Decwty

Artis 👩‍🎨 | NFTs | Cryptocurrency | Real estate | WEB 3.0 | happiness💪🏻🚀

[Lukas @MiyaHedge]

https://t.co/3IvHI1Kkly

[EarthDeFIRE @EarthDeFIRE]

ติดใจละ #ClaudeAI ผมว่า ชีวิตนี้ ผมขาดไม่ได้

Real 2nd Brain สำหรับ:

นักวิเคราะห์ / นักการเงิน / Hedge Fund Manager / Data Analyst / นักธรุกิจ / Consulting / Designer / Marketer / เขียน Content / ร่างงานทุกสิ่ง

ปีละ $193 / 12 ด. = $16.1 / ด.

เดือน ละ 515 บาท โครตคุ้ม

[MT 🟧 @0xMt_]

ผมถือหุ้น

$TSLA ถือมา 7 ปี
$ASML สะสมตั้งแต่แถว 700$
$ARM ซื้อตั้งแต่วันแรกที่เข้าตลาด

แต่ช่วงนี้...

ผมกลับกำลังคิดขายหุ้น AI บางส่วน

ทั้ง ๆ ที่ยังเชื่อว่า AI จะเปลี่ยนโลก

เลยลองนั่งเรียบเรียงความคิดทั้งหมดออกมาครับ

https://t.co/y7wcFa3m1x

[TP SQUAD @tpsquad_th]

https://t.co/9SmIx8AyVO

[Decwty @decwty]

ENA Learn to Earn https://t.co/2NBHH7u7dB

[sapiens @sapiensp_]

ขอแชร์ real case study ของ "นักลงทุน" ท่านหนึ่ง หน่อยละกัน
.
เรื่องมีอยู่ว่า เมื่อปี 1993 พรี่แกเกิดอยากจะ ซื้อหุ้น coca cola เพิ่มที่ราคา 35$ (ราคา ณ ตอนนั้น 39$ ) พรี่แกเลยเขียน short put options strike price 35$ เก็บพรีเมียมได้ 1.5$ ทั้งหมด 5M share (รวมๆ ได้พรีเมียม $7.5m)

จากนั้นแกก้เตรียมเงินสดไว้ซื้อหุ้นเพิ่มใน case ที่หุ้นราคาลงมาที่ strike price จริงๆ (แกถืออยู่แล้วเกือบๆ 100m share)

1️⃣ถ้าหุ้นราคาตกมาต่ำกว่า strike price เช่น ราคา 30
- ซื้อหุ้นถูกกว่าที่ตั้งใจจะซื้อ 5$
- ขาดทุน options หุ้นละ 5$
- ได้พรีเมียมไปแล้ว 1.5$
สรุป = ได้ซื้อหุ้นในราคา 35-1.5+(5-5) = 33.5$

2️⃣ถ้าราคาหุ้นไม่ลงมากว่า strike price ก้ได้เงินไปกินหนมน้าๆ ฟรี 7.5m$

ข้อคิดที่ทุกคนควรจะโน้ตไว้ ใหญ่ๆ เลย คือที่ strategy นี้จะเวิค
- มีเงินสด รอซื้อจริงๆ ไม่ใช่ไป naked short
- ต้องกล้าถือหุ้นนั้นจริงๆ (เลือกหุ้นมาดีแล้ว)
- มี fair price ในหัวก่อนแล้ว ไม่ใช่แค่หวังแค่ว่าจะกินพรีเมียมฟรี

options มันก้แค่เครื่องมือครับ จะใช้เพิ่มความเสี่ยง หรือใช้ลดความเสี่ยง มันอยู่ที่คนใช้

แต่ถ้าคุณแค่เคยเห็นวิธีใช้ options แค่เฉพาะซื้อหวยพลิกชีวิต ตาม group fb กำไรหลักหมื่น % แล้วเหมารวมว่า options คือการพนัน
​
ยินดีด้วยครับ คุณคือพวก keyes

[ritrit สงสัยอะไร๊ @curioverse_th]

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

[EarthDeFIRE @EarthDeFIRE]

จ่าย Claude @claudeai เดือนละ $20 อาจจะเพียงพอแล้ว! ถ้าคุณ Optimize เป็น ด้วย 21 เทคนิคปฏิบัติ ที่ใช้งานได้จริงเหล่านี้

ไม่ต้องรีบอัปเกรดเป็นแผน $100 แค่ปรับ Workflow ให้ฉลาดขึ้น ก็ช่วยลดการบริโภค Token และทำให้แผน Pro คุ้มค่าที่สุด ฮะ

📌 ลองเช็คดูว่าคุณกำลังทำแบบนี้อยู่หรือเปล่า? และนี่คือวิธีแก้ไขครับ:

1. ❌ อัปโหลด PDF แบบดิบๆ: (กิน 500–4,000+ token ต่อหน้า)
✅ แก้ไข: คัดลอกข้อความใส่ Google Docs -> ดาวน์โหลดเป็น .md (Markdown) ไฟล์จะเล็กลงมาก เหลือไม่ถึง 200 โทเคน

2. ❌ เริ่มสร้างไฟล์ใน Cowork เร็วเกินไป:
✅ แก้ไข: วางแผนรายละเอียดใน Chat ให้เรียบร้อยก่อน แล้วค่อยย้ายไป Cowork เมื่อรู้ชัดเจนแล้วว่าต้องการอะไร เช่น

ใช้ Chat ก่อน เมื่อยังไม่ชัดเจนว่าต้องการอะไร เช่น brainstorm, ถามโน่นถามนี่, ลองหลาย direction, ยังไม่รู้ว่า output สุดท้ายจะออกมาหน้าตาแบบไหน

ย้ายไป Cowork เมื่อรู้แล้วชัดเจนว่าต้องการไฟล์จริงๆ เช่น สร้าง Excel, เขียน Python script, ทำ dashboard, แก้ไขโค้ด — งานที่มี deliverable ชัดเจนและต้องการให้ Claude จัดการ file system

3. ❌ เขียนพรอมต์ยาว 500 คำ สำหรับงานง่ายๆ:
✅ แก้ไข: เขียนสั้นๆ ก็พอ เช่น "ฉันอยากได้ [งาน] เพื่อ [เป้าหมาย]. ถามฉันด้วย AskUserQuestion ก่อนเริ่ม"

4. ❌ พิมพ์ "redo the whole thing" เพื่อแก้แค่จุดเดียว:
✅ แก้ไข: สั่งแก้เฉพาะจุด เช่น "Only redo section 3. Keep everything else. No commentary. Just the output."

