StonGates
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Je pensais qu'à travers les #Write2Earn et #Learn2Earn je pourrais partager certaines des choses que j'apprends. J'espère que cela pourra aider d'autres personnes. C'est un cours de sept jours sur le trading sur Binance.
Voici le plan de travail
Jour 1 : Fondations du trading
Spot vs Futures
Participants du marché
Terminologie de base du trading
Éviter les erreurs courantes des débutants
Jour 2 : Velas
Bougies haussières et baissières
Mèches de rejet
Modèles de bougies de base
Lire l'action des prix
Jour 3 : Structure du marché
Tendances haussières, tendances baissières, plages
Hauts plus hauts et bas plus hauts
Hauts plus bas et bas plus bas
Support et résistance
Jour 4 : Gestion des risques
Taille de position
Ratios risque-récompense
Placement de stop-loss
Protection du capital
Jour 5 : Indicateurs
EMA 20
EMA 50
RSI
Combiner les indicateurs avec l'action des prix
Jour 6 : Planification de trade
Créer une checklist de trading
Planification d'entrée, stop-loss et take-profit
Journalisation des trades
Jour 7 : Premier trade réel
Exécuter un petit trade
Suivre le plan
Revoir et journaliser les résultats
Principes clés
La gestion des risques passe en premier.
Éviter un levier excessif.
Ne jamais risquer de l'argent que vous ne pouvez pas vous permettre de perdre.
Suivre un plan de trading écrit.
Se concentrer sur la cohérence plutôt que sur les profits rapides.
#SérieTradingBinance
#Write2Earrn #Learn2Earn #BinanceSquareFamily
Voici le plan de travail
Jour 1 : Fondations du trading
Spot vs Futures
Participants du marché
Terminologie de base du trading
Éviter les erreurs courantes des débutants
Jour 2 : Velas
Bougies haussières et baissières
Mèches de rejet
Modèles de bougies de base
Lire l'action des prix
Jour 3 : Structure du marché
Tendances haussières, tendances baissières, plages
Hauts plus hauts et bas plus hauts
Hauts plus bas et bas plus bas
Support et résistance
Jour 4 : Gestion des risques
Taille de position
Ratios risque-récompense
Placement de stop-loss
Protection du capital
Jour 5 : Indicateurs
EMA 20
EMA 50
RSI
Combiner les indicateurs avec l'action des prix
Jour 6 : Planification de trade
Créer une checklist de trading
Planification d'entrée, stop-loss et take-profit
Journalisation des trades
Jour 7 : Premier trade réel
Exécuter un petit trade
Suivre le plan
Revoir et journaliser les résultats
Principes clés
La gestion des risques passe en premier.
Éviter un levier excessif.
Ne jamais risquer de l'argent que vous ne pouvez pas vous permettre de perdre.
Suivre un plan de trading écrit.
Se concentrer sur la cohérence plutôt que sur les profits rapides.
#SérieTradingBinance
#Write2Earrn #Learn2Earn #BinanceSquareFamily
@OpenGradient #OPG
L'IA devient de plus en plus intelligente, mais la confiance devient tout aussi importante que l'intelligence.
Plus l'IA prend de décisions en notre nom, plus nous devons comprendre ce qui s'est passé en coulisses. Qui a traité la demande ? Quelles données ont été utilisées ? Le résultat peut-il être vérifié ?
OpenGradient construit autour de cette idée avec des agents vérifiables, une mémoire persistante, et des pistes d'audit sur la blockchain. Les chiffres commencent aussi à croître, avec des millions d'inférences et des centaines de milliers de preuves cryptographiques déjà traitées.
En même temps, les dépenses en infrastructures d'IA continuent d'augmenter dans le monde entier, et la demande d'inférences devrait croître considérablement au cours des prochaines années. Si l'IA devient une partie intégrante de la prise de décision quotidienne, la transparence pourrait devenir une nécessité plutôt qu'un luxe.
La vitesse comptera toujours. Mais lorsque l'IA commence à agir en votre nom, la confiance pourrait compter encore plus.
Qu'est-ce que vous prioriseriez : des réponses d'IA plus rapides ou une IA qui peut prouver ce qu'elle a fait et pourquoi ?
$OPG #OpenGradient #IA #Web3 #DePIN
L'IA devient de plus en plus intelligente, mais la confiance devient tout aussi importante que l'intelligence.
Plus l'IA prend de décisions en notre nom, plus nous devons comprendre ce qui s'est passé en coulisses. Qui a traité la demande ? Quelles données ont été utilisées ? Le résultat peut-il être vérifié ?
OpenGradient construit autour de cette idée avec des agents vérifiables, une mémoire persistante, et des pistes d'audit sur la blockchain. Les chiffres commencent aussi à croître, avec des millions d'inférences et des centaines de milliers de preuves cryptographiques déjà traitées.
