Deutscher

Đây là video cá nhân nhất mà tôi từng công bố.
Điều mà hầu hết mọi người sẽ không nói với bạn về việc trở nên giàu khi còn trẻ..
Đây là mặt tối mà hầu hết những người có ảnh hưởng sẽ không bao giờ đề cập.
Xem ngay👇

Tôi đã thử nghiệm, xây dựng và tự động hóa hàng chục chiến lược giao dịch với AI.
Nghe có vẻ phức tạp, nhưng thực ra dễ hơn bạn tưởng rất nhiều.
Trước đây, việc xây dựng đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật. Giờ chỉ cần dùng Claude.
Nếu bạn muốn xây dựng bot giao dịch AI đầu tiên, hãy làm theo các bước 9 bước sau:
1. Chọn một chiến lược (RSI, EMA cross, mean reversion) — thậm chí có thể là chiến lược do bạn tự nghĩ ra
2. Ra lệnh cho Claude biến nó thành một bộ quy tắc hoàn toàn khách quan. Không có chỗ tùy ý; mọi quy tắc đều phải tính toán được.
Quy tắc vào/ra lệnh, quản lý quy mô vị thế, v.v.
Chuyển t

Ai cũng có thể kiếm tiền nhờ AI.
Con đường thực tế nhất: giải quyết những vấn đề THỰC sự gây khó chịu trong cuộc sống của chính bạn, rồi cung cấp giải pháp đó cho những người đang đi sau bạn vài bước.
Quy trình sẽ giống như sau:
1. Tìm trong cuộc sống/công việc/kinh doanh của bạn một thứ gì đó gây bực bội, chậm chạp hoặc làm thủ công (lý tưởng nhất là thứ bạn làm hằng ngày)
2. Dùng AI để xây dựng một công cụ tự động giúp mua lại thời gian (AI có thể hỗ trợ bạn làm việc này)
3. Đóng gói thứ bạn xây dựng thành một lời đề nghị hấp dẫn (thứ mà bản thân bạn cũng thật sự muốn mua)
4. Chào bán lời đề

Mô hình GARCH là một trong những khung giao dịch mạnh mẽ nhất, được các nhà phân tích định lượng “thực thụ” sử dụng hằng ngày.
Bài viết gần đây của tôi giải thích chính xác cách tôi dùng Claude Code để tự động hóa chiến lược giao dịch định lượng GARCH này.
Dưới đây là toàn bộ kiến trúc phía sau nó, với các con số thực, và cách tôi đã nhờ Claude xây dựng cho mình:
Những gì GARCH thực sự đo
Đây là một phép tính đoạt giải Nobel, ban đầu được phát triển dưới dạng “ARCH” bởi Robert F. Engle vào năm 2003, sau đó được học trò của ông là Tim Bollerslev mở rộng thành mô hình GARCH mà các bàn định lượng

wtf là một graph?
Loop engineering đã “chết”, và chúng ta đang bước vào kỷ nguyên của graph engineering.
Tôi đã xây dựng một framework prompting mà, nếu bạn gửi cho Claude Code, sẽ dạy bạn các kiến thức nền tảng của graph engineering.
Dựa trên bài viết phân tích chuyên sâu tuyệt vời của @IntuitMachine.

Cách DỄ NHẤT để kiếm tiền với AI vào năm 2026:
1. Rà soát mọi việc bạn làm hằng ngày
2. Xác định 1-2 “điểm đau” lớn nhất của bạn
3. Xây dựng các tự động hóa bằng AI xoay quanh chúng
4. Tạo nội dung tự nhiên ghi lại quy trình
5. Xây dựng một gói dịch vụ dựa trên nhu cầu đã được kiểm chứng
Đừng làm mọi thứ phức tạp quá mức.

Một quy trình Hermes này đã thực sự thay đổi cuộc chơi.
Thật sự mọi người nên thiết lập nó:
Kết nối Granola với Hermes Agent.
Nó biến Hermes agent thành “kho kiến thức” cá nhân của bạn — được huấn luyện trên tất cả các cuộc họp của bạn, ghi chú và cả những lần “xả não” ngẫu hứng.
Nếu bạn chưa quen, Granola là một công cụ AI chạy ở chế độ nền trong mọi cuộc gọi và tự động ghi âm, rồi tóm tắt nội dung.
Bằng cách kết nối nó với Hermes, dữ liệu đó được đẩy thẳng vào bộ nhớ của agent bạn mà không cần lưu trữ thủ công.
Bạn thậm chí không cần có mặt trong cuộc họp nhóm để dùng.
Tôi sẽ bắt đầu một Goo

