交易的艺术-就像玩运动一样

币界网Опубликовано 2024-08-21Обновлено 2024-08-21

币界网报道:

金融市场交易通常被视为一场高风险的数字、图表和快速决策游戏。然而,如果你仔细看,交易不仅仅是低买高卖,它是一门复杂的艺术,与体育运动中的纪律、策略和心态相似。即将于8月27日至29日在澳大利亚悉尼举行的金融巨头太平洋峰会(FMPS)将特别关注交易艺术。

首届活动在悉尼市中心的国际会议中心举行,吸引了众多零售贸易商、经纪人、服务提供商和金融服务业的其他参与者。无论您是老手还是刚刚开始交易之旅,FMPS都是您可操作的学习、社交机会等的目的地。

FMPS通过Exchange Stage为零售贸易商提供广泛的服务,这是一个专门的论坛,旨在促进有见地的学习和听取合格专家和演讲者的意见。在为期两天的活动中,这个阶段将举办各种研讨会,每个研讨会都可以通过完整的议程访问。

为与会者准备的相关课程并不缺乏,其中许多课程旨在教育交易员。这包括即将举行的研讨会“交易的艺术——就像运动一样”。

距离FMPS还有不到一周的时间,最后的倒计时正在进行中。在线注册只剩下几天了,所以不要拖延!如果您还没有这样做,请务必前往活动网站并立即注册。跳过现场的排队,确保提前注册以节省时间!

交易和体育有什么共同点?

交易和体育有着共同点,许多人可以向体育界学习,成为更好的交易者。无论是纪律和一致性,还是准备和分析,这两种途径都提供了宝贵的经验教训。

通过接受这些原则,交易者可以以运动员的心态接近市场,从而增加他们成功的机会。正如在体育运动中,持续的学习和适应会带来精通,交易需要对成长、韧性和追求卓越的承诺。

无论个人在各自的交易生涯或追求中处于何处,通过体育的视角看待自己的旅程都可以提供宝贵的见解,并在金融市场上获得竞争优势。

在即将举行的“交易的艺术——就像运动一样”小组讨论中,加入可以帮助触及这一主题和更多内容的顶尖专家。本次会议将于8月29日16:00-16:20在交易所阶段举行,ForexLive货币分析师Justin Low将出席。

研讨会参与者可以学习如何成为一名成功的交易者,以及需要关注哪些属性。最重要的是,与会者可以找出要避免的陷阱以及体育和交易之间的相似之处。

这是今年8月任何散户都不能错过的一个交易日。下周悉尼见!

Похожее

Виталик Бутерин утверждает, что обфускация может повысить конфиденциальность блокчейна

Сооснователь Ethereum Виталик Бутерин представил подробный анализ концепции обфускации в криптоиндустрии. Он объяснил, как криптографическая обфускация может усилить конфиденциальность и безопасность блокчейна в будущем. В отличие от шифрования, которое защищает хранимую или передаваемую информацию, обфускация защищает сам код от анализа, скрывая его логику, но позволяя получать тот же результат. Эта технология позволит разработчикам создавать приложения, сохраняя в тайне коммерческую логику и исходный код. Сочетание обфускации с блокчейном, по словам Бутерина, может создать системы, которые обеспечивают приватность пользователей и уменьшают зависимость от централизованных посредников. Однако сама по себе обфускация недостаточна для безопасного управления цифровыми активами, так как не может отслеживать балансы и права собственности. Здесь на помощь приходит блокчейн с его распределенным реестром, фиксирующим транзакции. Их комбинация откроет возможности для создания безопасных платёжных систем, финансовых приложений и конфиденциальных бизнес-процессов. Бутерин отметил, что основным препятствием для практического применения являются технические сложности. Хотя исследования в области обфускации неразличимости продвинулись и доказали её теоретическую возможность, текущие реализации крайне неэффективны и требуют непрактично больших вычислительных ресурсов. Учёные работают над оптимизацией криптографических методов и поиском новых подходов для повышения эффективности. Практическая и эффективная обфускация станет доступной ещё не скоро, но её дальнейшее развитие, как заключил Бутерин, позволит создавать высокозащищённые блокчейн-продукты, не требующие доверенных третьих сторон.

