UpsideOnly:不出本金也能分潤?快來上傳你的交易策略!

Upsideonly

UpsideOnly 背景

UpsideOnly 誕生於 2022 年加密貨幣歷史上最大的交易所崩盤慘劇後,金融市場逐漸吸取教訓,並透過最新科技結合交易的方式向投資者提供服務。

UpsideOnly 為什麼能主打零本金賺取收益?看完這篇文章你就懂了!

前 FTX Europe 負責人親自操盤

UpsideOnly 的靈魂人物兼執行長 Patrick Gruhn 曾親歷 FTX 集團的帝國崩潰,這段充滿教訓的過去,直接決定了 UpsideOnly 的底層基因。

與現有交易所不同,UpsideOnly 成立初衷便是不託管、不接觸用戶交易資金,徹底杜絕了機構挪用客戶資產的道德風險。

母公司 PDC 全力注資

至於為什麼 UpsideOnly 能夠做到不接觸用戶交易資金,一切都要歸功於背後有間實力強大的母公司 PDC。

作為美股上市公司 Perpetuals.com 推出的核心戰略產品,UpsideOnly 擁有極為雄厚的資本支持。執行長 Gruhn 本人已承諾率先出資 1 億美元,且公司目前正與多家機構密切洽談募集數億美元的後續資金。

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UpsideOnly 如何實現零虧損?

傳統金融市場的遊戲規則往往對散戶極不友善,用戶想要獲利,就需要判斷市場的方向,並需要額外支付手續費作為入場券。

而 UpsideOnly 的創新機制則徹底打破傳統規則,它讓用戶僅需要輸出交易信號,就能合法分享真實市場的獲利,實現真正的零資金投入、零虧損原則。

用戶端純模擬交易零本金進場

用戶在平台上進行加密貨幣、股票、黃金、石油的一切標的,都是使用模擬交易中的模擬金進行交易,這意味著用戶不需要轉入任何自有資金。

這種設計將交易策略與資金風險完全隔離,即使用戶交易策略在當前市場表現不佳,也不會有任何一方受到損失。

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BayesShield AI 自動篩選

用戶在 UpsideOnly 上產生的交易訊號,會全數進入平台自研的 BayesShield AI 模型進行即時審查。該模型會精準過濾掉隨機性的賭博行為,篩選出真正可用的收益策略。

UpsideOnly 的 AI 系統能夠篩選出真正具備價值的超額收益策略,將原本零散的模擬數據精煉為可供機構實盤執行的商業級情報。

母公司自營資金承擔所有實盤風險

一旦用戶的交易策略被 BayesShield AI 選中,母公司 Perpetuals 就會動用自有資金在真實市場上跟單執行。

如果交易不幸遭遇虧損,所有財務窟窿均由公司自營資金全額吸收;反之,若交易最終成功獲利,平台會將淨利的 50% 真金白銀分配給最初提供該信號的用戶,讓用戶在無需自有資金的狀況下實現獲利。

1 美元押金與零託管

UpsideOnly 透過兩項精妙的設計:1 美元可退還押金與絕對零託管原則,在 FTX 倒閉後的現在,期望建立起平台與用戶間的互相信任。

極低財務心理成本換取高純度訊號

為了杜絕自動化機器人或惡意用戶利用腳本大量灌水、刷取隨機策略,UpsideOnly 引入最低 1 美元的押金門檻。

這筆資金並非平台規費,而是由用戶自願存入以證明其非機器人身份,並以此解鎖更高比例的獲利抽成。

獨立信託與國債資產配置

這筆由全球用戶積少成多所匯聚的押金池,在安全性上擁有極為嚴格的資產保護架構。

UpsideOnly 將這筆資金全權交由外部獨立的信託機構進行託管,並硬性規定該筆資金只能全額投入於具備最高流動性與安全性的美國國債中。這項機制在確保平台不動用資產的前提下,還能保障資金的安全及即時贖回。

痛定思痛的零託管底線

經歷過 FTX 帝國在一夕之間因挪用用戶資產而土崩瓦解的歷史慘劇,執行長 Patrick Gruhn 對於中心化託管的弊端有著比任何人都深刻的切膚之痛。 

UpsideOnly 自創立之初便確立經營底線:絕對不託管、不接觸用戶任何交易本金,只是用戶願不願意貢獻交易訊號,仍等待市場表態。

UpsideOnly 商業模式與潛在挑戰

雖然免本金即可分潤的機制極具誘因,但 UpsideOnly 的本質絕非慈善事業,這種融合跟單交易、AI 數據的嶄新商業模式,未來必將面對數據噪聲、黑天鵝回撤的考驗。

本質為去中心化自營交易室

UpsideOnly 的核心商業邏輯在於將大眾日常交易的模擬預測轉化為公司的生財資產,平台不收本金、不賺手續費,而是透過母公司的資金賺取交易利潤。

平台利用策略在市場中賺取遠超傳統量化基金的巨額利潤,再將其中一半作為佣金發回,本質上等同於支付傭金聘請合約研究員,而當研究員產出不佳時,公司也將面臨虧損。

AI 模型的過濾能力存在黑天鵝風險

潛在挑戰方面,首當其衝的是逆向選擇問題,由於提交策略完全零成本,平台初期必然會充斥海量的垃圾策略、賭博心態或隨機性的猜漲跌,這將極度考驗 BayesShield AI 的過濾極限。

更危險的是,該模型是基於 220 億筆歷史數據訓練而成,當市場遭遇突發的地緣政治驟變、流動性危機等歷史未見的黑天鵝事件時,AI 濾網極可能集體失靈,導致實盤資金面臨災難性回撤,最終導致公司倒閉。

本報告僅供資訊分享之用,內容不構成任何形式的投資建議或決策依據。文中所引用的數據、分析與觀點均基於作者的研究與公開來源,可能存在不確定性或隨時變動的情況。讀者應根據自身情況及風險承受能力,審慎進行投資判斷。如需進一步指導,建議尋求專業顧問意見。


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