مانوس، دستیار هوشمند شما از راه رسید!

مانوس، دستیار هوشمند شما از راه رسید!

by with No Comment General

این روزها داغ‌ترین موضوع در حوزه هوش مصنوعی، چیزی نیست جز دستیار خودمختار کاملاً جدیدی به نام Manus. اگر اخیراً اخبار و هیاهوی پیرامون هوش مصنوعی را دنبال کرده باشید، ممکن است اصطلاحاتی مانند “لحظه GPT” یا “لحظه Deep Seek”، “کارآموزی که هرگز نمی‌خوابد” یا “دست کارگشای گیتی” را شنیده باشید. همه این عبارات جذاب به محصول جدید یک استارتاپ چینی به نام مونیکا اشاره دارند و باور کنید یا نه، در چند روز گذشته این دستیار در رسانه‌های اجتماعی و سایت‌های فناوری سر و صدای زیادی به پا کرده است.

خب، این Manus دقیقاً چیست؟ به طور خلاصه، آن را اولین دستیار هوش مصنوعی واقعاً عمومی جهان می‌نامند. دستیارهای هوش مصنوعی و چت‌بات‌های زیادی وجود دارند، چت‌بات‌هایی که می‌توانند به سوالات پاسخ دهند، متن تولید کنند یا حتی پیشنهاد برای کد ارائه دهند، اما ظاهراً Manus با برنامه‌ریزی وظایف، اجرای آن‌ها و ارائه نتایج نهایی، یک قدم از چت‌بات‌های معمول فراتر می‌رود. اگر آن را به عنوان یک دستیار در نظر بگیرید، نه تنها در مورد ایده‌ها با شما هم فکری می کند بلکه تمام کارهای سخت را نیز مانند نوشتن کد، مرور وب سایت‌ها و تجزیه و تحلیل داده‌ها انجام می‌دهد.

اگر شعار پشتیبان این محصول عبارت لاتین “Mens Et Manus” به معنای “ذهن و دست” را شنیده باشید، یادآور این است که دانش نباید فقط در مغز هوش مصنوعی ذخیره شود، بلکه باید به طور فعال برای به دست آوردن نتایج در دنیای واقعی از آن استفاده گردد.

حالا، چگونه به طور ناگهانی اینقدر مشهور شد؟ در 6 مارس 2025 مونیکا رسماً نسخه پیش‌نمایشی اولیه Manus را رونمایی کرد، که باعث شد موج عظیمی از مردم تمام شب را بیدار بمانند تا یک کد دعوت به استفاده به آنها داده شود. شوخی نمی‌کنم!!

برخی از افراد نیز پس از رونمایی سعی کردند کدها را در پلتفرم‌های مختلف فروش، از حدود 137 دلار آمریکا تا نزدیک به 14000 دلار بفروشند و اکثر این کدهای قابل فروش مجدد حداقل چند صد یا چند هزار دلار قیمت داشتند، که نشان دهنده رشد انفجاری بیش از انتظار تیم بود و دلیل این هیجان ناشی از توانایی‌های پیشرفته‌ای بود که Manus از خود نشان داد.

سلب مسئولیت: این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.

 

Click for reference

به نظر تحلیلگران، اصلاح ۷۰ هزار دلاری بیت کوین بخشی از "اصلاح کلان" در بازار گاوی است

به نظر تحلیلگران، اصلاح ۷۰ هزار دلاری بیت کوین بخشی از “اصلاح کلان” در بازار گاوی است

by with No Comment General

در حالی که قیمت بیت کوین ممکن است تا 70 هزار دلار اصلاح شود، تحلیلگران Nansen به کوین تلگراف گفتند که این حرکت می تواند همچنان بخشی از یک “اصلاح ارگانیک در بازار گاوی” باشد. بنابراین احتمال اصلاح بیت کوین به 70 هزار دلار، علیرغم نگرانی سرمایه‌گذاران کریپتو از ورود زودهنگام به چرخه بازار خرسی، ممکن است بخشی طبیعی از بازار گاوی فعلی باشد.

پس از ناامیدی سرمایه‌گذاران از عدم سرمایه‌گذاری مستقیم دولتی در بیت کوین، که بر اساس دستور اجرایی رئیس جمهور دونالد ترامپ در 7 مارس صادر شد، قیمت بیت کوین را در هفته گذشته بیش از 14 درصد کاهش داد، این فرمان که طرحی را برای ایجاد ذخیره بیت کوین با استفاده از ارزهای دیجیتال مصادره شده در پرونده‌های جنایی دولتی تشریح می‌کند، قیمت را به حدود 80708 دلار رساند.

به گفته اورلی بارتیر، تحلیلگر ارشد تحقیقات در پلتفرم اطلاعاتی کریپتو Nansen، علیرغم کاهش احساسات مثبت سرمایه‌گذاران، ارزهای دیجیتال و بازارهای جهانی همچنان در یک “اصلاح کلان” به عنوان بخشی از بازار گاوی قرار دارند.

این تحلیلگر به کوین تلگراف گفت که اکثر ارزهای دیجیتال از سطوح حمایت کلیدی خود عبور کرده‌اند که تخمین سطوح کلیدی قیمت بعدی برای آنها را دشوار می‌سازد و افزود:
“این یک اصلاح کلان است (همانطور که گفته شده، فناوری ایالات متحده در آینده 3٪ کاهش خواهد یافت)، بنابراین ما باید BTC را برای سطح بعدی 71000 تا 72000 دلاری زیر نظر داشته باشیم، که بالای محدوده معاملاتی قبل از انتخابات است.”

این تحلیلگر افزود: “ما هنوز در اصلاح بازار گاوی هستیم که بر سهام و کریپتو تاثیر داشته، و هم اکنون در حال قیمت‌گذاری است. دوره‌ای از عدم قطعیت تعرفه‌ها و کاهش مالی، بدون حمایت فدرال رزرو، بنابراین ترس از رکود اقتصادی در حال افزایش می باشد.”

ایلیا کالچف، تحلیلگر در پلتفرم سرمایه‌گذاری دارایی‌های دیجیتال Nexo به کوین تلگراف گفت، تحلیلگران دیگر نیز هشدار داده‌اند که بیت کوین ممکن است اصلاح عمیق‌تری را به سمت “محدوده پایین 70 هزار دلار” تجربه کرده و پایه‌ای را برای بهبودی پایدارتر فراهم کند.

اصلاح بیت کوین به 70 هزار دلار برای یک بازار گاوی “عادی” است: آرتور هیز
به گفته آرتور هیز، بنیانگذار BitMEX و مدیر ارشد سرمایه‌گذاری Maelstrom اصلاح احتمالی بیت کوین به سطح روانی 70 هزار دلار همچنان در محدوده حرکت عادی قیمت در یک بازار گاوی قرار می‌گیرد.

هیز در 11 مارس در X نوشت: “صبر داشته باشید. بیت کوین احتمالاً در حدود 70 هزار دلار به کف می‌رسد. اصلاح 36 درصدی از بالاترین قیمت 110 هزار دلاری، برای یک بازار گاوی حرکتی بسیار عادی است.”

هیز افزود: “در آینده نزدیک فدرال رزرو، بانک خلق چین، بانک مرکزی اروپا و بانک ژاپن همگی برای دوباره بزرگ کردن کشورشان، سیاست‌های انبساطی را در پیش می‌گیرند.” او به سیاست تسهیل کمی اشاره می‌کند، سیاست پولی که در آن بانک‌های مرکزی با خرید اوراق قرضه دولتی و سایر دارایی‌های مالی، عرضه پول را افزایش می‌دهند که این تسهیل کمی از نظر تاریخی برای قیمت بیت کوین مثبت بوده است.

در آخرین دوره تسهیل کمی، قیمت بیت کوین پس از اعلام این سیاست فدرال رزرو در طول همه‌گیری کووید از 6000 دلار در مارس 2020، با بیش از 1050 درصد رشد به 69000 دلار در نوامبر 2021 افزایش یافت. شایان توجه است که در آن زمان فدرال رزرو بیش از 4 تریلیون دلار دارایی مانند اوراق خزانه خریداری کرده بود.

تحلیلگران نسبت به مسیر قیمت بیت کوین در اواخر سال 2025 همچنان خوشبین باقی مانده‌ و پیش‌بینی‌های قیمت آنها از 160 هزار دلار تا بالای 180 هزار دلار متغیر می باشد.

سلب مسئولیت: این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.

