💰 āļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļĒāļļāļ„ AI āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩ! 99 Prompt āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ 📊 āļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļŦāļļāđ‰āļ™ āļ„āļĢāļīāļ›āđ‚āļ• āļ­āļŠāļąāļ‡āļŦāļēāļŊ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡ ðŸŽŊ āļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāđāļĄāđˆāļ™āļĒāļģ āļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļžāļļāđˆāļ‡

āļ—āđˆāļēāļ™āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™AIāļˆāļēāļāļ„āđˆāļēāļĒāđ„āļŦāļ™āļāđ‡āđ„āļ”āđ‰āļ„āļĢāļąāļš

āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīChatGPTMicrosoft CopilotClaudeGeminiPerplexity
āļœāļđāđ‰āļžāļąāļ’āļ™āļēOpenAIMicrosoftAnthropicGooglePerplexity AI
āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™GPT-3.5/GPT-4GPT-4ClaudePaLM 2/GeminiGPT-3.5/GPT-4
āļāļēāļĢāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāļ āļēāļžāļĄāļĩ (GPT-4)āļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ
āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļ”āļĩāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļ”āļĩ
āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļŸāļĢāļĩāļĄāļĩāđāļšāļšāļˆāļģāļāļąāļ”āļĄāļĩāļĄāļĩāđāļšāļšāļˆāļģāļāļąāļ”āļĄāļĩāļĄāļĩ
āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄāļ—āļĩāđˆāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­Windows, Edgeāđ€āļ§āđ‡āļš, APIāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­, APIāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩ
āļāļēāļĢāļ­āđ‰āļēāļ‡āļ­āļīāļ‡āđāļŦāļĨāđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ


āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ChatGPT https://chatgpt.com/
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ microsoft Copilot https://copilot.microsoft.com/
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ Gemini https://gemini.google.com/app
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ perplexity https://www.perplexity.ai/

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļļāđ‰āļ™

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļļāđ‰āļ™ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļĨāļąāļāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒ] āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē] āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļ—āļīāļĻāļ—āļēāļ‡āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  2. “āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āļāļąāļšāļ„āļđāđˆāđāļ‚āđˆāļ‡āđƒāļ™āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāđ€āļ”āļĩāļĒāļ§āļāļąāļ™āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē] āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē”
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļ„āļąāļāļ‚āļ­āļ‡āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āđ€āļŠāđˆāļ™ P/E Ratio, ROE, āđāļĨāļ° Debt to Equity Ratio āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđƒāļŦāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŦāđ‡āļ™”
  4. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ [āđ€āļŦāļ•āļļāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ›āļąāļˆāļˆāļļāļšāļąāļ™] āļ•āđˆāļ­āļŦāļļāđ‰āļ™āđƒāļ™āļāļĨāļļāđˆāļĄ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļāļĨāļļāđˆāļĄāļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļĨāļ°āđāļ™āļ°āļ™āļģāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™”
  5. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļļāđ‰āļ™ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļĨāļąāļāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒ] āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē] āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē āđāļĨāļ°āđāļ™āļ°āļ™āļģāļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡”

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļĢāļīāļ›āđ‚āļ—āđ€āļ„āļ­āļĢāđŒāđ€āļĢāļ™āļ‹āļĩ

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļĢāļēāļ„āļēāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļāļļāļĨāđ€āļ‡āļīāļ™āļ„āļĢāļīāļ›āđ‚āļ•] āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē] āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē āđāļĨāļ°āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļ—āļīāļĻāļ—āļēāļ‡āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  2. “āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āļīāļĒāļĄāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļāļļāļĨāđ€āļ‡āļīāļ™āļ„āļĢāļīāļ›āđ‚āļ•] āļāļąāļšāļ„āļđāđˆāđāļ‚āđˆāļ‡āļŦāļĨāļąāļāđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ””
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ [āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļŦāļĢāļ·āļ­āļāļŽāļĢāļ°āđ€āļšāļĩāļĒāļš] āļ•āđˆāļ­āļ•āļĨāļēāļ”āļ„āļĢāļīāļ›āđ‚āļ—āđ€āļ„āļ­āļĢāđŒāđ€āļĢāļ™āļ‹āļĩāđ‚āļ”āļĒāļĢāļ§āļĄ”
  4. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļšāļĨāđ‡āļ­āļāđ€āļŠāļ™] āđāļĨāļ° Token āļ‚āļ­āļ‡āļĄāļąāļ™”
  5. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ‚āļ­āļ‡ DeFi (Decentralized Finance) āđāļĨāļ°āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļ•āļĨāļēāļ”āļ„āļĢāļīāļ›āđ‚āļ—āđƒāļ™āļ āļēāļžāļĢāļ§āļĄ”

