KaiserX 🚀⚡️

Discipline is key! 👊🏻 Crypto Trader

[Alissa di unpad @kanairdfoxy]

🎖️ALL ABOUT IELTS
🔗 IELTS 4.0-5.0
https://t.co/25s2NsbqsA
🔗 IELTS 5.0-6.5
https://t.co/JgN85W0U7c
🔗 IELTS 6.5-7.5
https://t.co/tpqMXSvAEW
🔗 IELTS 8.5
https://t.co/kRs2Gv3VKI

for update join saluran belajarku
https://t.co/c7JoKidCpC

[cattodata🐱📊 @cattodata]

ใครลงคอร์ส Kaggle + Google Intensive Vibe Coding คอร์สไว้อย่าลืมไปเรียนน้า ของดีมาก มี Podcast +Recorded Live Stream Youtube ให้ฟังจอย ๆ ด้วยถ้ายังไม่มีเวลา ตอนนี้มีถึง Day 2 ค่ะ 🐱🔥 (แปะในเม้น)

วันนี้ฟัง Podcast ไปละ ดีอยู่ ไว้มาสรุปให้อ่านฮะ

[Mobility Exercises | Pain Relief Workouts @FeelGoodMovez]

10 Min Full Body Strength & Mobility:

1.

[Hyper Shark! @HyperSharkk]

เทรนด์ที่ผมกำลังรอ และโฟกัสอยู่ตอนนี้...

1. CPO Supercycle
-> $LITE เองก็บอกหลายรอบแล้วว่า demand ฝั่ง hyperscaler แรงมาก และ supply chain บางส่วนเริ่มตึงยาวถึง 2027 เพราะ AI cluster ใหม่ใช้ optics หนักกว่าเดิมหลายเท่า และถ้า AI rack scale โตต่อ เราอาจจะเข้าสู่ยุค “optics everywhere” จริงๆ

2. Power for Ai data center
ผมบอกตลอดว่าคอขวดใหญ่สุดของ AI รอบนี้คือ “ไฟฟ้า” ตอนนี้ transformer lead time บาง case ยาว 2-4 ปีแล้ว และ hyperscaler เริ่มพูดตรงกันหมดว่า power availability คือปัญหาใหญ่

3. Warehouse robotics
-> หลายคนคิดว่า warehouse robot มีมานานแล้ว “ก็จริงครับ” ไม่เถียงเลย แต่ “มีมานาน” กับ “mass adoption” มันคนละเรื่องกัน

และสิ่งที่เปลี่ยนจากแต่ก่อนคือ robot เริ่มมี “สมอง” จาก AI + computer vision จากเดิมแค่ทำตาม script ตอนนี้มันเริ่ม optimize route / ตัดสินใจ / เรียนรู้งานได้เองเลย

ผมเลยมองว่ามันคือ phase แรกๆ ของ robotics supercycle และก็หนีไม่พ้น warehouse robot

4. Robotics humanoid
-> Morgan Stanley เคยประเมิน market size ของ humanoid robot อาจจะแตะหลายล้านล้านดอลลาร์ได้ในอนาคต ซึ่ง TAM มันใหญ่มากๆ

แต่ตอนนี้ผมยังมองว่า “early เกินไป” สำหรับ mass commercialization เพราะ
- hardware cost ยังสูง
- battery ยังไม่ดีพอ
- reliability ยังไม่ production-grade
- economics ยังไม่ชัด

เพราะงั้นช่วงนี้ผมเลยโฟกัส “robotics ที่เริ่ม monetize ได้แล้ว” ก่อน เพราะสุดท้ายตลาดหุ้น… มันไม่ได้ให้ค่ากับ “อนาคตอย่างเดียว” มันให้ค่ากับ “อนาคตที่เริ่มเห็นตัวเงินแล้ว” ด้วย ถ้ามีแต่ story แต่หาเงินไม่ได้ คนก็ไม่ค่อยอยากซื้อ ถึงจะซื้อ แต่แรงเทขายก็จะมีมาเรื่อยๆ

