Stonkfly is een open-source simulatie die openbare BTC-USDC-koersen omzet in een RGB-kaarsgrafiek voor een virtueel model van het mannelijke fruitvliegzenuwstelsel. Dat model verwerkt de beeldinput en stelt kopen, verkopen of niets doen voor. Winstgevend leren en echte voorspellende handelsvaardigheid zijn niet aangetoond.
Een virtueel vliegenbrein kijkt naar crypto
Stonkfly koppelt het MaleCNS v1.0-model aan een handelsinterface. Het gaat niet om een levende vlieg, maar om een softwarematige simulatie van een zenuwstelsel. Een vaste neurale uitlezing vertaalt de gesimuleerde activiteit naar een koop-, verkoop- of houdvoorstel.
De opvallendste stap gebeurt vóórdat het model een beslissing neemt: openbare Coinbase-prijzen worden lokaal getekend als een RGB-kaarsgrafiek. Het systeem krijgt dus visuele signalen te verwerken, geen rechtstreekse numerieke prijsstroom.
Van marktdata naar pixels
Stonkfly gebruikt openbare BTC-USDC-koersen als basis voor een lokaal gerenderde RGB-kaarsgrafiek. De visuele invoer wordt beschreven als een scherm van 320 × 180 pixels dat over de linker- en rechterooginput van de simulatie wordt verdeeld, met een overlappend middengedeelte.
Op implementatieniveau noemt Stonkfly daarnaast 3.335 helderheidsinputs en 811 R8-kleurinputs. Dat zijn afzonderlijke invoerkanalen; ze vormen geen bewezen één-op-éénvertaling van alle pixels op het scherm.
Deze aanpak maakt het experiment vooral interessant als model van informatieverwerking. De simulatie stopt de markt niet simpelweg als een getal in een formule, maar laat een nagebouwd zenuwstelsel reageren op een visuele representatie. Een ongebruikelijke invoer is daarmee nog geen handelsvoordeel.
Een bedradingskaart, geen bewustzijn
MaleCNS v1.0 vormt de anatomische basis van de simulatie. De graaf bevat 166.700 knopen, 25.582.938 gerichte verbindingen en 124.177.617 synaptische contacten. Dat zijn verschillende tellingen: verbindingen en synaptische contacten zijn geen synoniemen en mogen niet door elkaar worden gehaald.
De structuur is een bedradingsbeperking voor de simulatie, geen volledige, gevalideerde kopie van levende fysiologie. Ook zegt de aanwezigheid van dopaminecellen niets over bewustzijn, pijn of plezier.
Stonkfly gebruikt de signalen functioneel:
- positieve veranderingen in de portefeuillewaarde stimuleren 15 geïdentificeerde PAM11-dopaminecellen;
- negatieve veranderingen in de portefeuillewaarde stimuleren twee PPL101-aversieve dopaminecellen;
- deze signalen zijn kunstmatig ontworpen versterkingssignalen, geen gemodelleerde pijnreceptoren;
- een vaste uitlezing zet gesimuleerde neurale activiteit om in koop-, verkoop- of houdvoorstellen.
Een positief resultaat bewijst bovendien niet automatisch dat de laatste actie de winst heeft veroorzaakt. De portefeuillewaarde kan ook veranderen door ongerealiseerde prijsbewegingen en rekening houden met kosten. De simulatie gebruikt het resultaat als feedback, niet als bewijs van begrip.
Wat Stonkfly doet
| Onderdeel | Stonkfly | Voorwaarde of bereik |
| Zenuwstelselmodel | MaleCNS v1.0 | Gesimuleerde kaart van het mannelijke fruitvliegzenuwstelsel |
| Graafstructuur | 166.700 knopen; 25.582.938 gerichte verbindingen; 124.177.617 synaptische contacten | Afzonderlijke structurele tellingen |
| Marktinput | RGB-kaarsgrafiek | Gebaseerd op openbare BTC-USDC-koersen |
| Visuele invoer | 3.335 helderheidsinputs en 811 R8-kleurinputs | Implementatietellingen; geen bewezen pixelmapping |
| Uitvoer | Kopen, verkopen of niets doen | Voorstel uit een vaste neurale uitlezing |
| Standaardmodus | Papieren transacties met een gesimuleerd saldo van 100 dollar | Geen directe financiële blootstelling in deze modus |
| Versterkingssignalen | 15 PAM11-cellen en twee PPL101-cellen | Kunstmatig ontworpen feedbacksignalen |
Papierhandel is iets anders dan bewezen handelen
Stonkfly gebruikt in de standaardmodus papieren transacties met echte openbare BTC-USDC-data en een gesimuleerd startsaldo van 100 dollar. Dat een simulatie handelsvoorstellen kan produceren, bewijst nog niet dat het model de markt kan voorspellen.
De relevante vraag is daarom niet alleen of de software een koop- of verkoopvoorstel kan produceren. Het gaat erom of zulke voorstellen buiten de simulatieomgeving aantoonbaar beter presteren dan een passende referentie, over een voldoende lange en controleerbare periode. Dat is niet aangetoond.
Geen bewezen handelsstrategie
De projectdocumentatie stelt expliciet dat winstgevend leren niet is aangetoond. Daarmee zijn ook bredere conclusies niet gerechtvaardigd: Stonkfly bewijst geen voorspellende vaardigheid, geen algemene handelsstrategie en geen biologische nabootsing van een fruitvlieg.
Dat maakt het project niet minder interessant. Het laat zien hoe een structurele kaart van een zenuwstelsel kan worden verbonden met visuele marktdata en een eenvoudige beslisuitvoer. De technische demonstratie zit in die keten — marktdata, beeldsignaal, gesimuleerde neurale activiteit en handelsvoorstel — niet in een bewezen rendement.
Technische vereisten
De documentatie noemt ondersteuning voor macOS en Linux, Python 3.11, een C++17-compiler en 16 GB RAM als aanbevolen geheugen. Dat profiel past bij lokale software die een omvangrijke neurale graaf verwerkt, niet bij een kant-en-klare handelsdienst voor consumenten.
De praktische conclusie is nuchter: Stonkfly is vooral een interessant experiment op het snijvlak van connectoomonderzoek, simulatie en cryptodata. Het virtuele vliegenbrein kan een grafiek verwerken en een handelsactie voorstellen, maar betrouwbare marktkennis volgt daar niet automatisch uit.