Click for reference

آیا «اثر ترامپ» بازار کریپتو کوتاه مدت بود؟

آیا «اثر ترامپ» بازار کریپتو کوتاه مدت بود؟

by with No Comment BitcoinCryptocurrencyFinancialInvestmentTrading

اثر ترامپ بر بازار کریپتو، بسیاری از اعضای جامعه رمزنگاری بر این باور بودند که قیمت بیت کوین با انتخابات دوره دوم دونالد ترامپ به ریاست جمهوری ایالات متحده، سر به فلک خواهد کشید، و این کار انجام پذیرفت و قیمت آن از 69,374 دلار در روز انتخابات (5 نوامبر) به رکورد 108,786 دلار در 20 ژانویه زمان روی کار آمدن دولت جدید رسید.

اما از آن زمان، قیمت بیت کوین عمدتاً کاهش یافته و در 28 فوریه به زیر 80000 دلار رسید که کاهش 26 درصدی را نشان می دهد. یکی از تحلیلگران به کوین تلگراف گفت که کاهش قیمت پس از مراسم تحلیف غیرمنتظره نبود، اما اگر وعده های ترامپ متوقف شود، “احساسات مثبت بازار بیشتر نیز کاهش خواهند یافت.”

دولت جدید متعهد به ایجاد یک ذخیره استراتژیک از رمزارزها، انتصابات کابینه دوستدار رمزنگاری و قانون اصلاح ساختار بازار و سایر تغییرات شد و تا کنون به بیشتر وعده های خود عمل کرده است.

با این حال، هنوز خیلی زود نیست که بپرسیم: آیا “اثر ترامپ” که باعث افزایش قیمت بیت کوین پس از انتخاب اولین رئیس جمهور دوستدار رمزنگاری آمریکا شده بود، بیش از حد بوده و یا نبوده است؟

شاید عوامل کلان، مانند جنگ تعرفه‌ها و تضعیف اقتصاد جهانی مقصر افت قیمت‌ها در بازار باشند، یا هک Bybit که در اواخر فوریه رخ داد و 1.4 میلیارد دلار از دومین صرافی بزرگ ارز دیجیتال جهان از نظر حجم دزدیده شد و یا شاید خود دولت ترامپ حتی در ایجاد هرج و مرج و ناامنی در شش هفته اول ریاست جمهوری خود مقصر باشد؟

بلومبرگ در 25 فوریه خاطرنشان کرد: «عوامل کلان و انفجارهای ارزهای دیجیتال با هم ترکیب می‌شوند و اعتماد را از بین می‌برند.» در جای دیگر، فایننشال تایمز مشاهده کرده که در حالی که برخی از سرمایه‌گذاران امیدوار بودند که انتخاب ترامپ یک دوره طلایی را برای ارزهای رمزنگاری‌شده نوید دهد، دیگران، مانند صندوق سرمایه‌گذاری برجسته ایالات متحده می‌توانستند به شرکت‌های ارز دیجیتالی ترامپ هشدار دهند، که این تغییرات «می‌تواند به شیوه‌هایی که هنوز نمی‌توانیم پیش‌بینی کنیم، ویرانی ایجاد کنند».

یک “اصلاح سالم”؟

گاریک هیلمن، تحلیلگر مستقل ارزهای دیجیتال، در گفتگو با کوین‌تلگراف اظهار داشت: «اگرچه اتفاق اخیر در صرافی بای‌بیت قابل توجه بوده، اما تغییر روند قیمت بیت‌کوین مدت‌ها قبل از هک رکورد دار ۱.۴۶ میلیارد دلاری، آغاز شده بود.»

در واقع، این تصحیح قیمت از چرخه های سنتی بازار مانند مورد “کلاسیک” – “شایعه را بخر، اخبار را بفروش” پیروی می کند.

هیلمن، ادامه داد: “بزرگترین سود ارزهای دیجیتال منتهی به پیروزی ترامپ در زمان انتخابات و درست پس از آن اتفاق افتاد، بنابراین انتظار می رفت که بازار کاهش یابد و حتی ممکن است که این یک اصلاح سالم باشد.”

علاوه بر این و اثر ترامپ بر کریپتو، این روزها ارزهای دیجیتال بیشتری با بازارهای سنتی در هم تنیده شده اند، بنابراین قیمت کریپتو را نسبت به نگرانی های کلان اقتصادی مانند تورم، نرخ بهره و تنش های تجاری حساس تر می کند. هیلمن خاطرنشان کرد: «این فشارهای اقتصادی گسترده تر، ریسک را بالا برده و اشتها به خرید را در کل کاهش داده است.»

جاستین د.آنتان، مدیر فروش شرکت مشاوره عرضه توکن Liquifi، موافق است که بازار به سادگی یک موقعیت سنتی “با شایعه بخر، با خبر بفروش” را تجربه کرده است.

شور و شوق ناشی از سیاست‌های احتمالی طرفدار کریپتو در دولت جدید آمریکا، قیمت‌ها را به بالاترین حد خود رساند، اما این شور و شوق با سوالاتی در مورد جدول زمانی اجرای این سیاست‌ها به بدبینی تبدیل شده است. د.آنتان به کوین‌تلگراف گفت: “با عدم تحقق تغییرات فوری در قوانین، بازار اصلاح شد.”

او ادامه داد: به این داستانها هک Bybit را هم اضافه کنید، که دفتر تحقیقات فدرال “کره شمالی” را به خاطر آن مقصر دانسته است، در نتیجه توانسته به شدت اعتماد سرمایه گذاران را تضعیف کند. d’Anethan علاوه بر این افزود، مشکل بعدی / انحلال دارایی های دزدیده شده در پلتفرم های مختلف بود که “فشار نزولی بسیار واقعی را بر بازار تحمیل کرده است”، حتی زمانی که Strategy (نام جدید MicroStrategy) مقدار زیادی بیت کوین خریداری کرد.

روندها همچنان مثبت است

جیمز مک‌کی، بنیان‌گذار و مدیر شرکت مشاوره دارایی‌های دیجیتال McKayResearch به کوین‌تلگراف گفت: «با این حال، چشم‌انداز بلندمدت همچنان مثبت است. ما تا کنون هرگز چرخه ای نداشته ایم که با اصلاحات متعدد 30، 40 و یا حتی 50 درصد آمیخته نشده باشد.»

مک‌کی گفت: «ما در سال گذشته پیشرفت‌های نظارتی مثبت‌تری نسبت به مجموع چهار سال گذشته داشته‌ایم، از جمله لغو SAB 121 توسط کمیسیون بورس و اوراق بهادار در 23 ژانویه، که به موسسات مالی اصلی اجازه می‌دهد تا رمزارزها را به عنوان دارایی ذخیره کنند.»

با این وجود، هیلمن پیشنهاد داد، با وجود این که حتی اگر خوش‌بینی ها “اثر ترامپ بر کریپتو” همچنان بالا باشد، برخی عدم اطمینان در مورد سیاست‌های ترامپ همچنان وجود دارد:

سؤالات در مورد اینکه آیا ابتکارات کلیدی – مانند یک «شورای رمزنگاری» رسمی یا ذخیره ملی بیت کوین – واقعاً تحقق خواهند یافت، نیز باقی می‌ماند. برای مثال، در 2 مارس، گزارش شد که طرح ذخیره ارزهای دیجیتال همچنان به رای کنگره نیاز دارد.

هیلمن گفت: «اگر وعده های ترامپ متوقف شود یا انتظارات را برآورده نکند، احساسات مثبت بیشتر کاهش می یابد.»

“اثرات هنوز در حال آشکار شدن هستند”

شاید بخش کریپتو پس از انتخابات نوامبر ایالات متحده بیش از حد خوشبین بوده است؟

هیلمن اینطور فکر نمی کند. او افزود: «تأثیر مثبت انتخاب ترامپ بر بازار رمزارزها واقعی است، اما اثرات آن هنوز کاملاً آشکار نشده است.»

انتصاب‌های کابینه و آژانس دوست‌دار رمزنگاری مانند پل اتکینز در SEC، هوارد لوتنیک در وزارت بازرگانی و دیوید ساکس به‌عنوان تزار ارز دیجیتال رویدادهای ملموس و معناداری هستند. در جاهای دیگر، Coinbase و Uniswap دیگر نباید از شکست قانون‌گذاران هراس داشته باشند، زیرا تحقیقات نظارتی در مورد آن پلتفرم‌های مبادله ارزهای دیجیتال کنار گذاشته شده است.