5. ❌ ส่ง 3 ข้อความแยกกันสำหรับ 3 งาน:
✅ แก้ไข: มัดรวมใส่ข้อความเดียว เช่น "Summarize this, list the points, suggest a headline."

6. ❌ พิมพ์ "No, I meant..." แก้ไขงานเดิมจนประวัติแชทยาว:
✅ แก้ไข: กดปุ่ม Edit ที่ข้อความพรอมต์เดิม แก้ไขเนื้อหาแล้วกด Regenerate ทับไปเลย

7. ❌ เขียนพรอมต์ใหม่หมดทุกครั้งที่เริ่มงาน:
✅ แก้ไข: สร้าง Prompt Library เก็บไว้ ใช้โครงสร้างเดิม แค่เปลี่ยนตัวแปรต้นทาง

8. ❌ ใช้ Claude Opus (รุ่นท็อป) กับงานง่ายๆ เช่นตรวจ Grammar:
✅ แก้ไข: งานง่ายใช้แค่ Sonnet ก็พอ เก็บ Opus ไว้ใช้กับงานที่ต้องการความลึกและซับซ้อนจริงๆ

9. ❌ ไฟล์บริบท (เช่น About Me) ยาวเกินความจำเป็น:
✅ แก้ไข: ตัดให้สั้น กระชับ เหลือเฉพาะเนื้อๆ ไม่เกิน 2,000 คำ

10. ❌ ไม่เคยรีสตาร์ทแชทเลย ปล่อยให้คุยยาวจนเอ๋อ:
✅ แก้ไข: เมื่อ Cowork เริ่มเพี้ยน ให้กด "Restart the conversation from here" ที่ข้อความก่อนหน้าเพื่อล้าง context เก่า

11. ❌ ไม่เคยสรุปเนื้อหาเปนระยะก่อนแชทจะยาวเกินไป:
✅ แก้ไข: ทุกๆ 15-20 ข้อความ ให้สั่งสรุปแล้วกอปปี้ไปเริ่มเซสชันใหม่

12. ❌ ไม่ใช้ Projects สำหรับไฟล์ที่ต้องใช้บ่อยๆ:
✅ แก้ไข: ใช้ฟีเจอร์ Projects อัปโหลดไฟล์ครั้งเดียว ทุกแชทในโปรเจกต์จะเรียกใช้ได้เลย ไม่ต้องอัปโหลดซ้ำ

13. ❌ โยนไฟล์ 50 ไฟล์เข้า Cowork แบบ "เผื่อไว้ก่อน":
✅ แก้ไข: ใส่เฉพาะไฟล์ที่จำเป็นต้องใช้ในงานนั้นจริงๆ

14. ❌ คุยหลายหัวข้อตีกันมั่วในแชทเดียว:
✅ แก้ไข: หัวข้อใหม่ = แชทใหม่เสมอ context เก่าที่ไม่เกี่ยวข้องคือการเสียโทเคนเปล่า

15. ❌ เปิด Search และ Connectors ทิ้งไว้ตลอดเวลา:
✅ แก้ไข: ปิดเป็นค่าเริ่มต้น แล้วเปิดใช้เฉพาะเมื่องานนั้นต้องการจริงๆ

16. ❌ รันรายงานเดิมๆ ทุกสัปดาห์ด้วยการพิมพ์ใหม่มือ:
✅ แก้ไข: สร้าง Prompt Template สำหรับงานรูทีน เก็บไว้ใน Project แล้ว copy-paste ใช้ตอนเริ่มแชทใหม่

17. ❌ พิมพ์พรอมต์ยาวๆ ด้วยมือตลอด ไม่เคยใช้เสียงพิมพ์:
✅ แก้ไข: ใช้ระบบ Dictation (ไมโครโฟน) แทนการพิมพ์ (Mac: กด Fn 2 ครั้ง, Windows: Win + H)

18. ❌ ยังไม่ได้ตั้งค่า Personal Preferences:
✅ แก้ไข: ไปที่ Settings -> Personal Preferences ตั้งโทนและสไตล์การตอบกลับที่ต้องการไว้ครั้งเดียว

19. ❌ พิมพ์พรอมต์แบบ lazy เช่น "ทำให้ดีขึ้น" กับงานที่ซับซ้อน:
✅ แก้ไข: ใช้ https://t.co/AZYTJEIdVm หรือเสียงพิมพ์ อธิบายบริบท (context) ให้ครบถ้วนในครั้งเดียว

20. ❌ ใช้โควต้า (Message Limit) ทั้งหมดหมดภายในเช้าวันเดียว:
✅ แก้ไข: Claude ใช้ระบบ rolling window 5 ชั่วโมง พยายามแบ่งงานออกเป็นช่วงๆ ตลอดทั้งวัน

21. ❌ พยายามใช้ Claude กับงานที่มันทำไม่ได้ดี:
✅ แก้ไข: เลือกเครื่องมือให้ถูกงาน เช่น อยากได้ภาพ -> ไป Gemini, อยากค้นหา Real-time -> ไป Grok

💡 เทคนิคเหล่านี้ใช้เวลาตั้งค่าแค่ 1-2 ชม. แต่ช่วยยืดอายุแผน Pro เดือนละ $20 ให้คุ้มค่าสุดๆ โดยไม่ต้องอัปเกรดเป็นแผน Max ครับ

ขอขอบคุณข้อมูลดีๆ จากคุณ @rubenhassid

#EarthDeFIRE รายงาน 13/05/2026

#Claude #ClaudeAI #AI #Productivity

[Decwty @decwty]

POL Learn to Earn https://t.co/83BgZd1ubW

[TP SQUAD @tpsquad_th]

Arc Blockchain Layer 1 ที่พัฒนาโดย Circle
พึ่ง RaiseFund ได้ $222M (ราว 7,100 ล้านบาท)
นำโดย A16Z VC Crypto เจ้าดัง ตามด้วย Blackrock และ Ark Invest

แม้ Arc จะไม่มีแจ้งการสร้างเหรียญหรือจะแจกแอร์ดรอป แต่ก็มีการเปิดเข้าไปทำ Testnet มีให้ทำ Quest / Campaign