En même temps, les dépenses en infrastructures d'IA continuent d'augmenter dans le monde entier, et la demande d'inférences devrait croître considérablement au cours des prochaines années. Si l'IA devient une partie intégrante de la prise de décision quotidienne, la transparence pourrait devenir une nécessité plutôt qu'un luxe.
La vitesse comptera toujours. Mais lorsque l'IA commence à agir en votre nom, la confiance pourrait compter encore plus.
Qu'est-ce que vous prioriseriez : des réponses d'IA plus rapides ou une IA qui peut prouver ce qu'elle a fait et pourquoi ?
$OPG #OpenGradient #IA #Web3 #DePIN
@OpenGradient #OPG
La conversation autour de l'IA évolue doucement.
Il y a un an, la plupart des gens ne se souciaient que de savoir quel modèle était le plus intelligent. Aujourd'hui, des questions autour de la vie privée, de la propriété et de la vérification commencent également à compter.
L'accent récent d'OpenGradient sur l'IA privée a attiré mon attention. Que ce soit la génération d'images via Nano Banana 2 ou des outils comme Veil qui séparent l'identité des prompts, l'idée principale semble claire : une IA puissante ne devrait pas automatiquement signifier donner vos données.
Ce qui est intéressant, c'est que la vie privée et la vérification sont considérées comme des caractéristiques du produit plutôt que des considérations secondaires. Vous voulez toujours de bons résultats, mais vous voulez aussi avoir confiance sur l'endroit où les demandes ont été traitées et qui peut y accéder.
L'adoption de l'IA s'accélère, et avec cela vient une question simple :
Si une IA aide à créer quelque chose de précieux, les prompts, les données et les résultats devraient-ils appartenir à l'utilisateur par défaut ?
La technologie est encore jeune, mais je pense que les projets qui équilibrent capacité, vie privée et transparence auront un avantage à mesure que l'espace mûrit.
Curieux d'entendre d'autres perspectives à ce sujet.
$OPG #OpenGradient #IA #Web3 #ViePrivée
La conversation autour de l'IA évolue doucement.
Il y a un an, la plupart des gens ne se souciaient que de savoir quel modèle était le plus intelligent. Aujourd'hui, des questions autour de la vie privée, de la propriété et de la vérification commencent également à compter.
L'accent récent d'OpenGradient sur l'IA privée a attiré mon attention. Que ce soit la génération d'images via Nano Banana 2 ou des outils comme Veil qui séparent l'identité des prompts, l'idée principale semble claire : une IA puissante ne devrait pas automatiquement signifier donner vos données.
Ce qui est intéressant, c'est que la vie privée et la vérification sont considérées comme des caractéristiques du produit plutôt que des considérations secondaires. Vous voulez toujours de bons résultats, mais vous voulez aussi avoir confiance sur l'endroit où les demandes ont été traitées et qui peut y accéder.
L'adoption de l'IA s'accélère, et avec cela vient une question simple :
Si une IA aide à créer quelque chose de précieux, les prompts, les données et les résultats devraient-ils appartenir à l'utilisateur par défaut ?
La technologie est encore jeune, mais je pense que les projets qui équilibrent capacité, vie privée et transparence auront un avantage à mesure que l'espace mûrit.
Curieux d'entendre d'autres perspectives à ce sujet.
$OPG #OpenGradient #IA #Web3 #ViePrivée
#opg $OPG
La plupart des projets d'IA se concentrent sur la création de modèles plus intelligents.
OpenGradient semble explorer un défi différent : comment les systèmes d'IA accèdent et coordonnent les ressources de calcul de manière efficace à mesure que la demande augmente.
Si l'adoption de l'IA continue d'accélérer, l'infrastructure pourrait devenir tout aussi importante que les modèles eux-mêmes. La scalabilité, la fiabilité et la décentralisation pourraient jouer un rôle plus important que beaucoup ne s'y attendent.
Une question à laquelle je pense :
Quel pensez-vous sera le plus gros goulot d'étranglement pour l'IA dans les prochaines années, le calcul, les données, l'adoption, ou autre chose ?
Curieux d'entendre différentes perspectives de la communauté. 👇
#OPG #OpenGradient #IA #CryptoIA #Blockchain
La plupart des projets d'IA se concentrent sur la création de modèles plus intelligents.
OpenGradient semble explorer un défi différent : comment les systèmes d'IA accèdent et coordonnent les ressources de calcul de manière efficace à mesure que la demande augmente.
