कोई लाभांश नहीं, केवल मूल्य ट्रैकिंग, और इसमें फंडिंग रेट की लागत है। लेकिन छोटी से मध्यम अवधि की दिशात्मक ट्रेडिंग के लिए, यह पर्याप्त है।

सिस्टम की समग्र अवधारणा

यह सब सोचने के बाद, मैंने इस सिस्टम को डिज़ाइन करना शुरू किया।

कुल तीन चरण हैं:

            
            
            
① Serenity के ट्वीट्स को वास्तविक समय में प्राप्त करें
        ↓
② LLM का उपयोग करके ट्वीट सिग्नल का विश्लेषण करें (किस पर बुलिश? कितना आत्मविश्वास?)
        ↓
③ बिनेंस TradFi कॉन्ट्रैक्ट से मिलाएँ, ट्रेड निष्पादित करें + जोखिम प्रबंधन

पहला चरण सबसे महत्वपूर्ण है – ट्वीट्स को वास्तविक समय में कैसे प्राप्त करें?

Twitter का आधिकारिक API अब शुल्क लेता है, और सस्ता नहीं है। क्या कोई मुफ्त समाधान है?

हाँ: RSSHub। यह एक ओपन-सोर्स टूल है जो विभिन्न वेबसाइटों को RSS फ़ीड में बदल सकता है, जिसमें Twitter ट्वीट्स शामिल हैं। अपने खाते के कुकीज़ के साथ, यह किसी भी उपयोगकर्ता के ट्वीट्स को वास्तविक समय में RSS में बदल सकता है – मूल रूप से अपने खाते का उपयोग करके पेज को स्क्रैप करना, पूरी तरह से मुफ्त।

RSSHub की तैनाती

मैंने RSSHub को एक विदेशी सर्वर पर तैनात किया, ताकि नेटवर्क समस्याओं से अलग रहूँ। सर्वर पर Podman (CentOS सिस्टम का सामान्य कंटेनर रनटाइम) स्थापित है, एक कमांड में काम हो गया:

            bash
            
            
podman run -d \
  --name rsshub \
  -p 1200:1200 \
  -e NODE_ENV=production \
  -e CACHE_TYPE=memory \
  -e TWITTER_AUTH_TOKEN="आपका auth_token" \
  -e TWITTER_COOKIE="auth_token=आपका auth_token; ct0=आपका ct0" \
  diygod/rsshub:latest

यहाँ auth_token और ct0 Twitter खाते के कुकीज़ हैं, जो ब्राउज़र के डेवलपर टूल (F12 → Application → Cookies → x.com के नीचे) में मिल सकते हैं।

ये दो मान खाते के लॉगिन क्रेडेंशियल्स के बराबर हैं, कृपया केवल डमी अकाउंट से संचालित करें और इन्हें लीक न करें।

सत्यापित करें:

            bash
            
            
curl "http://localhost:1200/twitter/user/aleabitoreddit" | head -3

<?xml से शुरू RSS सामग्री देखकर सफलता का संकेत मिलता है। बाद में स्ट्रैटेजी सीधे इस पते पर HTTP अनुरोध भेजकर नवीनतम ट्वीट्स की सूची प्राप्त कर सकती है।

कॉन्ट्रैक्ट तालिका की गतिशील प्राप्ति

बिनेंस के TradFi कॉन्ट्रैक्ट लगातार नए आ रहे हैं, इसलिए कॉन्ट्रैक्ट तालिका को हार्डकोड नहीं किया जा सकता; प्रत्येक प्रारंभ और नियमित अंतराल पर ताज़ा करें:

            python
            
            
def refresh_equity_contracts():
    ms = exchange.GetMarkets()
    new_map = {}
    for key, market in ms.items():
        info = market.get("Info", {}) or {}
        sub_type = info.get("underlyingSubType", [])
        # TradFi EQUITY परपेचुअल कॉन्ट्रैक्ट फ़िल्टर करें
        if (
            ".swap" in key
            and "TradFi" in sub_type
            and info.get("underlyingType") == "EQUITY"
        ):
            ticker = key.replace("_USDT.swap", "")
            new_map[ticker] = key   # {"NVDA": "NVDA_USDT.swap", ...}
    return new_map

इस तरह नए लॉन्च किए गए कॉन्ट्रैक्ट स्वचालित रूप से शामिल हो जाते हैं, और LLM जब ट्वीट्स का विश्लेषण करता है तो नवीनतम कॉन्ट्रैक्ट सूची को संदर्भ सीमा के रूप में भी भेजता है।

LLM को Serenity की भाषा समझने दें

यह चरण पूरे सिस्टम का सबसे दिलचस्प हिस्सा है, और सबसे अधिक परिष्कृत करने की आवश्यकता वाला भी है।

LLM को सीधे "यह ट्वीट बुलिश है या बियरिश" कहना बहुत मोटा है – Serenity की अभिव्यक्ति शैली बहुत विशिष्ट है, और जो इसके बारे में नहीं जानते, वे कई बार गलत अनुमान लगा सकते हैं।

उदाहरण के लिए, यह अक्सर ऐसे ट्वीट करता है:

"Wow… new extremely transformative news got released today. Making a certain photonics company the effective upstream laser chokepoint for $NVDA NVLink fusion CPO ecosystem. Can anyone guess the name?"