ยังไงใครสนใจลองไปทำดูครับ เพราะไม่มี Blockchain L1 ที่ระดมทุนได้ขนาดนี้มานานพอสมควรต่อจาก Monad

[PLEB | ContributionDAO 🥚 @theplebth]

Thesis ที่ผมคิดว่าปี 2026 -2027 จะน่าสนใจ

1. Ideology thesis ตอนนี้กำลังจะ outperform ซึ่งตอนนี้ผมกำไรไปหลาย x แล้ว
2. Hyper Gambling thesis [ คน Web2 + Web3 เข้าร่วมกันเยอะ เช่น Trading Card Game, กำเงิน 1,500 บาท ไปลงทุนเปิดการ์ด เพื่อหวัง 100,000+ บาท]

ในโลกทุนนิยมนี้ การลงทุนมีหลายแบบจริงๆ แต่ส่วนตัวผมก็ยังอยู่ในตลาด Crypto อยู่ เพราะยังเห็นโอกาสเสมอ

[duiduiduiduiduidui @dodgeduidui]

ยาวหน่อยแต่ก็อยากให้อ่าน จะเป็นการวิเคราะห์มุมมองของบทความต้นทางและมุมมองของผมผสมลงไปด้วย

พอดีเจอบทความ field observation จาก IOSG Ventures โดย Turbo Guo ที่เล่าประสบการณ์ในงาน Trump Crypto Conference & Gala Luncheon ที่ Mar-a-Lago

ซึ่งมันไม่ได้สำคัญแค่เพราะเป็นงานของ Trump หรือเพราะมีคนดังจากโลก crypto, AI, venture capital และ investment มารวมตัวกัน

แต่มันสำคัญเพราะงานนี้ทำให้เราเห็นภาพหนึ่งของตลาดอเมริกาในปี 2026:

อารมณ์ตลาดที่
- รีบ
- กล้า
- เสียงดัง
- เต็มไปด้วย speculation
และเชื่อว่าถ้าเล่าอนาคตให้เร็วพอ ใหญ่พอ และมั่นใจพอ
ตลาดอาจเริ่ม price-in มันก่อนที่โลกจริงจะตามทัน

1. อเมริกาไม่ได้ขายเทคโนโลยีอย่างเดียว แต่อเมริกาขาย “เส้นเวลา” ด้วย

จาก field report ของ IOSG สิ่งที่เด่นมากคือ speaker หลายคนไม่ได้แค่พูดว่า AI, robotics, crypto หรือ autonomous systems จะเปลี่ยนโลก

แต่พวกเขาพยายามบีบอนาคตให้สั้นลง
Tony Robbins ใช้กรอบ “36 months”

ภายใน 36 เดือน
- หุ่นยนต์จะเริ่มแทนแรงงานจำนวนมาก
- quantum computing จะกลายเป็นภัยต่อ encryption แบบเก่า
- autonomous driving จะกระทบงานขับรถบรรทุกหลายล้านตำแหน่ง
- คำว่า 36 months ไม่ได้ถูกใช้เป็นตัวเลขกลางๆ แต่มันถูกใช้เหมือนนาฬิกานับถอยหลัง

ในอีกฝั่งหนึ่ง Nikil Viswanathan จาก Alchemy พูดถึงโลกที่ AI agents จะ move capital มากกว่ามนุษย์ และโลกที่เงินอาจไม่ต้องผ่าน bank account แบบเดิมอีกต่อไป

Cathie Wood วางภาพ AI เป็น deflationary technology ที่ต้นทุน training และ inference ลดลงอย่างรุนแรง

ประเด็นคือ:
เมื่อผู้เล่นระดับสูงจำนวนมากเริ่มใช้ภาษาของ “เวลาที่เหลือน้อย”
ตลาดจะเริ่มเปลี่ยน urgency ให้กลายเป็น capital flow

ในโลกทุน คำทำนายไม่ใช่แค่ความเห็น
มันคือเครื่องมือสร้าง allocation

ถ้าคุณทำให้คนเชื่อว่าโลกจะเปลี่ยนใน 3–5 ปี
คุณไม่ได้ขายแค่ product

คุณขาย urgency
ขาย attention
ขาย FOMO
ขายสิทธิ์ในการ “ไม่ตกรถ”

อันนี้ต้องยอมรับเลยว่า นี่คือ playbook ที่อเมริกาเก่งมาก:

ทำอนาคตให้ดูสั้นลง
แล้วทำให้การรอดูเฉยๆ กลายเป็นความเสี่ยง หรืออีกคำก็คือ ฟองสบู่กำลังก่อตัว

2. AI Agents คือ narrative ที่ทำให้ crypto ดูจำเป็นขึ้น

ในหลายปีที่ผ่านมา crypto มักถูกถามด้วยคำถามเดิม:
“แล้วคนทั่วไปจะใช้ crypto ทำอะไร?”

แต่ AI agents อาจทำให้คำถามนี้เปลี่ยนไป
เพราะถ้าโลกเริ่มมี non-human users จำนวนมาก
เช่น AI agents ที่ต้องจ่ายเงิน ซื้อ data ใช้ compute เข้าถึง API และทำธุรกรรมแบบอัตโนมัติ

คำถามใหม่อาจกลายเป็น:

"ถ้า agent ต้องทำธุรกรรมเอง
มันจะใช้ financial rail แบบไหน?"

ลองนึกดู... ระบบธนาคารเดิมถูกออกแบบมาสำหรับมนุษย์ บริษัท และสถาบัน แต่ AI agents ต้องการ rail ที่:
- ทำงานได้ 24/7
- programmable
- global
- low-friction
- settlement เร็ว

ไม่ต้องรอ permission ทีละขั้น สามารถเชื่อมกับ wallet, API, compute และ onchain identity ได้

นี่คือจุดที่ crypto เริ่มมีบทบาทใหม่

ไม่ใช่แค่ “asset ให้คนเก็งกำไร”
แต่เป็น machine-native financial rail

มนุษย์อาจยังลังเลว่าจะใช้ wallet ทุกวันไหม
แต่ agent ที่ต้องจ่ายเงินเพื่อทำงาน อาจไม่ได้สนใจคำถามนั้น มันแค่ต้องการ rail ที่เร็ว เปิด และทำงานอัตโนมัติได้