Si l'adoption de l'IA continue d'accélérer, l'infrastructure pourrait devenir tout aussi importante que les modèles eux-mêmes. La scalabilité, la fiabilité et la décentralisation pourraient jouer un rôle plus important que beaucoup ne s'y attendent.
Une question à laquelle je pense :
Quel pensez-vous sera le plus gros goulot d'étranglement pour l'IA dans les prochaines années, le calcul, les données, l'adoption, ou autre chose ?
Curieux d'entendre différentes perspectives de la communauté. 👇
#OPG #OpenGradient #IA #CryptoIA #Blockchain
Saison 3 de la Ligue des Traders Binance : Relevez des défis de trading multi-pistes et remportez une part de plus de 3M$ en récompenses ! https://www.binance.com/activity/trading-competition/202606tradersleague3?ref=975822121
#opg $OPG
OpenGradient ($OPG ) explore une nouvelle voie en rendant les résultats d'IA vérifiables plutôt qu'en se basant sur une confiance aveugle.
En combinant le calcul GPU, les Environnements d'Exécution de Confiance (TEE), et la vérification on-chain, OpenGradient vise à aider les applications à prouver qu'un modèle d'IA a réellement produit un résultat sans que les utilisateurs aient à prendre la parole de quelqu'un d'autre.
Ce qui me frappe, c'est l'accent mis sur l'infrastructure d'IA vérifiable, où l'exécution et la vérification sont séparées pour améliorer à la fois la scalabilité et la transparence.
Alors que l'IA et la blockchain continuent de converger, les projets construisant une véritable infrastructure pourraient jouer un rôle important dans la prochaine phase d'innovation.
Les réseaux d'IA vérifiables sont-ils la pièce manquante pour une IA sans confiance ?
$OPG #OpenGradient #IA #CryptoIA #BinanceSquare #Blockchain
OpenGradient ($OPG ) explore une nouvelle voie en rendant les résultats d'IA vérifiables plutôt qu'en se basant sur une confiance aveugle.
En combinant le calcul GPU, les Environnements d'Exécution de Confiance (TEE), et la vérification on-chain, OpenGradient vise à aider les applications à prouver qu'un modèle d'IA a réellement produit un résultat sans que les utilisateurs aient à prendre la parole de quelqu'un d'autre.
Ce qui me frappe, c'est l'accent mis sur l'infrastructure d'IA vérifiable, où l'exécution et la vérification sont séparées pour améliorer à la fois la scalabilité et la transparence.
Alors que l'IA et la blockchain continuent de converger, les projets construisant une véritable infrastructure pourraient jouer un rôle important dans la prochaine phase d'innovation.
Les réseaux d'IA vérifiables sont-ils la pièce manquante pour une IA sans confiance ?
$OPG #OpenGradient #IA #CryptoIA #BinanceSquare #Blockchain
#opg $OPG
La plupart des plateformes d'IA demandent aux utilisateurs de faire confiance aux résultats.
OpenGradient ($OPG ) explore un chemin différent en rendant les résultats d'IA vérifiables plutôt qu'en s'appuyant sur une confiance aveugle.
En combinant le calcul GPU, les Environnements d'Exécution de Confiance (TEE), et la vérification on-chain, OpenGradient vise à aider les applications à prouver qu'un modèle d'IA a réellement produit un résultat sans que les utilisateurs aient à se fier uniquement à la parole de quelqu'un.
Ce qui me frappe, c'est l'accent mis sur une infrastructure d'IA vérifiable, où l'exécution et la vérification sont séparées pour améliorer à la fois l'évolutivité et la transparence.
Alors que l'IA et la blockchain continuent de converger, les projets construisant une véritable infrastructure pourraient jouer un rôle important dans la prochaine phase d'innovation.
Les réseaux d'IA vérifiables sont-ils la pièce manquante pour une IA sans confiance ?
$OPG #OpenGradient #IA #CryptoIA #BinanceSquare #Blockchain
La plupart des plateformes d'IA demandent aux utilisateurs de faire confiance aux résultats.
OpenGradient ($OPG ) explore un chemin différent en rendant les résultats d'IA vérifiables plutôt qu'en s'appuyant sur une confiance aveugle.
En combinant le calcul GPU, les Environnements d'Exécution de Confiance (TEE), et la vérification on-chain, OpenGradient vise à aider les applications à prouver qu'un modèle d'IA a réellement produit un résultat sans que les utilisateurs aient à se fier uniquement à la parole de quelqu'un.
Ce qui me frappe, c'est l'accent mis sur une infrastructure d'IA vérifiable, où l'exécution et la vérification sont séparées pour améliorer à la fois l'évolutivité et la transparence.
Alors que l'IA et la blockchain continuent de converger, les projets construisant une véritable infrastructure pourraient jouer un rôle important dans la prochaine phase d'innovation.
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