Informe de Análisis Objetivo del Repositorio de Conocimiento Personal de CZ (zccz14)

Fecha de Análisis por IA: 08 de febrero de 2026 Generado a partir de 68 archivos Markdown Nota: Este informe ha sido generado por IA y su contenido es solo para referencia.

Resumen General

El propietario del repositorio, CZ (GitHub ID: zccz14), describe su área de especialización como trading cuantitativo y fintech. Es el fundador del proyecto de código abierto No Trade No Life (NTNL) y se graduó de licenciatura en la Universidad de Jiaotong de Xi'an (XJTU). Su lengua materna es el chino, puede comunicarse en inglés y japonés, y está aprendiendo español.

El contenido del repositorio abarca un período desde el 5 de enero de 2026 hasta el 8 de febrero de 2026, aproximadamente 35 días. El contenido está escrito principalmente en chino y se distribuye en los siguientes directorios:

• LOGS (54 entradas): Registros de trabajo que documentan el desarrollo diario, reflexiones y colaboración en equipo.
• INSIGHTS (9 entradas): Artículos de reflexión profunda y refinada, que cubren teoría de inversión, diseño de sistemas de IA, filosofía cognitiva, etc.
• QUANT (2 entradas): Documentación técnica relacionada con trading cuantitativo (Análisis de Espectro Completo FSA, introducción al proyecto EA).
• MEETINGS (1 entrada): Minutas de reunión (Análisis de fondos de capital privado Guotai Haitong).
• EVENTS (1 entrada): Análisis de eventos (Caso de incautación de Bitcoin por el gobierno de EE. UU.).
• DEBATES (1 entrada): Debate generado por IA (Crecimiento estable vs. Salto de clase).

Los proyectos principales incluyen: CZON/CZONE (herramienta de repositorio de conocimiento personal), EA/Earnby.AI (proyecto de fondo on-chain), Yuan/1earn (plataforma de trading cuantitativo), LegionMind (herramienta de gestión de proyectos para Agentes de IA), FSA (Análisis de Espectro Completo), SandTable (marco experimental para la "guerra prolongada del capital").

Introducción a los Proyectos

CZON / CZONE

• Origen: Iniciado alrededor del 7 de enero de 2026, originalmente llamado ZEN, luego renombrado a CZON (CZ + Zone) debido a conflictos de nombres. Se posiciona como una herramienta nativa de IA para repositorios de conocimiento personal y publicación de contenido.
• Funcionalidades Principales:
  • Escritura en lengua materna en Markdown, traducción automática multilingüe por IA.
  • Extracción automática de metadatos del documento (título, resumen, palabras clave) por IA.
  • Sistema automático de clasificación y etiquetado por IA.
  • Generación de resúmenes multiesilo (objetivo, crítico, literario, análisis de personalidad, etc.) por IA.
  • Modo oscuro, generación de mapa del sitio, optimización SEO.
  • Traducción generativa adversaria (iteración entre Agente Traductor + Agente Revisor).
• Iteraciones de Versión: Desde 0.4.x hasta 0.8.6, pasó por múltiples iteraciones como la refactorización de renderizado JSX, refactorización de estructura de directorios (de Hash ID a mapeo de rutas), eliminación de YAML Front Matter, integración y reversión de OpenCode Agent.
• CZONE: Versión en línea de CZON (CZON + Environment). Planea alojarse en GitHub Pages, con autorización OAuth de GitHub y ejecución de CLI mediante GitHub Actions, para lograr una plataforma de creación de contenido en línea con costo cero en servidores.
• Archivos Relacionados: De la creación a la distribución: construyendo un motor de contenido nativo de IA, Interpretación del significado de CZON, Curva de energía potencial en forma de N

EA (Earnby.AI)

• Origen: Predecesor fue un fondo de capital privado operativo desde marzo de 2024. Lanzado como proyecto on-chain en noviembre de 2025, desplegado en BSC (BNB Smart Chain).
• Funcionalidades Principales:
  • Gestión de patrimonio con garantía de capital en stablecoins + rendimiento variable.
  • Estructura de capital senior/subordinado, con el capital propio del proyecto totalmente invertido en el tramo subordinado.
  • Estrategias de cartera direccional (selección de momento con aprendizaje automático) y estrategias neutrales en delta (arbitraje entre mercados).
• Iteraciones de Versión: Rendimiento acumulado +39.22%, anualizado ~22%, máxima reducción (drawdown) 1.12%, porcentaje de meses rentables 95% (19/20 meses).
• Archivos Relacionados: Introducción al proyecto EA

