Taimoor_Sial
Every Villain Starts as a Nice Guy • Then Life Teaches Him The Real Syllabus | For Dm & Collab- X; @T_sial1122 - @Taimoor_Sial on (TG) Ignore the Starting Line
Trader de înaltă frecvență
2.9 Ani
4 Urmăriți
14.0K+ Urmăritori
16.0K+ Apreciate
484 Distribuite
Postări
Toate
Citate
Videoclipuri
Live
Vedeți traducerea
fresh certificate same question different state $MIRA did not change it's mind the model did, that's the uncomfortable edge of verifiable AI.
when #Mira signs an output it's not endorsing the best possible answer it's sealing a specific hash under a specific validators set and weight state, bytes not intentions, proofs not preference.
then we ship a weight update
the surface claim barely moves but the phrasing tightens a qualifier shifts. the output hash changes, now there are two artifacts
v1 certificate under old weights
v1.1 certificate under new weights
both valid both final neither wrong.
the tension is not consensus failure it's iteration vs immutability.
@Mira - Trust Layer of AI proves what was true at a moment in economic time, it does not promise that truth won't evolve.
verifier doesn't mean current
it's means this is exactly what the network agreed on at that state and in AI state is everything. #mira
when #Mira signs an output it's not endorsing the best possible answer it's sealing a specific hash under a specific validators set and weight state, bytes not intentions, proofs not preference.
then we ship a weight update
the surface claim barely moves but the phrasing tightens a qualifier shifts. the output hash changes, now there are two artifacts
v1 certificate under old weights
v1.1 certificate under new weights
both valid both final neither wrong.
the tension is not consensus failure it's iteration vs immutability.
@Mira - Trust Layer of AI proves what was true at a moment in economic time, it does not promise that truth won't evolve.
verifier doesn't mean current
it's means this is exactly what the network agreed on at that state and in AI state is everything. #mira
când consensul este încă în mișcare în interiorul finalității economice Mira
Am observat ceva subtil în interiorul #mira fluxului de verificare.
Consensul nu îngheață în momentul în care apare un răspuns al modelului, ci converg schimbările de greutate. Validatorii se îndreaptă spre fragmente care arată mai aproape de prag și, în timp ce se întâmplă asta, sistemul nu blochează regenerarea.
Asta este important
Într-un tur, greutatea s-a situat la 62.8% linia supermajorității la 67%, fără certificat încă, unele cereri au fost soluționate devreme, altele au stagnat la greutate medie. Apoi, un răspuns regenerat a intrat în sistem, aceeași clasă de cerere, formulare ușor diferită, fragmente proaspete.
Consensul nu îngheață în momentul în care apare un răspuns al modelului, ci converg schimbările de greutate. Validatorii se îndreaptă spre fragmente care arată mai aproape de prag și, în timp ce se întâmplă asta, sistemul nu blochează regenerarea.
Asta este important
Într-un tur, greutatea s-a situat la 62.8% linia supermajorității la 67%, fără certificat încă, unele cereri au fost soluționate devreme, altele au stagnat la greutate medie. Apoi, un răspuns regenerat a intrat în sistem, aceeași clasă de cerere, formulare ușor diferită, fragmente proaspete.
Timpul de guvernare este adevărata provocare pentru fabric
Când mă gândesc la @Fabric Foundation nu văd doar roboți pe un registru, văd un sistem care încearcă să ancoreze mișcarea din lumea reală la guvernarea pe lanț și asta este ceea ce devine interesant.
Imaginează-ți că un robot acceptă o sarcină sub o configurație de conformitate, calea de mișcare este calculată, execuția începe, apoi guvernarea schimbă un parametru în mijlocul ciclului. Hash-ul de configurare schimbă registrul, acum reflectă un nou set de reguli, dar robotul funcționează în continuare cu ultima stare validată pe care a citit-o.
Aceasta creează o tensiune subtilă în cadrul protocolului fabric, execuția se desfășoară în timp fizic, decontarea are loc în timp de bloc. Dacă conformitatea se leagă la sigiliu, acțiunile pot fi judecate sub reguli care nu existau la expediere. Dacă conformitatea se leagă la expediere, fiecare misiune trebuie să citească și să înghețe o imagine de ansamblu înainte de mișcare.
Imaginează-ți că un robot acceptă o sarcină sub o configurație de conformitate, calea de mișcare este calculată, execuția începe, apoi guvernarea schimbă un parametru în mijlocul ciclului. Hash-ul de configurare schimbă registrul, acum reflectă un nou set de reguli, dar robotul funcționează în continuare cu ultima stare validată pe care a citit-o.