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ­āļŠāļąāļ‡āļŦāļēāļĢāļīāļĄāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒ

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ•āļĨāļēāļ”āļ­āļŠāļąāļ‡āļŦāļēāļĢāļīāļĄāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāđƒāļ™ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āļŦāļĢāļ·āļ­āļžāļ·āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆ] āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē] āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē āđāļĨāļ°āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļ—āļīāļĻāļ—āļēāļ‡āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  2. “āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļˆāļēāļāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ­āļŠāļąāļ‡āļŦāļēāļĢāļīāļĄāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒ] āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡ [āļžāļ·āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆ A] āđāļĨāļ° [āļžāļ·āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆ B]”
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ [āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļŦāļĢāļ·āļ­āđ€āļŦāļ•āļļāļāļēāļĢāļ“āđŒ] āļ•āđˆāļ­āļĢāļēāļ„āļēāļ­āļŠāļąāļ‡āļŦāļēāļĢāļīāļĄāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāđƒāļ™ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāļŦāļĢāļ·āļ­āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ„]”
  4. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ­āļŠāļąāļ‡āļŦāļēāļĢāļīāļĄāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒ] āđƒāļ™ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļžāļ·āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆ] āđ‚āļ”āļĒāļžāļīāļˆāļēāļĢāļ“āļēāļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāļ—āļēāļ‡āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāđāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļāļĢāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ”
  5. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ­āļŠāļąāļ‡āļŦāļēāļĢāļīāļĄāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāļœāđˆāļēāļ™ REIT (Real Estate Investment Trust) āđāļĨāļ°āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļāļąāļšāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđ‚āļ”āļĒāļ•āļĢāļ‡”

āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļŦāļĨāļąāļāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļīāļ™āļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļ•āļĨāļēāļ”] āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡”
  2. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ [āđ€āļŦāļ•āļļāļāļēāļĢāļ“āđŒāđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļŦāļĢāļ·āļ­āļāļēāļĢāđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡] āļ•āđˆāļ­āļžāļ­āļĢāđŒāļ•āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļŠāļīāļ™āļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒ] āđ€āļ›āđ‡āļ™āļŦāļĨāļąāļ”
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđāļĨāļ°āļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļ‚āļ­āļ‡ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™] āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē] āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē”
  4. “āđ€āļŠāļ™āļ­āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļˆāļēāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļžāļ­āļĢāđŒāļ•āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļĄāļđāļĨāļ„āđˆāļē [āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āđ€āļ‡āļīāļ™] āļšāļēāļ— āđ‚āļ”āļĒāļ„āļģāļ™āļķāļ‡āļ–āļķāļ‡āđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
  5. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļˆāļēāļāļ­āļąāļ•āļĢāļēāđāļĨāļāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āļ§āļīāļ˜āļĩāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡”

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļĄāļŦāļ āļēāļ„

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđ„āļ—āļĒāđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē] āļ‚āđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē āđ‚āļ”āļĒāļžāļīāļˆāļēāļĢāļ“āļēāļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāļŠāļģāļ„āļąāļāļ—āļēāļ‡āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆ”
  2. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ˜āļ™āļēāļ„āļēāļĢāļāļĨāļēāļ‡] āļ•āđˆāļ­āļ•āļĨāļēāļ”āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™”
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ­āļąāļ•āļĢāļēāđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļŸāđ‰āļ­ āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļ”āļ­āļāđ€āļšāļĩāđ‰āļĒ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āļ—āļēāļ‡āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāđƒāļ™āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđ„āļ—āļĒ”
  4. “āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āļ—āļēāļ‡āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđ„āļ—āļĒāļāļąāļšāļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāļ­āļ·āđˆāļ™āđ† āđƒāļ™āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ„āļ­āļēāđ€āļ‹āļĩāļĒāļ™”
  5. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ [āđ€āļŦāļ•āļļāļāļēāļĢāļ“āđŒāļĢāļ°āļ”āļąāļšāđ‚āļĨāļ] āļ•āđˆāļ­āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāđ„āļ—āļĒāđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ—āļĩāđˆāļ­āļēāļˆāđ€āļāļīāļ”āļ‚āļķāđ‰āļ™”

āļāļēāļĢāļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļšāļļāļ„āļ„āļĨ

  1. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļāļēāļĢāđ€āļāļĐāļĩāļĒāļ“āļ—āļĩāđˆ [āļ­āļēāļĒāļļ] āļ›āļĩ āđ‚āļ”āļĒāļĄāļĩāļĢāļēāļĒāđ„āļ”āđ‰āļ•āđˆāļ­āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ [āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āđ€āļ‡āļīāļ™] āļšāļēāļ—”
  2. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļŠāļĢāļĢāļŠāļīāļ™āļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāđƒāļ™āļžāļ­āļĢāđŒāļ•āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ›āļēāļ™āļāļĨāļēāļ‡”
  3. “āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ­āļ­āļĄāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļĢāļ°āļĒāļ°āļŠāļąāđ‰āļ™ [āļĢāļ°āļšāļļāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒ] āļ āļēāļĒāđƒāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē [āļˆāļģāļ™āļ§āļ™] āļ›āļĩ”
  4. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļļāđ‰āļĄāļ„āđˆāļēāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļ‹āļ·āđ‰āļ­āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļŠāđˆāļēāļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļđāđˆāļ­āļēāļĻāļąāļĒāđƒāļ™āļžāļ·āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āļŦāļĢāļ·āļ­āļĒāđˆāļēāļ™] āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē [āļˆāļģāļ™āļ§āļ™] āļ›āļĩ”
  5. “āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļŦāļ™āļĩāđ‰āļŠāđˆāļ§āļ™āļšāļļāļ„āļ„āļĨāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ§āļīāļ™āļąāļĒāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™”

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļ§āļĄ

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļ§āļĄ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™] āđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļāļąāļšāļ”āļąāļŠāļ™āļĩāļ­āđ‰āļēāļ‡āļ­āļīāļ‡āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē] āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē”
  2. “āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļ§āļĄāļ•āļĢāļēāļŠāļēāļĢāļ—āļļāļ™āđāļĨāļ°āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļ§āļĄāļ•āļĢāļēāļŠāļēāļĢāļŦāļ™āļĩāđ‰āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē]”
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™] āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļąāļšāļŠāļ āļēāļ§āļ°āļ•āļĨāļēāļ”āļ›āļąāļˆāļˆāļļāļšāļąāļ™”
  4. “āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļžāļ­āļĢāđŒāļ•āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļ§āļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§ [āļĢāļ°āļšāļļāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒ]”
  5. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļ”āļĩāđāļĨāļ°āļ‚āđ‰āļ­āđ€āļŠāļĩāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™ ETF āđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļāļąāļšāļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļ§āļĄāđāļšāļš Active Management”
āđāļˆāļāļĢāļ°āļšāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āđ‚āļ”āļĒAI (āļāļ”āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄ)

āļœāļĄāđ„āļ”āđ‰āđ„āļ›āđ€āļˆāļ­āļ„āļĨāļīāļ›āļ™āļĩāđ‰ āļĄāļĩāļāļēāļĢāđāļˆāļāļĢāļ°āļšāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļļāļ‡āđ‚āļ‰āļĨāļ āļ‹āļķāđˆāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ CDC ActionZone āļāđ‡āđ€āļĨāļĒāđ€āļ­āļēāđ„āļ›āļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ™āļīāļ”āđ†āļŦāļ™āđˆāļ­āļĒāđ† āđƒāļŦāđ‰āļ—āļģāļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āļŠāļąāļāļāļēāļ“āļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ‚āļēāļĒ āļāļąāļšāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļŠāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāđ‰āļ‡āđˆāļēāļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™