Yuan / 1earn

• Origen: Plataforma de infraestructura interna del equipo para trading cuantitativo.
• Funcionalidades Principales:
  • Desarrollo, backtesting y despliegue de estrategias de trading cuantitativo.
  • Ejecución de estrategias neutrales en delta (trading de spreads, arbitraje de tasas de financiación, etc.).
  • 1earn es un producto orientado al usuario, desarrollado sobre Yuan.
• Iteraciones de Versión: Durante enero de 2026, se realizaron correcciones continuas a problemas de limitación de API (rate limiting) y estabilidad.
• Archivos Relacionados: Registro de trabajo del equipo

LegionMind

• Origen: Herramienta de gestión de proyectos para Agentes de IA, liderada por el miembro del equipo C1.
• Funcionalidades Principales:
  • Gestión de contexto entre sesiones basada en sistema de archivos.
  • Integración de funcionalidades Kanban de GitHub Projects.
  • Soporte para programación y coordinación de tareas de Agentes.
• Archivos Relacionados: Discusión sobre LegionMind, Discusión RFC

FSA (Análisis de Espectro Completo)

• Origen: Extensión basada en el artículo de J.L. Kelly de 1956, un marco de estrategia probabilística para escenarios de inversión y trading.
• Funcionalidades Principales:
  • Define el espacio de resultados, distribución de probabilidad y rendimiento, calculando el apalancamiento óptimo.
  • Utiliza el método de Newton para resolver problemas de optimización de funciones estrictamente cóncavas.
  • Incluye mecanismo de defensa contra cisnes negros (inyección de pseudo-probabilidades simétricas).
  • Método de backtesting de margen bruto (GPM) y concepto de resolución de posición.
• Archivos Relacionados: Análisis de Espectro Completo: El método óptimo para monetizar información

SandTable (Tablero de Arena)

• Origen: Nombrado el 4 de febrero de 2026, es un marco experimental para validar la teoría de la "guerra prolongada del capital".
• Funcionalidades Principales:
  • Generación de secuencias de mercado (modelos GBM, GARCH, Heston, etc.).
  • Separación entre estrategias de señal y estrategias de apuesta.
  • Evaluación de la frecuencia y el intervalo de tiempo para tomar ganancias (take-profit) bajo diferentes múltiplos objetivo.
• Iteraciones de Versión: Ya publicado en npm (nombre del paquete sandt).
• Archivos Relacionados: Nombrando SandTable, Diseño experimental

Temas Clave

1. Teoría de Inversión y Gestión de Capital

• Guerra Prolongada del Capital: Propone un marco estratégico para que los inversores individuales logren un crecimiento exponencial de la riqueza mediante "pérdidas controlables, acumulación de ventajas y persecución de ganancias". Refuta tres puntos de vista: "el individuo está destinado a perder", "apostar todo para enriquecerse rápidamente" y "desarrollo estable". Enfatiza el trading algorítmico y el aumento de posición con ganancias flotantes.
• Análisis de Espectro Completo: El método óptimo para monetizar información: Extiende la fórmula de Kelly a escenarios de múltiples resultados, propone métodos para calcular el apalancamiento óptimo, el marco de backtesting GPM y el mecanismo de defensa contra cisnes negros.
• Hipótesis de la Dinámica de Tres Cuerpos en los Mercados de Capital: Clasifica a los participantes del mercado en tres tipos: capital de momento (M), capital de valor (V) y capital de liquidez (L), construyendo un modelo de 8 fases de mercado y transiciones de fase.
• Volatilidad y Apalancamiento: Argumenta que el apalancamiento puede reducirse a la volatilidad, analizando la naturaleza y el costo del apalancamiento on-chain/off-chain.
• El efecto de la volatilidad es superior al efecto del apalancamiento: Argumenta que la volatilidad proporciona spreads gratuitos al trader, mientras que el apalancamiento aumenta linealmente el costo de trading.
• Diseño experimental para la Guerra Prolongada del Capital: Define un marco de separación entre cuenta base y cuenta de apuestas, estableciendo reglas de gestión de posición anti-Martingale.

2. Diseño de Sistemas de IA y Colaboración Multiagente

• Arquitectura de Ingeniería de Software para Colaboración Hombre-Máquina a Nivel de Módulo: Propone un flujo de trabajo para Agentes: Especificación del Protocolo → Generación paralela de código de implementación/pruebas/benchmark → Arbitraje multinivel.
• Cómo resolver el deseo de control humano: Sobre el problema de la confianza controlable en la colaboración hombre-máquina: Propone un modelo multiplicativo de dos capas para la confianza controlable (alineación de intenciones × triángulo de control de riesgos) y una estructura recursiva fractal para la alineación de intenciones.
• Abrazar lo "limitado", diseñar lo "ilimitado": Un nuevo paradigma para construir sistemas de agentes basados en las limitaciones de los LLM: Propone un marco trinitario de ingeniería de coordinación, economía de decisiones de IA y gestión del flujo cognitivo.
• Del campo de batalla al espacio digital: El significado inspirador de las órdenes de operaciones de Su Yu para el marco de colaboración de sistemas multiagente: Transfiere la lógica organizativa de las órdenes de operaciones de grandes unidades de Su Yu al marco de colaboración multiagente de IA.
• Restricciones de control Multi-Agents: Discute el equilibrio entre restricciones blandas (Agente controla Agente) y restricciones duras (Script controla Agente).

