Bubbyyyy

คำถามที่ว่า 「ไม่รู้จะเริ่มตรงไหน」.. ปัญหามันไม่ได้อยู่ที่จุดเริ่มต้น.. ปัญหาอยู่ที่ว่า.. ในสาย finance.. การลงทุน.. การ trade.. quant.. ประสบการณ์สามารถสร้าง intuition ที่ผิดๆ ได้อย่างมาก.. ซึ่งเป็นสิ่งที่ต่างจากสายอาชีพอื่นๆ ส่วนใหญ่.. ในสายอื่น ยิ่งมีประสบการณ์ยิ่งเก่งขึ้น.. หมอที่ผ่าตัดมา 10,000 ครั้ง ดีกว่าหมอที่ผ่าตัดมาแค่ 100 ครั้ง แทบจะ guarantee ได้.. แต่ใน finance.. trader ที่ผ่าน 2008 มาได้ อาจสร้าง intuition ที่ optimize สำหรับ crisis แบบ 2008.. แล้วพอ regime เปลี่ยน.. intuition ที่ได้มาจากตอน 2008 นั่นเองที่จะฆ่า trader คนนั้น 😅.. ความมั่นใจที่สะสมมาจากประสบการณ์ กลายเป็นอาวุธทำร้ายตัวเองได้.. อย่างกรณีที่ผมเคยเจอ.. ช่วงนึงที่ options selling ทำผลงานได้ดีมากต่อเนื่องมาหลายปี.. ทุก spike ของ vol มันก็ revert กลับมา.. ทุก tail event มันก็ fade.. สมองก็เริ่ม internalize ว่า「นี่คือวิธีที่ตลาดทำงาน」จนถึงจุดที่มันกลายเป็น reflex.. ไม่ใช่ การตัดสินใจอีกต่อไป.. เพราะสิ่งที่สมองเราเรียกว่า intuition.. จริงๆ แล้วคือ pattern recognition ที่ fit กับ historical regime ที่ผ่านมา.. ไม่ใช่ความเข้าใจ mechanism จริงๆ ของตลาด.. พอ regime เปลี่ยน.. intuition กลายเป็นของเก่า.. แต่ความมั่นใจที่สร้างมันขึ้นมายังอยู่ครบ... นั่นเลยเป็นเหตุผลแรกที่ว่า.. การรู้ลึกในสายนี้ไม่ใช่แค่เรื่องของ 「ผ่านเวลามาเยอะ」.. ความรู้ในสายนี้มีวันหมดอายุ ไม่ใช่ทุกสิ่งที่เรียนรู้มาจะยังใช้ได้พรุ่งนี้.. ความรู้ใน finance มีอายุต่างกัน.. บางอย่างอยู่ได้เป็นทศวรรษ บางอย่างอาจจะหมดอายุภายในปีเดียว.. ความรู้เรื่องจิตวิทยาและ behavioral patterns.. ถือว่าอายุยาวมาก.. Fear กับ Greed ทำงานเหมือนกันในปี 1929 กับปี 2025.. Kahneman ศึกษาเรื่อง loss aversion มาหลายสิบปีแล้ว แต่ยังใช้ได้อยู่ในทุก market cycle.. ความรู้เรื่อง market microstructure อายุกลางๆ.. bid-ask spread, adverse selection, order flow toxicity.. concept ยังอยู่ แต่ mechanics เปลี่ยนตาม technology ตามกาลเวลา.. ความรู้เรื่อง specific alpha signal.. อายุสั้นมาก.. factor ที่ work ในปี 2010 อาจตายไปแล้วในปี 2020 เพราะ crowded หรือเพราะ market structure เปลี่ยน.. คนที่รู้ลึกจริงๆ รู้ว่าตัวเองกำลังอยู่ใน layer ไหน.. และไม่เอาความมั่นใจจาก layer ที่มีอายุยาว มาใช้กับ layer ที่มีอายุสั้น.. กับดักที่เห็นบ่อยมาก.. คนที่เข้าใจ behavioral finance ลึกมาก แล้วคิดว่าตัวเองเข้าใจตลาดลึก.. ทั้งที่จริงๆ แล้วมันคือคนละ layer กันเลย.. รู้ว่า fear กับ greed ทำงานยังไง ไม่ได้แปลว่ารู้ว่าตลาดจะเดินไปทางไหนพรุ่งนี้.. และปัญหาคือ.. ตลาดไม่ได้บอกเราตรงๆ ว่าเราอยู่ layer ไหน.. อย่างหมากรุก.. เดินผิด รู้ทันที.. feedback loop ชัด.. ในการผ่าตัด.. ผ่าตัดพลาด ก็รู้ได้ค่อนข้างเร็ว.. แต่ใน trading และการลงทุน.. มันต่างกัน.. ตัดสินใจผิด.. แต่กำไร.. เพราะโชคช่วย.. ตัดสินใจถูก.. แต่ขาดทุน.. เพราะ noise ในตลาดช่วง short term.. ถ้าเรียนรู้จาก P&L อย่างเดียว.. เราจะเรียนรู้สิ่งผิด.. สมองจะ reinforce behavior ที่ทำกำไร แม้ว่าพฤติกรรมนั้นจะ random ล้วนๆ.. และสมองจะต่อต้านพฤติกรรมที่ถูกต้องแต่แค่โชคไม่เข้าข้างในช่วงนั้น.. ผมได้เริ่มตระหนักเรื่องนี้จริงๆ ตอนสมัยก่อนที่กลับมา review trade journal เก่าๆ แล้วพบว่า.. trade ที่ขาดทุนหนักที่สุดบางอัน reasoning มันแม่นมาก.. เพียงแต่ timing ผิด หรือมีปัจจัยภายนอกที่คาดไม่ได้เข้ามา.. และ trade ที่กำไรดีที่สุดบางอัน ตอนเขียน reasoning ไว้ตอนนั้น.. อ่านกลับไปแล้ว migraine แดก... เพราะมันผิดมากๆ แต่ตลาดดันเดินตามทิศทางที่เราเดาไว้ด้วยเหตุผลที่ต่างกันโดยสิ้นเชิง.. ถ้าไม่มี trading journal ที่จดเหตุผลที่คิดไว้ก่อนเข้า position.. เราจะไม่มีทางรู้เรื่องนี้เลย.. เพราะสมองมนุษย์มันเก่งมากในการสร้าง narrative ย้อนหลังให้ทุกอย่างดูสมเหตุสมผลเสมอ.. Kahneman เรียกว่า 「hindsight bias」.. แต่ในสาย finance มันไม่ใช่แค่ cognitive bias.. มันคือกลไกที่ค่อยๆ ทำลาย calibration ของเราโดยที่เราไม่รู้ตัว.. วิธีแก้คือเราต้องสร้าง feedback loop ชั้นที่สอง.. แทนที่จะเรียนรู้จากผลลัพธ์ ต้องเรียนรู้จากความถูกต้องของเหตุผลที่คิดไว้.. ไม่ใช่จาก P&L อย่างเดียว บันทึกเหตุผลที่คิดไว้ก่อนเข้า position.. บันทึกว่าคาดหวัง scenario ไหน.. คิดว่า outcome จะออกมาเป็นยังไง.. แล้วกลับมาวัดว่าเหตุผลที่คิดไว้ถูกหรือผิด แยกออกจากว่าได้กำไรหรือขาดทุน.. ทำแบบนี้สม่ำเสมออย่างน้อย 2-3 ปี.. ภาพจะชัดขึ้นมาก.. แต่ feedback loop จาก trade journal อย่างเดียวยังไม่พอ.. เพราะสิ่งที่เราบันทึกไว้ มันจะดีแค่ไหนก็ขึ้นอยู่กับคุณภาพของสิ่งที่เราอ่านมาตั้งแต่แรก.. . . อ่าน paper ต้นฉบับ.. อ่าน Fed minutes ตัวจริง.. อ่าน earnings call transcript ตัวจริง.. ไม่ใช่ความเข้าใจของคนอื่น ทุก secondary source มีคนเขียนที่ผ่านตะแกรงของตัวเองมาแล้ว.. เขาตัดสินว่าอะไรสำคัญ อะไรไม่สำคัญ อะไรอธิบายยากเกินก็ตัดออก.. พอถึงมือเรา.. เราได้รับความเข้าใจของคนอื่นเค้า ไม่ใช่ความเข้าใจของเราเอง.. Almgren-Chriss paper ปี 2000 เรื่อง optimal execution.. ถ้าอ่านแค่บทสรุปก็รู้แค่ 「square root law」.. แต่ถ้าอ่านต้นฉบับจะเห็นว่า model นี้ assume ว่า price impact เป็น linear ใน instantaneous trade rate.. assumption นั้นพังในตลาดที่ thin หรือใน crisis.. คนที่อ่านแค่บทสรุปจะ apply square root law ผิดที่โดยไม่รู้ตัว.. นานมากแล้วเคยมีช่วงนึงที่ผมอ่าน Fed minutes จริงๆ เป็นครั้งแรกหลังจากที่อ่านแต่ analysis ของคนอื่นมานาน.. สิ่งที่ตกใจมากที่สุดไม่ใช่แค่ว่ามี information ใหม่ที่ไม่เคยรู้.. แต่คือ tone และความไม่แน่ใจที่ Fed เองมีอยู่ในนั้น.. ในขณะที่ analysis ทุกชิ้นที่อ่านมาก่อนหน้า มันตัดส่วนนั้นออกไปหมด.. นำเสนอ Fed เป็น entity ที่ตัดสินใจอย่างมีตรรกะชัดเจน.. ทั้งที่จริงๆ แล้ว minutes อ่านแล้วเห็นชัดว่าพวก Fed ก็กำลัง figure out เรื่องต่างๆ อยู่เหมือนกัน.. play by the ear.. ไม่ต่างจากเราๆ กันเท่าไหร่😅 ก็เลยเปลี่ยน mental model ผมเรื่อง market pricing ของ Fed policy ไปอย่างถาวร.. ‼️และสิ่งที่ต้องถามตอนอ่านทุกชิ้น.. 「ข้อสมมติฐานอะไรที่ทำให้ข้อสรุปนี้ถูก」.. 「ถ้า assumption นั้นผิด.. ข้อสรุปพังยังไง」.. 「sample period นี้ครอบคลุม regime ไหนบ้าง และไม่ครอบคลุม regime ไหน」.. Campbell Harvey ประมาณไว้ว่า factor research ส่วนใหญ่ที่ตีพิมพ์มาน่าจะเป็น false discoveries.. เพราะ t-stat threshold 2.0 ต่ำเกินไปสำหรับ multiple testing ในปริมาณงานวิจัยที่มีอยู่.. ต้องใช้ 3.0 ขึ้นไป.. นั่นหมายความว่าถ้าอ่านงานวิจัย finance โดยไม่มี critical reading.. เราอาจกำลัง internalize สิ่งที่ผิดอยู่โดยไม่รู้ตัว.. . . เราเลยควรทำ research เอง.. แม้เล็กน้อยก็ตาม ความแตกต่างระหว่างคนที่ 「รู้เรื่อง」 กับคนที่ 「รู้จริง」 คือการที่เคยลงมือทดสอบด้วยตัวเองหรือยัง.. ลอง replicate ผลลัพธ์ของ paper ที่อ่านมา.. ถ้า replicate ไม่ได้ แสดงว่าไม่ได้เข้าใจจริง.. ระหว่างนั้นจะเจอ assumption ที่ paper ไม่ได้บอกไว้ตรงๆ แต่ตัดสินผลลัพธ์ทั้งหมด.. ลองสร้าง backtester เองสักครั้ง แทนที่จะใช้ library สำเร็จรูป.. ระหว่างนั้นจะเจอว่า look-ahead bias แฝงตัวอยู่ตรงไหน.. survivorship bias เข้ามาได้ยังไง.. และ transaction cost ที่ไม่ได้นับทำให้ backtest ดูดีเกินจริงแค่ไหน.. ไม่มีหนังสือเล่มไหนสอนสิ่งนี้ได้ดีเท่าการเจอด้วยตัวเอง.. . . ยิ่งรู้ลึก ยิ่งเห็น risk มากขึ้น เห็น scenario มากขึ้น เห็น edge case มากขึ้น.. ซึ่งดี.. แต่ถ้าไม่ระวัง มันจะกลายเป็น analysis paralysis.. และคนที่รู้น้อยกว่า กลับ execute ได้เร็วกว่าและ confident กว่า ผมเจอจุดนี้ตอนที่เริ่มศึกษา dynamic hedging จริงๆ จังๆ.. ก่อนหน้านั้น.. การตัดสินใจ hedge ง่ายกว่า.. เพราะไม่เห็น complexity ทั้งหมด.. พอเข้าใจ Greeks ลึกขึ้น เข้าใจ vol surface เข้าใจ path dependency.. มีช่วงที่ทุกครั้งที่จะ execute อะไร สมองมันยก edge case ขึ้นมาเต็มไปหมด.. จนทำอะไรช้าลงอย่างเห็นได้ชัด.. สิ่งที่ช่วยได้คือแยก analysis time ออกจาก execution time ให้ชัด.. ตอนวิเคราะห์ให้คิดเต็มที่ไม่มีขีดจำกัด.. แต่พอถึงเวลา execute ให้เชื่อในกรอบที่วางไว้แล้ว และลงมือเลย.. จนสุดท้ายก็เลยก้าวไปอีกขั้น.. ทำระบบ automated ขึ้นมาแม่งเลย.. เอา