यह ट्वीट मूल रूप से रहस्य बनाकर ट्रैफ़िक लाने के लिए है, अगला ट्वीट ही वास्तव में नाम बताकर बुलिश होता है। यदि LLM इस आदत को नहीं जानता, तो यह इसे NVDA पर एक मजबूत बुलिश संकेत के रूप में निर्णय कर सकता है – पूरी तरह से गलत दिशा में।

इसलिए सिस्टम प्रॉम्प्ट में इसकी अभिव्यक्ति की आदतों को स्पष्ट रूप से लिखा जाना चाहिए:

            python
            
            
system_prompt = (
    "आप एक विशेष ट्रेडिंग सिग्नल एक्सट्रैक्टर हैं जो Twitter उपयोगकर्ता 'Serenity' के ट्वीट्स की व्याख्या करता है।"
    "यह उपयोगकर्ता AI और सेमीकंडक्टर सप्लाई चेन विश्लेषक है, आपको TA के विशिष्ट अभिव्यक्ति पैटर्न को समझना होगा:\n"
    "1. TA शायद ही कभी सीधे 'खरीदें' कहता है, बल्कि कंपनी की सप्लाई चेन स्थिति और बाधाओं का वर्णन करके तेजी का संकेत देता है\n"
    "2. मजबूत तेजी के कीवर्ड: 'I personally think', 'undervalued', 'going much higher',"
    "'chokepoint', 'structural', 'thesis validated', 'go brrr', 'bullish'\n"
    "3. मंदी के कीवर्ड: 'avoid', 'overvalued', 'nuking', 'ban', 'bearish'\n"
    "4. प्रश्नवाचक ट्वीट (जैसे 'Can anyone guess?' 'Does anyone know?')"
    "रहस्य बनाकर ट्रैफिक खींचने के लिए होते हैं, स्वयं ट्रेडिंग सिग्नल नहीं बनाते, दिशा neutral होनी चाहिए\n"
    "5. मैक्रो ट्रेंड विवरण जिसमें किसी विशिष्ट स्टॉक का उल्लेख न हो, सिग्नल नहीं बनाता\n"
    "केवल वैध JSON आउटपुट करें, कोई अन्य सामग्री न निकालें।"
)

एक समान JSON प्रारूप लौटाएं:

            python
            
            
{
    "tickers": ["MRVL", "LITE"],  # केवल लेखक द्वारा स्पष्ट रूप से बताए गए स्टॉक, जो अनुबंध सूची में होने चाहिए
    "direction": "long",           # long / short / neutral
    "confidence": 85,              # 0-100, सिग्नल की समग्र तीव्रता
    "reason": "लेखक ने AI नेटवर्किंग कनेक्टिविटी की मांग पर स्पष्ट रूप से तेजी दिखाई"
}

आत्मविश्वास (कॉन्फिडेंस) के मानदंड:

• स्पष्ट रुख + ठोस तर्क: 80-95
• सकारात्मक तथ्य बताना लेकिन स्पष्ट रुख नहीं: 55-75
• प्रश्न/रहस्य/इंटरैक्टिव: 10-40 (इस स्थिति में दिशा neutral अनिवार्य)
• मैक्रो विवरण बिना विशिष्ट स्टॉक के: 30-50 (tickers खाली लौटें)

वास्तविक उपयोग में, 'क्लिकबेट ट्वीट' की पहचान की सटीकता काफी अच्छी है, ऐसे ट्वीट्स को ज्यादातर सही ढंग से फ़िल्टर कर दिया जाता है।

जोखिम प्रबंधन डिज़ाइन

सिग्नल मिलने के बाद, ऑर्डर लॉजिक उतना जटिल नहीं है, मुख्य बात जोखिम प्रबंधन को मजबूत रखना है।

पोजीशन प्रबंधन:

• प्रति ट्रेड पोजीशन: खाता इक्विटी का 5%
• अधिकतम एक साथ होल्डिंग: 5 स्टॉक
• लीवरेज: 1x, कोई लीवरेज नहीं

स्टॉप-लॉस:

• हार्ड स्टॉप-लॉस: एंट्री प्राइस से 5% नुकसान पर सीधे बंद करें, कोई समझौता नहीं

टेक-प्रॉफिट: कोई निश्चित टेक-प्रॉफिट नहीं, केवल ट्रेलिंग स्टॉप-लॉस

यह डिज़ाइन Serenity की होल्डिंग शैली से लिया गया है — TA का तर्क सप्लाई-डिमांड मिसमैच के पूरा होने की प्रतीक्षा करना है, होल्डिंग अवधि अक्सर लंबी होती है, निश्चित टेक-प्रॉफिट बहुत सारे मुनाफे को काट देगा। इसलिए ट्रेलिंग स्टॉप-लॉस का उपयोग किया जाता है:

            python
            
            
# जब लाभ 8% तक पहुंचे → ट्रेलिंग सक्रिय करें
# वास्तविक गिवबैक थ्रेशोल्ड = max(30%, पीक × 35%)
# पीक जितना बड़ा, उतना बड़ा गिवबैक अनुमत

giveback_pct = max(30, peak * 0.35)
drawdown = peak - pnl_pct
if drawdown >= giveback_pct:
    # पोजीशन बंद करें