به گفته هیلمن، اما پیامدهای بلندمدت دولت ترامپ نامشخص است. «رویدادهای اخیر، مانند تأیید غیرمنتظره رئیس جمهور آرژانتین از یک memecoin پمپاژ و تخلیه Pump and Dump، خطرات شخصیت های سیاسی که با رمزارزها درگیر می شوند را برجسته می کند.»

هیلمن افزود، در همین حال، خانواده ترامپ، با ابتکارات رمزنگاری «شخصی» خود، «مرتکب اشتباهات مشابهی می‌شوند که می‌تواند باعث خطر و واکنش شدید بازار ارزهای دیجیتال شود».

به نظر می رسد پست های تشویق کننده اریک ترامپ در X بازارهای ارزهای دیجیتال را آشفته کرده باشد. منبع: اریک ترامپ

نحوه بازگرداندن رشد قیمت در بازار

چه کارهایی دولت می تواند در ماه های آینده برای بیت کوین و سایر سکه ها برای بازگرداندن رشد قیمت بازار آنها انجام دهد؟

مک‌کی می‌گوید: «پیشرفت مستمر در دستورالعمل‌های نظارتی، به‌ویژه با توجه به کاهش موانع مشارکت TradFi، احتمالاً صعودی‌ترین پیشرفتی می باشد که در حال حاضر در حال انجام است. او فکر نمی کند که هنوز از برداشتن “تبر” SAB 121 به طور کامل توسط بازار قدردانی شده باشد، که دلیل دیگری است که ممکن می نماید به زودی قیمت ها افزایش یابند اثر ترامپ بر بازار کریپتو همچنان ادامه خواهد داشت.

مک‌کی افزود: محرک‌های بلندمدت دیگری وجود دارند که در چرخه‌های خبری اخیر زیاد مورد بحث قرار نگرفته‌اند، اما برای پذیرش آتی و رشد قیمت بازار بسیار مهم هستند، از جمله تداوم تقاضای قوی برای صندوق‌های قابل معامله مبتنی بر ارز دیجیتال (ETF)، افزایش پذیرش شرکت‌ها و دولت‌ها، و شوک خزنده عرضه پس از رویداد نصف شدن آن Halving.

کاهش قیمت موقتی بیت کوین، اتر و دیگر ارزهای دیجیتال لزوما چیز بدی نیستند و می توانند نشان دهنده یک فرصت خرید جدید باشند. معامله‌گر d’Anethan گفت: «شکه‌کننده خواهد بود که بازیگران عظیم و حتی سرمایه‌گذاران خرده‌فروش در [چشم‌انداز خرید] کریپتو در حال حاضر اساساً قیمتهای 20 تا 25 درصد ارزان‌تر شده‌ را نبینند.

هیلمن انتظار دارد که دولت جدید به وعده خود مبنی بر ایجاد یک ذخیره ارز دیجیتال در دولت ایالات متحده عمل کند، که مطمئناً باعث تقویت این صنعت خواهد شد، حتی اگر این خرید دولتی از مبدا غیرمتمرکز سایفرپانک کریپتو دور باشد.

سلب مسئولیت: این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.

Click for reference

رازهای الگوریتم تریدینگ، آیا ربات‌ها بهتر از انسان‌ها معامله می‌کنند؟

رازهای الگوریتم تریدینگ، آیا ربات‌ها بهتر از انسان‌ها معامله می‌کنند؟

by CryptocurrencyTrading

درود بر تمام علاقه‌مندان بازارهای مالی! امروز می‌خواهیم سفری هیجان‌انگیز به دنیای الگوریتم تریدینگ داشته باشیم و رازهای الگوریتم تریدینگ را کشف کنیم، جایی که ریاضیات، آمار و برنامه‌نویسی با بازارهای مالی در هم می‌آمیزند. در این سفر، به بررسی رازهای الگوریتم تریدینگ، استراتژی‌های مختلف، مدل‌های یادگیری ماشین و نکات کلیدی برای موفقیت در این حوزه خواهیم پرداخت.

الگوریتم تریدینگ چیست؟
الگوریتم تریدینگ یا معاملات الگوریتمی، استفاده از برنامه‌های کامپیوتری برای ورود و خروج خودکار از معاملات در بازارهای مالی می باشد. این برنامه‌ها بر اساس مجموعه‌ای از قوانین و استراتژی‌های از پیش تعیین شده عمل کرده و می‌توانند به سرعت و دقت بالایی به معامله بپردازند.

استراتژی‌های مختلف در الگوریتم تریدینگ
در دنیای الگوریتم تریدینگ، استراتژی‌های متنوعی وجود دارد که هر کدام مزایا و معایب خاص خود را دارند، یکی از استراتژی‌هایی که امروز به آن خواهیم پرداخت، رگرسیون ریج Ridge Regression می باشد.

سادگی قدرتمند با رگرسیون ریج
شاید تصور کنید که مدل‌های پیچیده همیشه عملکرد بهتری دارند، اما گاهی اوقات، یک مدل ساده مانند رگرسیون ریج می‌تواند با تنظیم دقیق، عملکردی قابل قبول و حتی بهتر از مدل‌های پیچیده را ارائه دهد.

رگرسیون ریج، که رگرسیون تیغه‌ای یا رگرسیون پشته‌ای نیز نامیده می شود، یک تکنیک آماری است که برای تحلیل و پیش‌بینی قیمت‌ها و روندها در بازارهای مالی استفاده می‌گردد. این روش، نوعی از رگرسیون خطی است که برای مقابله با مشکل بیش‌برازش Overfitting طراحی شده است.

بیش‌برازش چیست؟
بیش‌برازش زمانی رخ می‌دهد که یک مدل آماری، داده‌های آموزشی را بیش از حد دقیق یاد می‌گیرد و در نتیجه، عملکرد ضعیفی در مواجهه با داده‌های جدید (داده‌های خارج از آموزش) نشان می‌دهد. به عبارت دیگر، مدل به جای یادگیری الگوهای کلی و معنادار، نویز و جزئیات تصادفی داده‌ها را یاد می‌گیرد.

رگرسیون ریج چگونه کار می‌کند؟
رگرسیون ریج با افزودن یک جریمه Penalty به تابع هزینه رگرسیون خطی، از بیش‌برازش جلوگیری می‌کند. این جریمه، اندازه ضرایب رگرسیون را محدود کرده و از بزرگ شدن بیش از حد آنها جلوگیری می‌کند. به عبارت دیگر، رگرسیون ریج، مدل را مجبور می‌کند تا ضرایب کوچکتری را انتخاب کند، که منجر به یک مدل ساده‌تر و مقاوم‌تر در برابر نویز می‌شود.

کاربردهای رگرسیون ریج در معاملات
• پیش‌بینی قیمت: رگرسیون ریج می‌تواند برای پیش‌بینی قیمت سهام، ارزها، کالاها و سایر دارایی‌های مالی استفاده گردد.
• شناسایی الگوها: این روش می‌تواند برای شناسایی الگوهای موجود در داده‌های بازار مانند روندها، نوسانات و همبستگی‌ها، استفاده شود.
• مدیریت ریسک: رگرسیون ریج می‌تواند برای ارزیابی ریسک مرتبط با معاملات مختلف استفاده گردد.
• ساخت مدل‌های معاملاتی: معامله‌گران می‌توانند از رگرسیون ریج برای ساخت مدل‌های معاملاتی خودکار استفاده نمایند.

مزایای رگرسیون ریج در معاملات
• کاهش بیش‌برازش: رگرسیون ریج به طور موثری از بیش‌برازش جلوگیری می‌کند و عملکرد مدل را در مواجهه با داده‌های جدید بهبود می‌بخشد.
• مقاومت در برابر نویز: این روش در برابر نویز و داده‌های پرت مقاوم است.
• مناسب برای داده‌های با همبستگی بالا: رگرسیون ریج می‌تواند با داده‌هایی که همبستگی بالایی بین متغیرها وجود دارد، به خوبی کار کند.

معایب رگرسیون ریج در معاملات
• پیچیدگی تنظیم پارامتر: انتخاب مقدار مناسب برای پارامتر جریمه، می‌تواند دشوار باشد و نیاز به آزمایش و تنظیم دقیق دارد.
• تفسیرپذیری کمتر: رگرسیون ریج، تفسیرپذیری مدل را کمی کاهش می‌دهد، زیرا ضرایب رگرسیون را به صفر نمی‌رساند.