quant เข้ามาช่วยตัด emotion ออกจาก execution โดยสิ้นเชิง.. เพราะถ้ากรอบที่วิเคราะห์ไว้มันถูก.. ก็ไม่มีเหตุผลอะไรที่จะให้สมองมานั่งลังเลตอน execute อีก.. Dunning-Kruger ที่คนพูดถึงบ่อยคือ.. มือใหม่มั่นใจมาก พอรู้มากขึ้นกลับยิ่งสงสัยตัวเอง.. แต่ที่ไม่ค่อยมีใครพูดถึงคือขั้นที่ 3 ที่เกิดหลังจากผ่านจุดนั้นมาแล้ว.. คนที่อยู่ตรงนั้นมี calibrated confidence.. รู้ชัดว่าตัวเองรู้อะไร ไม่รู้อะไร และมั่นใจในระดับที่ตรงกับความเป็นจริง.. meta-skill นี้สำคัญมากและใช้เวลานานที่สุดในการพัฒนา.. มันคือความสามารถในการรู้ว่า 「ตอนนี้ควรใช้ analysis ระดับไหน」.. บางครั้ง simple heuristic ดีกว่า complex model.. บางครั้งต้องใช้ full framework.. รู้ว่าเมื่อไหร่ควรทำอะไรนั้นสำคัญกว่าการรู้ทั้งสองอย่าง.. การสอนคนอื่นก็เป็น test ที่โหดมาก (อย่างน้อยก็สำหรับผม) ตอนที่ไป lecture เรื่อง dynamic hedging.. เตรียม material มาดีมาก.. ทุก formula ถูก.. ทุก concept ครบ.. แล้วมีนักเรียนคนหนึ่งถามว่า.. 「If delta is just a first derivative, why don't we hedge once and be done with it?」 คำถามง่ายมาก.. แต่ผมหยุดไป 2~3 วินาที.. ไม่ใช่เพราะไม่รู้คำตอบ.. แต่เพราะตระหนักว่าคำตอบที่อยู่ในหัวมันเป็น mathematical ล้วนๆ.. และนักเรียนเค้าต้องการ intuition ไม่ใช่สูตร.. ตอนนั้นถึงได้รู้ว่า.. เออ.. มีช่องว่างอยู่ระหว่างสิ่งที่เราเข้าใจใน mathematical formulation กับสิ่งที่เราสามารถถ่ายทอด intuition ให้คนอื่นเห็นภาพได้.. และช่องว่างนั้นคือส่วนที่เรายังเข้าใจไม่จริง.. Feynman บอกว่า.. ถ้าอธิบายสิ่งที่เรียนรู้มาให้คนที่ไม่มีพื้นฐานเข้าใจได้ไม่ได้.. แปลว่าตัวเองก็ไม่ได้เข้าใจจริงๆ.. มีแค่ illusion of understanding.. หลังจากนั้นผมเพิ่มกฎส่วนตัวว่า.. ถ้าอธิบาย concept ไหนให้คนนอกสายเข้าใจไม่ได้.. ต้องกลับไปอ่านใหม่.. เพราะความเข้าใจจริงๆ มันต้องถ่ายทอดได้ ไม่ใช่แค่ compute ได้.. ⚠️และอีกเคล็ดลับนึงที่ผมใช้เพื่อช่วยให้รู้ลึก... คือ.. ผมไม่ยอมรู้เรื่องน้อยกว่า (อย่างมีนัยสำคัญ) พวกคนอื่นๆ ใน firm.. ซึ่งผมว่าแรงผลักดันที่คนอื่นๆ อาจจะประเมินต่ำ คือมันมีความต่างสำคัญระหว่าง.. 「ไม่ยอมรู้น้อยกว่า เพราะกลัวหน้าแตก」 กับ 「ไม่ยอมรู้น้อยกว่า เพราะต้องการตัดสินใจได้ดีกว่า」.. แบบแรกทำให้เรียนรู้เพื่อ defend ตัวเอง.. เลือกเรียนสิ่งที่ confirm ความเชื่อเดิม.. แบบที่สองทำให้เรียนเพื่อ update ตัวเอง.. เปิดรับสิ่งที่ challenge ความเชื่อเดิม.. ความต่างของสองแบบนี้ยิ่ง compound มากขึ้นเรื่อยๆ ในสาย finance.. เพราะตลาดลงโทษ confirmation bias ด้วยเงิน.. ไม่ใช่แค่เรื่องความเสียหน้า.. Tetlock พบว่า superforecasters ที่ทำนายได้แม่นที่สุดมีลักษณะร่วมกันอย่างหนึ่งคือ.. รู้สึกดีเมื่อต้องยอมรับว่าเดิมคิดผิด.. แทนที่จะรู้สึกเสียหน้า.. ในสาย finance ผมว่านี่คือทักษะที่มีมูลค่าทางการเงินตรงๆ.. สรุป.. อย่าถามว่าจะเริ่มตรงไหน.. ถามว่าจะฝึกยังไงให้ feedback loop มันทำงานได้จริง.. เข้าใจว่าประสบการณ์อาจสร้าง intuition ที่ผิดได้.. ดังนั้นต้องสร้าง feedback loop จาก quality ของ reasoning ไม่ใช่จาก P&L อย่างเดียว.. รู้ว่าความรู้แต่ละชั้น แต่ละ layer มีวันหมดอายุไม่เท่ากัน.. และไม่เอา confidence จาก layer ที่มั่นคงอายุนานไปใช้กับ layer ที่เปลี่ยนเร็ว.. อ่านต้นฉบับ อ่านแบบ critical.. ตั้งคำถามกับ assumption ของทุกชิ้น.. ลงมือทำ research เอง replicate paper สร้าง tool เอง.. เพราะกระบวนการสอนเราในสิ่งที่หนังสือสอนไม่ได้.. พัฒนา calibrated confidence.. ไม่ใช่ความมั่นใจสูงแบบมือใหม่ และไม่ใช่ความลังเลแบบคนที่รู้มากเกินจนทำอะไรไม่ได้.. พยายามสอนคนอื่น.. เพราะช่องว่างระหว่าง 「compute ได้」 กับ 「ถ่ายทอดได้」 คือส่วนที่เรายังไม่เข้าใจจริงๆ.. และยอมรับว่าระยะเวลาวัดเป็นปี.. ไม่มีทางลัด.. . . P.S. กับดักที่น่ากลัวที่สุดในสายนี้ไม่ใช่การรู้น้อยเกินไป.. แต่คือการรู้แบบผิดๆ อย่างมั่นใจ.. ตลาดไม่ได้ลงโทษความไม่รู้.. ตลาดลงโทษความมั่นใจที่ไม่ตรงกับความเป็นจริง.. และความมั่นใจแบบนั้น มักสร้างขึ้นมาจากประสบการณ์จริงๆ ที่สะสมมานานหลายปี.. ไม่ใช่จากความโง่.. นั่นแหละเลยทำให้มันอันตรายที่สุด..