एक उदाहरण से समझें:

• पीक +20%, थ्रेशोल्ड = max(30%, 7%) = 7%, +13% पर वापस आने पर बंद करें
• पीक +80%, थ्रेशोल्ड = max(30%, 28%) = 28%, +52% पर वापस आने पर बंद करें

बड़े लाभ वाले ट्रेड को पर्याप्त रूप से चलने दें, छोटे नुकसान को जल्दी काटें — यह संरचना Serenity की स्वयं की होल्डिंग शैली से मेल खाती है।

एक सुरक्षा वाल्व: पहले सूचित करें, फिर ट्रेड करें

रणनीति डिफ़ॉल्ट रूप से "केवल सूचना" मोड में है: सिग्नल मिलने पर केवल लॉग लिखें, वास्तव में ऑर्डर न दें। कुछ समय तक निरीक्षण करने के बाद, जब यह सुनिश्चित हो जाए कि LLM का निर्णय आपकी अपेक्षाओं के अनुरूप है, तो मैन्युअल रूप से "वास्तविक ट्रेडिंग" मोड में स्विच करें।

डैशबोर्ड पर चार तालिकाएँ हैं:

ट्वीट इतिहास में एक "सिग्नल प्रकार" कॉलम है, जो स्वचालित रूप से प्रत्येक ट्वीट को "💎 मजबूत सिग्नल" या "🎭 क्लिकबेट/प्रश्न" के रूप में चिह्नित करता है, ताकि बाद में LLM के निर्णय की गुणवत्ता की जांच की जा सके।

थोड़ी विस्तारित सोच

यह ढाँचा मूलतः एक विशिष्ट सूचना स्रोत को रीयल-टाइम में संरचित करके ट्रेडिंग सिस्टम से जोड़ना है, Serenity इसका केवल एक उदाहरण है। जब तक RSS या स्क्रैप करने योग्य डेटा स्रोत उपलब्ध है, सैद्धांतिक रूप से किसी भी स्रोत को जोड़ा जा सकता है। RSSHub द्वारा समर्थित सूचना स्रोत पहले से ही हजारों से अधिक हैं, केवल Twitter ही नहीं।

बेशक, सिग्नल स्रोत की गुणवत्ता पूरे सिस्टम की सीमा निर्धारित करती है। एक ऐसे व्यक्ति को चुनना जो बेतरतीब ढंग से सिग्नल देता है, सिस्टम कितना भी बढ़िया क्यों न हो, बेकार है। Serenity काम करता है क्योंकि TA के पास एक पूर्ण विश्लेषण ढाँचा है, वह उन अल्पकालिक ब्लॉगर्स जैसा नहीं है जो सिग्नल देकर भाग जाते हैं।

अंत में कुछ बातें

पूरा सिस्टम बनाने में वास्तव में समय लगने वाले दो क्षेत्र हैं: पहला RSSHub का तैनाती (विदेशी सर्वर + कुकी कॉन्फ़िगरेशन), दूसरा LLM प्रॉम्प्ट का अनुकूलन (ताकि यह किसी विशिष्ट KOL के अभिव्यक्ति पैटर्न को सटीक रूप से समझ सके)।

कोड वाला हिस्सा वास्तव में जटिल नहीं है, फ़्लॉममेकर प्लेटफ़ॉर्म ने कई निचले स्तर की चीज़ों को एनकैप्सुलेट कर दिया है, मुख्य बात व्यावसायिक तर्क को स्पष्ट करना है।

नए शुरुआत करने वाले दोस्तों को सलाह है कि पहले कुछ समय तक नोटिफिकेशन मोड चलाएं, लॉग देखते हुए जांचें कि LLM का निर्णय स्पष्ट रूप से भटक तो नहीं रहा है, फिर स्थिरता सुनिश्चित करने के बाद वास्तविक खाते पर स्विच करें। आखिरकार, सोशल मीडिया सिग्नल के आधार पर ट्रेड करने का मतलब ही KOL की निर्णय क्षमता पर दांव लगाना है — पोजीशन बहुत भारी न रखें, विविधता रखें, और स्टॉप-लॉस का पालन करें।

रणनीति कोड और पूर्ण कार्यान्वयन टिप्पणियों में उपलब्ध है, चर्चा के लिए स्वागत है।

रणनीति कोड: सोशल मीडिया KOL सिग्नल ट्रैकिंग_बिनेंस TradFi स्टॉक कॉन्ट्रैक्ट