Aceasta creează o tensiune subtilă în cadrul protocolului fabric, execuția se desfășoară în timp fizic, decontarea are loc în timp de bloc. Dacă conformitatea se leagă la sigiliu, acțiunile pot fi judecate sub reguli care nu existau la expediere. Dacă conformitatea se leagă la expediere, fiecare misiune trebuie să citească și să înghețe o imagine de ansamblu înainte de mișcare.
$ROBO nu este vorba despre roboți, ci despre infrastructură
cea mai mare parte a oamenilor văd #ROBO și cred că este doar un alt token de robotică. Eu văd ceva diferit; dacă mașinile vor opera autonom, vor avea nevoie de reguli de coordonare, stimulente și un strat de încredere partajat.
#robo se simte mai puțin ca un activ de hype și mai mult ca o infrastructură pentru o economie nativă a mașinilor.
@Fabric Foundation
cea mai mare parte a oamenilor văd #ROBO și cred că este doar un alt token de robotică. Eu văd ceva diferit; dacă mașinile vor opera autonom, vor avea nevoie de reguli de coordonare, stimulente și un strat de încredere partajat.
#robo se simte mai puțin ca un activ de hype și mai mult ca o infrastructură pentru o economie nativă a mașinilor.
@Fabric Foundation
Rețeaua Mira descentralizată fără a pierde încrederea în verificare
Când mă uit la modul în care Mira construiește încredere în rețeaua sa de verificare, ceea ce îmi iese în evidență este că descentralizarea nu se întâmplă instantaneu, ci evoluează în etape.
În faza inițială, operatorii de noduri sunt verificați cu atenție. Acest lucru are sens deoarece calitatea verificării depinde de cine rulează modelele. O selecție puternică protejează integritatea în timp ce rețeaua este încă mică.
Pe măsură ce rețeaua crește, Mira introduce duplicarea concepută. Mai multe instanțe ale aceluiași model de verificator procesează aceeași solicitare. Aceasta crește costul, dar expune de asemenea operatorii leneși sau rău intenționați prin comparație. Dezacordul devine un semnal, nu o eșec.
În faza inițială, operatorii de noduri sunt verificați cu atenție. Acest lucru are sens deoarece calitatea verificării depinde de cine rulează modelele. O selecție puternică protejează integritatea în timp ce rețeaua este încă mică.
Pe măsură ce rețeaua crește, Mira introduce duplicarea concepută. Mai multe instanțe ale aceluiași model de verificator procesează aceeași solicitare. Aceasta crește costul, dar expune de asemenea operatorii leneși sau rău intenționați prin comparație. Dezacordul devine un semnal, nu o eșec.
Mira se bazează pe consensul colectiv al modelului
când mă gândesc la AI de încredere, o limitare devine clară: niciun model singular nu poate minimiza atât halucinațiile, cât și prejudecățile în același timp.
modelele mai puternice pot halucina mai puțin, dar totuși pot avea prejudecăți.
modelele diverse reduc prejudecățile, dar pot fi în dezacord cu privire la fapte.
de aceea abordarea lui Mira are sens pentru mine.
în loc să se bazeze pe un singur model, Mira combină mai multe modele prin consens. verificarea colectivă filtrează halucinațiile, în timp ce perspectivele diverse echilibrează prejudecățile. rezultatul nu este doar un răspuns mai bun, ci și un răspuns mai de încredere.
pentru mine, aceasta arată că AI-ul de încredere depinde mai puțin de puterea modelului individual și mai mult de modul în care modelele colaborează. @Mira - Trust Layer of AI #Mira $MIRA
#mira
când mă gândesc la AI de încredere, o limitare devine clară: niciun model singular nu poate minimiza atât halucinațiile, cât și prejudecățile în același timp.
modelele mai puternice pot halucina mai puțin, dar totuși pot avea prejudecăți.
modelele diverse reduc prejudecățile, dar pot fi în dezacord cu privire la fapte.
de aceea abordarea lui Mira are sens pentru mine.