Pull fun โปรเจคจุ่มการ์ดบน Hyperliquid น่าจะเป็นโปรเจคลูกของ Based.One เพราะเห็น BasedOne เปิด Launchpool ให้ Stake Based เอาแอร์ดรอปเหรียญของ Pull fun ไม่แน่ใจว่าเป็นโปรเจคจุ่มการ์ดตัวแรกที่เกิดบน Hyperliquid ไหม แต่น่าสนใจ

ลองไปซื้อ Option ที่ @ryskfinance อาทิตย์นี้ได้ตังมา 12.38$ UI มันเข้าใจง่ายดี ใครสนใจ app.rysk.finance/join?code=T5EJ…

แนะนำโปรแกรมแชทเข้ารหัส E2EE/P2P ที่ผมใช้บ่อยสุดเวลาพูดคุยธุรกิจที่ Sensitives พอสมควรเพราะมันเป็น P2P คือไม่มีเซิฟเวอร์เป็นตัวกลางนั่นหมายความว่าต่อให้รัฐบาลทั่วโลกมาขอข้อมูลจากบริษัทก็จะไม่เจออะไรเลย ที่ชอบสุดถ้าอีกฝ่ายไม่ Online เราจะส่งข้อความไม่ขึ้น ทำมาเพื่อไม่ให้รัฐบาลล่อซื้อเรา วิธีสมัครก็ไม่ต้องยืนยันอะไรเลย ที่สำคัญคือมันเป็น OSS เพื่อยืนยันว่าไม่มีเซิฟเวอร์เป็นตัวกลาง

AI ตัวนี้ชอบมาก มือใหม่ใช้ได้ง่าย และช่วยให้ชีวิตไวขึ้นมาก! 📌มันคือ NotebookLM เป็น AI ผู้ช่วย “อ่านไฟล์คุณ แล้วช่วยคิดแทนได้” 👍แปะตัวอย่าง 6 Use case ที่ใช้บ่อยๆ 1/ อัดเสียงประชุม → ให้มันสรุป + ย้อนถามได้ (แก้ปัญหาตกหล่น และลืมได้ดีมาก) 2/ ทำคลังความรู้บริษัท โยน PDF / YT / Docs เข้าไป เวลาทีมสงสัยก็ถามได้เลย 3/ สร้าง Knowledge Base จากคนที่เราเรียนด้วย เหมือนมี mentor ส่วนตัวจากคลิปที่เราดู 4/ สรุป + เปรียบเทียบข้อมูลยาวๆ ให้เข้าใจง่าย (ใช้ตอนรีเสิร์ชโดยเฉพาะไฟล์ pdf ที่มีหลายหน้าหลายไฟล์ อ่านหมดตาแฉะ) 5/ ทำ Slide / infographic จากโน้ตหรือ PDF อันนี้ช่วยชีวิตเวลาต้องพรีเซนต์ด่วนๆมาก 6/ แปลงเอกสารเป็น podcast อันนี้ไว้เปิดฟังตอนขับรถ ใครยังไม่เคยลองเดี๋ยวแปะลิ้งค์ไว้ให้ข้างล่างค่ะ ใช้ง่ายๆเลยแค่ใส่ source ใส่ YT/ เอา PDF หรือโน้ตที่มี → โยนเข้าไป แล้วถามมันเหมือนคุยกับAI ตัวอื่นๆปกติเลย อันนี้มาแชร์สั้นๆก่อนเดี๋ยวว่างๆมาเจาะทีละ use case + ทริคที่ใช้จริงให้อีกค่ะ เซฟไว้ได้เลย #เอินทำได้ทุกคนก็ทำได้

