Revolut has launched Revolut Mobile in Germany, offering 120GB of data, unlimited calls and texts for €14.99 a month on Telefónica Germany's network.
Nguồn: https://thenextweb.com/news/revolut-launches-its-mobile-plan-in-germany-for-e14-99-a-month. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000 bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thửBối cảnh: OpenAlgo cung cấp bộ chỉ báo kỹ thuật với 127 chỉ báo chỉ cần một pip install. Nguyên nhân kỹ thuật: Các chỉ báo được viết bằng Python và có thể kết hợp với yfinance để lấy dữ liệu miễn phí. Hệ quả: Nhà đầu tư và lập trình viên có quyền truy cập vào các công cụ phân tích kỹ thuật mạnh mẽ như SMA, EMA, Supertrend, RSI, MACD, ATR, Bollinger Bands, OBV và MFI. Điều đáng học: Mã code đã được kiểm thử, giúp giảm thời gian phát triển và tối ưu hóa chiến lược trading.
Bài này cung cấp hướng dẫn thực hành với 127 chỉ báo kỹ thuật quan trọng cho lập trình viên mới bắt đầu với phân tích tài chính.
Ridgeline xây dựng lại hệ thống phân tích hiệu suất trên nền tảng ClickHouse Cloud, truy vấn hàng thập kỷ dữ liệu lịch sử từ Iceberg cùng với dữ liệu thời gian thực. Giải pháp này cho phép phục vụ các nhà quản lý đầu tư lớn gấp 10 lần so với trước đây và hơn gấp đôi số lượng khách hàng hoạt động trên nền tảng của mình. Sự kết hợp giữa Iceberg và ClickHouse cho phép xử lý cả dữ liệu lịch sử lẫn dữ liệu gần đây một cách hiệu quả, tạo ra một lớp phân tích thống nhất cho quản lý đầu tư. Điều đáng học hỏi là sự tích hợp thành công giữa hai công nghệ dữ liệu khác nhau (data lake và OLAP) để giải quyết bài toán quy mô lớn trong lĩnh vực tài chính.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách tích hợp Iceberg và ClickHouse để nâng cao hiệu quả phân tích dữ liệu tài chính.
Bối cảnh AI trading agents phải đối mặt với yêu cầu độ tin cậy cao hơn các ứng dụng giao dịch truyền thống. Với tỷ lệ thành công 97% qua 90,000 yêu cầu mỗi ngày vẫn có khoảng 2,700 lỗi xảy ra hàng ngày. Nguyên nhân kỹ thuật là do AI agents liên kết nhiều cuộc gọi để kiểm tra số dư, định vị quy mô và đặt lệnh, khiến độ tin cậy hạ tầng trở thành vấn đề chính xác mà các ứng dụng trading chưa từng giải quyết. Hệ quả là những lỗi nhỏ có thể tích tụ thành vấn đề nghiêm trọng hơn trong môi trường trading. Điều đáng học là các nhà phát triển AI trading cần thiết kế hệ thống chịu lỗi tốt hơn so với các ứng dụng truyền thống.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu thách thức độ tin cậy phức tạp khi AI trading agents xử lý lượng lớn yêu cầu hàng ngày với sai số có thể gây thiệt hại tài chính đáng kể.
iSAM Funds đối mặt với bài toán xử lý dữ liệu options với quy mô 10,000 lần lớn hơn thông thường. Họ sử dụng ClickHouse Cloud để giải quyết vấn đề này, đạt mức nén dữ liệu 35-50x và tốc độ nhập dữ liệu single-core nhanh hơn 100 lần. Nhờ giải pháp này, họ đã đơn giản hóa đáng kể các pipeline dữ liệu phức tạp. Bài viết cho thấy sức mạnh của ClickHouse trong xử lý dữ liệu tài chính lớn với hiệu suất vượt trội.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách ClickHouse Cloud giải quyết bài toán xử lý lượng dữ liệu lớn với hiệu suất vượt trội.
Trong lập trình, hằng số số 18 trong code có thể xuất phát từ quy định cụ thể nào đó, khiến lập trình viên phải ghi chú dài giải thích nguồn gốc. Nguyên nhân kỹ thuật là quy định ngoài hệ thống buộc chúng ta phải hardcode giá trị thay vì tính toán động, tạo ra sự phụ thuộc vào nguồn bên ngoài. Hệ quả là khi quy định thay đổi, code sẽ lỗi nếu không cập nhật hằng số tương ứng. Bài viết dạy cách xử lý tình huống này bằng việc trích dẫn nguồn chính xác và thiết kế system linh hoạt để giảm tác động khi giá trị thay đổi.
Bài viết giải thích cách xử lý các hằng số trong code khi chúng xuất phát từ quy định bên ngoài để dễ bảo trì và cập nhật.
Rogo phát triển Felix, một AI agent phục vụ các tổ chức tài chính lớn, triển khai code do agent viết lên production chỉ trong 5 phút trên Vercel. Sử dụng Vercel Platform, Rogo cho phép engineers ship agent-written code với tốc độ nhanh chóng, thay vì mất hàng tuần như trước đây. Công ty áp dụng agent swarms để xử lý sự cố, nâng cao hiệu quả vận hành đáng kể. Bài viết tiết lộ cách Rogo kết hợp Vercel và AI để đạt được tốc độ triển khai code mà các công ty tài chính cần.
Bài viết tiết lộ cách triển khai mã do AI viết lên production chỉ trong 5 phút trên Vercel, giúp lập trình viên tối ưu hóa quy trình phát triển ứng dụng tài chính.
Bài hướng dẫn xây dựng hệ thống trading algorithmic tự động từ đầu sử dụng Python đã được phát triển trên kênh YouTube freeCodeCamp. Khóa học tập trung vào việc tích hợp ba nền tảng chính: SnapTrade để kết nối tài khoản, Massive để xử lý dữ liệu, và Alpaca để thực thi giao dịch. Kỹ thuật chính sử dụng REST API của Alpaca kết hợp WebSocket để nhận dữ liệu thời gian thực qua thư python-alpaca-trade-api. Các thành viên sẽ xây dựng một hệ thống hoàn chỉnh có khả năng backtesting chiến lược trước khi triển khai thực tế.
Khóa học video này dạy bạn xây dựng hệ thống giao dịch thuật toán tự động hoàn chỉnh từ đầu với các công cụ SnapTrade, Massive và Alpaca.
Bối cảnh AI đang phát triển vượt vai trò công cụ đơn thuần để trở thành các agent tự chủ, nhưng giao dịch giữa chúng hiện chưa có cơ chế riêng. Nguyên nhân kỹ thuật là các system hiện tại như blockchain và smart contract chưa tối ưu cho giao dịch AI-to-AI với tốc độ và chi phí hợp lý. Hệ quả là nhiều AI agent phải phụ thuộc vào cơ chế thanh toán của con người, hạn chế khả năng tự chủ và tự vận hành. Điều đáng học là nền tảng payment mới như OpenAI GPT-4 có thể tạo ra economy riêng cho AI, nơi các agent có thể trao đổi value trực tiếp mà không cần can thiệp của con người.
Bài viết giúp lập trình viên hiểu rõ xu hướng AI-to-AI payments và nền kinh tế tự trị cho các tác nhân AI trong tương lai.
Đang tải bình luận…