în loc să se bazeze pe un singur model, Mira combină mai multe modele prin consens. verificarea colectivă filtrează halucinațiile, în timp ce perspectivele diverse echilibrează prejudecățile. rezultatul nu este doar un răspuns mai bun, ci și un răspuns mai de încredere.
pentru mine, aceasta arată că AI-ul de încredere depinde mai puțin de puterea modelului individual și mai mult de modul în care modelele colaborează. @Mira - Trust Layer of AI #Mira $MIRA
#mira
Roboti ca participanți în protocolul fabric
când privesc protocolul fabric, nu mai văd roboții ca mașini autonome, îi văd ca participanți într-o rețea comună, fiecare robot are identitate, reguli și acțiuni verificabile pe o infrastructură comună.
aceasta înseamnă că roboții pot coordona, interacționa și opera dincolo de un singur proprietar.
protocolul fabric transformă roboții din dispozitive izolate în actori conectați. @Fabric Foundation #ROBO $ROBO
#robo
când privesc protocolul fabric, nu mai văd roboții ca mașini autonome, îi văd ca participanți într-o rețea comună, fiecare robot are identitate, reguli și acțiuni verificabile pe o infrastructură comună.
aceasta înseamnă că roboții pot coordona, interacționa și opera dincolo de un singur proprietar.
protocolul fabric transformă roboții din dispozitive izolate în actori conectați. @Fabric Foundation #ROBO $ROBO
#robo
Valoarea practică a fundației fabric pentru roboți autonomi
Când mă uit la roboții autonomi în desfășurări reale, cea mai mare limitare pe care o văd nu este inteligența, ci infrastructura. Cei mai mulți roboți de astăzi operează în interiorul sistemelor izolate ale companiei, nu pot partaja cu ușurință date, coordona cu alte mașini și se deplasa în medii fără integrare personalizată.
Aici văd valoarea practică a fundației fabric.
Fabricul oferă o infrastructură comună care permite roboților să opereze dincolo de furnizorii unici, identitatea, regulile de coordonare și datele de interacțiune pot exista pe un strat comun mai degrabă decât în interiorul stivelor proprietare. Aceasta înseamnă că roboții pot interopera, actualizările pot scala în întreaga flotă, iar medii multi-roboți devin mai ușor de gestionat.
Aici văd valoarea practică a fundației fabric.
Fabricul oferă o infrastructură comună care permite roboților să opereze dincolo de furnizorii unici, identitatea, regulile de coordonare și datele de interacțiune pot exista pe un strat comun mai degrabă decât în interiorul stivelor proprietare. Aceasta înseamnă că roboții pot interopera, actualizările pot scala în întreaga flotă, iar medii multi-roboți devin mai ușor de gestionat.
Un lucru care iese în evidență în designul Mira este că calculul util nu este niciodată tratat ca fiind economic neutru, este întotdeauna responsabil din punct de vedere financiar. Cu alte cuvinte, atunci când un nod efectuează inferențe de care rețeaua se bazează, nu contribuie doar cu calcul, ci pune valoare în spatele credibilității acelei lucrări. Aceasta schimbă modul în care funcționează participarea. Furnizorii nu sunt recompensați doar pentru rularea modelelor; ei sunt responsabili pentru integritatea rezultatelor pe care le produc. Dacă calculul este neglijent sau înșelător, există o expunere reală la risc atașată de acesta. Și asta face ca calculul util în Mira să fie fundamental diferit de rețelele AI tipice, deoarece poartă responsabilitate financiară implicit, nu ca o idee ulterioară. @Mira - Trust Layer of AI #Mira $MIRA
#mira
#mira
De ce Mira necesită inferență cu stake pentru AI onest
Când am înțeles pentru prima dată cum funcționează Mira, o idee mi-a sărit imediat în ochi:
Mira nu tratează inferența AI ca fiind de încredere decât dacă este susținută de un stake.
Aceasta poate părea simplă, dar de fapt schimbă modul în care funcționează rețelele AI la un nivel fundamental.
Cele mai multe sisteme AI de astăzi funcționează pe execuție oarbă.
Un model produce un rezultat, iar utilizatorii presupun pur și simplu că este corect sau cel puțin onest.
Nu există nicio penalizare pentru a fi neglijent, greșit sau chiar intenționat înșelător.
Mira contestă această presupunere.
Întreabă ceva mai profund:
Mira nu tratează inferența AI ca fiind de încredere decât dacă este susținută de un stake.
Aceasta poate părea simplă, dar de fapt schimbă modul în care funcționează rețelele AI la un nivel fundamental.
Cele mai multe sisteme AI de astăzi funcționează pe execuție oarbă.
Un model produce un rezultat, iar utilizatorii presupun pur și simplu că este corect sau cel puțin onest.
