Ru7longcrypto

今日はゼロから始めて自分で作る米国株データサイト🙂🙃

インテルも狂っている
業績は予想を上回った🤨

風無向は香港株で小米を買うと言った。なぜなら小米粥は誰もが好きだからだ。私は悟った。

前回のブルマーケットで、個人投資家が本当に大金持ちになったコインの一つ、$ORDI は間違いなくその一つです。
コミュニティは純粋で「布道」に熱中し、「ビットコインにもミームがある」と興奮しながら互いにシグナルを送り合い、一緒にbuidl（構築）していました。
$ORDI はその時代の産物です。2023年3月に登場し、PEPEよりも少し早かったです。
それは後の川普コインとともに、多くの人の人生で初めて本当に「逆転」した対象となり、多くのバージョンの子たちの分水嶺となりました。
一歩一歩じっくりと人々によって築き上げられたため、このようなやり方は多くの人にお金を稼がせました。
今日の爆発的な盛り上がりは、CT（暗号通貨界隈）を点火し、一瞬で老散户たちの「集団記憶」を呼び覚ましました。
強い共感を呼ぶ対象で、K線が動くと、まるであの純粋にストーリーを信じていた時代に戻ったかのようです。
全流通、公平な発射は、最も古い共建の起源です。
そして、ORDIはBTCの銘文のリーダーとして、自然に「BTCエコシステム」を象徴しています。
その後、時代は変わりました。
初期は皆が布道やコミュニティの共建に熱中していましたが、その後徐々に極度のPVP（プレイヤー対プレイヤー）、生き残りの争いの局面へと変化しました。
流動性は次第に枯渇し、個人投資家の立場

前回のブルマーケットで、個人投資家が本当に大金持ちになったコインの一つは、$ORDI だ。
コミュニティは純粋で「布道」に熱中し、「ビットコインにもミームがある」と興奮しながら互いに買い注文を叫び合い、一緒にbuidlしていた。
$ORDI はその時代の産物だ。23年3月に登場し、PEPEよりも少し早かった。それと後のトランプコインとともに、多くの人の人生で初めて「逆転」した対象となり、多くのバージョンの子たちの分水嶺となった。
一途に少しずつ人々によって築き上げられたため、この方法は多くの人にお金を稼がせた。
今日の爆発的な上昇は、CTを点火し、一瞬で老散户たちの「集団記憶」を呼び覚ました。強いコンセンサスを持つ対象で、K線が動くと、まるであの純粋にストーリーを信じていた時代に戻ったかのようだ。
全流通、公平な発射は、最も古い共建の起源だ。
そして、ORDIはBTCの銘文のリーダーとして、「BTCエコシステム」を自然に象徴している。
その後、時代は変わった。
初期は熱心に布道し、コミュニティを共に築いていたが、次第に極度のPVP、死闘の局面へと変化した。流動性は枯渇し、散户の地位は以前のような自然な優位性を失った。
情報格差は埋められ、賢い資金はより早く動き、散户は次第に「受け皿役」のようになっていった。
しかし、ORDIのようなコインは、現象的な存在となった。それは単なるトーク

ordi は誰の青春が戻ってきたのか

私は友達が毎日どれだけ多くの彼女を持っているか自慢し、写真も送ってくるのを知っている。
彼が熱を出したとき、彼の世話をしている人もいなかった。
彼は深夜に美団で薬を注文するしかなかった…
このとき、私は仕方なく彼に教えた。「兄弟、お前ちょっとかわいそうだな…」

古くは性の抑圧、今は取引の抑圧。もしかすると、最近遊べるものがあまりにも少なすぎて、資金が我慢できずに賭けに出たのかもしれない。

遊ばなくてもいいですが、少なくとも空の🤨には行かないでください

エージェントを使って庄と共に踊ることは推奨されません。なぜなら、LLMモデルには多くのランダム性があり、LLMの本質は戦略エンジンではなく確率生成器だからです。
同じプロンプトでも異なる出力 → 不安定な意思決定
彼に同じ質問を何度もすると複数の答えが返ってきますし、cronスクリプトには制約もあります。LLMモデルはランダム性があり、多くの場面でうまく機能しますが、最も問題なのはメモリです。LLMモデルは頻繁に記憶喪失を起こします。
コンテキストウィンドウは有限 → 長期的な状態の喪失
メモリは外部依存（ベクターデータベース / ログ）→ 一貫性が保証されない
リトリーバル自体も確率的な行動 → 見逃しや誤りが生じる
さらに最大の問題は、アクティブMMは人間の操作によるものであり、そのシナリオは多種多様です。ほとんどのエージェントは過去を学習するだけで、未来を予測できません。だから、エージェントを使って妖币を取引するのは非常に危険です。
👉 市場は静的な環境ではありません
MMはシナリオを変更できます
あなたの戦略を逆手に取って収益を狙うことも可能です
「偽の歴史パターン」を作り出し、あなたが規則だと思っている中で爆騰や暴落を仕掛けることもできます
そして、多くのエージェントが行っているのは：
👉 過去のデータを使って「安定した規則」（AutoResearchは過剰適合しやす