Liquidation trader
Hanoi
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🛑 عاجل .. أعلنت أقوى جامعة بالعالم ( هارفرد ) للمرة الثانية عن دورات تدريبية ( Online - عن بعد ) ومجانية في جميع التخصصات
• اللغة الإنجليزية
• الأمن السيبراني
• الأكسل
• الذكاء الإصطناعي وغيرها من التخصصات ..
هذا الثريد بشرح كيف تقدر تأخذ أي دورة تبيها من الجامعة :
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Ingeniero de SpaceXAI (ex-Cursor):
“Ahora mismo tengo 10-20 agentes GrokBot trabajando para mí. Automatizan el 90% de mi rutina.
Tengo un agente Jefe de Staff. Conoce a todos los demás bots y lo gestiona TODO 24/7.”
En un podcast de 50 min un ingeniero de SpaceXAI te enseña a montar un equipo de agentes que trabaja por ti mientras duermes.
Vale más que cualquier curso de $500 de ingeniería de agentes.
Guárdalo y míralo cuanto antes. 🔖
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Ae nào muốn mua tích xanh X mà giá rẻ thì vô đây nhé , 3 tháng có 5u thôi. Dùng cày air hay reseach bằng gork thì ổn.
Ai cày pay x thì k nên xài cho yên tâm , cái này họ sử dụng gif để đăng ký nên cũng an toàn.
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Lưu lại sau có nhu cầu thì dùng nha ae.
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Dos economistas demostraron matemáticamente que la IA destruirá la economía.
Investigadores de Wharton y la Universidad de Boston publicaron un artículo aterrador titulado "The AI Layoff Trap".
Mapearon el fin del juego económico de la transición a la IA, y expone un defecto fatal en el capitalismo competitivo.
Cuando una empresa reemplaza a un trabajador con IA, captura el 100% de los ahorros salariales.
Pero ese trabajador desplazado también es un consumidor. Cuando pierden su empleo, dejan de comprar cosas.
La empresa obtiene todos los ahorros, pero la pérdida de la demanda del consumidor se distribuye por toda la economía.
Si hay 20 competidores en un mercado, un CEO solo absorbe 1/20 de los daños económicos que sus despidos acaban de crear.
Por lo tanto, cada CEO racional tiene un incentivo matemático para automatizar lo más rápido posible.
Pueden ver literalmente el precipicio acercándose, y aun así pisan el acelerador.
Desata un Dilema del Prisionero inevitable. Si no automatizas, tus competidores lo harán, y te aplastarán en precio.
No solo daña a los trabajadores. Destruye las empresas también.
La economía queda atrapada en una carrera armamentística de automatización. Las empresas despiden a su fuerza laboral para mantenerse competitivas, hasta que toda la base de consumidores queda completamente vaciada.
En el límite, el artículo concluye: “Firms automate their way to boundless productivity and zero demand.”
¿Y la parte más aterradora?
Los investigadores probaron matemáticamente cada solución popular.
¿Ingreso Básico Universal? Falla. Eleva el nivel de vida pero no cambia el incentivo corporativo para recortar empleos. ¿Reconversión? Falla. ¿Equidad para trabajadores? Falla.
El artículo demuestra que más competencia hace que el colapso ocurra más rápido. Y una IA "mejor" hace que el daño sea peor.
Lo único que matemáticamente detiene el colapso es un impuesto a la automatización dirigido, obligando a las empresas a pagar por el poder adquisitivo que destruyen antes de automatizar el empleo.
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This guy bought a $400 Mac mini and walked into a coffee shop with $2,100 for installing an AI agent that never touches the internet.
I had to rewatch this because the pitch is almost too simple. He shows up, plugs in the Mac mini, installs a local AI agent running entirely through Ollama, done in under an hour. Zero cloud dependency, no API bills, no monthly charges bleeding the client dry. The coffee shop owner gets a private AI system that keeps working even if the WiFi dies, and he walks out with $2,100 for an install that takes less time than a long lunch.
The hardware cost him $400. One deployment and the machine's already paid for five times over. Then he locks in a monthly retainer for support, somewhere around $100-150, which means every client after the first is close to pure margin stacking on top of recurring revenue.
Most people hear "AI business" and think they need to build a SaaS platform or learn to code or raise funding from someone. This skips all of that and goes straight to walking into coffee shops with a Mac mini under one arm.
Not a company that scales to a billion dollars, obviously, but a solo operator clearing a few thousand a month from local installs while everyone else is still arguing about which LLM is best on Twitter.