ถ้าคำนวนคร่าวๆ จะเห็นว่ามันห่างกันมากจริงๆ ครับ แต่ยังไงต้องรอเข้าตลาดจริงๆ ก่อน เราจะเห็นว่ามันห่างกันขนาดนั้น แต่ๆๆ พอถึงเวลานั้น นักลงทุนก็คงไม่รอแล้ว ไม่รอดูว่ามันจะห่างขนาดไหน แต่จะจัดกันรัวๆ แน่ๆ 555+ นี่เลยเป็นเหตุผลที่ผมไล่เก็บมาตั้งแต่ $3.8 เพราะตอนนั้น (2019-2020) ที่ผมถือ $TSLA แล้วเจาะลึกมันจนชอบ ecosystem ของ Elon (เรียกได้ว่าตอนนั้นคลั่งป๋าแกมากๆ) แล้วต่างชาติก็พูดกันตั้งแต่ตอนนั้นแล้วว่า SpaceX จะ IPO แล้วตอนนี้ก็กำลังจะเป็นจริง ผมชอบบริษัทนี้มาก เลยหาซื้อหุ้นอวกาศในตลาดหุ้น จนไปเจอนี่แหละ $RKLB แล้วก็เก็บมายับๆ จนตอนนี้เป็น 40% ของพอร์ต แม่มม 😅 ดันไม่ลงละ ถึงจะเติมตัวอื่นเยอะก็เถอะ 🥶

สำหรับใครที่ไม่อิน หรือยังสงสัยว่า Space economy มันจำเป็นกับโลกเราขนาดนั้นเลยหรอ ทำไมต้องมี sector นี้ด้วย มันน่าลงทุนขนาดนั้นเลย? (อยากเล่าให้ฟังก่อนที่จะไม่มีโอกาสได้ลงทุน ณ วันนี้นะครับ) คืองี้ครับ โลกทุกวันนี้ก็พึ่งพา infrastructure จากอวกาศอยู่แล้ว ไม่ว่าจะเป็น - GPS / Maps - ใช้นำทาง การขนส่ง เครื่องบิน - Internet & Communication - ดาวเทียมช่วยส่งสัญญาณได้ในหลายพื้นที่ - Weather / Climate - พยากรณ์อากาศ เตือนพายุ น้ำท่วม ไฟป่า - National security - การสื่อสาร การเฝ้าระวัง และระบบป้องกันประเทศ - Data economy - เกษตร, โลจิสติกส์, ประกันภัย และอื่นๆ ที่ใช้ข้อมูลจากดาวเทียม พูดง่ายๆ คือ space economy คือ โครงสร้างพื้นฐานของโลกยุคใหม่ ที่เราจะไม่ได้เห็นมันทุกวันเหมือน ถนน เสาสัญญาณอินเทอร์เน็ต แต่มันจะค่อยๆ ซึมเข้ามาในชีวิตประจำวันของเรา อย่างเช่น การใช้ internet from sky อย่างของ Starlink นั้นแหละครับ มาจากอวกาศ ซึ่งการที่มันอยู่บนอวกาศ มันทำให้สัญญาณมันทั่วถึง แม้จะไปในที่ที่ไม่มีสัญญาณ (จากภาคพื้น) ก็มีสัญญาณจากอวกาศ Use case มีเยอะมากๆๆๆ และมันจำเป็นมากจริงๆ และประตูด้านแรกของอวกาศคือ “จรวด” เป็นเหตุผลว่าทำไม $RKLB ถึงมีมูลค่าบริษัทมากถึง $38b (และนี่ยังไม่รวมตัวเป้งอย่าง SpaceX และบริษัทอื่นๆ นะครับ) และถ้าถามว่า “จำเป็นต่อโลกขนาดนั้นเลยหรอ?” คำตอบคือ ใช่ครับ เพราะหลายอย่างในชีวิตประจำวันทุกวันนี้ เราก็พึ่งมันโดยที่เราไม่รู้ตัว ในมุมการลงทุน มันไม่ใช่แค่เรื่องจรวด แต่คือ theme ใหญ่ที่ประกอบไปด้วย satellite, defense, data, communication, launch, earth observation ซึ่งอาจจะโตไปเป็น trillion-dollar economy ได้ในอนาคตเลย ซึ่งรายงานไตรมาสออกแต่ละรอบของแต่ละบริษัท เราก็เห็นๆ กันอยู่ว่ามันทำเงินได้จริง มีบางบริษัทมีกำไรด้วย 🔥

ตอนนี้ผมกำลัง Researche เรื่อง Value Chain Space Economy แล้วหาว่า “คอขวด” จริงๆ มันอยู่ตรงไหน อะไรที่จะเป็นสิ่งที่ทุกบริษัทที่จะยิงจรวดต้องใช้ และน้องมาจากบริษัทนั้นเท่านั้น และใน Space economy มันไม่ได้จะมีแค่ยิงจรวดอะดิ มันทีทั้ง - ดาวเทียม - เรดาร์ - สัญญาณอินเทอร์เน็ต - ภาพถ่ายจากอวกาศ - solar cell สำหรับสถานีอวกาศ สำหรับดาวเทียม และมีอีกเยอะเลย แต่เราต้องหาให้เจอว่าสิ่งที่สำคัญที่สุดคืออะไร และสิ่งที่ผมเจอคือ infrastructure บนโลก ก่อนที่จรวดจะขึ้นไปอวกาศ และสิ่งนั้นคืออะไร? ก็ฐานปล่อยเอย เชื้อเพลิงเอย เครื่องยนต์เอย บลาๆ อะไรก็ตามที่ทำบนโลกเพื่อไปอวกาศ มันน่าสนใจที่ตอนนี้ทุกคนหันไปมอง Ai กันหมด แต่ space economy คืออนาคตที่จะโตไม่ต่างจาก Ai เลย ผมเลยจะเจาะมัน เจาะให้ลึก เพื่อที่จะได้ลงทุนก่อนชาวบ้าน อย่างที่ผมทำมากับ $RKLB และก็พึ่งจะบอกใน Ko-fi ไปว่า เจอ “คอขวด” แล้ว 1 ที่ มีหุ้นตัวนึงอยู่จุดนั้นพอดีด้วย

