pakkawatcrypto.eth

[Em Udomsak (🟣🐻) @EmUdomsak]

ทำไม นักธุรกิจจำนวนมาก มักจะ “เรียนต่อต่างประเทศ” เมื่อจะขายบริษัท

เหตุผลคือ เพื่อให้ปีนั้นอยู่ในไทยไม่ถึง 180 วัน เพื่อไม่ต้องเสียภาษีในไทย

ทำไมต้องเรียนต่อ?

จริงๆ เรียนต่อก็ดี ฆ่าเวลา ได้วุฒิใหม่มาด้วย แต่อีกอย่างก็เพราะเวลาไปอยู่ ตปท จะต้องระวังว่า อาจจะทำให้ไปเสียภาษีประเทศนั้นๆ แทน แต่การเรียนต่อ ซึ่งทำให้ถือ visa นักเรียน จะได้การ “ยกเว้น” ไม่ต้องเสียภาษีก้อนนี้

หลายคนอาจจะมีคำถาม ถ้าขายบริษัทไทย ยังไงก็ต้องมีภาษี ถึงแม้ตัวจะอยู่ ตปท ไม่ใช่หรอ — คำตอบคือใช่

ดังนั้น ก่อนที่จะขาย จึงต้องมีการเปลี่ยนการถือหุ้นในส่วนนั้นในอยู่ในมือบริษัท offshore แล้วเมื่อขาย ให้ขายบริษัท offshore แทน ทำให้เป็นรายได้นั้นไม่ได้เกิดในไทย

รายได้ที่ไม่ได้เกิดในไทย + อยู่นอกไทยเกิน 180 วัน = ไม่โดนเก็บภาษี

เพราะงั้นทุกครั้งที่เราเห็นการ exit ก็มักจะเห็น pattern นี้

[peesamac @peesamac]

Google เพิ่งปล่อยมาตรฐานใหม่ที่ชื่อ Open Knowledge Format (OKF) แล้วพอผมไปอ่านจริง ๆ มันเรียบง่ายจนน่าตกใจ — มันคือ "โฟลเดอร์ของไฟล์ Markdown" เฉย ๆ ครับ
เล่าให้ฟังก่อนว่ามันแก้ปัญหาอะไร

[chompk.eth // fourcorners ⛶ @cpkcpk3]

สวัสดีครับ เงียบไปนาน ผมอยากแนะนำ product AI สำหรับกฎหมายไทย ของทีมผมเอง

ทดลองใช้ฟรี 👉🏻 https://t.co/dYMgzqwlt0

FourCorners (ชื่อเก่า สี่มุมเมือง) เป็นแพลตฟอร์มถามตอบกฎหมายไทยที่มีเอกสารกฎหมาย
✅ครบถ้วนที่สุด
✅ละเอียดที่สุด
✅อัพเดททุกวัน

สามารถนำไปใช้งานได้จริง
1/

[Vibe Coding Thailand @vibecodingth]

Nate Herk ลงสนาม 100 ชั่วโมงเทียบ Claude Code กับ Google Antigravity

ผลที่ออกมาไม่ใช่ "ตัวไหนดีกว่ากัน"

แต่เป็น pattern เดียวที่เกิดซ้ำในทั้ง 3 การทดลอง: ตัวหนึ่งคิดเก่งกว่า อีกตัวสวยกว่า 🧵

1/9

[0xAob 🦞🧙 @0xAobby]