3. Práctica de Programación con IA y Reflexiones de Ingeniería

• El gran fracaso del Vibe Coding: Registra la experiencia del colapso en la calidad del código generado por IA, sugiere evitar OOP y seguir el principio de la navaja de Occam.
• El amanecer de la liberación está por llegar: Discute la experiencia de uso de la herramienta vibe-kanban y el problema del deseo de control.
• Nivel de inteligencia del LLM vs. Métodos de ingeniería: Registra la discusión con Hobo sobre "innatismo" vs. "constructivismo", y la necesidad de observabilidad en entornos de producción.
• El rendimiento de los Agentes en tareas de traducción es inferior al de LLM one-shot: Registra el retroceso de los Agentes en tareas de traducción y el análisis de causas.
• El progreso de la programación con IA es demasiado rápido y su nivel es superficial: Analiza las deficiencias de OpenCode en capacidad de depuración, asignación de atención y sentido del ritmo arquitectónico.

4. Filosofía Cognitiva y Existencia Personal

• Sobre la esencia del ser humano: Explora el repositorio de conocimiento personal como portador de memoria a largo plazo, la irreplicabilidad de la subjetividad, los lectores estratificados de "dejar un legado escrito", la esencia del gusto (la capacidad de rechazar), la deconstrucción y reconstrucción del significado de la existencia personal en la era de la IA.
• Regresar a lo esencial: La complejidad es un camino necesario en la cognición: Argumenta el proceso de desarrollo cognitivo en espiral ascendente, proponiendo que "el costo de la complejidad tiene un efecto de atenuación con la distancia".
• De la creación a la distribución: construyendo un motor de contenido nativo de IA: Propone el principio de creación de contenido "crear en profundidad, distribuir en superficie".

5. Desarrollo del Producto CZON

• ZEN renombrado a CZON: Registra el proceso de renombrado y la reflexión sobre el posicionamiento del producto.
• La curva de energía potencial en forma de N de CZON: Propone un modelo de cambio de energía potencial desde la creación hasta la distribución de contenido.
• Interpretación del significado de CZON: Define C (Orientado al Contenido), Z (Configuración Cero), O (Nativo de IA Orgánico), N (Curva de Energía en forma de N).
• Refactorización de la estructura de directorios de CZON: Refactorización de Hash ID a mapeo de rutas, resolviendo el problema de regeneración en avalancha.
• Lanzamiento de CZON v0.8.6: Elimina YAML Front Matter, utiliza traducción de metadatos JSON en su lugar.

6. Eventos de Mercado y Análisis de la Industria

• ¿Cómo incautó el gobierno de EE. UU. los ~150 mil millones de dólares en Bitcoin de Chen Zhi?: Detalla el proceso completo de rastreo on-chain, procedimientos legales y recuperación de claves privadas.
• Análisis profundo de los fondos de capital privado de valores de Guotai Haitong 2025: Cubre el panorama del mercado de capital privado, divergencia en el rendimiento de estrategias, cambios en factores cuantitativos, cambios en la estructura de asignación, etc.
• Edición especial 4v4 de "Qi Pa Shuo": Crecimiento estable vs. Salto de clase: Debate generado por IA, desarrollado en torno al pensamiento central de la Guerra Prolongada del Capital.

Línea de Tiempo

Personas Principales

Resumen de Marcos Teóricos

Guerra Prolongada del Capital

• Idea Central: Los inversores individuales logran un salto de clase mediante "utilizar pérdidas controlables para buscar un rendimiento que no podrían permitirse perder".
• Elementos Clave:
  • Cuatro principios: No arriesgar (controlar la velocidad de pérdida), no desperdiciar (trading algorítmico), no retrasar (aumentar posición con ganancias flotantes), no ser ambiguo (definir condiciones de victoria).
  • Línea de control de riesgo: $F(t) \ge -C \cdot (t - T_0)$, donde $C$ es la velocidad máxima de pérdida tolerable.
  • Estrategia de aumento de posición con ganancias flotantes: Ampliar la posición al obtener ganancias, volver a la línea de control de riesgo y esperar al sufrir pérdidas.
  • Métrica de evaluación: $T_S(A, C)$, es decir, el tiempo requerido para que una estrategia alcance el objetivo de victoria bajo parámetros de control de riesgo dados.
• Expresión Matemática: $F(t_1) = F(t_0) - P(t_0) + S(P(t_0), t_0, t_1)$
• Archivo de Origen: Guerra Prolongada del Capital