ทุกอย่างที่เกี่ยวกับการสร้าง AI มันกำลังแพงขึ้น และเงินกำลังไหลไปทั่วทั้ง supply chain แล้วมี layer ไหนบ้างที่น่าจับตา Layer 1: Compute ยังเป็นแกนหลัก $NVDA $AMD $AVGO ยังเป็นสมองของระบบ - แต่รอบนี้เงินไม่ได้หยุดแค่ GPU แล้ว เพราะมันไหลไปต่อที่ Layer 2: Memory + Storage เริ่มจำเป็นขึ้นเรื่อยๆ $MU $SNDK $WDC - ยิ่ง model ใหญ่ขึ้น ยิ่งต้องใช้ memory มากขึ้น - นี่คืออีกคอขวดที่ตลาดกำลังจับตามอง Layer 3: Photonics / Optical โคตร hype เลยตอนนี้ $LITE $COHR $AAOI $MRVL - ผมพูดมาตลอดว่า รอบนี้ bottleneck ไม่ใช่แค่ chip แต่คือ Networking/Connectivity เพราะเงินเลยเริ่มไหลเข้า optics มากขึ้นๆ เรื่อยๆ Layer 4: Power + Cooling คือของที่ขาดไม่ได้เลย!! ในอนาคต $VRT $VICR $MPWR - AI ไม่ได้ต้องการแค่ compute แต่ในเมื่อมันกินไฟมหาศาล มันก็จะร้อน แล้วใครที่แก้เรื่อง power density / cooling ได้ ก็จะได้ประโยชน์เต็มๆ สรุป จะลงทุนใน AI เทรนด์ ต้องมองให้ออกว่าเงินไหลไปไหนบ้าง จะได้ซื้อดักทางถูก ซึ่งตอนนี้ก็เห็นได้ชัดว่าเงินมันไหลไปทั้ง ecosystem เลย และตอนนี้ตลาดกำลังให้ premium กับ คอขวดทุก layer ด้วย ใครที่ถือแค่ $NVDA ก็ลองศึกษาตัวอื่นๆ ดูบ้างนะครับ

ทุกคนนนน ขอวาร์ปแอปที่ใช้บริหารเงิน บริหารบิลค่าใช้จ่ายในชีวิตหน่อยฮะ หรือใครมี template notion ก็ป้ายมาได้ อยากรู้ว่าใครมีอันที่ใช้ง่ายๆ แล้วใช้มาได้นานๆเสถียรๆแล้วบ้าง 🙏

วันนี้หวยออก ผมได้มา $1.69 คับ (ทุน $1) 🤣 รอทุกวัน ลุ้นทุกวัน ที่จะได้ $200K อย่างน้อยๆ ก็ได้ปั้ม tx บน Base แบบ organic กับเก็บ point เก็ง airdrop ทั้ง Base และ Megapot เลย

สงสัยต้องจุ่มมั่งละ

@nopzty คนนี้มือโคตรโหดเลยครับ

ใครยังงงๆ จุ่มโปเกม่อนสุ่มการ์ดคืออะไรลองไปตาม ช่องพี่คนนี้ดู hit โหดดดมากก😅

จุ่มโปเกม่อนครั้งแรกก็ Hit เลย! . เอาจริงนี่มองว่าเทรน RWA (real world asset) ยังไงก็มา+ฐานตลาด TCG/CCG ก็โตขึ้นเรื่อยๆ ทุกปี เอาใกล้ตัวก็การ์ดโปเกม่อน การ์ดวันพีช . อีกอย่างจุ่มการ์ดบน Blockchian ไว้ใจได้ว่าเราจะไม่โดนโกงหรือโดนสับของ ถ้าจุ่มตามร้านที่เป็นตู้ๆต้องไว้ใจเจ้าของร้านระดับนึงเลยนะ 😅 @renaissxyz #TCG #CGG #Pokemon #onepiece

$ALIGN airdrop จาก @alignedlayer ที่เคยเปิดให้ลงทะเบียนแต่ชาติปางก่อน มีอัปเดต tokenomics และ checker ใครเคยเช็ค แนะนำว่าให้ไป sign เพื่อเช็คยอดอีกทีครับ 👉 community.alignedlayer.com มี social campaign แต่เหลืออีก 5 ชั่วโมง และขอสิทธิ์ X แบบล้นเกิน แอดเลยไม่แนะนำครับ 👉 campaign.alignedlayer.com

@Isildur1kill @KASTxyz บัตรแข็งมัน 40 ดองใช้มั้ยครับ

ไอ @KASTxyz มาทรงเดียวกับ Konnexเลย Kah-ching Roles ผมได้ตั้งแต่ 3คนแรกมั้งและก้อ ทำคอนเท้นอยู่ช่วงนั้นหลายครั้งอยู่ก้อไม่เห็นได้ Role Creator กะเค้าสักที มีคนไทยได้บ้างยังครับRole นี้ อยากรู้ เล่นPokerชนะ จนเบื่อ แจก Code เพื่อนๆไปจะ10อันละมั้งเหอๆ จะรั่ว