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还有这么多人不会使用币安合法出金？？？
个人觉得是目前最安全、快捷的出金方法了，详细的图文教程来了
1、打开币安交易所 @binancezh 找到闪兑功能
2、使用USDT兑换USD，磨损大概在千分之一左右
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越来越不敢走 C2C 出金了
因为看到太多因为收到黑钱，导致银行卡被冻结的案例。
昨天急用钱，我第一次试了 Binance 的出金功能，电汇了 10,000 USD，直接汇到我香港的 ZA Bank。
结果比我预想的还顺利。
⏱️ 1 小时 20 分钟到账。
最大的感受就是：
安全、快捷、流程比想象中简单。
很多人平时出金都会选择 C2C，但 C2C 最大的风险不是手续费，而是资金来源不可控。
这次我走的是 Binance 旗下合规支付公司 BPay 发起国际汇款，直接汇到我自己的香港 ZA Bank，全程不经过 C2C 商家，对我来说安心很多。
我的实际操作如下👇
1️⃣ 先把 USDT 换成 USD，价差损耗 13 USD。
2️⃣ 点击 USD Withdrawal。
第一次需要申请 BPay，填写大陆地址（拼音即可），无需提供地址证明。
3️⃣ 打开 ZA Bank App，点击「转入」，获取跨境汇款信息（Account Number、SWIFT Code 等），填回 Binance。
⚠️ 只能汇到本人名下的银行账户。
💰 费用
• Binance 电汇手续费：25 USD/笔
• 实际汇出：10,000 USD
• ZA Bank 实际到账：9,975 USD
中间没有任何额外扣费。
算上换汇损耗 13 USD，
这次的总成本是 38 USD。
⚡ 到账速度
🕔 17:17 提交汇款
🕡 18:37 ZA Bank 到账
全程约 1 小时 20 分钟。
到账后查看付款信息，付款行显示的是来自 Singapore Gulf Bank（新加坡海湾银行）。
资金到了香港之后，自由度就很高：
✅ 转其他香港银行
✅ 入金港美股券商
✅ ZA Visa 卡直接消费
如果单纯追求手续费最低，
38 USD 的成本其实并不便宜。
我这次主要是因为急着把美元转到香港，所以才选择 Binance 这条路径。
但如果从资金安全、合规性和到账速度来看，我觉得还是挺值得的。
不知道大家平时还有哪些更便宜、更稳定的出金方式？
欢迎评论区分享交流，我也想学习一下。👇
#出金
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数字游民基建清单（X挨个写教程，轻松W粉）
1.银行：Wise、N26、ZA Bank、Airstar、HSBC HK、OCBC、众安、iFast
2.交易所（CEX）：Binance、OKX、Bitget、Bybit
3.钱包：MetaMask、SafePal、Onekey
4.大模型：Codex、ChatGPT、Claude、Gemini、Grok
5.社交媒体：X、YouTube、Reddit、WhatsApp、WeChat、Line、Instagram
6.通讯软件：Telegram、Discord、Signal
7. 手机卡（接码/保号）：GB、HK、DE、NZ；具体运营商 club/giffgaff/RedPocket（英）、德国沃达丰/O2
8.邮箱基建：Gmail、Outlook
9. edu教育邮箱
10.证券/港美股：IBKR（盈透）、嘉信理财、致富证券
11.U卡（加密货币借记卡）：Plasma One、Bitget U卡、Bybit U卡、人人卡
12.支付：美/港/英 PayPal、Wise
13.身份类：美/港/土/尼 Apple ID、ITIN税号、SSN-less信用记录
14.美国基建：美国地址/邮件转发、Google Voice、美国信用卡
15.硬件/网络：MacBook Pro / Mac mini、Surge 旁路由 VPN
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I genuinely don't understand why everyone isn't using this yet
Andrej Karpathy, a co-founder of OpenAI, posted a simple idea that hit 16 million views: stop using AI to write code, use it to build a second brain.
You point Claude Code at a folder, drop in any source, an article, a transcript, a PDF, and Claude reads it, links it, and files it into a living wiki of everything you know. It compounds like interest, the more you feed it, the smarter it gets.
Here's the whole thing:
> Install Obsidian, create a vault, open it in Claude Code
> Paste Karpathy's wiki idea file and tell Claude to build it
> Claude makes three folders: raw for sources, wiki for its pages, a CLAUDE.md that runs it
> Drop any source into raw and say "ingest this"
> Ask questions across everything, forever
Five minutes to set up, and you never start from a blank chat again.
Full step-by-step guide with Claude and Obsidian, link below.