[TP SQUAD @tpsquad_th]

โคตรดี ดูง่ายมาก มีแยกเป็นหมวดหมู่ด้วย เผื่อใครหาไอเดียทำเว็บในหมวดของตัวเอง

[ลงทุนDiary @longtundiary]

https://t.co/dCLxllZFkJ

[น้องเหนือ โทรจัน @Cryptonuachan_]

ใครอยากเริ่มเทรด

ศึกษาเรื่อง

- Money Management / Mindset
- Profit factor
- Drawdown เข้าใจว่าเราต้องเจอไปทำไม
- Sortino Ratio, Sharp Ratio เข้าใจว่าทำอะไรได้
- Trailing stop พอใส่ Trailing stop มาส่งผลอย่างไรกับระบบเทรด
- Sizing เข้าใจสูตร SL / %SL * 100
- Setup, Indicator เข้าใจว่าแต่ละอันทำงานยังไง

วิธีสร้างระบบเทรด
Idea > MM, Mindset > Strategy & Setup

MM และ Mindset สำคัญที่สุด****

ถ้าคุณไม่ใช่พวก Quant หรือ Hedge fund ที่ทำ HFT Part Strategy ไม่ต้องคิดมาก

EMA, RSI, MacD หรือพวกพื้นฐานใข้ได้หมด อยู่ที่ว่าคุณจะใช้ยังไง

เข้าใจทั้งหมดและ Crack ออกมาเป็นระบบที่ทำซ้ำได้ก็ชนะคนเกือบทั้งตลาดแล้ว

[ritrit สงสัยอะไร๊ @curioverse_th]

ผมใช้ AI เป็นที่ปรึกษาการเงินส่วนตัวมาเกือบปี
.
ผลคือรู้ว่าเงินรั่วไปที่ไหนทุกเดือน และปิดรูรั่วได้จริง
.
Prompt Finance ที่ใช้งานได้จริง - มาดูกัน 🧵

[Geegi Sugar @geegissss]

ใครมีช่องทางทำเงินอีกไหมครับ อยากรู้คนอื่นทำอะไรเป็นรายได้เสริมอีกๆ

[EliZ @eliz883]

Retweet this post 👌🏻

You need to start looking at the market in a more ‘streamlined’ way, without overcomplicating things: the point isn’t to try and catch every single move, but to understand when the price breaks out of the range and how it reacts.

When you see a deviation – that is, the price temporarily breaking above or below the range – it isn’t immediately a signal to chase. It’s a piece of information. It’s telling you that there’s a demand for liquidity out there.
If that deviation is then repeated (double deviation), everything changes: it means that level has been tested several times and the market is clearly showing where it wants to react. That is the real confirmation.

At that point, you shouldn’t enter at random, but wait for the price to return and start forming a clearer structure. That’s when it makes sense to switch to a shorter timeframe and look for a more precise entry, without forcing it. (Rarely test it first if you want to do so with a small position size)

This way of reading the market always applies, whether you’re looking for a long or a short. The concept doesn’t change, only the direction: above, you work from a bearish perspective; below, from a bullish perspective.

In practice, stop chasing the price and start working on these extremes: that’s where the market becomes much clearer and gives you simple invalidations.

[Earn Earn🩷 @earn_monicha]

แชร์ 8 ช่อง youtube ที่ชอบไว้อัพเดตเรื่อง #AI

แบบฟังง่ายๆ สาย non-dev ฟังได้

แต่ถ้าใครไม่ถนัด ภาษาอังกฤษเอาไปให้ notebooklm สรุปให้ได้ค่ะ

ต่ออีก4ช่อง👇🏻

#เอินทำได้ทุกคนก็ทำได้

[MMT @MMT_Official_]

Today we're opening up MMT - everyone now has access to professional grade tools for FREE.