>>Adaptive Grid Trading Bot<<

🛡️ ทดสอบ Grid Trading 1,000 รอบ ไม่มี Liquidation แม้แต่ครั้งเดียว
จากการทดสอบ Grid Trading System บน Synthetic Price ทั้งหมด 2,000 paths (1,000 paths จาก GBM + 1,000 paths จาก Heston) ด้วย leverage 3x ผลคือ liquidation rate 0% ทุก path ไม่มีแม้แต่ path เดียวที่โดน liquidate
ตัวเลขนี้ฟังดูดี แต่ที่น่าสนใจกว่าคือกว่าจะได้ตัวเลขนี้มา ต้องผ่านอะไรมาบ้าง แล้วทำไมวิธีทดสอบถึงสำคัญไม่แพ้ตัวระบบเอง
.
⚙️ Setup ที่ใช้ทดสอบ
ทุน $1,000 leverage 3x มี execution delay T+1 วัน คิด maker fee 1.5bp taker 4.5bp slippage 2bp แล้วก็คิด funding rate จริงด้วย ไม่ได้ทดสอบแบบโลกสวย ใส่ friction เข้าไปให้ครบตามที่เจอจริงบน exchange
.
🔄 ทำไมต้อง Synthetic Price ในเมื่อ Backtest ผ่านหมดแล้ว
ระบบนี้คือ Adaptive Grid ที่กำลัง Live Trading อยู่จริงในปัจจุบัน ตอนนี้อยู่ในช่วง Test Period กับ HYPE ยังไม่ได้มีการ Scale Up เงินทุน

ก่อนจะมาถึงจุดนี้ เราทำ backtest กับเหรียญใน Watch List ย้อนหลัง 4 ถึง 8 ปีไปแล้ว ไม่ว่าจะเป็น BTC, ETH, SOL, XRP, ZEC ผลคือผ่านหมด ทุกเหรียญให้กำไร

แต่พอผ่านหมดนี่แหละ ที่ทำให้ต้องตั้งคำถามกลับ เพราะ historical data มันมีแค่เส้นทางเดียว คือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในอดีตแค่ครั้งเดียว ระบบที่กำไรบนเส้นทางที่เกิดขึ้นจริง อาจจะขาดทุนหนักบนเส้นทางอื่นที่มีโอกาสเกิดขึ้นพอกัน

BTC ตั้งแต่ปี 2020 ถึงวันนี้มันอาจจะวิ่งไปอีกร้อยแบบพันแบบที่ probability ใกล้เคียงกัน backtest ที่ผ่านทุกเหรียญอาจจะแค่บอกว่าระบบเข้ากับ path ที่เกิดขึ้นจริง ไม่ได้บอกว่าระบบ robust จริง

เลยต้องมาทดสอบกับ Synthetic Price ที่มีความ random มากกว่า สร้างขึ้นมา 1,000 เส้นทางที่ไม่เคยเกิดขึ้นจริงแต่เป็นไปได้ทั้งหมด แล้วปล่อย Grid วิ่งบนทุกเส้นทาง ดูว่ารอดกี่รอบ เจ็บหนักแค่ไหน
.
🎲 GBM คือด่านแรก
GBM หรือ Geometric Brownian Motion คือโมเดลที่สมมติว่า volatility คงที่ตลอด ราคาขยับขึ้นลงแบบ random แต่ขนาดของการแกว่งเท่ากันหมดไม่ว่าจะช่วงไหน เหมือนทอยลูกเต๋าที่หน้าลูกเต๋าไม่เคยเปลี่ยน

ถ้าระบบไม่กำไรแม้แต่ใน GBM ที่ vol นิ่ง ก็ไม่ต้องเสียเวลาไปต่อ
ผลจาก GBM ออกมาสวย median return +45.3% ใน 180 วัน CAGR +111% Sharpe 3.56 Sortino 4.66 Calmar 11.31 max drawdown median แค่ 10.3%
.
🌊 Heston คือด่านที่สองที่สมจริงกว่า
Heston จะต่างจาก GBM ตรงที่ volatility มีชีวิตของมันเอง บางช่วง vol ต่ำราคาเงียบ บางช่วง vol พุ่งราคาวิ่งแรง แล้วส่วนใหญ่ตอนราคาลง vol จะพุ่งขึ้นพร้อมกัน ตรงนี้แหละที่ตลาดจริงเป็นแบบนี้ แล้วก็ตรงนี้ที่ทำให้ Grid เจ็บ

ผลจาก Heston เปลี่ยนทันที median return ลดเหลือ +32.2% CAGR +75% Sharpe 2.74 Calmar 5.94 max drawdown median ขยับขึ้นไป 13.6% ดูกราฟ drawdown ของ Heston จะเห็นชัดว่าแถบ P95 ดิ่งลงไปถึง 30% กว่า ซึ่ง GBM ไม่เคยเห็นภาพแบบนี้เลย
.
🔍 ทำไมผลถึงต่างกันขนาดนี้
คำตอบอยู่ที่ vol clustering ใน Heston ตอนที่ vol พุ่ง มันไม่ได้พุ่งแล้วหายไปในวันเดียว มันพุ่งแล้วค้างอยู่นาน ราคาวิ่งทางเดียวแรง grid ก็ trigger ซื้อลงไปเรื่อยในทิศทางที่ผิด ยิ่งซื้อยิ่งเจ็บ