แก้สำหรับอ่านบนมือถือแล้วนะครับ

เป็นเรื่องที่คิดไม่ตกเลยจริงๆ 🥲

บทวิเคราะห์นี้สังเคราะห์มาจากกรอบคิดของนักลงทุนและนักคิดระดับตำนาน 15 คนในฐานข้อมูล ครอบคลุมตั้งแต่ Macro, Quantitative, Price Structure, ความเสี่ยง ไปจนถึงจิตวิทยาการลงทุน 𝐁𝐢𝐭𝐜𝐨𝐢𝐧 $𝟔𝟔𝐊 ตลาดกลัวจัด แต่เงินยังไม่ออก สังเคราะห์จากกรอบคิดนักลงทุนระดับตำนาน 15 คน BTC ลง 48% จาก ATH $126K F&G แตะ 12 (Extreme Fear 46 วัน) Dow เข้า Correction ฟังดูหนัก แต่ข้างในซับซ้อนกว่านั้น 🧵👇 · · · 1/ ทำไมถึงลง? ไม่ใช่ปัญหา crypto แต่เป็นสงครามที่มาพร้อมน้ำมัน Iran-Israel → Hormuz แทบหยุดชะงัก Brent แตะ $119 ก่อนย่อมาแถว $90-100 น้ำมันขึ้น → เงินเฟ้อ → Fed ลดดอกเบี้ยไม่ได้ → 10Y yield พุ่ง 4.42% → สินทรัพย์เสี่ยงโดนกดหมด · · · 2/ 𝐑𝐚𝐲 𝐃𝐚𝐥𝐢𝐨 𝐅𝐫𝐚𝐦𝐞𝐰𝐨𝐫𝐤 Big Cycle: Stage 6 Trade War + Geopolitical War + Capital War พร้อมกัน สหรัฐขาดดุลเกือบ $2T/ปี yield ดันขึ้นทั้งที่ Fed ลดดอกเบี้ยไปแล้ว 3 ครั้ง = Fiscal Dominance ธนาคารกลางคุมไม่อยู่ Q4 Stagflation: หุ้น+crypto มักแพ้ Commodities, Energy, Gold นำ · · · 3/ 𝟑 วงจรที่วิ่งซ้อนกัน 🔴 วงจรลบ: สงคราม+น้ำมัน+ดอกเบี้ย คุมเกมอยู่ตอนนี้ 🟡 วงจรบวก #1: ETF Inflow BTC ETFs +$18.7B ใน Q1 (SoSoValue) IBIT $8.4B / FBTC $4.1B demand ยังอยู่ แต่ถูกวงจรลบกดทับ 🟢 วงจรบวก #2: Dry Powder Stablecoin ATH $316B / USDT.D 8% เงินไม่ได้หนี แค่จอดรอ · · · 4/ 𝐖𝐲𝐜𝐤𝐨𝐟𝐟: โครงสร้างราคา Descending channel จาก $126K $66,200 เกาะขอบล่าง ซ้อนแนวรับ $65K-70K ราคาแตะ $65,500 แล้วดีดกลับ แต่ volume ยังเบา ฝั่งซื้อยังไม่เอาจริง มีร่องรอย accumulation · · · 5/ 🔑 $𝟔𝟖,𝟕𝟎𝟎 คือจุดชี้ชะตา ยืนเหนือได้ + volume หนา = ขาลงกำลังถูกหักล้าง หลุด $65,000 + ดีดไม่ไหว = อาจเป็นขาลงรอบใหม่ ตอนนี้เหมือนนักมวยสองฝั่งวัดกัน ยังไม่มีใครออกหมัดชี้ขาด ใครรีบชกก่อน อาจชกผิดจังหวะ · · · 6/ ⏳ 𝐓𝐢𝐦𝐢𝐧𝐠: ยังไม่ใช่ตอนนี้ 3 ปัจจัยลบที่ต้องเคลียร์: 🔸 10Y yield 4.42% (สูงสุด 8 เดือน) 🔸 ดอลลาร์แข็ง DXY ~100 🔸 Brent $90-110 (เคย peak $119) ปัจจัยลบยังอยู่เกือบครบ สภาพคล่องยังไม่เปิดทาง ให้สินทรัพย์เสี่ยงวิ่งได้ · · · 7/ 🗺️ 𝐑𝐑𝐆 𝐑𝐨𝐭𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐌𝐚𝐩 🟢 Leading: DBC, XLE, UUP, TIP + IBIT, ETHA (Crypto ETFs!) 🔵 Improving: TLT, QQQ, XLF 🟠 Lagging: BOTZ, GLD, SMH, EWJ 🔴 Weakening: IWM IBIT + ETHA ยังอยู่ Leading ทั้งที่ BTC ลง 48% ถ้า risk-on กลับมา crypto วิ่งก่อน tech · · · 8/ 🗺️ 𝐑𝐑𝐆: จับตา TLT TLT เริ่มขยับเข้า Improving แต่ต้องแยกให้ออก: bond แข็งเพราะ Fed ผ่อนคลาย → สินทรัพย์เสี่ยงได้ประโยชน์ ✅ bond แข็งเพราะกลัว recession หนีเข้า safe haven → BTC อาจโดนกดต่อ ⚠️ ต้องดูบริบทประกอบ ไม่ใช่แค่ดูทิศทาง TLT อย่างเดียว · · · 9/ 📊 𝐌𝐕𝐑𝐕 𝟏.𝟐𝟗 ไม่ถูก แต่ก็ยังไม่แพง smart money เริ่มสนใจแถวนี้ แต่ไม่ใช่สัญญาณซื้อแบบหลับตาเข้า ถ้า macro ยังไม่เปลี่ยน MVRV ที่ดูไม่แพง อาจกลายเป็น value trap ได้ · · · 10/ ⚠️ 𝐓𝐚𝐢𝐥 𝐑𝐢𝐬𝐤 ทั้งสองด้าน 🔴 ฝั่งร้าย (15-20%) สงครามลาม น้ำมัน $150+ BTC ลงถึง $45-50K คิดว่า "ลงเยอะแล้ว ลงต่อไม่ไหว" อันตราย 🟢 ฝั่งดี (15-20%) Ceasefire + short squeeze $316B ถูกปล่อย BTC วิ่ง $80K+ ไม่มี Position เลย = ตกรถ · · · 11/ 🎲 𝐀𝐬𝐲𝐦𝐦𝐞𝐭𝐫𝐢𝐜 𝐁𝐞𝐭 ถือ Position เล็กๆ แล้ว cut ที่ $60K = เสียไม่ถึง 0.5% ของพอร์ต นั่งมือเปล่าแล้วฝั่งดีเกิด = พลาด rally +50% ความไม่สมมาตรเข้าข้าง การมี Position เล็กๆ พร้อม stop loss ขนาดเท่าไรขึ้นอยู่กับความเสี่ยงที่แต่ละคนรับได้ · · · 12/ 🔑 𝟒 ปัจจัยที่ต้องจับตา 🔸 10Y Yield < 4.0% (ตอนนี้ 4.42%) ❌ 🔸 Ceasefire หรือน้ำมัน < $80 ($90-110) ❌ 🔸 USDT.D reject จาก 8% ⏳ 🔸 BTC reclaim $68,700 + volume ($66,200) ❌ ยิ่งผ่านมากข้อ ยิ่งเพิ่ม Position ได้ ตอนนี้ยังไม่ผ่านสักข้อ การอดทนรอคือความได้เปรียบที่ดีที่สุด · · · 13/ สรุป สั้น: Bearish วงจรลบคุม กลาง: setup สะสมเงียบๆ ยาว: หนี้จะบีบให้พิมพ์เงิน BTC + $316B dry powder = สปริงรอดีด "Flat is a position" 28 มี.ค. 2026 | SoSoValue ไม่ถือเป็นคำแนะนำการลงทุน