به طور خلاصه رگرسیون ریج یک ابزار قدرتمند برای معامله‌گرانی می باشد که به دنبال بهبود دقت پیش‌بینی‌ها و کاهش ریسک می باشند.

نکته کلیدی، یافتن سیگنال آلفا Alpha Signal یا همان الگوهای قابل پیش‌بینی در بازار است و مدل شما، چه رگرسیون ریج باشد و چه یک مدل پیچیده‌تر، در درجه دوم اهمیت قرار دارد.

یافتن گنج “سیگنال آلفا”
تصور کنید که در جستجوی گنج هستید. شما به ابزارهای مناسب نیاز دارید، اما آنچه واقعاً ارزشمند است، خود گنج است. در الگوریتم تریدینگ، سیگنال آلفا همان گنج شماست و اگر بتوانید این سیگنال را پیدا کنید، می‌توانید با استفاده از ابزارهای مختلف معامله گری خودکار از آن بهره‌مند شوید.

عملکرد واقعی، مهم‌تر از R-squared

در الگوریتم تریدینگ “آر-اسکوئر”R-squared یا “ضریب تعیین” یک معیار آماری است که نشان می‌دهد چه مقدار از تغییرات متغیر وابسته (مانند قیمت سهام یا بازده) توسط متغیرهای مستقل (مانند شاخص‌های فنی یا داده‌های اقتصادی) در یک مدل رگرسیون قابل پیش‌بینی است. به زبان ساده، آر-اسکوئر به شما می‌گوید که مدل شما چقدر خوب داده‌های بازار را توضیح می‌دهد.

در حالی که آر-اسکوئر می‌تواند معیاری برای سنجش عملکرد مدل باشد، اما مهم‌ترین عامل، عملکرد واقعی این مدل در بازار است. برای ارزیابی عملکرد، باید به مواردی مانند سود و زیان P&L، نسبت شارپ Sharpe Ratio و سایر معیارهایی که ریسک و بازده را در نظر می‌گیرند، توجه کرد.

آزمون استرس بازار یا بک تستینگ

بک تستینگ Backtesting به شما امکان می‌دهد استراتژی خود را با استفاده از داده‌های تاریخی بازار آزمایش کنید. این کار به شما کمک می‌کند تا از گمراه شدن توسط استراتژی‌هایی که فقط در تئوری خوب به نظر می‌رسند، جلوگیری کنید. بک تستینگ مانند یک آزمون استرس برای استراتژی شماست و به شما امکان می‌دهد پارامترهای مدل را تنظیم و استراتژی خود را برای مقابله با شرایط مختلف بازار بهینه کنید.

مهندسی ویژگی برای ساختن لنزهای بهتر

مهندسی ویژگی Feature Engineering فرآیند تبدیل داده‌های خام به ویژگی‌هایی است که مدل شما می‌تواند از آنها استفاده کند. به جای تغذیه قیمت‌های خام به مدل، می‌توانید ویژگی‌هایی مانند میانگین متحرک Moving Average، شاخص‌های نوسانات Volatility Indicators و حتی احساسات بازار Sentiment Metrics را از اخبار و رسانه‌های اجتماعی استخراج کرد، این کار به مدل شما اطلاعات بیشتری برای تصمیم‌گیری بهتر می‌دهد.

مدل‌های یادگیری ماشین

جنگل‌های تصادفی Random Forests، تصور کنید شما می‌خواهید تصمیم بگیرید که آیا یک سهام خاص ارزش خرید دارد یا خیر و به جای اینکه فقط به نظر یک نفر اعتماد کنید، از نظر صدها کارشناس مختلف کامیاب شوید و هر کدام از این کارشناسان، با توجه به اطلاعات مختلفی که دارند، تصمیم خودشان را بگویند. حالا، برای اینکه به یک تصمیم نهایی برسید، نظر اکثریت کارشناسان را در نظر بگیرید. جنگل تصادفی هم دقیقا همین کار را انجام می‌دهد. این الگوریتم، تعداد زیادی “درخت تصمیم” (کارشناسان) دارد که هر کدام با داده‌های تصادفی و ویژگی‌های تصادفی برای خود می‌سازند. این مدل سپس برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری، نظر اکثریت درخت‌ها را می‌گیرد، که این کار باعث می‌شود که مدل نهایی، بسیار دقیق‌تر و مقاوم‌تر از یک درخت تصمیم تنها باشد.

XGBoost “Extreme Gradient Boosting” یک الگوریتم یادگیری ماشین بسیار قدرتمند و محبوب است که در زمینه‌های مختلف، به‌ویژه در چالشهای داده‌کاوی و پیش‌بینی‌های پیچیده، کاربرد فراوان دارد. به زبان ساده، XGBoost نوعی روش “تقویت گرادیان” است که به صورت متوالی، مدل‌های ضعیف (مانند درخت‌های تصمیم) را با هم ترکیب می‌کند تا یک مدل قوی و دقیق ایجاد نماید.

این الگوریتم، با تمرکز بر کاهش خطاها و بهبود دقت پیش‌بینی، به صورت مرحله به مرحله، مدل‌های ضعیف را اصلاح نموده و در هر مرحله به خطاهای مدل قبلی توجه ‌کرده و مدل جدید را به گونه‌ای می‌سازد که این خطاها را کاهش دهد. ویژگی‌های مهم XGBoost شامل سرعت بالا، دقت فوق‌العاده، و قابلیت کنترل بیش‌برازش است. به همین دلیل، این الگوریتم در تحلیل داده‌های مالی، پیش‌بینی قیمت سهام، و شناسایی الگوهای پیچیده در بازارهای مالی، به طور گسترده‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرد. به یاد داشته باشید که XGBoost، با ترکیب هوشمندانه مدل‌های ضعیف و تمرکز بر کاهش خطاها، یک ابزار قدرتمند برای پیش‌بینی دقیق و تحلیل داده‌های پیچیده می‌باشد.

هر دو مدل‌های یادگیری ماشین جنگل‌های تصادفی Random Forests و XGBoost به دلیل توانایی‌شان در مقابله با روابط غیرخطی پیچیده در داده‌ها، محبوبیت زیادی پیدا کرده‌اند. در کل جنگل‌های تصادفی قوی و تنظیم آنها آسان می‌باشد، در حالی که XGBoost قدرتمندتر بوده اما تنظیم آن پیچیده‌تر است و به قدرت محاسباتی بیشتری نیاز دارد. بنابراین انتخاب مدل مناسب به داده‌های شما، اهداف تجاری مورد نظر و میزان پیچیدگی مورد نیاز بستگی خواهد داشت.

وعده و چالش شبکه‌های LSTM

LSTM یا “حافظه بلند مدت کوتاه” مانند یک دفترچه یادداشت خیلی پیشرفته است. فرض کنید شما می‌خواهید یک متن طولانی را بخوانید و بفهمید، بنابراین مغز شما باید اطلاعات مهم را نگه دارد تا بتواند ارتباط بین کلمات را درک نماید. LSTM نیز همین کار را برای کامپیوتر انجام می دهد. این روش یک نوع شبکه عصبی است که می‌تواند اطلاعات را برای مدت طولانی در حافظه خود نگه دارد و از آن برای پیش‌بینی یا تحلیل داده‌های دنباله‌دار مثل متن، روند یا زمان استفاده کند.

شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند LSTM برای داده‌های ترتیبی مانند ترجمه، تشخیص صدا، پیش‌بینی قیمت سهام و داده‌های بازارهای مالی طراحی شده‌اند. با این حال، آموزش و بهینه‌سازی آنها دشوار است و گاهی اوقات در زمان تعمیم دادن به داده‌های جدید با مشکل مواجه می‌شوند.

خرید در کف 52 هفته‌ای یا سقف 52 هفته‌ای؟

این سوالی است که پاسخ قطعی ندارد. هر دو استراتژی طرفداران خود را داشته و عملکرد آنها به شرایط بازار، سهام خاص و میزان ریسک‌پذیری شما بستگی دارد. همیشه مهم‌تر از دنبال کردن کورکورانه یک استراتژی، درک دلیل بنیادی حمایت کننده از آن است.

این استراتژی به بررسی دو رویکرد متفاوت در سرمایه‌گذاری می‌پردازد که هر کدام فلسفه و منطق خاص خود را دارند.