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Gue baru nemu project open source yang bikin gue langsung berhenti scroll.
Serius.
Jarang banget gue nemu sesuatu yang langsung bikin mikir, "Kenapa gue baru tahu ini sekarang?"
Namanya Everything Claude Code.
Awalnya gue kira ini cuma kumpulan prompt atau template biasa yang dibungkus dengan nama keren.
Ternyata pas gue lihat lebih dalam, ini jauh lebih gila dari yang gue bayangkan.
Mereka basically sudah nyiapin hampir semua hal yang biasanya harus lu setup sendiri selama berhari-hari bahkan berminggu-minggu.
Yang bikin gue makin excited:
🔥 30 AI agents siap pakai
🔥 64 skills bawaan
🔥 33 commands untuk berbagai workflow coding
🔥 AgentShield dengan 1.282 security tests terintegrasi
🔥 Planning, code review, bug fixing, TDD, sampai optimasi token
🔥 Support Claude Code, Cursor, OpenCode, dan Codex CLI
Dan yang paling keren?
Semua ini open source.
Gratis.
Bisa langsung dipakai.
Kalau lu pernah habisin waktu berjam-jam buat nyusun workflow AI coding sendiri, nyari agent yang cocok, setup command, atau ngatur environment dari nol, lu bakal ngerti kenapa gue semangat banget waktu nemu repo ini.
Rasanya kayak menemukan toolbox yang isinya sudah lengkap sebelum mulai bangun sesuatu.
Bukan berarti tool ini bakal otomatis bikin semua project sukses.
Tapi jelas bisa menghemat banyak waktu yang biasanya habis buat setup dan eksperimen.
Jujur aja, ini salah satu repo AI yang paling menarik yang gue temukan dalam beberapa minggu terakhir.
Dan kalau lu suka ngoding pakai AI, simpan postingan ini sekarang juga.
Karena feeling gue, beberapa bulan dari sekarang repo ini bakal ada di daftar tool yang dipakai banyak developer setiap hari. 🔖🚀
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Dubai’de tanıştığım trader bir dostum var.
Bugün bayram için onu aradım.
Adam yıllardır bu işin içinde.
Telefonu açtım, bayramını kutladım, hâl hatır sorduk. Sonra lafı grafiğe getirdi.
“Sana bir şey göstereceğim” dedi. “Bunu anlarsan, bir daha asla aynı gözle bakamazsın.”
Ve bana market maker modelini anlattı.
Şimdi aynısını sana anlatıyorum.
Kaydet, çünkü bir daha bu kadar net duymayacaksın.
“Bir adam düşün” dedi. “Cebinde milyonlar var ama bir derdi var.
O kadar büyük pozisyon açacak ki, normal alsa fiyatı kendi zıplatır, kârını kendi öldürür. O yüzden gizlenmek zorunda.
Gizlenmenin tek yolu da senin gibi binlerce küçük yatırımcıyı tuzağa çekmek.”
Ona “Akıllı Para” diyelim. Ve sana o sahneyi anlatayım.
Perde açılır. Fiyat bir bölgede sıkışır. Original Consolidation. Sıkıcıdır, yatay gider, herkes esner. Ama Akıllı Para tam burada sessizce sahneyi kurar. Oyuncular yerine geçer.
Sonra fiyat yükselir. Yukarı, daha yukarı. Premium bölgeye, yani pahalı tarafa. İçindeki ses “kaçırıyorum, hemen al” diye bağırır. Alırsın. İşte tam o an, Akıllı Para gülümseyerek sana satar. Sen tepeden alırken o tepeden boşaltır.
Derken yapı kırılır. Önce MSB, sonra BOS. Grafik aşağı döner. Sen “geri gelir” deyip beklersin, çünkü sana hep “düşüşte al” dediler. Ama bu bir tuzaktı. O kırılan yapı yön değiştiğinin ilanıydı, sen okuyamadın.
Sonra en zalim kısım. BOS-DOL.
Dostum tam burada durdu, “şu $$$ işaretini gördün mü?” dedi. “Orası senin stop-loss’larının yattığı yer.”
Akıllı Para fiyatı oraya kadar iter, herkesin stopunu süpürür, likiditeyi toplar. Sonra ikinci bacak gelir, 2nd Leg. Dönüş tamamlanır. Fiyat hedefe, Liquidity Grab’e sert iner. Av bitti.
Sen zarardasın, o cebini doldurdu.
“Şimdi” dedi, “madalyonun diğer yüzü. BUY modeli. Aynı film, ters çekilmiş hali.”
