オーストラリアの第2四半期経常収支

GOLD:成長とクラッシュ。2350 サポート以上を維持できるか？ 皆様、こんにちは！ ゴールド価格は2,368ドル前後で変動しており、クラシックな強気パターンのままです。将来の見通しも好調で、急激な下落にはつながらなかった偽のクラッシュとして形成することを最終目標としています。 影響ニュースについて： 見通しに関しては、金は米国の6月のインフレデータに依存しており、これは連邦準備制度理事会の利上げ決定に影響を与えます。 最近の経済データによると、米国経済は弱さの兆候を示しており、近い将来に利下げを促す可能性があります。 パウエルの発言は、長期間金利を高く保つことが米国の経済成長に悪影響を与える可能性を示しています。 テクニカル：チャートはゴールドがウェーブ（4）にあり、ウェーブ（5）に入る準備をしていることを示しており、次のターゲットは可能性としては最大2,422 USDまで上昇する可能性があります。この反応は、私個人的に評価され、エリオットABCウェーブサイクルに従い、価格チャネルの抵抗からのゴールドの動きに強い影響を与える可能性があります。これにより、強力なサポートレベルを再テストすることを目指して下降する見通しです。EMA 34とEMA 89が収束している間に。 (出典:TV-MCK-TradingFX)

XAUUSDは上昇し続け、これまでの記録をすべて更新しています Forexliveの通貨戦略責任者、アダム・バトン氏は、欧州中央銀行(ECB)と連邦準備制度理事会(FRB)が対立する立場にあるため、欧州の金需要が高まる可能性があるとみている。米国で金の需要が高まれば、米ドル価格が好転します。 総じて、金のポジションは現在、おそらく長期的には固まっています。私たちは今、史上最強の流動性の瞬間を迎えています。金価格が上昇する限り、キャッシュフローは金に流れ込み続けるでしょう。ヨーロッパが弱体化すると、金が求められるだろう。 電流抵抗は2400 -2405 USDです。金が高水準を維持し続ける場合、金は調整の一環として、資産としての金への高い関心に基づいて、以前のブレイクアウトレジスタンスを試す可能性があります。地政学的・経済的問題を背景にしたヘッジとして、金は理論的には成長を続ける可能性がある。 4月12日 コメント： 金価格(XAU/USD)は、最近のブレイクアウトを受けて上昇し、2,400ドル付近まで上昇し、金曜日の欧州取引時間序盤に史上最高値を更新しました。 4月12日 コメント： 一方、強気派は、米連邦準備制度理事会(FRB)が当面の間、金利を高く維持する可能性があるとの期待に支えられ、米ドル(USD)の強い買いが続いていることに影響を受けていないようです。長期化すると、金価格が不採算で下落する傾向があります。株式市場の全般的なポジティブなトーンでさえ、ポジティブな動きを妨げることはなく、買われ過ぎの状況が上昇を制限する可能性はあるものの、XAU/USDの最も抵抗の少ない道筋は上向きであることを示唆しています。 金価格は史上初めて2,400ドルを記録し、地政学的な緊張が続く中、生涯最高値を更新しました。この上昇は、FRBの利下げ観測の縮小や米ドルの強気の影響を受けていないようです。極端に買われ過ぎの状況では、金属の周りで利益確定を促す可能性があります。 (出典:TV-James-Bennett)

🚀 なぜXRP現在の価格の10倍に値上げできるのですか? Cryptanalyst Discover Cryptoは、これを可能にする5つの理由を挙げています。 1️⃣リップル社とSECの今後の合意。 これにより、市場の不確実性が解消され、投資家は暗号資産により積極的に投資できるようになります。 2️⃣リップルのIPOの可能性。 これは、SECとの訴訟の結論に従うことが期待されています。 法的な明確さは、ほとんどの取引所が暗号通貨を再び追加するように促すでしょう。 3️⃣暗号通貨法。 業界全体が法律を必要としており、その実施に前向きに対応するでしょう。 XRPはリーダーの最有力候補です。 4️⃣制度の受け入れ。 最近のETFの承認が暗号通貨の大量採用のシグナルであることを考えると、多くのBTC保有者はポートフォリオにXRPを追加するでしょう。 5️⃣今後のBTC半減。 このイベントは多くの暗号通貨の急激な上昇につながるため、0.5ドルでトークンを購入することは良い投資になります。