ถ้า internet กำลังมีผู้ใช้งานที่ไม่ใช่มนุษย์
ระบบการเงินสำหรับผู้ใช้งานกลุ่มนั้น อาจไม่ใช่ banking system แบบเดิม

3. Alpha ที่แท้จริงอาจไม่ใช่เทคโนโลยี แต่มันคือ distribution

อีกหนึ่งประเด็นสำคัญใน report คือเรื่อง distribution

Andrea จาก Trendex พูดถึงโมเดล “Superstar Coin”
การ tokenize นักฟุตบอลทีมชาติฝรั่งเศส นักแข่ง F1 และ sports stars ต่าง ๆ

ในเชิงเทคนิค แนวคิดแบบนี้ไม่ใช่ของใหม่
crypto เคยผ่าน social token, fan token, creator token และ celebrity token มาหลายรอบแล้ว

แต่สิ่งที่ต่างคือ distribution
ไม่ใช่ทุก project จะเข้าถึงนักกีฬาระดับโลกได้
ไม่ใช่ทุกทีมจะมี clout พอจะเอาถ้วย World Cup เข้ามาอยู่ในงานได้

และไม่ใช่ทุก founder จะเปลี่ยนความสนใจของแฟนคลับให้กลายเป็น liquidity ได้

ตรงนี้คือจุดที่ตลาด crypto มักประเมินต่ำไป

เราชอบถามว่า “tech ใหม่ไหม?”
แต่ตลาดจริงมักถามว่า:
ใครมีสิทธิ์เข้าถึง attention ก่อน?

ในโลกที่ AI tools ทำให้ทุกคน build ได้เร็วขึ้น
technical differentiation อาจถูก compress

ถ้าทุก startup ใช้ model ใกล้กัน
ใช้ dev tools ใกล้กัน
ship product ได้เร็วใกล้กัน
moat จะเริ่มย้ายจาก “ใคร build ได้”
ไปเป็น “ใครถูกใช้จริง”

และคนที่ถูกใช้จริง มักไม่ใช่คนที่มีเทคดีที่สุดเสมอไป แต่มักเป็นคนที่มี:
- distribution channel
- community access
- brand trust
- political proximity
- celebrity network
- enterprise relationship
- liquidity access
- narrative control
ใน cycle ถัดไป distribution อาจไม่ใช่แค่ข้อได้เปรียบ แต่มันอาจเป็น moat หลัก

4. Mar-a-Lago คือ liquidity theater

Mar-a-Lago ในฐานะสถานที่ไม่ใช่แค่ฉากหลัง แต่มันคือ signal
- ทอง
- สระน้ำ
- คนดัง
- นักลงทุน
- founders
- politicians
- ผู้ถือ token
- กล้อง
- รูปถ่าย
- access
และความรู้สึกว่า “ฉันอยู่ใกล้จุดศูนย์กลางของอะไรบางอย่าง”

ทั้งหมดนี้ประกอบกันเป็นสิ่งที่เรียกว่า liquidity theater

ใน crypto เรามักคิดว่า liquidity มาจาก exchange, market maker, incentive program หรือ tokenomics

แต่ liquidity อีกชั้นหนึ่งมาจาก social proof

คนจำนวนมากไม่ได้ซื้อ narrative เพราะอ่าน smart contract ครบทุกบรรทัด

แต่เพราะรู้สึกว่า... จะมีคนสำคัญกำลังมองทางนี้

capital กำลังมาทางนี้
attention กำลังมาทางนี้
political power กำลังเปิดประตูให้ทางนี้

ถ้ารอนานเกินไป อาจตกรถ
นี่คือเหตุผลที่ event แบบนี้มีพลัง

speaker ใช้ speculation เพื่อล็อกอนาคต
audience ใช้ภาพถ่ายเพื่อล็อกปัจจุบัน
businesspeople ใช้ network เพื่อล็อกตำแหน่งของตัวเอง

ทั้งหมดคือการรับมือกับ FOMO คนละรูปแบบ

5. คนที่มี access จริง มักไม่ต้องทำอะไรเองเลย

หนึ่งใน observation ที่น่าสนใจที่สุดจากบทความต้นทางคือการแบ่งคนในห้องออกเป็นสอง frequency

กลุ่มแรกคือคนที่ตื่นเต้นมาก
- รีบถ่ายรูป
- รีบเข้าหา speaker
- รีบเก็บ proof
- รีบยืนยันว่าตัวเองได้อยู่ในห้องนั้น

นี่ไม่ใช่เรื่องแปลก
เพราะสำหรับหลายคน access คือสินทรัพย์ชนิดหนึ่ง
และรูปถ่ายคือหลักฐานว่า “ฉันเข้าใกล้ power แล้ว”
แต่ในอีกมุมหนึ่ง มีคนอีกกลุ่มที่ดูนิ่งกว่า

- ไม่ต้องรีบถ่ายรูป
- ไม่ต้องวิ่งเข้าหาใคร
- ไม่ต้องแสดงออกว่าตื่นเต้น
- ไม่ต้องพิสูจน์ว่าตัวเอง belong

กลุ่มนี้อาจเป็น old money, institutional players, insiders หรือคนที่อยู่ใน network เหล่านี้มานานแล้ว

สิ่งนี้สะท้อนความจริงหนึ่งของตลาดทุน:

คนที่ chase narrative มักเสียงดัง
คนที่ control narrative มักเงียบกว่า

ผมว่านี่เป็นบทเรียนที่ใช้ได้กับ crypto cycle ด้วย

เวลาตลาดเริ่มร้อน
เสียงดังที่สุดในห้องมักไม่ใช่คนที่มีอำนาจที่สุดเสมอไป

alpha มันเป็น alpha เพราะคนรู้ไม่เยอะ

6. Young America: เสียงดัง เสี่ยง overpromise แต่ไม่ควรถูกมองข้าม

คำว่า “young” ในบทความต้นทางคือแกนที่น่าสนใจมาก

อเมริกาในบริบทนี้ไม่ได้ดู mature แบบนิ่ง สุขุม หรือ conservative

แต่มันดูเหมือนคนหนุ่มที่เชื่อว่าตัวเองมีสิทธิ์ rewrite ทุกระบบ
- ธนาคาร
- เงิน
- AI
- แรงงาน
- transportation
- robotics
- stablecoins
- politics
- identity
- distribution
ทุกอย่างถูกบีบเข้าไปใน timeline 36 เดือน / 5 ปี / 10 ปี