🚨 90% of wallets on $Base will NOT qualify for the airdrop. Not because they’re late. Because they were never tracked. 📌 This content explains the #Base ecosystem and guide. No ambassador, no paid collaboration. Purely for informational purposes. Ready? Grab your tea or coffee ☕️ Let’s start 👇 Read that again. You’re not early… You’re just invisible. Here’s what actually gets you recognized 👇 Most users: → send random TXs → think they’re farming Reality? That’s noise. Base tracks SIGNALS. So I focused on 3 things: ✔️ Identity ✔️ Behavior ✔️ Proof 🎯 My targets: • Top 5% on Guild • 100+ GitHub commits 1️⃣ Identity (Guild) guild.xyz/base/builders → Connect wallet → Link socials → Complete tasks If you skip this, nothing else matters. 2️⃣ Behavior (onchain) basehub.fun/deploy basehub.fun → Deployed a contract (2 mins) → Instantly unlocked tasks Most people don’t even do this. BaseApp deployment base.app/app/https:/bas… I think Farcster has been forgotten by most people, but it has a significant allocation in the base, so let's do some work here as well. farcaster.xyz/miniapps/t2Nxu… 3️⃣ Verification Back to Guild → confirm everything. Yes, it’s slow sometimes. That’s where most people give up. 4️⃣ Onchain badges (CRITICAL) guild.xyz/base/onchain Do ALL: ✔️ TX milestones ✔️ Small USDC transfer Skipping this kills your signal. 5️⃣ Daily usage (edge is here) I rotate: basehub.fun greenworld.fun worldgm.xyz baseconfess.fun track new apps: base.dev/leaderboard Not grinding. Just consistent. 6️⃣ GitHub (where 90% fail) github.com/new → Created repos → Committing over time Reality: 1 commit → everyone 100+ commits → almost no one ⚠️ Spam = useless Consistency = signal 💡 Final truth: When the snapshot happens… Most people will say: “I did everything.” But they didn’t. They were never recognized. And that’s why they’ll get $0. Don’t be that wallet. The Base token is currently only listed on the pre-market; the $MASK token was listed earlier, but no airdrop has taken place yet. So, being on the pre-market doesn't immediately mean an airdrop will happen. I'm just stating my opinion. There are no screenshots yet, and no official announcement, so let's continue trading. If all goes well, I think an airdrop will come by the end of the year. Of course, I also want to ask you: When do you think the Base airdrop will happen? I want to read and hear my followers' opinions; that's more important. #Base #BaseChain #BuildOnBase #Airdrop

🚨 PDF 33 หน้าของ Anthropic จะเปลี่ยนวิธีใช้ Ai ของคุณให้เหนือกว่าคนอื่น ส่วนใหญ่ใช้ Claude กันแบบ สั่งทีละครั้ง ทุกครั้งที่เปิดแชทใหม่ ก็ต้องอธิบายใหม่ทั้งหมดว่าอยากได้อะไร สไตล์ไหน format แบบไหน เหมือนจ้างพนักงานใหม่ทุกวัน แล้วต้องสอนใหม่ตั้งแต่ศูนย์ // "Skill" คือทางออกของปัญหานี้ 📖มันคือโฟลเดอร์ที่มีไฟล์คำสั่งอยู่ข้างใน สอน Claude แค่ครั้งเดียวว่า "งานนี้ทำยังไง" แล้ว Claude จะทำตามได้ทุกครั้งโดยไม่ต้องบอกซ้ำ เหมือนเขียน SOP ให้พนักงานที่ไม่มีวันลืม ตัวอย่างง่ายๆ : สมมติคุณทำ content ลง social media ทุกวัน ปกติต้องบอก Claude ทุกครั้งว่า "เขียนแบบ casual นะ ใส่ emoji ด้วย ห้ามยาวเกิน 280 ตัวอักษร ปิดด้วย CTA" แต่ถ้าสร้าง Skill ไว้ Claude จะรู้ทั้งหมดนี้ตั้งแต่เปิดแชท คุณแค่พิมพ์ "เขียนโพสต์เรื่อง AI" — จบ --- Anthropic บอกว่า Skill สร้างได้ใน 15-30 นาที ไม่ต้องเขียนโค้ดเลย แค่เขียนเป็น Markdown (เหมือนจดโน้ต) บอกว่า step 1 ทำอะไร step 2 ทำอะไร ใส่ตัวอย่าง ใส่สิ่งที่ห้ามทำ แล้ว upload เข้า Claude ได้เลย สิ่งที่น่าสนใจคือ Anthropic เปรียบ MCP กับ Skill ไว้แบบนี้ / MCP คือ "ครัว" ที่ให้ Claude เข้าถึงเครื่องมือต่างๆ ได้ (Notion, Google Drive, Slack) / แต่ Skill คือ "สูตรอาหาร" ที่บอกว่าจะใช้ครัวนั้นทำอะไร อย่างไร ตามลำดับไหน มีครัวอย่างเดียวไม่พอ ต้องมีสูตรด้วย คนที่ใช้ AI เก่งจริง ไม่ได้แค่พิมพ์คำสั่งเก่ง แต่สร้างระบบ ที่ทำให้ AI ทำงานแบบเดียวกันได้ทุกครั้ง ⚡และ Skill คือเครื่องมือสำหรับสร้างระบบแบบนั้น PDF เต็มอยู่ตรงนี้ save ไว้อ่านเลย 👇 resources.anthropic.com/hubfs/The-Comp…