Кодик кратко объясняет суть статьи
Проект Stonkfly использует симуляцию нервной системы самца плодовой мушки, основанную на коннектоме MaleCNS v1.0, для автоматической торговли криптовалютами на Coinbase. Модель включает 166 700 нейронов и 25,6 млн синаптических связей. Рыночные данные пары BTC-USDC преобразуются в цветные изображения свечных графиков, которые стимулируют зрительную систему модели, запуская нейронную активность. На основе возбуждения нейронов система формирует решение — купить, продать или не предпринимать действий. Заявки обрабатываются через Coinbase AgentKit с проверкой лимитов и отправкой спотовых ордеров. Обучение имитируется через дофаминовые сигналы: прибыль активирует 15 дофаминовых нейронов PAM11, убыток — два нейрона PPL101. Изменения стоимости портфеля на 0,01 USDC вызывают импульс в 200 мс, корректирующий связи в грибовидных телах — зонах памяти и обучения у насекомых. Однако автор подчёркивает, что это инженерное подкрепление, а не биологическое обучение, и эффективность торговли не гарантируется. Система работает в бумажном режиме по умолчанию (виртуальные $100), но может использовать реальный счёт на Coinbase Advanced до 100 USDC с ограниченными правами (без вывода). Ограничения: максимум $10 на сделку, 24 операции в сутки, без шортов и плеча. Просадка в $20 останавливает новые ордера. Для запуска требуется Python 3.11, C++17, macOS или Linux, около 16 ГБ ОЗУ. MaleCNS v1.0, опубликованный 8 июня 2026 года командой FlyEM, Кембриджского университета, MRC LMB и Google Research, стал крупнейшим коннектомом насекомого — более 166 000 нейронов и около 125 млн синапсов. Научная статья вышла в журнале *Cell* 3 сентября. Проект Stonkfly открыт на GitHub под лицензией MIT.
Читайте в Telegram
|
Симуляцию нервной системы плодовой мушки подключили к торговому счёту на Coinbase. Проект Stonkfly с открытым исходным кодом опубликован на GitHub под лицензией MIT.
В основе — коннектом MaleCNS v1.0 (полная карта нейронов и связей между ними). Сборка сохраняет 166 700 нейронов и 25,6 млн связей.
Работает это так: публичные котировки пары BTC-USDC превращаются в цветное изображение свечного графика, которое стимулирует 3335 входов яркости и 811 цветовых входов в зрительной системе модели. Сигнал расходится по сети, а фиксированный слой считывания превращает картину возбуждения нейронов в предложение купить, продать или воздержаться. Дальше заявку проверяет отдельный модуль на Coinbase AgentKit: он сверяет лимиты и отправляет спотовый ордер через Coinbase Advanced либо отклоняет его.
Роль подкрепления играет результат портфеля. Прибыль стимулирует 15 дофаминовых клеток типа PAM11, убыток — две клетки PPL101, отвечающие за реакцию избегания. Изменение стоимости портфеля от 0,01 USDC вызывает импульс длительностью 200 мс. Экспериментальное правило памяти при этом меняет уже существующие связи внутри грибовидных тел — структур, которые у насекомых отвечают за обучение и память.
Автор отдельно оговаривает ограничения: подкрепление — сконструированный инженерный сигнал, а не смоделированные болевые рецепторы, и изменения в связях сами по себе не доказывают, что система учится торговать в плюс. Никакая языковая модель в выборе сделок не участвует.
По умолчанию Stonkfly работает в бумажном режиме на реальных котировках и виртуальных $100. Для реальных сделок требуется отдельный портфель Coinbase Advanced не более чем на 100 USDC и ключ с правами на просмотр и торговлю, но без права вывода средств. Ограничения по умолчанию: не больше $10 на ордер с учётом комиссий, 24 попытки в сутки, без шортов и плеча. Просадка в $20 останавливает новые заявки, но не закрывает позиции.
Для запуска нужны Python 3.11, компилятор C++17, macOS или Linux и около 16 ГБ оперативной памяти.
MaleCNS v1.0 опубликовали 8 июня 2026 года: его собрали команда FlyEM из исследовательского кампуса Джанелия Медицинского института Говарда Хьюза, Кембриджский университет, MRC Laboratory of Molecular Biology и Google Research. Карта охватывает более 166 000 нейронов и около 125 млн синаптических контактов и на момент выхода стала крупнейшей по числу нейронов. Научная статья по датасету вышла в журнале Cell 3 сентября.