ดู cycle breakdown ก็เห็นชัด GBM มี 764 cycles สัดส่วน long ต่อ short 1.64:1 ค่อนข้างสมดุล แต่ Heston มีแค่ 572 cycles แล้ว long ต่อ short กลายเป็น 3.36:1 short cycles หายไปเยอะมาก เพราะตอนราคาลงแรง vol พุ่งตาม ราคาวิ่งทะลุ grid ไปก่อนที่จะ trigger short cycle กลับมา

win rate ก็เล่าเรื่องเดียวกัน GBM long win 76% short win 74% แทบเท่ากัน Heston ลงมา 71% กับ 70% ดูต่างนิดเดียว แต่พอคูณกับจำนวน cycles ที่ลดลง impact รวมมันใหญ่กว่าที่ตัวเลข win rate บอก
.
🧠 สรุปสิ่งที่ได้เรียนรู้
ไม่โดน liquidation เลยสักครั้ง แต่ไม่ได้แปลว่าไม่มีความเสี่ยง แค่บอกว่า position sizing ทำงานได้ตามที่ออกแบบไว้
ความเสี่ยงจริงอยู่ที่ drawdown ใน Heston ที่ max DD median 13.6% ซึ่งเลยจุด circuit breaker 12% ที่ระบบจะหยุดตัวเองแล้วค่อยเริ่มรันใหม่

ตรงนี้ต้องดูว่าจะขยับเส้น circuit breaker หรือปรับ grid ให้ drawdown ไม่ลึกขนาดนี้

ถ้าผ่าน GBM แล้วอย่าเพิ่งมั่นใจ ต้องเอาไปเจอ Heston ด้วย เพราะตลาดจริงไม่ได้ใจดีแบบ GBM

[MoMoyaki @bemasty1]

ก็ถ้าถามว่าตอนนี้ใช้ AI ทำบอทเทรดไปถึงไหนแล้ว
หลังจากผ่านไป 1 อาทิตย์ ก็จริงๆ เรียกว่ารันเทสหา bug แล้ว

แต่นี่คือสัญญาณจากการแปลง logic บอทเป็น indicator
เรียกว่ากรองไม้แบบดีกว่า v.เก่า ดีขึ้นแบบ 100% ไม่เกินจริง
กรอง noise ออกแทบจะหมดละ 😎

จะได้เลิกเทรดเองแล้วปิดจ๊อบได้ ไปทำงานอื่นต่อ

[pakkawatcrypto.eth @Pakkawatcrypto]

@Shruti_0810 All

[Shruti Codes @Shruti_0810]

All Paid Courses (Free for First 4500 People)

𝗣𝗮𝗶𝗱 𝗖𝗼𝘂𝗿𝘀𝗲 𝗙𝗥𝗘𝗘 (PART - 1)
1. Artificial Intelligence
2. Machine Learning
3. Prompt Engineering
4. Claude,Chatgpt,Grok
5. Data Analytics
6. AWS Certified
7. Data Science
8. BIG DATA
9. Python
10. Ethical Hacking

(72 Hours only )

To get-
1. Follow me to get DM
2. Like + RT
3. Reply " All "

[duiduiduiduiduidui @dodgeduidui]

ด้านมืด Polymarket: คนที่เล่น 74% ขาดทุน

ทุกคนพูดถึง Polymarket ในฐานะ "truth oracle" ที่เป็นเหมือนตัวชี้วัดความน่าจะเป็นออกมาเป็นตัวเลข

- บริษัทแม่ของ NYSE ยอมจ่าย $2B ที่ valuation $9B
- สื่อเลิกถาม poll แล้วมาดู odds
- Wall Street เริ่ม cite ราคาในรายงาน

แต่มีน้อยคนมากที่เห็นตัวเลขนี้จริงๆ (รูปอยู่ในคอมเมนต์)