แน่นอนว่าเสี่ยง เพราะโลกจริงมี friction:
regulation ไม่ได้เปลี่ยนเร็วเท่า pitch deck

consumer behavior ไม่ได้เปลี่ยนเพราะ speaker พูดบนเวที

AI agents ยังมีข้อจำกัดในโลก physical

crypto UX หลายตัว ยังไม่พร้อมสำหรับ mass adoption

political crypto มี conflict-of-interest risk สูง

retail มักเข้าช่วง narrative ดัง ไม่ใช่ช่วง accumulation เงียบ

ดังนั้นเราไม่ควร romanticize event แบบนี้เกินไป
โดยเฉพาะเมื่อ Trump crypto luncheon เองก็มีประเด็น controversy เรื่อง pay-for-access และ conflict of interest จากการที่สิทธิ์เข้าร่วมผูกกับการถือ $TRUMP token

แต่นี่ก็ไม่ใช่สิ่งที่ควรมองข้าม
เพราะข้อดีของ “Young America” คือมันกล้าทำในสิ่งที่ระบบแก่ ๆ ไม่กล้าทำ

มันกล้าพูดก่อนหลักฐานจะสมบูรณ์
กล้าระดมทุนก่อนตลาดพร้อม
กล้าขาย vision ก่อน infrastructure ครบ
กล้าทำให้สิ่งที่ดูเป็นกาว กลายเป็น consensus

และในตลาดการเงิน บางครั้ง consensus ไม่ได้เกิดหลังความจริง

แต่มันเกิดก่อน
แล้วค่อยลากเงินทุน คนเก่ง และ infrastructure ให้ตามมา

ผมว่านี่คือพลังที่น่ากลัวที่สุดของอเมริกา:
ไม่ใช่เพราะมันถูกเสมอ
แต่เพราะมันสามารถทำให้คนจำนวนมากเดินไปในทิศเดียวกัน
ก่อนที่คำตอบจะชัด

7. บทเรียนสำหรับนักลงทุนและ builder

สิ่งที่ควรเอากลับมาจากรายงานนี้ไม่ใช่ “ซื้ออะไร”

แต่คือ framework สำหรับอ่าน narrative รอบถัดไป

อย่าดูแค่ว่า narrative คืออะไร
ให้ดูว่าใครมี distribution

AI + crypto เป็น narrative ใหญ่
แต่ผู้ชนะอาจไม่ใช่คนที่อธิบายเทคได้ดีที่สุด

ผู้ชนะอาจเป็นคนที่มี:
- developer mindshare
- payment integration
- wallet distribution
- enterprise channel
- political access
- celebrity / creator network
- liquidity access

ในรอบหน้า คำถามสำคัญอาจไม่ใช่แค่:
“project นี้ทำอะไร?”

แต่คือ:

“project นี้เข้าถึง demand ผ่านช่องทางไหน?”

ถ้า timeline ถูกบีบให้สั้นมาก ให้ถามว่าใครได้ประโยชน์จาก urgency

36 เดือน
5 ปี
10 ปี

ตัวเลขพวกนี้อาจมีประโยชน์ในการวาง thesis
แต่ก็เป็นเครื่องมือสร้าง urgency ได้เช่นกัน

คำถามที่ควรถามคือ:
ถ้าเรารู้สึกว่าต้องรีบมาก
ใครเป็นคนขายความรีบนั้นให้เรา?

ตลาดที่ดีไม่ได้ต้องการแค่ความเร็ว
มันต้องการ judgment

เพราะการไม่ตกรถ ไม่ได้แปลว่าต้องกระโดดขึ้นรถทุกคัน

AI agents อาจเป็น demand ใหม่ของ crypto rails

ผมว่านี่คือจุดที่ควรติดตามต่อจริง ๆ

ไม่ใช่เพราะมัน guaranteed แต่เพราะมันเปลี่ยนคำถามใหญ่ของ crypto

จากเดิม:
“เมื่อไรคนทั่วไปจะใช้ crypto?”
เป็น:
“ถ้าเศรษฐกิจเริ่มมี non-human actors จำนวนมาก
actors เหล่านั้นจะใช้ rail อะไร?”

ถ้า AI agents ต้องจ่ายเงินเอง
เข้าถึงบริการเอง
ซื้อ data เอง
ใช้ compute เอง
และทำธุรกรรมตลอดเวลา
crypto อาจมี role ที่ชัดขึ้นกว่าเดิม

Distribution is the new technical moat

ถ้า AI ทำให้ทุกคน build ได้เร็วขึ้น
moat จะไม่อยู่แค่ที่ code
แต่อยู่ที่:
- ใครมีผู้ใช้
- ใครมี trust
- ใครมี channel
- ใครมี liquidity
- ใครมี regulatory path
- ใครมี narrative control
- tokenomics อย่างเดียวไม่พอ
- product อย่างเดียวไม่พอ
- community อย่างเดียวไม่พอ
- ต้องมี distribution architecture

สรุป [Final Thought]

รายงานจาก IOSG Ventures เกี่ยวกับงาน Mar-a-Lago ชิ้นนี้ไม่ได้สำคัญเพราะมันเป็นงานของ Trump เพียงอย่างเดียว

แต่ผมว่ามันสำคัญเพราะมันทำให้เห็นว่า crypto cycle รอบใหม่อาจไม่ได้ถูกขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว

แต่มันถูกขับเคลื่อนด้วยการผสมกันของ:
- speculation
- political access
- celebrity distribution
- AI urgency
- capital formation
- social proof
- liquidity narrative

นี่คือสูตรที่อเมริกาใช้เก่งมาก
เอาอนาคตมาวางบนเวที
ทำให้มันดูใกล้
ทำให้คนกลัวตกรถ
เอา capital มารวมกับ celebrity
เอา politics มารวมกับ product
เอา narrative มารวมกับ liquidity
แล้วปล่อยให้ตลาดทำงานต่อ

นี่ไม่ใช่สัญญาณให้เชื่อทุกอย่าง แต่อาจเป็นสัญญาณให้เราอ่านเกมให้ลึกขึ้นและตระหนักถึงมันให้มากขึ้น

เพราะใน cycle ถัดไป
alpha อาจไม่ได้อยู่ที่ว่าใครมีเทคดีที่สุด

แต่อยู่ที่... ใครสามารถเปลี่ยน speculation ให้กลายเป็น distribution
และเปลี่ยน distribution ให้กลายเป็น liquidity ได้ก่อน