- Market Profile / TPO
- Custom Session TPO
- Hyperliquid MBO Profile
- Aggregated Heatmaps
- HD Heatmaps
- Liquidation Heatmap
- Hyperliquid Liquidation Heatmap
- Hyperliquid Stop Loss Heatmap
- Hyperliquid Take Profit Heatmap
- Aggregated Footprints
- Filtered Footprints
- Dual Cluster Modes
- Bucketed Trade Size Groups
- Aggregated Indicators
- Aggregated CVD
- Aggregated Open Interest
- Net Longs/Shorts Indicator
- VWAP Suite
- Volume Bubbles
- Custom Scripting
- Community Indicators
- Aggregated Orderbooks
- Aggregated DOM
- Orderbook Imbalances
- Orderbook Depth Overlay
- 1s Time-Frames
- Custom Time-Frames

Available now, for everyone – only in MMT

[iwhale @iwhale]

แต่หลายคนก็ยังไม่แน่ใจว่า “ควรเริ่มจากตรงไหน”

ทั้ง Claude Cowork, Claude Code, Skills, Projects, Artifacts ชวนงงไปหมด 😣

ผมแนะนำให้เริ่มจากคอร์ส "Claude 101"
ออกใหม่ล่าสุดจาก Anthropic เลยครับ

✅ เรียนฟรี
✅ มีใบประกาศนียบัตรให้
✅ หลักสูตรของแท้แบบ Official

👇 ผมทำสรุปเป็นภาษาไทยทุกบท พร้อมเก็งข้อสอบตอนท้าย ไว้ให้ในนี้แล้วครับ

[finnomena @finnomena]

💳 #ดอกเบี้ยบัตรเครดิต = (ยอดใช้จ่าย x ดอกเบี้ย 16% x จำนวนวัน) / 365

🔴 ถ้าจ่ายไม่ครบ จะโดนคิดจากยอดเต็มที่รูดเลย
🟢 แล้วค่อยไปคิดจากยอดหนี้คงเหลือในงวดถัดไป

..

📌 ดอกเบี้ยบัตรเครดิตจะเกิดขึ้นใน 2 กรณี

1. จ่ายไม่ครบหรือจ่ายแค่ขั้นต่ำ (ไม่รวมโปรฯ ผ่อนชำระ 0%)
2. กดเงินสดออกมาใช้ล่วงหน้า

..

🕹️ สูตรคำนวณดอกเบี้ยบัตรเครดิต
ดอกเบี้ยบัตรเครดิต = (ยอดใช้จ่าย x อัตราดอกเบี้ย x จำนวนวัน) / 365

หากเราผิดเงื่อนไข จะโดนธนาคารคิดดอกเบี้ยทันทีสูงสุด 16% ต่อปี นับย้อนหลังตั้งแต่วันที่รูดซื้อสินค้า จนถึงวันที่จ่ายยอดทั้งหมดครบ

โดยแบ่งการคิดดอกเบี้ยออกเป็น 4 ช่วง ดังนี้
* วันที่รูด จนถึง วันสรุปยอด
* วันสรุปยอด จนถึง วันครบกำหนดชำระ
* วันครบกำหนดชำระ จนถึง วันสรุปยอดงวดถัดไป
* วันสรุปยอดงวดถัดไป จนถึง วันสรุปยอดงวดถัดไปงวดไป
(หากยังไม่จ่ายเราก็ถูกคิดดอกเบี้ยตามจำนวนวันวนลูปแบบนี้ไปเรื่อย ๆ)

..