มีโพสนึง viral พอสมควร: "16% ของ Polymarket wallets กำไร เทียบกับ sportsbook ที่ 3-4% ฉะนั้น Polymarket = skill-based"

ตัวเลขนี้ก็ถูกแต่อาจจะต้องมองให้ลึกลงไปกว่านั้น
ใช่ที่ว่า 17.63% ของ wallets อยู่ในแดนบวก แต่เราต้องลองมองให้ละเอียดกว่านั้น

จาก 451,192 winners ทั้งหมด:
- 86.7% ของ winners กำไรแค่ < $1,000 คือกำไรไม่กี่สิบ ไม่กี่ร้อย
- มีเพียง 0.34% ของ wallets ทั้งระบบ (8,702 คน) ที่กำไรเกิน $10k
- มีเพียง 97 wallets ที่กำไรเกิน $1M = น้อยกว่า 0.004%

ถ้าเอา "กำไรเกิน $1k" เป็น threshold ของคำว่า "ทำเงินได้จริง" มีแค่ 2.34% เท่านั้น

กลายเป็นว่าตัวเลข 2.34% ใกล้เคียง sportsbook เอาซะมากๆ ต่ำกว่าด้วย

Asymmetry ที่ไม่มีใครพูดถึง
ดูตัวเลขสองบรรทัดนี้คู่กัน:
profit > $1M → 97 wallets
loss > $1M → 1,147 wallets
อัตราส่วน 11.8 : 1

ในตลาดที่ทุก trade เป็น zero-sum (มีคนซื้อ YES ต้องมีคน NO) แปลว่าในทุกๆ 1 คนที่ทำเงินเกิน $1M มีอีก เกือบ 12 คนที่เสียเกิน $1M

กำไร $1M+ ถูก concentrate อยู่ใน wallet กลุ่มเล็กมาก
น่าจะเป็น arbitrageur, insider, หรือ market maker

ขาดทุน $1M+ ถูก distribute ไปยัง wallet มากกว่า
น่าจะเป็น "วาฬ" ที่เข้ามาเล่นเอง โดยไม่มี edge

งานวิจัยจาก IMDEA Networks (Apr 2024 – Apr 2025) ยืนยัน:
arbitrageurs ดูดเงินจากระบบไป $40M+ โดย "top 3 wallets แต่ละรายทำเงินรวม ~$12.6M”
นี่คือ ตลาดที่ infrastructure ฉลาดกว่ากำลังเก็บภาษีจากปลาวาฬหลงทาง

คือไม่ได้บอกว่าอย่าเล่น บอกว่าให้ เล่นด้วยความเข้าใจ structure

1. ส่วนใหญ่ของ losses อยู่ในช่วง $0–$1k (74% ของ wallets ทั้งระบบ) คือคนเข้ามาลอง $50–$500 แล้วหายไป หรือคนเข้ามาฟาร์มแอร์ดรอป จำนวนเงินเสียจริงต่อหัวต่ำ ความเสียหาย retail-level

2. อันตรายจริงๆ คือ tier $10k–$1M — 31,682 wallets เสียในช่วงนี้ vs 8,605 wallets ที่ได้ในช่วงเดียวกัน อัตราส่วน 3.7:1 เป็นโซนที่ "คนคิดว่าตัวเองเก่ง" มาเสีย

3. edge ที่หาได้จริง 3 อย่าง

- Cross-platform arbitrage Polymarket <-> Kalshi (ระวัง resolution criteria ต่างกัน เคสรัฐบาลปิดปี 2024 Polymarket ตัดสิน YES, Kalshi ตัดสิน NO)
- Bond strategy บนตลาดความน่าจะเป็นสูง (>95%) ที่ implied yield สูงกว่า T-bill มาก
- Domain specialization เลือกเล่นแต่หัวข้อที่คุณรู้จริงเชิงลึก เช่น top wallets ที่ win-rate 96% ทั้งหมดเป็น specialist ไม่ใช่ generalist
Polymarket ก็ไม่ใช่ casino ซะทีเดียว แต่ก็ไม่ใช่ skill-game ที่ "ใครก็ทำเงินได้"