1.āđ€āļ›āļīāļ”āļšāļąāļāļŠāļĩāļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡
āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĢāļ” Binaryoption (āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāđ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ€āļ›āļīāļ”āļ”āļđāļŠāļąāļāļāļēāļ“ TF 1H āļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›) āļāļķāļāļāļ™āđ€āļ—āļĢāļ”āļŸāļĢāļĩāļ„āļĨāļīāļāļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆ
āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĢāļ”Forex (āđƒāļŠāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļāļąāļšāļŠāļąāļāļāļēāļ“āļ™āļĩāđ‰) āļāļķāļāļāļ™āđ€āļ—āļĢāļ”āļŸāļĢāļĩāļ„āļĨāļīāļāļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆ

2.āđ„āļ›āļ—āļĩāđˆ https://www.tradingview.com/ āđāļĨāđ‰āļ§āđ€āļ­āļēCodeāļ—āļĩāđˆāļœāļĄāđāļˆāļ āļāđ‡āļ­āļ›āļ§āļēāļ‡āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĨāļĒāļ„āļĢāļąāļš

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// ÂĐ piriya33
// Added Labels and alert conditions and other quality of life feature
// Updated compatability with pine script v4
// Based on improvements from "Kitti-Playbook Action Zone V.4.2.0.3 for Stock Market"

//@version=5
strategy('GPT Mod By CDC V3', overlay=true, precision=6, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
//****************************************************************************//
// CDC Action Zone is based on a simple EMA crossover
// between [default] EMA12 and EMA26
// The zones are defined by the relative position of
// price in relation to the two EMA lines
// Different zones can be use to activate / deactivate
// other trading strategies
// The strategy can also be used on its own with
// acceptable result, buy on the first green candle
// and sell on the first red candle
//****************************************************************************//
//****************************************************************************//
// Define User Input Variables

xsrc = input.source(title='Source Data', defval=close)
xprd1 = input.int(title='Fast EMA period', defval=12)
xprd2 = input.int(title='Slow EMA period', defval=26)
xsmooth = input.int(title='Smoothing period (1 = no smoothing)', defval=1)
fillSW = input.bool(title='Paint Bar Colors', defval=true)
fastSW = input.bool(title='Show fast moving average line', defval=true)
slowSW = input.bool(title='Show slow moving average line', defval=true)
labelSwitch = input.bool(title='Turn on assistive text', defval=true)
plotSigsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Signals? ', defval=true)
plotRibsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Ribbon', defval=false)
plotRibbonPos = input.string(title='Ribbon Position', options=['Top', 'Bottom'], defval='Top')

xfixtf = input.bool(title='** Use Fixed time frame Mode (advanced) **', defval=false)
xtf = input.timeframe(title='** Fix chart to which time frame ? **)', defval='D')

plotSig2sw = input.bool(title='Plot momentum based Buy/Sell Signals? ', defval=false)
plotSig2lv = input.int(title='Set signal threshold (higher = stricter)', defval=1, minval=0, maxval=1)

//****************************************************************************//
//Calculate Indicators

f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) => request.security(_symbol, _res, _src[1], lookahead = barmerge.lookahead_on) // Using f_secureSecurity to avoid repainting

xPrice = ta.ema(xsrc, xsmooth)


FastMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd1)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd1)


SlowMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd2)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd2)

Bull = FastMA > SlowMA
Bear = FastMA < SlowMA

//****************************************************************************//
// Define Color Zones

Green = Bull and xPrice > FastMA // Buy
Blue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice > SlowMA //Pre Buy 2
LBlue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice < SlowMA //Pre Buy 1

Red = Bear and xPrice < FastMA // Sell
Orange = Bull and xPrice < FastMA and xPrice < SlowMA // Pre Sell 2
Yellow = Bull and xPrice < FastMA and xPrice > SlowMA // Pre Sell 1

//****************************************************************************//
// Display color on chart


bColor = Green ? color.green :
Blue ? color.blue :
LBlue ? color.aqua :
Red ? color.red :
Orange ? color.orange :
Yellow ? color.yellow :
color.black
barcolor(color=fillSW ? bColor : na)

//****************************************************************************//
// Display MA lines