💡 ตัวอย่างเช่น
รูดบัตรเครดิตซื้อ iPhone ราคา 50,000 บาท (ไม่ได้ใช้โปรฯ 0%) แต่เลือกจ่ายขั้นต่ำ 5,000 บาท (10%)

โดยรูดซื้อวันที่ 5 / วันสรุปยอดบัตรคือ 25 / วันครบกำหนดชำระคือวันที่ 9 (เดือนถัดไป)

แปลว่างวดถัดไปจะถูกคิดดอกเบี้ย แบบนี้

1. ดอกเบี้ยเงินต้นส่วนแรก
คิดจากยอดใช้จ่ายที่เกิดขึ้นในรอบบัญชี ตั้งแต่วันรูดสินค้า ถึงวันสรุปยอด
(50,000 x 16% x 21) / 365 = 460.27 บาท

2. ดอกเบี้ยเงินต้นส่วนที่สอง
คิดจากยอดใช้จ่ายที่เกิดขึ้นในรอบบัญชี ตั้งแต่วันสรุปยอด ถึงวันครบกำหนดชำระ
(50,000 x 16% x 15) / 365 = 328.77 บาท

- หากเราจ่ายครบเต็มจำนวน ธนาคารจะไม่เรียกเก็บดอกเบี้ยในส่วนข้างต้น แต่หากจ่ายไม่ครบจะโดนเรียกเก็บดอกเบี้ยเต็ม ๆ ทุกบาท ทุกสตางค์ -

3. ดอกเบี้ยค้างชำระส่วนแรก
คิดจากยอดค้างชำระตั้งแต่วันครบกำหนดชำระ ถึงวันสรุปยอดงวดถัดไป
(45,000 x 16% x 16) / 365 = 315.62 บาท

4. ดอกเบี้ยค้างชำระส่วนที่สอง
คิดจากยอดค้างชำระตั้งแต่วันสรุปยอดงวดถัดไป ถึงวันครบกำหนดชำระงวดถัดไป
(45,000 x 16% x 14) / 365 = 276.15 บาท

สรุปว่าต้องจ่ายดอกเบี้ยทั้งสิ้น 1,380.81 บาท

..

จะเห็นว่าวิธีคิดดอกเบี้ยบัตรเครดิต ค่อนข้างซับซ้อน และเก็บแพงมาก เพราะเป็นสินเชื่อระยะสั้น

เพราะฉะนั้น อย่าทำผิดเงื่อนไข !! รูดแล้วจ่ายให้ครบตามกำหนด

ไม่จ่ายขั้นต่ำ ไม่กดเงินสดออกมาใช้

ไม่งั้นจะทั้งสับสนกับอัตราดอกเบี้ย และยอดหนี้ที่วนลูป พอกพูนขึ้นไม่หยุด

[Rony @Ronycoder]

Claude FULL COURSE 1 HOUR (Build & Automate Anything)

[Spicy @spicyofc]

https://t.co/SuShmieGrA

[🏳️‍🌈Ministry Of INFINITY（無限省） @InfinitaSub]

โอ้🙏🙏🙏🙏🙏

[Sun 🌊 ⚔️ @CryptowithSun]

นอกจาก Anthropic ที่แจกคอร์สเรียน AI ฟรี แล้วจริงๆ ยังมีอีก 10 บริษัท AI เจ้าใหญ่ๆ ที่มีคอร์สเรียน 0 บาทเหมือนกัน!

ผมรวมมาให้แล้ว เซฟไว้เรียนได้เลย

1. OpenAI: https://t.co/duQfQAvaYI

2. Google: https://t.co/nKcv4HgOpf

3. Microsoft: https://t.co/uDijUwtXnp

4. NVIDIA: https://t.co/kGsDnrssfe

5. DeepLearningAI: https://t.co/lZSzUHr1mz

6. Meta: https://t.co/oxUJdA61f8

7. AWS: https://t.co/gZKzkhSpe8

8. IBM: https://t.co/bm8DZzBkgt

9. Hugging Face: https://t.co/kUmMWUiOGc

10. Stanford: https://t.co/XDlZDrmD0m

คนส่วนมากจ่ายค่าเรียนแพงๆ เพราะมันสะดวก แต่คนที่ขวนขวายก็จะเจอของที่คุ้มค่าและดีแบบนี้แหละครับ :)