ไม่ใช่ทุก speculation จะเป็นจริง แต่บาง speculation...
ถ้ามี capital, access, distribution และ timing พอ

มันอาจไม่ต้องรอให้จริงก่อน ตลาดก็เริ่ม price-in ไปแล้ว

[#CryptoThaiCommunity @SChinnapas]

ข่าวลือ

ถ้าข่าวลือเรื่อง Do Kwon ได้อภัยโทษเป็นจริง ไม่ใช่แค่ข่าวบวกสำหรับ #LUNC

แต่มันคือเครื่องหมายทีมทรัมป์ ต้องการย้ายเงินขึ้นระบบ Crypto จริง

มันจะตรงกับที่เพจเป็นลงทุนเป็นพูดทุกเรื่อง

แต่เชื่อว่าไม่ไวนัก เรามาลุ้นกัน

นัท
#เพจลงทุนเป็น #ลงทุนเป็น

[MoMoyaki @bemasty1]

อันนี้โครตจริง ส่วนตัวโม่ไม่ได้โพสเกี่ยวกับ AI ช่วงนี้่
เหตุผลเดียวเลยคือซุ่มทำงานตัวเองกั๊บ

โม่ใช้ AI แทนทีมงานทีม
มี 17 ตำแหน่ง แทนที่ด้วย Agent 17 ตัว 17สายงาน
แต่ละตัวมีสกิลกับลักษณะนิสัยที่เราตั้งค่าให้เหมาะสมกับงาน

ถามว่าทำงานได้ระดับไหนก็คือ
สร้างระบบปฏิการบริหารได้เองทั้งหมด
รวมถึงหน้า website บลาๆ
ที่ยังติดๆ มีเรื่องานออกแบบ หรือรูปภาพ แต่โดยรวม
งานเกี่ยวกับ Logic คือใช้ทำแทนคนได้เลย
ขอแค่อธิบาย Logic ให้เป็นและชัดเจน

[TP SQUAD @tpsquad_th]

ตลาดหมี
ETH Foundation : ขาย ethereum:native

โปรเจคใน Ecosystem ETH โดนแฮค
ETH Foundation : ขาย ethereum:native

ถามว่าขาย ETH เอาไปทำอะไร
ETH Foundation : จัดบูทออกงานเต้นโง่ๆบนเวที

[MT 🟧 @0xMt_]

โลกเราได้ค้นพบ new s-curve ตอนปี 2022 เป็นตอนที่ openai ได้ปล่อย chatgpt แค่ 2 เดือนมีผู้ใช้งาน 100 ล้านคน

MT มองว่า humanoid จะเป็น potential s-curve ได้แต่ยังไม่ใช่ตอนนี้ เพราะ margin ยังบาง, ยังมี fail ในงาน demo ตามที่เห็น, cost เทียบกับคนจริงยังแพงกว่า

แต่ผมคิดว่าทุกอย่างน่าจะดีขึ้นถูกขึ้นเรื่อยๆ และคิดว่ามี demand จริงจากพวกงาน warehouse, factory, service

[Beff (e/acc) @beffjezos]

Claude can do CAD now.

Damn.

[MT 🟧 @0xMt_]

ตอนนี้เรามี

Claude code -> ทำหน้าที่ programmer
Claude design-> ทำหน้าที่ graphic designer
Claude co-work -> เลขาส่วนตัว
Claude for Excel -> แทบจะแทนนักบัญชีในระดับเบื้องต้น
Claude for Powerpoint -> ทำ Slide ไปประชุม
Claude for Word -> งานเอกสารทั่วไป

ทั้งหมดนี้ราคา 700 บาท

[Piriya ⚡Self Hosted Person 🔑 @piriya]

"นักวิจัยด้าน Hardware ได้รับรางวัล 1BTC จากการแข่งขันเจาะ key ECC ขนาด 15bit"
ก่อนจะตื่นตระหนกตกใจกันไป มาดูความจริงที่เกิดขึ้นกันก่อน

บริษัท ElevenLabs ประกาศแจกเงินรางวัลแก่ผู้ที่สามารถเจาะ ECC key ได้ด้วย Quantum Computer

ผู้ชนะเงินรางวัลสามารถหา Private Key จาก Public Key ขนาด 15bit ได้

ฟังดูน่าตกใจดีนะ แล้วบิตคอยน์จะรอดมั๊ย จาก 15bit มา 256bit มันก็แค่อีก 241bit เองนี่นา ครั้งนี้มันก็ทำได้มากกว่าสถิติถึง 512เท่าแล้วนะ อีกนิดเดียวก็ถึงแล้ว
เดี๋ยวเหรียญซาโตชิก็ถูกขโมยได้แล้ว เห็นมั๊ยเค้าบอกว่า การไปถึง 256bit มันกลายเป็นโจทย์ทางวิศวกรรมมากกว่าโจทย์ทางฟิสิกส์แล้วน่ะ!?! แถมนี่ใช้คอมธรรมดานะ
ไม่ได้ใช้ควอนตัมเทเลวิชั่นอะไรนั่นด้วย!

ช้าก่อน Anon จงฟังทางนี้

15 Bit ใหญ่แค่ไหน
เค้าเจาะคีย์กันยังไง
เค้าจัดการแข่งขันกันยังไง
เค้าคือใคร

15Bit ใหญ่แค่ไหน? เค้าบอกว่าใหญ่กว่าที่เคยทำได้ 512 เท่าแน่ะ

ลองนึกภาพนะครับ 1 Bit มีค่าสองค่าครับ 1 กับ 0 ตัวเลขขนาด 1 bit ก็มีความเป็นไปได้ = 2 ความเป็นไปได้ หรือ 2^1
15 Bit ก็จะมีค่าที่เป็นไปได้ทั้งหมด 2^15 หรือเท่ากับ 32,768 ความเป็นไปได้ ใช่ครับสามหมื่นกว่า ๆ ความเป็นไปได้เท่านั้น
ถ้าคำตอบที่เป็นไปได้มีแค่สามหมื่นกว่าคำตอบ เอาจริง ๆ ไม่ต้องเขียนโปรแกรมเป็น สุ่มเอาใน excel แป๊บเดียวก็ได้แล้วนะ
แล้วมันใหญ่กว่าเดิม 512 เท่า แปลว่าอีกไม่นานก็ไปเจาะบิตคอยน์ได้แล้ว?
ก็คิดง่าย ๆ ครับ สถิติเดิม ใช้ควอนตัมคอมพิวเตอร์เจาะ ECC คีย์ได้ที่ .. เท่าไหร่นะ 32,768 หารด้วย 512 ได้ .. อ้อ 64
ครับ สถิติเดิมที่เคยมีบันทึกไว้ เป็นการเจาะคีย์ที่มีความเป็นไปได้ 64 ความเป็นไปได้เท่านั้น ไม่ใช่ 64bit นะ 64 ความเป็นไปได้
เค้าเรียกว่า 6bit น้อยกว่าเกม 8bit ที่เคยเล่นกันอีก