มันคือ information market ที่ทุก trade ที่ไม่มี edge ใน 3 ประเภทนี้ = คุณกำลัง provide liquidity ให้คนที่มี
0.0038% ทำเงินระดับ life-changing
82.37% เดินออกไปเงียบๆ
ส่วนที่เหลือคือ noise

ก่อนจะวาง position ถัดไป ถามตัวเองก่อน:
"เรามี edge อะไร ที่ทำให้เราอยู่ใน 0.34% แทนที่จะเป็น 82%?"
ถ้าตอบไม่ได้ แปลว่าคุณกำลังจ่ายภาษีให้คนที่ตอบได้

[Mintttch🐣 @Mintttch2]

ในที่สุดบอทที่ทดลองทำมา 1-2 อาทิตย์ก็เริ่มเข้าที่เข้าทาง
เปิดมาเกือบ 24 ชั่วโมง : ชนะ 12 แพ้ 1 ไม้😍
.
วันนี้ก็เลยจะมาบอกแบบไม่กั๊กเลยละกันว่า Logic บอทตัวนี้เป็นยังไง และมิ้นใช้เครื่องมือไหนในการทำบ้าง และสิ่งที่สำคัญคืออะไรเพื่อเป็นแนวทางในการสร้าง
.
📌เครื่องมือที่ใช้
Hermes Agent : คล้าย Openclaw แต่ดีด้านความจำและการทำงานระยายาว
.
ChatGPT 5.5 แบบรายเดือน : เพราะมันเชื่อมกับ Agent ได้แล้วใช้งานได้ต่อเนื่อง context ยาว ( Claude มันแพง )
.
- Server : ใช้ AWS ใช้ฟรี 180 วันเครดิต $100 ( รันมาครึ่งเดือนมันกินไป $5 เอง แถม Location ใกล้ Polymarket สุดๆ
.
--------------------------------------------------
📌สรุป logic บอทตอนนี้ (ตัวเลขไปจูนเอาเอง)
.
ดูตลาด BTC 5m รอบปัจจุบัน
คำนวณ delta = BTC ตอนนี้เทียบกับราคาเปิดรอบ
เลือกฝั่ง:delta บวก = UP / delta ลบ = DOWN
ต้องแรงพอ:abs(delta) >= ..%
.
ต้องเป็น trend ต่อเนื่องระยะสั้น:ฝั่งที่เลือกต้องขยับไปทางเดียวกันใน ... วินาทีล่าสุดอย่างน้อย ...%
.
ต้องซื้อได้ไม่แพง:ask ของฝั่งนั้นต้อง <=....
เล่นเฉพาะช่วงเวลา:ตั้งแต่ประมาณ T-120 ถึง T-5 วินาทีก่อนปิดตลาด
.
ถ้าผ่านทั้งหมด ยิง order จริง $5 แบบ FOK
ไม่ซื้อซ้ำ, ไม่ scale size, ไม่ panic sell
.
สรุป : บอทตัวนี้ไม่ได้ใช้แค่ delta ล้วนแล้ว แต่เป็น “delta + trend ..s + ask ต้องถูก”
--------------------------------------------------
.
ต่อมาเมื่อเรามีแนวทาง + เครื่องมือแล้ว สิ่งต่อไปคือเราต้องทดลองและเก็บข้อมูลให้ละเอียด เพื่อมาทดสอบหา Strategy ย้อนหลัง
.
ของมิ้นเองก็เก็บข้อมูลมาประมาณ 7 วันแบบแทบทุก Tick แล้วมาหา Strategy ย้อนหลังว่าแบบไหนดีที่สุด ใช้ indicator ตัวไหน เสริมเข้ามาให้มันแม่นยำขึ้นดี
.
และจริงๆมิ้นไปเจอ github ตัวนี้ : https://t.co/pt3HL8aFfh
.
บอทตัวนี้เลยดีมากขึ้น (ไม่ได้เอามาใช้เลยนะ แค่เห็นแนวคิดมันดีเลยโยนเข้า hermes ให้มันจำแนกและนำมาปรับใช้ (อย่าเชื่อ AI มากไปมันตัดสินใจไม่ดี เราต้องตัดสินใจเองด้วยไม่งั้นมันจะวน )
.
คิดว่าสิ่งที่สำคัญที่สุดคือ Data ที่เราเก็บมาละเอียดแค่ไหน ตอนนี้มิ้นกำลังต่อยอดจะลองทำบอทตัวที่ 2 โดยการเอา Data ที่เก็บมา + Wallet bot ที่มี pnl สูงๆนำมาถอด Strategy หาว่าเค้าทำนยังไง ถึงทำได้แบบนั้น