خرید در کف 52 هفته‌ای: این رویکرد بر این باور استوار است که وقتی قیمت سهام یا دارایی به پایین‌ترین سطح خود در 52 هفته گذشته می‌رسد، احتمال بازگشت و رشد مجدد آن وجود دارد. سرمایه‌گذاران نیز که به دنبال فرصت‌های ارزشمند هستند، فرض می‌کنند که قیمت به دلایل موقتی کاهش یافته و ارزش واقعی دارایی هنوز پابرجاست. این استراتژی می‌تواند جذاب باشد، زیرا به سرمایه‌گذاران امکان می‌دهد دارایی‌ها را با قیمت کمتری خریداری کنند، اما ریسک‌هایی نیز وجود دارد و ممکن است کاهش قیمت نشان‌دهنده مشکلات اساسی در شرکت یا بازار باشد.

خرید در سقف 52 هفته‌ای: در مقابل رویکرد قبل، این رویکرد بر این ایده تمرکز دارد که وقتی قیمت سهام یا دارایی به بالاترین سطح خود در 52 هفته گذشته می‌رسد، نشان‌دهنده قدرت و روند صعودی قوی آن است. سرمایه‌گذاران که به دنبال سوار شدن بر این روند هستند، امیدوارند که قیمت به رشد خود ادامه دهد. این استراتژی می‌تواند سودآور باشد، زیرا به سرمایه‌گذاران امکان می‌دهد از رشد سریع دارایی‌ها بهره‌مند شوند، اما ریسک‌هایی نیز دارد. ممکن است قیمت به زودی اصلاح شده و سرمایه‌گذاران با ضرر مواجه گردند.

تعادل بین پیچیدگی و سادگی

در الگوریتم تریدینگ، یافتن تعادل بین پیچیدگی و سادگی اهمیت زیادی دارد. گاهی اوقات، یک مدل ساده می‌تواند عملکرد بهتری نسبت به یک مدل پیچیده داشته باشد. یک رویکرد ترکیبی نیز می‌تواند مفید باشد، به عنوان مثال، استفاده از یک مدل پیچیده برای یافتن سیگنال‌ها و یک مدل ساده برای تصمیم‌گیری در مورد زمان ورود و خروج از معاملات بسیار کارآمد است.

نکات کلیدی برای تازه‌واردان به الگوریتم تریدینگ

 

به یادگیری ادامه دهید: دنیای الگوریتم تریدینگ دائماً در حال تغییر است.

آزمایش کنید: از امتحان کردن چیزهای جدید نترسید.

استراتژی‌های خود را اصلاح کنید: با گذشت زمان، استراتژی‌های خود را بهبود بخشید.

مدیریت ریسک: به همان اندازه که به بازده توجه می‌کنید، به ریسک نیز اهمیت دهید.

پیدا کردن تعادل: بین پیچیدگی و سادگی تعادل برقرار کنید.

سخن پایانی

الگوریتم تریدینگ، به عنوان یک حوزه پویا و جذاب در دنیای بازارهای مالی، سرشار از فرصت‌های بی‌شمار برای کسب سود و دستیابی به موفقیت است، اما در عین حال، چالش‌های منحصر به فردی را نیز پیش روی علاقه‌مندان قرار می‌دهد. برای پیمودن این مسیر پر فراز و نشیب و رسیدن به قله‌های موفقیت، یادگیری مداوم و به‌روزرسانی دانش در این حوزه ضروری است. برای کشف رازهای الگوریتم تریدینگ باید با انجام آزمایش‌های متعدد و بررسی نتایج، می‌توانید استراتژی‌های معاملاتی خود را بهبود بخشیده و بهینه کنید. همچنین، مدیریت ریسک به عنوان یکی از اصول اساسی در الگوریتم تریدینگ، نقش حیاتی در حفظ سرمایه و جلوگیری از ضررهای سنگین را ایفا می‌کند. با رعایت این نکات کلیدی، می‌توانید در دنیای پر رقابت الگوریتم تریدینگ، گام‌های استوار و مطمئنی بردارید و به اهداف مالی خود دست یابید. در آخر امیدواریم این مقاله برای شما مفید بوده باشد.

موفق و پرسود باشید!

سلب مسئولیت: این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.

در صورت نیاز به اطلاعات تکمیلی یا هرگونه پرسش، لطفاً با ما در ارتباط باشید. تیم پشتیبانی ما آماده ارائه راهنمایی و پاسخگویی به سوالات شما است.

دیگر فریب نخورید، هوش مصنوعی در خدمت امنیت آنلاین شما

دیگر فریب نخورید، هوش مصنوعی در خدمت امنیت آنلاین شما

by AITechnology

امروزه، دنیای دیجیتال به بخش جدایی‌ناپذیر زندگی ما تبدیل شده، از خرید آنلاین گرفته تا ارتباط با عزیزان، همه چیز به اینترنت وابسته است. متاسفانه همین دنیای پر از امکانات، محل جولان کلاهبرداران و ترفندهای فریبنده آنان نیز می باشد. ایمیل‌های فیشینگ، پیامک‌های جعلی، و صفحات اینترنتی متقلب، هر لحظه در کمین هستند تا اطلاعات شخصی و مالی را به سرقت ببرند. بنابراین تشخیص اینکه کدام پیام واقعی و کدام یک دام است، روز به روز سخت‌تر می‌شود. اما جای نگرانی نیست! می‌خواهم شما را با ابزاری فوق‌العاده آشنا کنم که می‌تواند به همه کمک ‌کند در برابر این تهدیدات ایمن بمانند.

scam.ai یک وب‌سایت رایگان و بسیار کاربردی است که با استفاده از هوش مصنوعی، مانند یک کارآگاه شخصی در کنار ماست. این ابزار می‌تواند ایمیل‌های مشکوک، پیامک‌ها، لینک‌ها، و حتی پست‌های شبکه‌های اجتماعی را بررسی و تحلیل کرده و به ما بگوید که آیا احتمال کلاهبرداری بودن آنها وجود دارد یا خیر.

چگونه Scam.AI کار می‌کند؟

جادو نیست، بلکه علم است! تصور کنید Scam.AI یک دوست خیلی باهوش است که در تشخیص کلاهبرداری‌ها استاد می باشد. شما به راحتی پیام یا لینک مشکوک را به او می‌دهید و او شروع به کار می‌کند. در اینجا به طور ساده نحوه عملکرد آن را بررسی می‌کنیم:

تجزیه و تحلیل محتوا:Scam.AI متن را برای نشانه‌های هشداردهنده بررسی می‌کند، که آیا حاوی زبان فوریت “همین الان اقدام کنید!” است؟ آیا اشتباهات املایی یا گرامری وجود دارد؟ آیا وعده‌های غیرواقعی می‌دهد؟ اینها همه تاکتیک‌های کلاسیک کلاهبرداری هستند.
بررسی لینک: اگر پیام شامل یک لینک باشد، Scam.AI آن را به طور کامل بررسی می‌کند، که آیا شما را به یک وب‌سایت جعلی هدایت می‌کند که برای سرقت اطلاعات شما طراحی شده است؟ آیا گواهی امنیتی وب‌سایت معتبر است؟ این بررسی‌ها به شناسایی تلاش‌های فیشینگ کمک می‌نماید.
بررسی فرستنده:Scam.AI اطلاعات فرستنده را بررسی می‌کند، که آیا آدرس ایمیل معتبر است؟ آیا شماره تلفن با فرستنده فرضی “مانند بانک شما” مطابقت دارد؟ اغلب، کلاهبرداران هویت واقعی خود را پنهان می‌کنند و Scam.AI می‌تواند به کشف آنها کمک کند.
استفاده از هوش مصنوعی: قدرت واقعی Scam.AI در هوش مصنوعی آن می باش، این سیستم بی وقفه در حال یادگیری در مورد کلاهبرداری‌های جدید و نحوه عملکرد آنها است. این بدان معناست که در تشخیص حتی حیله‌گرانه‌ترین ترفندها نیز روز به روز بهتر و بهتر می‌شود.

