Khi tôi nhìn thấy GlintAnalytics, tôi nghĩ những gì họ muốn làm khá thú vị: sử dụng AI để trích xuất dữ liệu thị trường cho bạn và cho bạn biết liệu dòng vốn đó là thực sự là người sành ăn hay chà đạp cảm xúc. Nhưng càng nghĩ về nó, tôi càng cảm thấy rằng chìa khóa có thể không phải là những gì nó tiết lộ, mà là những gì nó không tiết lộ.

┏━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Ý kiến thích hợp của tôi: ┃
┃ Nó có thể là một tuyệt vời ┃
┃ Báo động thiên vị nhận thức┃
┃ Không phải là một nhà tiên tri thị trường. ┃
┗━━━━━━━━━━━━━━━┛
Lộ trình phiên dịch cá nhân:
Bộ lọc và chủ nghĩa hiện thực
Tất cả các mô hình AI đều là bộ lọc cho dữ liệu đào tạo.
Sự thật về Glint là sự thật về bộ dữ liệu của nó.
Khi một câu chuyện mới xuất hiện trên thị trường, các mô hình chưa được đào tạo sẽ được diễn giải như thế nào?
Giá trị của xung đột
Sự hữu ích lớn nhất của nó có thể là khi kết luận của nó mâu thuẫn nghiêm trọng với trực giác của bạn.
Xung đột này buộc bạn phải xác minh sâu sắc và quá trình này có giá trị hơn kết luận.
Nó hoạt động như một đối tác luôn hỏi "tại sao nó không thể là một khả năng khác".
$GLNT Vai trò tiềm năng
Nếu nó chỉ được sử dụng như một công cụ báo hiệu thì rất dễ bị thay thế.
Nếu nó trở thành một phần tiêu chuẩn của quy trình ra quyết định, giá trị sẽ khác.
Hãy tưởng tượng: Trước mỗi thao tác, hãy có thói quen sử dụng nó để quét các điểm mù dữ liệu mà bạn chưa xem xét.
Tóm lại:
Khi mọi người theo đuổi câu trả lời alpha, giá trị lâu dài của nó có thể là giúp chúng ta quản lý nợ nhận thức và sắp xếp khoản nợ tư duy mà chúng ta nợ do quá tải thông tin, thành kiến và cảm xúc. Nếu định vị này được thiết lập, thì nó sẽ không phải là một công cụ phân tích đông đúc, mà là một thói quen vệ sinh ra quyết định cơ bản hơn.

Nó không làm cho bạn thông minh hơn, nhưng nó có thể khiến bạn tỉnh táo và vững chắc hơn. Trong thị trường này, loại sau có thể khan hiếm hơn.

@GlintAnalytics @cookiedotfun @cookiedotfuncn #Cookie