Nu există nicio penalizare pentru a fi neglijent, greșit sau chiar intenționat înșelător.
Mira contestă această presupunere.
Întreabă ceva mai profund:
Fabric Foundation: OpenMind și teza despre roboți deschiși
Când mă uit la Fabric Protocol, nu-l văd doar ca pe un alt proiect de robotică.
Îl văd ca pe o idee care provine dintr-o presupunere foarte specifică despre cum ar trebui să evolueze robotică.
Acea presupunere este ceea ce OpenMind numește teza despre roboți deschiși.
Credința de bază este simplă: roboții avansați nu ar trebui să crească în ecosisteme de companie închise.
Ei ar trebui să existe într-o infrastructură deschisă și partajată, similar cu modul în care funcționează internetul pentru software.
Acest lucru contează pentru că roboții moderni nu mai sunt mașini izolate.
Ei depind de date, modele, actualizări și coordonare între medii.
Dacă toate acestea rămân blocate în stive proprietare, robotică se centralizează în mod natural.
Arhitectura Fabric reflectă direct această teză.
În loc să trateze roboții ca pe produse autonome, îi tratează ca pe participanți într-o rețea deschisă cu identitate comună, comportament verificabil și coordonare interoperabilă. Această alegere de design nu este accidentală; provine din viziunea OpenMind că robotică ar trebui să se dezvolte ca infrastructură, nu ca platforme.
Pentru mine, aceasta este ceea ce face Fabric diferit de eforturile tipice în domeniul roboticii.
Nu se străduiește doar să construiască mașini mai bune.
Își propune să modeleze modul în care întregul ecosistem de robotică crește.
și această idee începe cu teza despre roboți deschiși. @Fabric Foundation #ROBO $ROBO
#robo
Când mă uit la Fabric Protocol, nu-l văd doar ca pe un alt proiect de robotică.
Îl văd ca pe o idee care provine dintr-o presupunere foarte specifică despre cum ar trebui să evolueze robotică.
Acea presupunere este ceea ce OpenMind numește teza despre roboți deschiși.
Credința de bază este simplă: roboții avansați nu ar trebui să crească în ecosisteme de companie închise.
Ei ar trebui să existe într-o infrastructură deschisă și partajată, similar cu modul în care funcționează internetul pentru software.
Acest lucru contează pentru că roboții moderni nu mai sunt mașini izolate.
Ei depind de date, modele, actualizări și coordonare între medii.
Dacă toate acestea rămân blocate în stive proprietare, robotică se centralizează în mod natural.
Arhitectura Fabric reflectă direct această teză.
În loc să trateze roboții ca pe produse autonome, îi tratează ca pe participanți într-o rețea deschisă cu identitate comună, comportament verificabil și coordonare interoperabilă. Această alegere de design nu este accidentală; provine din viziunea OpenMind că robotică ar trebui să se dezvolte ca infrastructură, nu ca platforme.
Pentru mine, aceasta este ceea ce face Fabric diferit de eforturile tipice în domeniul roboticii.
Nu se străduiește doar să construiască mașini mai bune.
Își propune să modeleze modul în care întregul ecosistem de robotică crește.
și această idee începe cu teza despre roboți deschiși. @Fabric Foundation #ROBO $ROBO
#robo
De ce robotică ar putea deveni câștigătorul ia totul fără protocoale deschise
Când mă gândesc la viitorul roboticii, un model continuă să iasă în evidență pentru mine. Mulți oameni presupun că robotică va deveni în mod natural o industrie largă și competitivă, cu mulți jucători care construiesc mașini diferite. Dar când mă uit la modul în care tehnologiile avansate evoluează de obicei, văd o posibilitate diferită: dinamica câștigătorul ia totul.
Și cred că robotică ar putea urma aceeași cale dacă se dezvoltă fără protocoale deschise.
Pentru a înțelege de ce, consider că este util să ne uităm la modul în care ecosistemele tehnologice moderne cresc de fapt. În multe domenii digitale, compania care controlează sistemul de operare al platformei de bază, stratul de date sau rețeaua tinde să acumuleze avantaje care se compun în timp. Mai mulți utilizatori generează mai multe date. Mai multe date îmbunătățesc performanța. O performanță mai bună atrage mai mulți utilizatori. În cele din urmă, competitorii se luptă să țină pasul.
Și cred că robotică ar putea urma aceeași cale dacă se dezvoltă fără protocoale deschise.