چرا باید از Scam.AI استفاده کنیم؟

 رایگان و آسان است: نیازی به نصب نرم‌افزار پیچیده یا پیکربندی تنظیمات گیج‌کننده ندارد، فقط کافی است به آدرس scam.ai بروید و از آن استفاده کنید.
آرامش خاطر: دانستن اینکه ابزاری قابل اعتماد برای کمک به شما در تشخیص کلاهبرداری‌ها دارید، می‌تواند به شما اطمینان خاطر در فضای آنلاین بدهد.
محافظت از اطلاعات: Scam.AI می‌تواند به شما کمک کند از قربانی شدن در کلاهبرداری‌های فیشینگ و سرقت هویت جلوگیری کنید.
در وقت و زحمت صرفه‌جویی می‌کند: به جای صرف ساعت‌ها تلاش برای تشخیص اینکه آیا یک پیام قانونی است یا خیر، Scam.AI می‌تواند به شما پاسخی سریع بدهد.
به محافظت کمک می‌کند: Scam.AI را با خانواده و دوستان خود، به‌ویژه کسانی که ممکن است در برابر کلاهبرداری‌های آنلاین آسیب‌پذیرتر باشند، به اشتراک بگذارید.

نحوه استفاده از Scam.AI در 3 مرحله آسان:
1. پیام یا لینک مشکوک را کپی کنید: متن ایمیل، پیامک یا پست رسانه اجتماعی را که در مورد آن مطمئن نیستید، انتخاب و یا لینکی را که از کلیک کردن روی آن مردد هستید، کپی کنید.
2. رفتن به وب سایت Scam.AI: مرورگر وب خود را باز کرده و به آدرس scam.ai بروید.
3. ورود اطلاعات: متن یا لینک را در کادر وب‌سایت Scam.AI جایگذاری کرده و روی دکمه “تجزیه و تحلیل” کلیک کنید، این سامانه به سرعت پیام را ارزیابی کرده و میزان ریسک را به شما می‌دهد.
در دنیای دیجیتال امروز، ایمن ماندن آنلاین از هر زمان دیگری مهم‌تر بوده و Scam.AI شریک شما در این ایمنی آنلاین می باشد.

سلب مسئولیت: این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.

Click for reference

مقاومت پادشاه، در میان طوفان آلت کوین‌ها!

مقاومت پادشاه، در میان طوفان آلت کوین‌ها!

by BitcoinCryptocurrencyTechnologyTrading

چرا بازار کریپتو سقوط کرد؟

ضعف فعلی قیمت بیت کوین، ریزش آن به زیر 100 هزار دلار و کاهش شدید آلت کوین ها بسیاری را متحیر کرده است. پس از آتش جنگ تجاری ترامپ، کل بازار ارز دیجیتال شاهد حمام خون بود و اکثر آلتکوین ها با دست رد بازار مواجه شدند. در حالی که بیت کوین کمی بهبود یافت و با قیمت 97 هزار دلار معامله شد، اما آلت کوین ها همچنان فشار فروش را احساس کرده و اتریوم، XRP، سولانا، دوج کوین، کاردانو امروز شاهد اصلاح قیمت 3-4 درصدی بودند.

با نگاهی به سناریوی کنونی بازار، فشار فروش آلت‌کوین‌ها ممکن است ادامه یابد، زیرا هیچ رویداد مثبتی در پیش رو برای تقویت آلت‌کوین‌ها وجود ندارد، زیرا برنامه‌های ذخیره بیت‌کوین ایالات متحده هنوز تایید نشده‌ و اجرای مقررات کریپتو نیز به زمان نیاز دارد.

در حالی که آلت کوین ها در حال سقوط آزاد هستند، چرا بیت کوین هم با مشکل مواجه است؟

تحلیلگر ارزهای دیجیتال CryptexGuy پاسخ این پرسش مهم را روشن نموده و آن را از طریق چرخه های تاریخی بیت کوین ردیابی نمود. قبل از سال 2019، بازار کریپتو هنوز در حال بلوغ بود، که منجر به سقوط 88 درصدی بیت کوین قبل از افزایش 12000 درصدی آن شد و در آن زمان آلت کوین ها نیز از این الگوی فرار پیروی کردند.

رونق ناشی از بحران 2018-2021

در طول دوره 2018-2021، قیمت بیت کوین حدود 85 درصد سقوط کرد اما با حدود 2000 درصد افزایش ترمیم شد. این افزایش به دلیل همه‌گیری کووید-19 بود، که مردم را به دنبال جریان‌های درآمدی جدید سوق میداد. علاوه بر آن ظهورNFT ها و اکوسیستم در حال گسترش اتریوم یک راه درآمد زایی جایگزینی را در همان دوران برای آنها فراهم کرد. با این حال، با بهبودی جهان از بیماری همه گیر و بازگشت مردم به مشاغل سنتی خود، بیت کوین و آلت کوین ها دوباره آسیب دیدند.

چرخه 2022-2025، تکرار همان داستان

بیت کوین در چرخه کنونی به دلیل عواملی مانند پایان قرنطینه کووید و سقوط FTX و Luna افت شدید “حدود 77 درصد” را تجربه کرد. با این حال، از آن زمان قیمت از 15000 دلار به بیش از 109000 دلار افزایش یافت، که یک افزایش خیره کننده 600٪ می باشد. این رشد به دلایل سرمایه گذاری های نهادی و مشارکت دولت ها در استخراج بیت کوین انجام پذیرفت و توانست بیت کوین را در کانون توجه این چرخه قرار داد.

تلاش آلت‌کوین‌ها برای زنده ماندن

آلت‌کوین‌ها که زمانی به دلیل شوق NFT و اکوسیستم اتریوم جهش قیمتی داشتند، اکنون قدرت خود را از دست داده‌ و به نظر تحلیلگران چرخه جهش قیمتی اخیر تحت تسلط کوین‌های میم و اهمیت استراتژیک بیت کوین برای ذخایر ایالات متحده بوده است. با این حال برخی از آلتکوین‌ها مانند XRP به لطف پیشرفت‌های پیش رو در SEC، توکنهای ONDO و HBAR به دلیل تبلیغات شرکت BlackRock و در آخر توکن‌های مرتبط با هوش مصنوعی توانسته‌اند توجه ها را به خود جلب کنند، ولی اکنون اکثر آنها با مشکل قیمت مواجه هستند، CryptexGuy معتقد است که یک فصل جدید التکوینها هنوز هم ممکن است اتفاق بیفتد، اما همه سکه ها افزایش نخواهد یافت.

بقای آلتکوین از نظر فنی به چه بستگی دارد؟

علاوه بر تئوری فوق، معامله گرانی مانند Titan of Crypto به الگوهای فنی مانند “Gravestone Doji” در نمودار تسلط بیت کوین (BTC.D) اشاره می کنند که به احیای احتمالی آلتکوین ها اشاره دارد. با این حال، تحلیلگرانی مانند Rekt Capital نیز استدلال می کنند که اگر تسلط بیت کوین به 71٪ برسد، افزایش آلت کوین از نظر تاریخی کوتاه مدت خواهد بود. در نتیجه در بازار کنونی ETFهای بیت کوین بیشتر سرمایه را جذب کرده و آلت کوین ها را در سایه قرار داده اند. بنابراین می توان گفت، در روزهای پیش رو قیمت بیت کوین راه گشای تغییر بزرگ بعدی در بازار ارز دیجیتال خواهد بود.

سلب مسئولیت: این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.

Click for reference

رکوردشکنی دوباره طلا: چه عواملی باعث این جهش قیمتی شده است؟

رکوردشکنی دوباره طلا: چه عواملی باعث این جهش قیمتی شده است؟

by GoldTrading

وارن پترسون و اوا مانتی، تحلیلگران کالایی گروه شرکت خدمات مالی ING خاطرنشان کردند که نگرانی‌های مربوط به جنگ تجاری، نوید دهنده رشد اقتصادی کندتر و خطر تورم بالاتر بوده و تقاضا برای دارایی‌های امن را تحریک می‌کنند، بنابراین این روزها این دارایی ها به بالاترین حد خود رسیده‌اند.

خرید طلای بانک های مرکزی در سال گذشته از 1000 تن گذشت

طلا در سال جاری تاکنون بیش از 9 درصد افزایش داشته و در طول این مسیر به یک سری از رکوردهای متوالی رسیده است. در حالی که عدم اطمینان در مورد تجارت و تعرفه ها همچنان به افزایش قیمت طلا ادامه می دهد، آخرین اظهارات ترامپ مبنی بر اینکه ایالات متحده نوار غزه را در اختیار گرفته و مسئولیت بازسازی این منطقه را بر عهده می گیرد، نیز به شتاب صعودی طلا افزوده است.

در همین حال، بر اساس آخرین داده های شورای جهانی طلا، خرید بانک های مرکزی در سال گذشته برای سومین سال متوالی از 1000 تن فراتر رفت و در سه ماهه چهارم به 333 تن رسید، بنابراین توانست مجموع خالص سالانه را به 1045 تن برساند.

