PARON

アマゾンの株価は、同社が最大250億ドルの投資を承認した後、取引中に約2％上昇しました。
この投資は、人工知能のインフラストラクチャーを開発するための拡大合意の一環です。
アマゾンは、過去数年間ですでに80億ドルを新興の人工知能企業に投資しています。
アンスロビックは月曜日に、今後10年間でアマゾンのクラウドサービス(AWS)の技術に1000億ドル以上を投資することを約束したと発表しました。

非常に一般的なVolume Profileの誤解：
一部のトレーダーは、どのエリアに高い取引量があっても意味は：
「価格がそこに到達したら買う」
または
「価格が触れたらすぐに反発する」
と考えています。
これは誤解です。
実際には、高取引量エリアは必ずしも直接的なエントリーを意味しません。
むしろ、多くの場合は受け入れとバランスのエリアであり、
市場がそこに比較的公正な価格を見出し、多くの取引が行われた場所です。
ここでの問題は、初心者のトレーダーは次のように考えることです：
高い取引量＝強いエリア＝直接的なエントリー
一方、より賢いトレーダーはまず次の質問をします：
• このエリアは受け入れエリアですか、それとも拒否エリアですか？
• 価格は上から戻ってきましたか、それとも下から？
• 明らかな遅延や価格拒否がありますか？
• 市場はバランスの中にありますか、それとも突進状態ですか？
• このエリアは市場のトレンドに沿っていますか、それとも逆ですか？
Volume Profileのより賢い使い方：
• **POC（Point of Control）**を監視し、棒の形だけに頼らない
• HVN（High Volume Node）とLVN（Low Volume Node）を区別する
• HVNはしばしば快適さとバランスのエリアを表すことを理解する
• LVNは市場があまり受け入れ

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データは今日の金価格とアラブ諸国の平均月収に基づいています...
$XAUUSD

最大の被害を受けた大口投資家の一人について…
その中には、非常に有名なコンテンツクリエイターのMuradがいて、彼は$SPX の通貨を4つのウォレットを通じて38万7千ドル購入し、その後通貨のプロモーションを通じて2400万ドルにまで増やした…
その後、調査官のZach XBTが彼のウォレットを調査し、スレッドで公開して320万回の閲覧を集めた
私たちのMurad兄さんは、もう売ることもできず、1ドルも動かせなくなった。なぜなら、その通貨は崩壊の危機に瀕しているからだ。皆が彼のウォレットを知ってしまったからだ…
そして2024年から今まで、彼は一度もウォレットからドルを動かしていない…

文字通り、以下のセクターに投資してください...
希少金属
1. ‎$USAR
2. ‎$UUUU
3. ‎$ALB
4. ‎$MP
5. ‎$UEC
6. ‎$UAMY
原子力
1. ‎$OKLO
2. ‎$BWXT
メモリ/ストレージ
1. ‎$SNDK
2. ‎$MU
3. ‎$WDC
防衛
1. ‎$ONDS
2. ‎$OSS
3. ‎$PLTR
量子
1. ‎$IONQ
2. ‎$QBTS
3. ‎$RGTI
4. ‎$QUBT
5. ‎$INFQ
宇宙
1. ‎$RKLB
2. ‎$FLY
3. ‎$SATL
4. ‎$PL
5. ‎$ASTS
エネルギー
1. ‎$AMPX
2. ‎$TE
3. ‎$EOSE
4. ‎$BE
人工知能インフラ
1. ‎$NBIS
2. ‎$IREN
3. ‎$CIFR
4. ‎$ALAB
光学セクター
1. ‎$AXTI
2. ‎$AAOI
3. ‎$LWLG
4. ‎$LITE
5. ‎$COHR
ロボット
1. ‎$AMZN
2. ‎$SERV
3. ‎$SYM

もしかすると、あなたの会社は将来的にあなたを必要としなくなるかもしれません。
AIのコピーだけであなたの仕事を続けることができるのです。
これは、中国のある企業が、元従業員のデータを使用して人工知能の人間を作成したとして、広く議論を呼んだ後に行ったことです。(AI)
中国北部の山東省のゲーム会社は、
退職後の元従業員のパフォーマンスを模倣する「デジタル従業員」を開発しました。
噂によると、その会社は、元従業員で人事担当者だった人物のデータを使い、
日常業務を実行できる仮想のコピーを作成しました。
これには、問い合わせへの対応、スケジュール調整、Microsoft PowerPointを使ったプレゼンテーションやスプレッドシートの作成が含まれます。
「デジタル従業員」はチャットインターフェース内に表示され、
ユーザーに自己紹介しています：「私は元従業員のデジタル版です…いつでも質問をどうぞ。
過去に扱ったデータや資料に基づいてお答えします。」
同社のスタッフの一人によると、
このモデルは、従業員自身が在職中に作成した資料やデータを用いて訓練されており、
彼のパフォーマンスや応答のスタイルを模倣できるシステムを構築したとのことです。
人事部のある女性社員は、この実験はまだ内部テスト段階にあり、
AIの能力を評価し、単純なルーチ