Bu sefer Akıllı Para almak ister. Ucuza. Fiyatı aşağı iter, korku yayar. Distribution, sonra sellside likidite süpürülür. Herkes “bitti bu iş” deyip satar.
Tam o anda, kimse bakmazken, Accumulation bölgesinde sessizce toplar. Ardından BOS-DOL ile likiditeyi yukarı çizer ve Buyside Liquidity’e doğru patlar. Sen “keşke satmasaydım” derken o zaten içeride.
Telefonu kapatmadan önce son bir şey söyledi:
“İki sahne var ama tek senaryo. Topla, dağıt, avla. Hep tekrar eder. Sen bu döngüde av olmak istemiyorsan, avcının gözüyle bakmayı öğreneceksin.”
İşte bana verdiği o kontrol listesi:
Önce HTF yönünü belirle. Boğa mıyız, ayı mı?
Akıntıya karşı yüzme.
DOL’u bul. Likidite nereye çizilmiş, fiyat kimi avlamaya gidiyor?
Premium’da sat, Discount’ta al. Pahalıyı sat, ucuzu topla.
Tersini asla.
İlk bacaktan girme. Sadece ikinci dağıtım bacağından. Sabret.
Curve’ün doğru tarafından gir. Sellside’dan sat, buyside’dan al.
Bu beş madde, seni av olmaktan çıkarıp avcı yapan şey.
Bayram günü bana bunu hatırlattığı için ona minnettarım. Sen de unutma:
Piyasa rastgele değil. Akıllı para iz bırakır. Biz sadece okuruz.
Vietnamlı trader arkadaşımı bayramdan sonra arayacağım onun bilgileride efsane sadece takipte kalın.
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Mi entrenador en el gym me preguntó a qué me dedico.
"Sistemas de trading. Open-source."
Se rió. "¿Como day trading?"
"No. Cualquiera puede ver cómo funciona. Todo el código es público."
Soltó las pesas. "¿Entonces te pasas el día mirando código?"
No discutí. Abrí mi laptop.
Una wallet que estaba siguiendo rindió un 71% en un solo mes. Otra movió $4.1M en volumen. Y otra convirtió $500 en $8,200.
Su cara cambió.
"¿Eso... sale de un código?"
Exacto.
Entonces le mostré los repos. Todos públicos. Todos gratis.
El primero: github.com/warproxxx/poly_da…
Cada operación jamás realizada. Más de 86M de trades. Gratis para descargar. El snapshot te ahorra más de 2 días de investigación.
El segundo: github.com/warproxxx/poly-ma…
Bot de market making. Ambos lados del libro. Optimizado en gas. Capa de ejecución en Google Sheets.
El tercero: github.com/pselamy/pattern-t…
ML + heurísticas. Detectó esa wallet de $500 → $8,200 antes de que nadie se diera cuenta.
Market making automático con LLM. Open source del equipo de Polymarket.
Mi entrenador se quedó callado. Luego preguntó: "¿Mi hijo puede usar esto? Le gustan las computadoras."
Perfil: polymarket.com/es/@xuanxuan0…
Le dije que sí. Y le mostré cómo empezar.
La mayoría cree que necesitas un título en finanzas o un fondo de inversión.
No lo necesitas. Solo tienes que leer el código y empezar.
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Jim Simons made 66%/YEAR for thirty years at Renaissance and never let an outside dollar through the door. Andrew Lo runs the MIT Laboratory for Financial Engineering and trained half the senior quants at Citadel, AQR, and Two Sigma.
In 2019 they sat down at MIT for one hour and 28 minutes. The only time Simons ever talked publicly about money with someone who understood the math.
Sitting on the Finance at MIT channel. Almost nobody outside academia has watched it through.
Bookmark it tonight. Then read the article below.
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This paper unlocks every algorithm used by hedge funds.
151 trading strategies.
Get it here (361 page PDF):
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10个能让你睡觉时赚钱的GitHub仓库：
1. AutoHedge
github.com/The-Swarm-Corp
2. Vibe-Trading
github.com/HKUDS/Vibe-Tra
3. Claude Ads
github.com/AgriciDaniel/c
4. Toprank
github.com/nowork-studio
5. Fincept Terminal
github.com/Fincept-Corporati…
6. Agentic Inbox
github.com/cloudflare/agenti…
7. ClawRouter
github.com/mksglu/context
8. Camofox Browser
github.com/jo-inc/camofox
9. Open Higgsfield AI
github.com/Anil-matcha/Open-…
10. Hyperframes
github.com/heygen-com/hyp