[Hanako @hanakoxbt]

a Citadel intern told me something at a party he probably shouldn't have

it was on a rooftop in brooklyn. i mentioned i trade prediction markets. he got quiet for a second.

"we have a model for that. it scores every contract on four factors. when all four align we enter. when any breaks we exit. that's it"

i asked what the four factors are.

he looked around. then said it fast like he was confessing.

"cross-market divergence. disposition coefficient. capital velocity. pair network correlation"

I didn't know what half of that meant. but i memorized it.

went home. 11pm. opened Claude.

"here are four scoring factors from a quant fund. build a terminal that runs all four on prediction markets"

Claude asked one question: "Where's the data?"

I sent him one repo: https://t.co/bDfn7TyVhG

86 million trades. every wallet. every entry. every outcome

three weeks later i'm sitting in my apartment watching a screen i barely understand print money.

the disposition meter alone changed everything. it measures how you exit - not how you enter.

top wallets capture 86% of winner value and cut losers at 12%.

everyone else captures 58% and holds losers to 41%.

same exact entries. the exits make it a completely different game.

capital velocity: 49x. every dollar gets recycled 49 times before the average trader recycles once.

the terminal found 42 pair correlations across 11 markets. when MSFT beats Q3 is priced at 80c but the model reads 93% - it enters. when the gap closes 2 hours later - it exits.

no opinions. no news. just four numbers that either align or don't.

his fund runs this with a floor of PhDs and $800M AUM.

my setup:
> Claude - $20/month
> VPS - $5/month
> poly_data repo - free
> Polymarket API - free

$25/month. no team. no office. no Bloomberg.

280 trades so far. 70% win rate. $800 seed.

four bots splitting the work:
pulse_alpha +$299.
arb_hunter +$558.
trend_rider +$337.
cal_engine +$719.

+$11,514 total.

copytrade here: https://t.co/PTZuvewZE6

he texted me last week.

"delete everything i told you"

too late.

[Hanako @hanakoxbt]

a fired Goldman quant taught me everything in one conversation

"we don't predict anything. we buy contracts where the price is wrong by more than 6%"

that's it. that's what a $2M/year desk does.

i fed Claude his explanation and 5 GitHub repos.

it built a scanner. 400+ markets per hour.

finds contracts at 7-19 cents where true probability is 60-90%.

at those entries you need to be right 1 in 4 times.

the bot is right 81%.

three months later:

+$8,191 from $2,000.

99 trades. sharpe 2.30.

ETH merge upgrade - mkt 72c. true 88%. +19c.
SOL breaks $200 - mkt 44c. true 81%. +15c.
Hurricane FL cat3+ - mkt 81c. true 92%. +7c.
Wheat above $800 - mkt 53c. true 68%. +20c.

all found by the scanner. all profiting.

he saw my terminal last week.

"this is what we ran on $800M with 47 people"

my setup costs $25/month.

> Claude - $20.
> VPS - $5.
> repos - free.
> API - free.

for copytrade i use: https://t.co/PTZuvexxtE

8 agents running 24/7:

- velvet_void +$697.
- nano_alpha +$541.
- ratking_eth +$407.
- darkpool_7 +$356.

his fund returned 19% last year.

this returned 409% in 3 months.

the edge was never secret.

it was just expensive. until now.

[Carver @carverfomo]

A Chinese engineering student built a weather tracking station in his dorm. Three Mac Minis. Two monitors. Satellite maps on both screens. Labels on each box: UI/UX. DEV. ADMIN. Total cost under $2,000.

His roommate thought it was a climate research project. His professors thought it was a thesis prototype. He let everyone keep thinking that.

Then someone noticed what the station was actually connected to.

A wallet. Making $101K. Betting on the temperature.