Tính năng MCP giao dịch “agentic” mới của Robinhood hiện đã hoạt động.
Trong chưa đầy 60 giây, bạn có thể thiết lập để các AI agent giao dịch tự động thay mặt bạn.
Đây là cách dễ dàng nhất để bất kỳ ai bắt đầu với giao dịch AI.
Cách bắt đầu (hãy lưu bài này):
Bước 1. Chọn nền tảng AI của bạn
Robinhood's Trading MCP hoạt động với Claude Code, Claude Desktop, ChatGPT, Codex, Cursor, Grok và nhiều nền tảng khác.
Chọn “bộ điều khiển” bạn muốn dùng cho giao dịch (mình thích Claude).
Bước 2. Kết nối
Với Claude Code, chạy lệnh này trong terminal:
" claude mcp add robinhood-trading --transport http "

Đây là bài đăng duy nhất bạn cần để nắm vững loop engineering,
Nếu bạn vẫn thấy choáng ngợp với /loop - bạn sẽ muốn lưu bài này.
Nói thật thì prompt engineering đã chết. Thứ duy nhất bạn nên tập trung là nắm vững loop engineering.
Dưới đây là toàn bộ khung được chia nhỏ:
Cách cũ vs cách mới để prompt
Cách cũ: bạn prompt → AI phản hồi → bạn kiểm tra → bạn prompt lại → lặp lại.
Cách mới: bạn xác định mục tiêu một lần duy nhất. AI thử một cách, tự kiểm tra công việc của mình, sửa lỗi, thử lại và tự đánh dấu là đã xong.
Chỉ hoạt động theo cách này bây giờ vì Fable 5 và GPT-5.6 Sol thật sự đủ thông

Cách tốt nhất để tạo ra thu nhập thực sự với AI vào năm 2026 không phải là xây dựng một sản phẩm hay SaaS.
Nếu nói thật, các thị trường đó cạnh tranh quá khốc liệt để người bình thường có thể chen vào.
Nhưng có một nhánh tạo thu nhập từ AI mà gần như ai cũng có thể bắt đầu — và tôi cực kỳ lạc quan về nó:
Hầu hết mọi doanh nhân tôi gặp đều muốn cắt giảm nhân sự. Thế nhưng đa số chẳng biết làm bằng cách nào.
Ngay cả bố tôi, người đã điều hành một doanh nghiệp hơn 15 năm, vẫn đang làm mọi thứ thủ công.
Người có thể giới thiệu và thiết lập các hệ thống AI cơ bản cho các doanh nghiệp địa phương “gạ

Từ năm 2026 trở đi: Kỹ năng mềm > kỹ năng cứng.
AI đã biến phần lớn kỹ năng cứng thành hàng hóa.
Là người điều hành một doanh nghiệp có hơn 35 nhân sự, tôi đang tìm kiếm những kỹ năng mềm này nhiều hơn bao giờ hết:
• Lãnh đạo
• Thuyết phục
• Quản lý nhân sự
• Ra quyết định dưới áp lực
• Kết nối, xây dựng quan hệ
• Kể chuyện
• Thương hiệu cá nhân/uy tín
• Kỷ luật & tính nhất quán
• Trí tuệ cảm xúc
• Gu thẩm mỹ/sáng tạo
• Tầm nhìn
• Khả năng thích nghi
• Tư duy chiến lược
• Mức độ chấp nhận rủi ro & sự vững tin
• Tuyển dụng & đánh giá nhân tài

Mọi người đang làm phức tạp quá mức việc học AI mà không có lý do.
Nếu bạn muốn thành thạo AI, chỉ cần làm đúng một việc này:
Tiếp tục cuộc sống bình thường của bạn (mua sắm online, bảng tính, email — hoặc bất cứ thứ gì bạn vẫn hay làm), và cả ngày, giữ một tab Claude Code hoặc Codex mở trên một màn hình riêng.
Sau đó, hãy coi nó như một trợ lý cá nhân có thể truy cập toàn bộ máy tính của bạn.
Trước khi làm bất kỳ tác vụ nào trên máy tính, hãy giao việc cho Claude/Codex.
Mua sắm online? Hãy nhờ nó tìm mã giảm giá và các lựa chọn rẻ hơn cho bất cứ thứ gì bạn đang mua.
Đang nghiên cứu? Hãy hỏi C