ロボティクスはAIと非常に似ています。 運用するには大量の高品質データが必要ですが、ロボティクスデータをインターネットから取得することはできません。なぜなら、実世界の経験と変数が必要だからです。 「ロボットの行動のインターネット」は存在しません。 多くのチームが働いており、ヒューマノイドに無駄なお金を投げ入れています。なぜなら、彼らが労働力を非常に効率的に変えるため、デカトリリオンドル産業として最も明白だからです。(インドの平均賃金である50,000ドルよりも)効率的です。 しかし、AIのような最大のレースは: 1. 質の高いデータを取得する 2. トレーニングタスク ファウンデーションモデルはAIにおけるLLMのようなものですが、テキストを生成する代わりに、ロボットのためにアクションを生成します。 タスクトレーニングにおいて、チームが採用しているアプローチはいくつかあります。いくつかのチームは、Figureのようなラベリングが施された小さな高忠実度データセットを使用し、他のチームは大規模なモデルを使ってスプレーアンドプライのアプローチを取っています。 目標は、ロボットに広範で事前に訓練された常識と、タスクや環境を越えて一般化する能力を与えることです。 各タスクのためにロボットをプログラムする代わりに、多様なデータ(人間の動画、シミュレーション、実際のロボットデモ、タスクのテキスト説明付き画像など)に対して巨大なモデルを訓練し、そのモデルは物理的世界の具体的な理解を学習します。 その後、コマンドや例を通じてロボットに何かを指示することができます(、そして基盤モデルの「知識」が働いてそれを処理します。まるでChatGPTに何でも尋ねることができるように。 多くの企業にとって大きな断絶は、タスクトレーニングの領域にあります。彼らは現在、データ側)の世界シミュレーション、合成データ、ロボットの軌跡、人間の動画などに深く焦点を当てています。これは、ロボットが現実世界と完璧に相互作用するために必要ですが、ロボットやヒューマノイドが実際に何ができるかに関しては、あまり開発が進んでいません。 Nvidiaは、(Issac GR00T)という重要な基盤モデルの一つをリードしています。彼らはこれを完全にオープンソース化しました。すでに3rdパーティのチームがこれを基に構築し、効率を大幅に向上させています。(基本的には、最小限の基盤モデルのデータ変更で、人間の形をしたロボットが部屋を掃除するプログラムを作成しました。) したがって、暗号 x AI x ロボティクスとの大きな重なりは、おそらくこのタスクトレーニングセクター(にあり、ロボティクスアプリストア)のようになるでしょう。既に主要な基盤モデルがオープンソース化されているため、インディ開発者が貢献し、ヒューマノイド向けのクールなプログラム/タスクを構築するための大規模なインセンティブモデルが存在する可能性が高いです。 年末から来年初めにかけて、ロボティクスが「チャットGPT」の瞬間を迎えると思います。(エロンが彼の新しいヒューマノイドモデルをしっかりと宣伝し、ヒューマノイドが現実のタスクをこなすバイラルビデオ、直感的な資金が流れ込み、労働者が解雇されるなどの進展や主流の開発がたくさんあります。) 私はこのアイデアについて間違っていないと約束できます。2023年のAIと同じように感じます。問題はいつか、ではなく、もしかということです。 私たちの人生の中で起こる最も革新的な技術の進展の一つを無視しないでください、そしてこのトレンドの重なりにある唯一のプレイである$CODECを無視しないでください。

一つのステーブルコイン、無限の可能性。 あなたのUSDCを無駄にせず、代わりに利回りを得る方法を促しましょう。