Pentru a înțelege de ce, consider că este util să ne uităm la modul în care ecosistemele tehnologice moderne cresc de fapt. În multe domenii digitale, compania care controlează sistemul de operare al platformei de bază, stratul de date sau rețeaua tinde să acumuleze avantaje care se compun în timp. Mai mulți utilizatori generează mai multe date. Mai multe date îmbunătățesc performanța. O performanță mai bună atrage mai mulți utilizatori. În cele din urmă, competitorii se luptă să țină pasul.
De ce Mira tratează verificarea ca pe un sistem, nu ca pe o sarcină de model
Când oamenii discută despre îmbunătățirea fiabilității AI, conversația se învârte de obicei în jurul unor modele de antrenament mai bune, seturi de date mai mari, aliniere îmbunătățită. Presupunerea este că, dacă modelul se îmbunătățește suficient, fiabilitatea va urma.
Dar Mira abordează problema dintr-un unghi complet diferit.
Ceea ce mi-a atras atenția este că Mira nu tratează verificarea ca pe ceva ce ar trebui să rezolve un singur model. O tratează ca pe o proprietate care apare dintr-un proces organizat care implică componente independente multiple.
Dar Mira abordează problema dintr-un unghi complet diferit.
Ceea ce mi-a atras atenția este că Mira nu tratează verificarea ca pe ceva ce ar trebui să rezolve un singur model. O tratează ca pe o proprietate care apare dintr-un proces organizat care implică componente independente multiple.
Mira nu are încredere în rezultatele AI. Le standardizează mai întâi.
Cu cât studiez mai mult Mira, cu atât observ că nu începe cu verificarea.
Începe cu standardizarea.
Rezultatele AI sunt haotice prin natura lor, amestecând fapte, raționamente, context și formulări.
Dacă un astfel de text ajunge direct la verificatori, fiecare model poate interpreta domeniul diferit.
Așa că acordul poate părea real chiar și atunci când evaluarea nu a fost identică.
Mira corectează acest lucru structural.
Înainte de orice judecată, convertește rezultatele în afirmații explicite cu un sens clar.
Acum fiecare verifier evaluează exact aceeași afirmație.
Această schimbare pare subtilă, dar schimbă complet fiabilitatea.
Mira nu doar că verifică AI
ci face AI verificabil mai întâi. @Mira - Trust Layer of AI #mira $MIRA
#Mira
Cu cât studiez mai mult Mira, cu atât observ că nu începe cu verificarea.
Începe cu standardizarea.
Rezultatele AI sunt haotice prin natura lor, amestecând fapte, raționamente, context și formulări.
Dacă un astfel de text ajunge direct la verificatori, fiecare model poate interpreta domeniul diferit.
Așa că acordul poate părea real chiar și atunci când evaluarea nu a fost identică.
Mira corectează acest lucru structural.
Înainte de orice judecată, convertește rezultatele în afirmații explicite cu un sens clar.
Acum fiecare verifier evaluează exact aceeași afirmație.
Această schimbare pare subtilă, dar schimbă complet fiabilitatea.
Mira nu doar că verifică AI
ci face AI verificabil mai întâi. @Mira - Trust Layer of AI #mira $MIRA
#Mira
Ramadan Creștem Împreună Comerț, Recompense și Impuls Comunitar
Ramadanul a fost întotdeauna despre creștere comună spiritual și colectiv. În crypto, aceeași idee prinde acum contur prin campanii de tranzacționare conduse de comunitate.
Evenimentul Ramadan Creștem Împreună de la Binance aduce comercianții împreună pe piețele Spot, oferind o parte din $50,000 în recompense ACE, OPEN și STRAX. Cu cât mai mulți participanți tranzacționează, cu atât volumul colectiv devine mai puternic și distribuția recompenselor este mai mare în întreaga comunitate.
Ceea ce iese în evidență nu este doar fondul de premii, ci amploarea participării. Cu peste 147,000 de comercianți deja implicați și 142M+ în volum spot, campania arată cum evenimentele sezoniere pot mobiliza activitate reală pe piață, nu doar angajament pasiv.
Aici este locul unde campaniile de schimb evoluează:
de la stimulente individuale → la participare coordonată.
Tranzacționarea devine socială.
Recompensele devin împărtășite.
Creșterea devine colectivă.