ColdMath. $101,042 profit. 5,252 predictions. Joined November 2025. Bio: Edge Compounds.

→ https://t.co/T1z9GFWKVT

The station does one thing. Claude pulls live pilot weather data. Real sensors. Real readings. Updated every 1-3 hours from stations worldwide. Compares it to prediction market prices. When they don't match the DEV box flags it.

Mismatch found. He places the trade. Green result.

$25 on Tokyo hitting 16C on March 20. Payout: $12,452. $24 on Chicago reaching 54F on March 11. Payout: $12,398. $13 on Lucknow hitting 39C on March 7. Payout: $6,850.

Twenty five dollar bets returning twelve thousand. On the weather.

A friend who flies commercial told him pilots get atmospheric data hours before any public forecast. Temperature to a tenth of a degree. This data is free. Aviation safety requires it. Nobody outside of aviation even looks at it.

He looked. Pointed Claude at the feeds. Said: find me every city where the forecast doesn't match the price.

Claude found dozens. Every single day.

His roommate saw the station running one morning and finally asked what it actually does. The student showed him the balance. The roommate didn't say anything. Just asked for a second monitor.

34K people watching. $96K still loaded in active positions. Three Mac Minis. Two screens. One quiet kid who realized the most predictable thing on Earth is the thing everyone ignores.

The weather.

[Etherealize @Etherealize_io]

https://t.co/fDjHz0HJAH

[Vibe Coding Thailand @vibecodingth]

1/8
ความผิดพลาดเพียง 19 นาทีที่สั่นสะเทือนวงการ AI ไปทั้งโลก

เมื่อวิศวกร Anthropic เผลอตั้งค่าระบบ CMS ผิด จน 'ห้องแล็บลับ' ถูกเปิดอ้าออกสู่สาธารณะ

สิ่งที่หลุดออกมาไม่ใช่แค่เอกสารธรรมดา แต่มันคือ Claude Mythos เอไอที่ฉลาดจนผู้สร้างเองยังต้อง 'สั่งขัง' มันเอาไว้

[auksorn (sea/acc) @auksorn_]

meta ของแต่ละปีที่ถ้าวาง position ตัวเองดีๆก็มีโอกาสสร้าง wealth ได้มากพอสมควร ส่วนตัวผมคิดว่า meta ปีนี้น่าจะเป็น AI Agent และ Agentic Economy

ลองหาโอกาสกันดีๆครับ

[nanobro - ชอบลองของ 🎈 @nanobro_rit]

ผมเลิกจ่ายตังให้ Adobe นานละ

💪 แอป Affinity ใช้แทน Adobe Photoshop และ illustrator
แอดนาโนเคยซื้อมาแต่ก่อนขาย ~1500 บาทมั้ง

✅ ตอนนี้เค้าเอามาแจกฟรี ฟรีแบบจริงจัง ไม่ใช่ trial
ของเค้าดีจริงๆ ไม่ต้องจ่ายรายเดือนให้ Adobe อีกต่อไป

ลิงค์ฟรีด้านล่าง [:][]
👇

[Nonzee @0xNonceSense]

🚨 WHY PEOPLE DON’T USE CLAUDE FOR CRYPTO.

Claude decodes real-time sentiment on X, predicting tomorrow's market movers.

In 2026, you either use AI to front-run the crowd or you become their exit liquidity.

Top 8 prompts to find your next x100:

[jussy @jussy_world]

I landed in Thailand

First thing I needed was cash

Took my USDC on @solana, used @AviciMoney

Withdrew from the first ATM I found in 1 minute

Done

USDC on Solana to cash 💸

That's the future of finance

[CEO InternTH @0xInternCEO]

หลายคนเข้าใจผิดคิดว่า Polymarket = บ่อน

จริงๆแล้วคือสนามรบของ Quants ต่างหาก

หากเทรดด้วยความรู้สึก คุณคือเหยื่อ = 92% ของตลาด หากเทรดด้วยโมเดลสามารถทำรายได้แบบยั่งยืนได้

หลักการคิดแบบ Quant สำหรับเทรดบน @Polymarket แนะนำใครอยากเอาไปปรับใช้หรือเข้าใจ Logic โยนเข้า AI เลย👇🏻