بانک ملی لهستان رهبری این جریان را بر عهده داشته و در سال گذشته 90 تن به ذخایر طلای خود اضافه کرده است، اما باید گفت که روند تقاضاهای بیشتر دیگری نیز از سوی طیف وسیعی از بانک های بازارهای نوظهور هم مشاهده می شود.

سلب مسئولیت: این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.

Click for a reference 

امروز در دنیای رمز ارزها چه خبر بود؟

امروز در دنیای رمز ارزها چه خبر بود؟

by BitcoinCryptocurrencyTrading

علیرغم اینکه بیت کوین، اتریوم و سایر آلتکوین ها پس از انتشار خبر تعلیق 30 روزه تعرفه ها توسط رئیس جمهور ایالات متحده “دونالد ترامپ” دوباره افزایش یافتند، برخی از تحلیلگران بر این باورند که بیت کوین همچنان ممکن است به دلیل افزایش تنش های ایالات متحده و چین با یک حرکت اصلاحی به زیر 90,000 دلار سقوط کند.

وزارت دارایی جمهوری خلق چین نیز تعرفه های وارداتی جدیدی تا سقف 15٪ را برای برخی از واردات ایالات متحده از 10 فوریه اعمال کرد. این خبر بر اساس اسناد رسمی منتشر شده در 4 فوریه اعلام گردید، این تصمیم چین در پاسخ به دستور اجرایی ترامپ در 1 فوریه مبنی بر اعمال تعرفه های وارداتی بر کالاها از چین، کانادا و مکزیک اتخاذ شده است.

بیت کوین پس از یک بهبود کوتاه، در 4 فوریه به دلیل ترس فزاینده از یک جنگ تجاری احتمالی ناشی از تعرفه های ترامپ، دوباره به زیر 100,000 دلار سقوط کرد.

به گفته رایان لی، تحلیلگر ارشد Bitget Research: “افزایش تنش ها ممکن است بازارهای سنتی را تضعیف کند و سرمایه گذاران را بر آن دارد تا به دنبال بیت کوین به عنوان محافظی در برابر تورم و کاهش ارزش پول باشند. با این حال، یک فروش گسترده تر در بازار ناشی از عدم اطمینان اقتصادی همچنین می تواند اصلاحات کوتاه مدتی را ایجاد کرده و به طور بالقوه قیمت بیت کوین را به زیر 90,000 دلار سوق دهد.”

جاستین ترودو، نخست وزیر کانادا، هم در بیانیه ای در 3 فوریه در X گفت که پس از یک تماس تلفنی با ترامپ، تعرفه های 25 درصدی حداقل به مدت 30 روز به حالت تعلیق در می آید و دو کشور با یکدیگر همکاری خواهند نمود.

سلب مسئولیت: این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.

Click for reference 

رکورد جهانی بدترین حمام خون تاریخ ارزهای دیجیتال شکسته شد

رکورد جهانی بدترین حمام خون تاریخ ارزهای دیجیتال شکسته شد

by BitcoinCryptocurrencyTrading

بازار پس از معرفی تعرفه‌های معاملاتی جدید ترامپ، با موج عظیمی از انحلال‌ها Liquidation مواجه شده و به آشوب کشیده شد.

یکی از بدترین حمام‌های خون در تاریخ بازار ارزهای دیجیتال به تازگی رخ داده، به طوری که انحلال‌ها در روز گذشته از 2.24 میلیارد دلار هم فراتر رفت. سقوط بیت‌کوین به زیر 94000 دلار، موجب فروپاشی در کل بازار شد و در نتیجه آن حذف گسترده معامله‌گران دارای اهرم (Leveraged Traders) انجام گرفته و حساب آنها را نابود کرد. بزرگی زیان‌ها این رویداد، همه رکوردهای قبلی را شکسته و آن را به یکی از شدیدترین فروش‌های گسترده (sell-offs) در تاریخ ارزهای دیجیتال تبدیل نمود.

طبق نقشه حرارتی انحلال‌ها (Liquidation Heatmap)، معامله‌گران اتریوم با 609 میلیون دلار انحلال، بیشترین آسیب را دیدند و بیت‌کوین هم با 412 میلیون دلار در رتبه بعدی قرار گرفت، همچنین انحلال بیش از 85 میلیون دلار توسط رمزارزهای XRP، دوج‌کوین و سولانا گزارش شد. شایان ذکر است که بزرگترین زیان منفرد در بایننس با یک معامله ETHBTC  به ارزش 25.64 میلیون دلار و انحلال باورنکردنی 734621 معامله‌گر در یک روز رخ داده است.

بیت‌کوین نیز پس از، از دست دادن حمایت حیاتی در 97000 دلار، اکنون حمایت 92000 دلار را آزمایش می‌کند، سطحی که ممکن است مسیر آن را در آینده نزدیک تعیین نماید. اگر قیمت بیت کوین از این سطح پایین‌تر بیاید، ممکن است به 83000 دلار کاهش یابد که نشان‌دهنده اصلاح (correction) بزرگ‌تری خواهد بود. با قرار گرفتن بیت کوین در صدر بازار رمزارزها، آلت کوین‌ها وضعیت بدتری داشته و برخی از آنها از اوج خود بیش از 80 درصد سقوط کرده اند.

سلب مسئولیت: این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.

Click for reference

پرامپت نویسی، عصای جادویی شما در دنیای هوش مصنوعی

پرامپت نویسی، عصای جادویی شما در دنیای هوش مصنوعی

by AITechnology

نوشتن پرامپت هوش مصنوعی چیست؟
به زبان ساده، نوشتن پرامپت هوش مصنوعی یعنی هنر و مهارت، تولید دستورالعمل‌های متنی موثر برای مدل‌های هوش مصنوعی می باشد، این دستورالعمل‌ها (که به آنها “پرامپت” می گویند) به ما کمک می‌کند تا خروجی مورد نظر ما بوسیله هوش مصنوعی به درستی تولید گردد. این خروجی می‌تواند متن، تصویر، کد و یا هر نوع محتوای دیگری باشد.

در واقع، با نوشتن پرامپت، شما دارید هوش مصنوعی را با زبان طبیعی برنامه‌نویسی می‌کنید، بنابراین کیفیت پرامپت شما، مستقیماً روی کیفیت و مرتبط بودن خروجی هوش مصنوعی تاثیر می‌گذارد.

چرا نوشتن پرامپت هوش مصنوعی مهم است؟
• دسترسی به پتانسیل هوش مصنوعی: پرامپت خوب می‌توانند پتانسیل واقعی مدل‌های قدرتمند هوش مصنوعی را آزاد کرده و به ما امکان بدهد تا از قابلیت‌های آن در کارهای مختلف استفاده کنیم.
• کنترل خروجی: با نوشتن پرامپت‌های دقیق و با جزئیات، می‌توانیم خروجی هوش مصنوعی رو بیشتر کنترل کرده و به نتایج مورد نظر خود برسیم.
• افزایش کارایی و بهره‌وری: پرامپت‌های خوب می‌توانند با کمک گرفتن از هوش مصنوعی برای انجام کارهای پیچیده، در زمان و تلاش ما صرفه‌جویی کرده و بهره‌وری رو افزایش بدهند.
• خلاقیت و نوآوری: نوشتن پرامپت هوش مصنوعی درست به ما این امکان را میدهد تا ایده‌های خلاقانه‌ای کشف کرده، محتوا و راه‌حل‌های منحصر به فردی را تولید کنیم که شاید به تنهایی توان انجام آنرا نداشتیم.
• مهارت آینده: با گسترش روز افزون هوش مصنوعی در زندگی ما، نوشتن پرامپت خوب به یک مهارت حیاتی در صنایع مختلف تبدیل خواهد شد.