เอาล่ะ แล้ว 256bit มันก็อีกแค่ไม่กี่ร้อยบิตนี่ นี่จาก 6 มา 15 ยังใช้เวลาไม่กี่ปี เดี๋ยวก็ไป 256 ได้?

จะคิดแบบนั้นก็ไม่ผิดครับ แต่เราต้องเข้าใจว่า bit เป็นเลขฐานสอง การที่เราเพิ่มจำนวน Bit เพิ่มขึ้น 1 bit หมายความว่า
เราเพิ่มจำนวนที่เป็นไปได้ขึ้น 2 เท่านะ
7bit (128) ใหญ่กว่า 6bit (64) สองเท่า
8bit ก็ใหญ่กว่า 7bit สองเท่า หรือใหญ่กว่า 6bit 4 เท่า พอเห็นภาพนะ
แน่นอนว่า 16bit (65,536) ก็ใหญ่กว่า 15bit สองเท่า
และทุก ๆ ตัวเลขความเป็นไปได้ที่เพิ่มขึ้น มันก็เพิ่มความยากในการคำนวณขึ้นอย่างทวีคูณ
256 bit นั้น มีความเป็นไปได้มากถึงประมาณ

115,792,089,237,316,195,423,570,985,008,687,907,853,269,984,665,640,564,039,457,584,007,913,129,639,936

หรือพูดอีกอย่าง คือเป็นตัวเลขที่ใหญ่กว่า 32,768 ถึง
3,533,694,129,556,768,659,166,595,001,485,837,031,654,967,793,751,237,916,243,212,402,585,239,552 เท่าตัว

น่าจะเข้าใจความหมายของผมนะ เรามาดูประเด็นต่อไปกัน
แล้วเค้า "เจาะ" คีย์นี้ได้ยังไง?

หลักการของ ECC หรือ Eliptic Curve Cryptography แบบคร่าว ๆ คือการสร้างกุญแจจากการคำนวณตำแหน่งจุดบนเส้นโค้งคณิตศาสตร์ที่ "หาจุดจบ หรือผลลัพธ์ ง่าย แต่หาจุดเริ่มยากมาก"
เปรียบเทียบให้เห็นภาพ คือเรามีโต๊ะพูลที่มีรูปร่างแปลก ๆ (Curve) แล้วเรากำหนดจุดเริ่มต้นที่เราจะแทงลูกบอล
จากนั้นเราแทงลูกบอกออกไป มันจะเด้งไปมาบนโต๊ะที่มีรูปร่างแปลก ๆ นั้นหลาย ๆ รอบ อาจไม่กี่รอบหรือเป็นล้าน ๆ รอบก็ได้
ลูกบอลหยุดตรงไหน ก็คือ ​Public Key ของเรา ทุกครั้งที่เราแทงลูกบอล ถ้าเราแทงที่เดิม ความแรงเท่าเดิม ลูกบอลจะมาจบที่เดิมเสมอ

ถ้าเรารู้ว่าเราใช้แรงเท่าไหร่ องศาไหน ลูกบอลเด้งกี่ครั้ง (Private Key) โต๊ะรูปร่างไหน (Curve) เราสามารถคำนวณหาจุดจบ (Public Key)ได้ไม่ยาก
แต่ถ้าเรารู้แค่ โต๊ะ (Curve) กับจุดจบ (Public Key) การจะคำนวณหา Private Key นั้นเป็นเรื่องยากจนเป็นไปไม่ได้ที่จะคำนวณ

วิธีที่ง่ายที่สุดเลยไม่ใช่การคำนวณ แต่เป็นการ สุ่มไปเรื่อย ๆ แล้วลองแทงดู จนกว่าจะเจอมุมเจอองศาที่ทำให้ลูกบอลหยุดถูกที่
ซึ่งความยากจะเปลี่ยนไปเป็นจำนวนครั้งที่เราต้องทำการสุ่มจนกว่าจะมีโอกาสเจอคีย์ที่ถูกต้อง แทนความยากทางคณิตศาสตร์

และด้วยขนาดคีย์ปัจจุบัน การสุ่มจนเจอคีย์ที่มีขนาด 256 bit นั้น ใช้เวลานานกว่าอายุของเอกภพของเราเสียอีก
แต่ด้วย Shor's Algorithm และควอนตัมคอมพิวเตอร์ เราจะสามารถคำนวณหา Private Key ได้ตรง ๆ
ทำให้ไม่ต้องเสียเวลาสุ่ม เพียงแต่ เราต้องมีควอนตัมคอมพิวเตอร์ที่มีจำนวน logical qubits / gate / coherence time มากพอ
แต่ปัญหาของควอนตัมคอมพิวเตอร์คือ Noise โดยสำหรับทุก ๆ Qubit ที่เพิ่มขึ้น จะทำให้ระบบมี Noise เพิ่มขึ้นด้วยแบบทวีคูณ และ Qubit จะไม่สามารถคงสถานะไว้ได้ (Coherence time) นานพอที่จะสามารถรับข้อมูลตัวเลขขนาดใหญ่และทำการคำนวณได้ทันเวลาก่อนที่ระบบจะเหลือแต่สัญญาณรบกวน
โดยสัญญาณรบกวนนี้เกิดจากอะไรก็ได้ เช่น ความเปลี่ยนแปลงทางอุณหภูมิจากการวิ่งของกระแสไฟฟ้า การเปลี่ยนแปลงของสนามแม่เหล็กโลก รังสีจากดวงอาทิตย์ ฯลฯ