Ramadan Kareem 🌙
Fie ca progresul tău pe grafice și în viață să crească împreună.$ALICE
Ramadanul a fost întotdeauna despre creștere comună spiritual și colectiv. În crypto, aceeași idee prinde acum contur prin campanii de tranzacționare conduse de comunitate.
Evenimentul Ramadan Creștem Împreună de la Binance aduce comercianții împreună pe piețele Spot, oferind o parte din $50,000 în recompense ACE, OPEN și STRAX. Cu cât mai mulți participanți tranzacționează, cu atât volumul colectiv devine mai puternic și distribuția recompenselor este mai mare în întreaga comunitate.
Ceea ce iese în evidență nu este doar fondul de premii, ci amploarea participării. Cu peste 147,000 de comercianți deja implicați și 142M+ în volum spot, campania arată cum evenimentele sezoniere pot mobiliza activitate reală pe piață, nu doar angajament pasiv.
Aici este locul unde campaniile de schimb evoluează:
de la stimulente individuale → la participare coordonată.
Tranzacționarea devine socială.
Recompensele devin împărtășite.
Creșterea devine colectivă.
Ramadan Kareem 🌙
Fie ca progresul tău pe grafice și în viață să crească împreună.$ALICE
V
ETHUSDT
Perpetuu
Închis
PNL
+19.54%
PERFECT $DOGE SETUPS
Principal SCURT
Intrare: 0.096 – 0.100
SL: 0.104
TP1: 0.091
TP2: 0.088
TP3: 0.086
Probabilitate: 77%
Aceasta nu este un sfat financiar...
Principal SCURT
Intrare: 0.096 – 0.100
SL: 0.104
TP1: 0.091
TP2: 0.088
TP3: 0.086
Probabilitate: 77%
Aceasta nu este un sfat financiar...
V
ETHUSDT
Perpetuu
Închis
PNL
+19.54%
PERFECT $PAXG SETUP
Primar LUNG
Intrare: 5310 – 5350
SL: 5200
TP1: 5480
TP2: 5560
TP3: 5600
Probabilitate: 81%
Alternativ
Dacă 5200 se sparge:
Următor: 5050 cerere
Tendința rămâne bullish HTF.
Aceasta nu este o recomandare financiară
Primar LUNG
Intrare: 5310 – 5350
SL: 5200
TP1: 5480
TP2: 5560
TP3: 5600
Probabilitate: 81%
Alternativ
Dacă 5200 se sparge:
Următor: 5050 cerere
Tendința rămâne bullish HTF.
Aceasta nu este o recomandare financiară
V
ETHUSDT
Perpetuu
Închis
PNL
+19.54%
$XRP Primar SCURT
Intrare: 1.38 – 1.41
SL: 1.46
TP1: 1.32
TP2: 1.29
TP3: 1.27
Probabilitate: 79%
Aceasta nu este o recomandare financiară
Intrare: 1.38 – 1.41
SL: 1.46
TP1: 1.32
TP2: 1.29
TP3: 1.27
Probabilitate: 79%
Aceasta nu este o recomandare financiară
V
ETHUSDT
Perpetuu
Închis
PNL
+19.54%
LONG (probabilitate ridicată) $SOL
Intrare: 79.8 – 80.4
SL: 78.7 (sub cerere)
TP1: 82.4
TP2: 83.8
TP3: 85.2
Probabilitate: 76%
Alternativă (dacă eșuează)
Dacă 78.7 se rupe
Următorul pas: 76 lichiditate
Apoi configurația se întoarce la scurt.
Intrare: 79.8 – 80.4
SL: 78.7 (sub cerere)
TP1: 82.4
TP2: 83.8
TP3: 85.2
Probabilitate: 76%
Alternativă (dacă eșuează)
Dacă 78.7 se rupe
Următorul pas: 76 lichiditate
Apoi configurația se întoarce la scurt.
V
ETHUSDT
Perpetuu
Închis
PNL
+19.54%
$ETH Primar SCURT (probabilitate mare)
Intrare: 1980 – 2020
SL: 2085 (ușă deasupra ofertei HTF)
TP1: 1885
TP2: 1825
TP3: 1785
Probabilitate: 80%
Aceasta nu este o recomandare financiară...
Intrare: 1980 – 2020
SL: 2085 (ușă deasupra ofertei HTF)
TP1: 1885
TP2: 1825
TP3: 1785
Probabilitate: 80%
Aceasta nu este o recomandare financiară...
V
ETHUSDT
Perpetuu
Închis
PNL
+19.54%
Conectați-vă pentru a explora mai mult conținut