چگونه در نوشتن پرامپت هوش مصنوعی خبره شویم؟
خبره شدن در نوشتن پرامپت هوش مصنوعی ترکیبی از درک مدل‌های هوش مصنوعی، تمرین فراوان، کسب تجربه و یادگیری بهترین روش‌ها می باشد، در ادامه به مراحل کلیدی برای رسیدن به این مهارت اشاره می‌کنیم:

1. درک مدل های هوش مصنوعی:
نوع پلتفرم هوش مصنوعی: پلتفرم های هوش مصنوعی مختلفی مانند تولید متن، تصویر و کد وجود دارند، که توانایی‌های متفاوتی داشته و به پرامپت‌ها به اشکال گوناگونی پاسخ می‌دهند، بنابراین باید نوع مدلی که با آن کار می‌کنید را به خوبی بشناسید.
محدودیت‌ها: محدودیت‌های مدل هوش مصنوعی مورد استفاده را درک کنید. هوش مصنوعی قدرتمند است اما بی‌نقص نیست و ممکن است همیشه دقیقاً همان نتیجه‌ای که نیاز دارید را به همراه نداشته باشد.
فرمت ورودی: مدل‌های متفاوت هوش مصنوعی ممکن است فرمت‌های ورودی متفاوتی را ترجیح بدهند. برخی به زبان طبیعی خوب جواب داده، در حالی که برخی دیگر کلمات کلیدی یا ساختارهای ویژه ای را ترجیح میدهند.

2. تسلط بر اصول اولیه:
وضوح و صراحت: پرامپت‌ها باید واضح، دقیق و صریح بوده و از ابهام در آنها خودداری شود.
کلمات کلیدی: از کلمات کلیدی مرتبط استفاده نمایید تا آن چیزی که نیاز دارید را هوش مصنوعی برای شما به خوبی تولید کند.
زمینه: جهت کمک به هوش مصنوعی برای درک هدف و محدوده کار، زمینه درخواست را به درستی مشخص کنید.
خروجی مورد نظر: فرمت، سبک، لحن، اندازه و سایر ویژگی‌های مورد نظر خروجی را مشخص کنید.
تکرار: با پرامپت‌های ساده شروع کنید، سپس با تکرار و بهینه سازی آنها، بر اساس پاسخ‌های هوش مصنوعی پرامپت‌های خود را بهبود ببخشید.

3. آزمایش با تکنیک‌های مختلف:
مثال‌ها: با ارائه مثال‌هایی از خروجی مورد نظر به پلتفورم هوش مصنوعی می‌توان نتایج رو به صورت قابل توجهی بهبود بخشید.
نقش‌ها: تعیین یک نقش خاص برای هوش مصنوعی (مثلاً – مانند یک متخصص بازاریابی عمل کن) می‌توند لحن و سبک پاسخ را بصورت مورد نظر شکل بدهد.
محدودیت‌ها: تعیین محدودیت‌ها می‌تواند به هوش مصنوعی کمک کند تا نتایج متمرکزتری را تولید نماید.
پرامپت ساختاریافته: استفاده از پرامپت‌های ساختاریافته مثل لیست‌ها، جدول‌ها و نقطه‌ها می‌تواند خروجی را به سوی بهتر شدن هدایت کند.
Zero-Shot vs Few-Shot: هم با پرامپت‌های Zero-Shot (بدون ارائه مثال یادگیری) و Few-Shot(با ارائه چند مثال یادگیری) آزمایش کنید.

4. تمرین مستمر:
کارهای واقعی: برای بهبود مهارت خود، از پرامپت‌نویسی در کارهای واقعی روزمره استفاده نمایید.
کاوش ابزارهای هوش مصنوعی: با مدل‌ها و پلتفرم‌های مختلف هوش مصنوعی آشنا بشوید.
دریافت بازخورد: پرامپت‌ها و خروجی‌های خود را با دیگران به اشتراک بگذارید تا بازخورد گرفته و از تجربیات دیگران استفاده نمایید.

5. به‌روز بودن:
تحقیق: با آخرین تحقیقات و روندهای نوشتن پرامپت هوش مصنوعی آشنا شده و خود را به روز نگه دارید.
انجمن‌ها: به انجمن‌ها و فروم‌های آنلاین که در آنها نویسندگان پرامپت تکنیک‌ها و دیدگاه‌ها خود را به اشتراک می‌گذارند، بپیوندید.
به‌روزرسانی‌ها: به آخرین به‌روزرسانی‌های مدل‌های هوش مصنوعی توجه کنید، زیرا می تواند بر روی نحوه نوشتن پرامپت‌ها تاثیر بگذارد.

نکاتی برای نوشتن پرامپت‌های موثر:
توصیفی باشید: فرض نکنید هوش مصنوعی همه چیز رو می‌فهمد؛ تا جایی که می‌توانید توضیح دهید.
از افعال کنشی استفاده کنید: از افعال کنشی برای هدایت هوش مصنوعی استفاده نمایید، برای مثال، “این را خلاصه کن”، “این را بازنویسی کن”، “تصویری از … تولید کن”.
مخاطب رو مشخص کنید: بهتر است مخاطب هدف را مشخص کنید (مثلاً “یک پست وبلاگ برای مبتدیان بنویس”).
از اصلاح‌کننده‌ها استفاده کنید: از اصلاح‌کننده‌ها Modifiers برای تعیین پارامترها و جزئیات بیشتر استفاده کنید (مثلاً “یک داستان کوتاه و خنده‌دار بنویس”).
آزمایش کنید: از آزمایش کردن عبارات و رویکردهای مختلف نهراسید.
اصلاح کنید: خروجی رو بررسی کرده و پرامپت خود را برای بهبود نتایج ساماندهی نمایید.

ابزارها و پلتفرم‌ها برای نوشتن پرامپت هوش مصنوعی:
ChatGPT/GPT-4: برای پرامپت‌های متنی.
DALL-E 2, Midjourney, Stable Diffusion: برای پرامپت‌های تولید تصویر.
Bard, Claude: برای کارهای مختلف از جمله تولید متن و کد.
پلتفرم‌هایی مثل Prompt Base: انواع پرامپت‌های از پیش ساخته شده و منابع آن را ارائه میدهد.

چگونه یک پرامپت خوب برای هوش مصنوعی طراحی کنیم؟

پرامپت به معنای هنر و علم طراحی و نوشتن دستورات یا ورودی‌های دقیق و مؤثر برای هوش مصنوعی، به منظور دریافت بهترین و مطلوب‌ترین خروجی‌ها می باشد.  به عبارت دیگر، مهندسی پرامپت،  توانایی  ارتباط مؤثر با هوش مصنوعی از طریق  زبان گفتگوی معمول است و دارای ۶ مرحله‌ای مهم  برای مهندسی درخواست‌ (Prompt Engineering) می باشد، که در ادامه به طور عمیق به هر مرحله خواهیم پرداخت:

وظیفه Task: خیلی مهم است که دقیقاً بدانید از مدل زبانی چه می‌خواهید. آیا خلاصه‌نویسی می‌خواهید؟ ترجمه؟ کدنویسی؟ هرچه واضح‌تر باشید، نتیجه بهتری می‌گیرید.

زمینه Context: به LLM اطلاعات اضافی بدهید تا پاسخ‌هایش دقیق‌تر و مرتبط‌تر باشند. مثلاً اگر می‌خواهید شعری درباره‌ی پاییز بنویسد، می‌توانید به آن بگویید که “در شعر، از رنگ‌های زرد و نارنجی و حس و حال دلتنگی استفاده کن.”

مثال‌ها Examples: با ارائه چند نمونه، به LLM کمک می‌کنید تا منظور شما را بهتر بفهمد. مثل این که به LLM بگویید: “این دو جمله را ببین: ‘کتاب’ می‌شود ‘book’ و ‘مداد’ می‌شود ‘pencil’، حالا ‘دفتر’ را ترجمه کن.”

شخصیت Persona: با تعیین نقش برای LLM، می‌توانید لحن و نوع پاسخ‌ها را کنترل کنید. مثلاً اگر می‌خواهید یک متن علمی بنویسید، می‌توانید به LLM بگویید “به عنوان یک دانشمند، درباره‌ی این موضوع بنویس.”

قالب Format: مشخص کنید که خروجی را به چه شکلی می‌خواهید. به صورت لیست، جدول، کد، شعر و غیره.

لحن Tone: لحن می‌تواند رسمی، غیررسمی، دوستانه، جدی و غیره باشد. مثلاً برای متون علمی و پژوهشی، لحن رسمی و تخصصی مناسب است.

خلاصه:
نوشتن پرامپت هوش مصنوعی مهارت قدرتمندی می‌باشد که به شما امکان میدهد تا به روش موثرتری از هوش مصنوعی برای تولید خروجی‌های با کیفیت برای کارهای مختلف استفاده کنید. با تسلط بر اصول اولیه، آزمایش تکنیک‌های مختلف، تمرین مداوم و به‌روز بودن می‌توانید در این فناوری که به سرعت در حال پیشرفته می باشند، متخصص شوید.

سلب مسئولیت: این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.