ยิ่ง Qubit เยอะยิ่งมีโอกาสเจอตัวแปรที่ทำให้เกิดสัญญาณรบกวนเยอะ ยิ่งคำนวณเยอะ ความร้อนก็เกิดเยอะ ยิ่งจุดเก็บสถานะเยอะ ก็ต้องใช้ Gate เยอะอย่างทวีคูณ ทั้งหมดนี้เป็นปัญหาทางฟิสิกส์

คราวนี้มาดูผลงานที่ได้รับรางวัลนี้ไปกัน
รายงานบอกว่า การแข่งขันกำหนดให้ใช้ Quantum Computer ที่คนทั่วไปสามารถใช้ได้ (เช่าได้) มาถอด Private Key
ผู้ได้รับรางวัลสามารถถอด Private Key จาก Public Key 15bit ได้สำเร็จด้วยควอนตัมคอมพิวเตอร์ที่คนทั่วไปเข้าถึงได้
แต่ช้าก่อน
อ่านดี ๆ เขาบอกว่ามีการใช้คอมพิวเตอร์ทั่วไปในการจัดการข้อมูลด้วย
ความหมายคือ ผลลัพท์ที่เขาได้จากควอนตัมคอมพิวเตอร์นั้น เต็มไปด้วย Noise ทำให้คำตอบที่ได้ ไม่ต่างอะไรกับ Random Number
เขารัน Shor's Algorithm บนควอนตัมคอมพิวเตอร์ก็จริง แต่สิ่งที่เขาได้คือตัวเลข Random จำนวนมากที่ดูไม่มีความหมายอะไร
จากนั้นเขาเอาคอมพิวเตอร์ธรรมดา มาจัดการกองตัวเลขสุ่มที่ได้มา โดยเอาไปลองไขกุญแจดูทีละตัว จนเจอตัวที่ไขได้
แล้วสรุปว่า ควอนตัมคอมพิวเตอร์สามารถเจาะคีย์ 15bit ได้สำเร็จ
อ่านแล้วเข้าใจมั๊ยครับ

ใช่ครับ ควอนตัมคอมพิวเตอร์กลายเป็นเหมือน random number generator ธรรมดาเลย
และการหาคีย์ ก็เกิดขึ้นด้วยการสุ่มแล้วลองไปเรื่อย ๆ (brute force) ไม่ใช่การคำนวณเลย (shor's algorithm)
แล้วการสุ่มหาคีย์ 15bit เนี่ย มีความเป็นไปได้แค่ 32,768 ความเป็นไปได้ แค่ google sheet ก็ทำได้แล้วครับ มันเล็กม๊าากก
ถ้าขยันหน่อย ทำมือ กดเครื่องคิดเลขเอา ยังได้เลย
การแข่งขันให้รางวัลกับคนที่เอา random number มาสุ่มคีย์จนเจอว่ะ
อ่ะ บางคนบอกให้มองโลกในแง่ดี บางทีกรรมการผู้ตัดสิน อาจไม่ได้เข้าใจเรื่องนี้ดีพอ
เลยอาจพลาดไปบ้าง หรือการกำหนดกฎไม่ได้บอกว่าใช้คอมธรรมดาไม่ได้นี่นา

แต่ ช้าก่อน

ผู้ให้รางวัลคือใคร ?

บริษัท Eleven Labs เป็นบริษัทที่ตั้งขึ้นเพื่อ ศึกษาวิจัยและเสนอทางออกสำหรับความเสี่ยงของควอนตัมคอมพิวเตอร์
พวกเขาคือผู้เชี่ยวชาญทางด้าน Cryptography และ Quantum Computer
หรืออย่างน้อยพวกเขาก็ควรจะเชี่ยวชาญ
การยอมรับว่าการเอาคอมพิวเตอร์มาอ่านผลการสุ่มคีย์จากควอนตัมคอมพิวเตอร์เพื่อหา private key ของ public key 15bit ว่าเป็น breakthrough นั้น จึงเป็นเรื่องบัดซบสิ้นดี
พวกเขารู้ดี ว่า 15bit นั้นสุ่มเอาง่ายขนาดไหน
พวกเขารู้ดี ว่า Shor's Algorithm ทำงานยังไงและ Quantum Computer ที่คนทั่วไปเข้าถึงได้มีความสามารถแค่ไหน
พวกเขาเข้าใจดีถึงข้อจำกัด และ trilemma ของ qubits, coherence time, และ noise
พวกเขารู้ดีทุกอย่างว่าสิ่งที่เกิดขึ้นมันไร้ความหมายแค่ไหน
แต่พวกเขาเลือกที่จะมอบเงินรางวัล 1BTC ให้กับคนที่สุ่มคีย์ 15bit จนเจอ
เพราะเป้าหมายของพวกเขาไม่ใช่การพัฒนาเทคโนโลยีหรือโซลูชันอะไร

ถ้าคุณเป็นเด็กเลี้ยงแกะที่ต้องการขายปืน คุณต้องทำให้ทุกคนในหมู่บ้านกลัวหมาป่าขึ้นสมองเสียก่อน แม้ว่าปืนของคุณจะเป็นปืนฉีดน้ำโง่ ๆ ก็ตาม

นี่คือที่มาของความหงุดหงิดของผม
Nic Carter มันรู้ดีทุกอย่าง แต่มันเลือกที่จะ FUD โง่ ๆ เพื่อหาเงิน
มันไล่ด่าทุกคน แต่พอมีคนถกเถียงด้วยข้อมูลมันเลือกที่จะบล็อค
ถ้ามันไม่รู้เรื่อง ผู้คนจะไม่หงุดหงิดขนาดนี้ แต่ทุกคนรู้ดีว่ามันรู้
และนั่นทำให้ทุกคนที่รู้ดีพอ เข้าใจได้อย่างถ่องแท้ว่า มันโกหก

[Sun 🌊 ⚔️ @CryptowithSun]

ผมเทรดมา 10 ปี สิ่งที่เจ็บที่สุดไม่ใช่การขาดทุน

แต่คือการขาดทุนซ้ำๆ แบบไม่รู้ว่าพลาดตรงไหน เพราะไม่เคย review trade ตัวเองจริงๆ

ผมเลยสร้าง Trading Journal ขึ้นมา + ทำ prompt pack ไว้ให้ Claude AI ช่วยวิเคราะห์ trade ข้อผิดพลาด

นี่คือ 5 prompts ที่ผมใช้ก่อนการเทรดทุกครั้ง ↓