Análisis de Espectro Completo (FSA)

• Idea Central: Dado un espacio de resultados, calcular el apalancamiento óptimo que maximiza el rendimiento compuesto.
• Elementos Clave:
  • El espacio de resultados $X$ cumple cinco supuestos: rendimiento determinista, probabilidad determinista, exclusividad mutua, exhaustividad, efecto de apalancamiento.
  • Rendimiento compuesto $C(X, k) = (\prod_{i \in X} (1 + k \cdot R_i)^{P_i}) - 1$
  • $G(k)$ es una función estrictamente cóncava, existe un único punto de máximo.
  • Defensa contra cisnes negros: Inyectar eventos de pseudo-probabilidad simétricos, limitando el dominio factible a $(-1, 1)$.
• Expresión Matemática: $k_o = \argmax_k C(X, k)$, resuelto mediante el método de Newton.
• Archivo de Origen: Análisis de Espectro Completo: El método óptimo para monetizar información

Hipótesis de la Dinámica de Tres Cuerpos en los Mercados de Capital

• Idea Central: Los mercados de capital son un sistema de tres cuerpos compuesto por tres tipos de capital: capital de momento (M), capital de valor (V) y capital de liquidez (L), cuya interacción genera comportamientos dinámicos complejos.
• Elementos Clave:
  • Tres variables centrales: prima $\delta$, momento $\mu$, volatilidad $\sigma$.
  • La matriz rendimiento-riesgo-costo tiene una estructura de simetría axial.
  • 8 fases de mercado (combinación $2^3$) y 12 transiciones unidimensionales.
  • Bucles de retroalimentación positiva (espiral de colapso) y bucles de retroalimentación negativa (mecanismo de recuperación).
  • Selección natural impulsada por el rendimiento como mecanismo de variable lenta.
• Archivo de Origen: Hipótesis de la Dinámica de Tres Cuerpos en los Mercados de Capital

Modelo Multiplicativo de Dos Capas para Confianza Controlable

• Idea Central: El deseo de control en la colaboración hombre-máquina surge de una preocupación racional por la pérdida de control sobre las consecuencias. Se logra una colaboración a escala mediante la construcción de confianza controlable.
• Elementos Clave:
  • Capa base: Alineación de intenciones (alineación de expresión × alineación de valores × alineación estructural × alineación dinámica).
  • Capa de ejecución: Triángulo de control de riesgos (previsibilidad × intervenibilidad × recuperabilidad).
  • Estructura recursiva fractal para la alineación de intenciones.
  • Marco de implementación para Agentes Bien Organizados.
• Expresión Matemática: Confianza Controlable = Índice de Alineación de Intenciones × Índice de Control de Riesgos
• Archivo de Origen: Cómo resolver el deseo de control humano: Sobre el problema de la confianza controlable en la colaboración hombre-máquina

Curva de Energía Potencial en forma de N

• Idea Central: El cambio de energía potencial desde la creación hasta la distribución de contenido sigue una línea quebrada en forma de N.
• Elementos Clave:
  • Punto de partida bajo (germinación de la inspiración) → Aumento de energía potencial (elaboración cuidadosa) → Disminución de energía potencial (distribución de reducción dimensional) → Nuevo aumento de energía potencial (resonancia con la audiencia).
• Archivo de Origen: Curva de energía potencial en forma de N

Ingeniería de Coordinación / Economía de Decisiones de IA / Gestión del Flujo Cognitivo

• Idea Central: La clave para construir sistemas de IA poderosos radica en aceptar la "limitación" de los LLM, transformando las restricciones en reglas que impulsen la evolución mediante el diseño del sistema.
• Elementos Clave:
  • Ingeniería de Coordinación: Modo lista de verificación, modo debate parlamentario, modo resolvedor de restricciones.
  • Economía de Decisiones de IA: Capa monetaria base, capa de evaluación de valor, capa de estrategia de decisión, capa de coordinación de mercado.
  • Gestión del Flujo Cognitivo: De "inculcar" a "navegar", carga cognitiva progresiva, ciclo de alineación iterativo.
• Archivo de Origen: Abrazar lo "limitado", diseñar lo "ilimitado": Un nuevo paradigma para construir sistemas de agentes basados en las limitaciones de los LLM