TheNewsCrypto3 мин. назад

Виталик Бутерин утверждает, что обфускация может повысить конфиденциальность блокчейна

TheNewsCrypto3 мин. назад

Преобразуем Transformer, и большие языковые модели становятся умнее

В новой статье исследователей из Mila, Корнелльского и Монреальского университетов предлагается радикально простой способ улучшить большие языковые модели (LLM) без увеличения параметров или вычислительных затрат. Вместо равномерного распределения параметров по всем слоям модели, авторы предлагают использовать «конические языковые модели» (Tapered Language Models, TLM), где емкость (например, ширина прямого распространения) монотонно уменьшается от ранних слоев к более поздним. Эксперименты на моделях размером от 440M до 1.3B параметров показывают, что оптимальное распределение (уменьшение по косинусоидальной кривой) дает значительное улучшение. Например, для модели на 440M параметров perplexity снизился с 16.28 до 14.44, что соответствует улучшению на 1.84 пункта. Этот результат воспроизведен на четырех различных архитектурах, включая Transformer, модели с управляемым вниманием и архитектуры с долговременной памятью. Ключевое обоснование заключается в том, что ранние слои модели обрабатывают фундаментальную информацию (например, синтаксис) и нуждаются в большей емкости, в то время как более глубокие слои часто лишь повторяют или уточняют уже сформированные представления. Таким образом, перераспределение ресурсов в пользу начальных слоев повышает общую эффективность модели без дополнительных затрат. Исследователи отмечают, что этот принцип может быть применен не только к языковым моделям, но и к другим архитектурам, таким как Vision Transformer или диффузионные модели, где также исторически используется равномерное распределение параметров по слоям. Работа открывает новое, практически бесплатное направление для оптимизации современных нейронных сетей.

marsbit10 мин. назад

Преобразуем Transformer, и большие языковые модели становятся умнее

marsbit10 мин. назад

От SpaceX до Galaxy Digital: 37 AI-компаний и 7 Crypto-темных лошадок, добавленных в индекс Russell

26 июня после закрытия торгов на американском фондовом рынке индексы Russell завершили ежегодную ребалансировку. Индекс Russell 3000, отслеживающий акции около 3000 крупнейших публичных компаний США, в этом году включил 224 новые компании, из которых 19 попали в индекс больших компаний Russell 1000, а 205 — в индекс малых компаний Russell 2000. Среди новых участников индекса около 37 компаний, связанных с сектором искусственного интеллекта и полупроводников. Самым заметным из них является SpaceX, который после своего IPO в июне 2026 года с рыночной капитализацией свыше $2 трлн был напрямую включен в Russell 1000. Также в индекс вошли компании, занимающиеся разработкой ПО для ИИ, облачными вычислениями, робототехникой и производством чипов. Кроме того, в Russell 3000 впервые включены около 7 компаний, связанных с криптоиндустрией, включая Galaxy Digital, Bitmine, Tron и IREN. Интересно, что пять из этих семи компаний занимаются бизнесом, связанным с децентрализованными автономными трастами (DAT), что свидетельствует об устоявшейся модели в этой области. Включение в индекс Russell означает, что эти акции теперь будут входить в портфели многочисленных пассивных индексных фондов с совокупными активами под управлением в триллионы долларов, что потенциально может обеспечить им дополнительную ликвидность и поддержку на рынке.

Odaily星球日报14 мин. назад

От SpaceX до Galaxy Digital: 37 AI-компаний и 7 Crypto-темных лошадок, добавленных в индекс Russell

Odaily星球日报14 мин. назад

Диверсификация за пределами цифровых активов

Нынешний этап рынка цифровых активов отмечен четким ончейн-сигналом. По мере приближения Биткойна к пику цикла в конце 2025 года долгосрочные держатели начали фиксировать прибыль, перераспределяя монеты новым участникам рынка. Это крупнейшая в истории передача богатства между когортами. Капитал не уходит с рынка, а ротируется в стейблкоины в ожидании ясных сигналов. Для частных банков и управляющих активами это структурная возможность. Состоятельные клиенты, реализующие прибыль в криптоактивах, стремятся диверсифицировать портфели, получая доступ к полному спектру услуг по управлению капиталом. Однако ключевым операционным ограничением остается **прозрачное и проверяемое происхождение богатства** из цифровых активов. Именно эту проблему решает Cense (спин-офф Glassnode), предоставляя банкам проверяемую аналитику происхождения криптосостояния на уровне клиента. Это создает чистый вход для криптокапитала в традиционную финансовую систему и, наоборот, безопасный путь для банковских клиентов к цифровым активам. Преимущества двусторонни: клиенты получают доступ к диверсификации, ликвидности и полному набору услуг, а банки — к качественной клиентской базе и росту активов под управлением. Тенденция ведет к конвергенции, где благосостояние будет представлять собой смесь криптоактивов, акций, облигаций и денежных средств, а институты смогут свободно перемещать капитал между этими классами. Проактивная подготовка инфраструктуры сейчас определяет будущие конкурентные преимущества.

insights.glassnode1 ч. назад

Диверсификация за пределами цифровых активов

insights.glassnode1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片