FastL = plot(fastSW ? FastMA : na, 'Fast EMA', color=color.new(color.red, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
SlowL = plot(slowSW ? SlowMA : na, 'Slow EMA', color=color.new(color.blue, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
fillcolor = Bull ? color.new(color.green,90) : Bear ? color.new(color.red,90) : color.new(color.black,90) // fillcolor = Bull ? color.green : Bear ? color.red : color.black
fill(FastL, SlowL, fillcolor) // fill(FastL, SlowL, fillcolor, transp=90)

//****************************************************************************//
// Define Buy and Sell condition
// This is only for thebasic usage of CDC Actionzone (EMA Crossover)
// ie. Buy on first green bar and sell on first red bar

buycond = Green and Green[1] == 0
sellcond = Red and Red[1] == 0

bullish = ta.barssince(buycond) < ta.barssince(sellcond)
bearish = ta.barssince(sellcond) < ta.barssince(buycond)

buy = bearish[1] and buycond
sell = bullish[1] and sellcond

bColor_BullBear = bullish ? color.green : bearish ? color.red : color.black

//****************************************************************************//
// Plot Buy and Sell point on chart

plotshape(plotSigsw ? buy : na,
style=shape.labelup,
title='Buy Signal',
location=location.belowbar,
color=color.new(color.green, 0),
text="BUY")
plotshape(plotSigsw ? sell : na,
style=shape.labeldown,
title='Sell Signal',
location=location.abovebar,
color=color.new(color.red, 0),
text="SELL")

// Display Buy/Sell Ribbon


plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Top' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.top,
color=bColor_BullBear)

plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Bottom' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.bottom,
color=bColor_BullBear)


//****************************************************************************//
// Label

labelstyle = close > SlowMA ? label.style_label_down : label.style_label_up
labelyloc = close > SlowMA ? yloc.abovebar : yloc.belowbar
labeltcolor = buy ? color.black :
sell ? color.white :
close > close[1] ? color.green :
color.red
labelbgcolor = buy ? color.green : sell ? color.red : color.silver
labeltext = buy ? 'BUY next bar\n' : sell ? 'SELL next bar\n' : ' '
trendText = bullish ? 'bullish' : bearish ? 'bearish' : 'sideways'


l1 = label.new(bar_index, na,
text=labeltext + syminfo.ticker + ' ' + str.tostring(close) + ' ' + syminfo.currency + '\n currently in a ' + trendText + ' trend \n',
color=labelbgcolor,
textcolor=labeltcolor,
yloc=labelyloc,
style=labelstyle)

label.delete(labelSwitch ? l1[1] : l1)

// Momentum Signal using StochRSI

// Adds a momentum based signal following trends to the script
// Default is hidden, only use with caution
// Parameters for STOCH RSI is hard-coded to avoid cluttering the input screen further
// If you need to change anything, make a copy of the code and change it.
// Inputs are commented out, to enable them comment out the hard coded variables first!

// fixed inputs //

smoothK = 3
smoothD = 3
RSIlen = 14
STOlen = 14
SRsrc = close
OSlevel = 30
OBlevel = 70

// User inputs // // COMMENT ABOVE VARIABLES FIRST!!

// smoothK = input(3,"StochRSI smooth K",type=input.integer,minval=1)
// smoothD = input(3,"StochRSI smooth D",type=input.integer,minval=1)
// RSIlen = input(14,"RSI length",type=input.integer,minval=1)
// STOlen = input(14,"Stochastic length",type=input.integer,minval=1)
// SRsrc = input(close,"Source for StochasticRSI",type=input.source)
// OSlevel = input(30,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)
// OBlevel = input(70,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)

// calculations //
rsi1 = ta.rsi(SRsrc, RSIlen)
k = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, STOlen), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)

// storsiBuySig = if bullish
// if (d < OSlevel and crossover(k,d))
// 3
// else if crossover(k,OSlevel)
// 2
// else if d > OSlevel and crossover(k,d)
// 1
// else
// 0
// else
// 0

crossover_1 = ta.crossover(k, d)
crossover_2 = ta.crossover(k, d)
iff_1 = d > OSlevel and crossover_2 ?
1 : 0
iff_2 = d < OSlevel and crossover_1 ?
2 : iff_1
storsiBuySig = bullish ? iff_2 : 0

crossunder_1 = ta.crossunder(k, d)
crossunder_2 = ta.crossunder(k, d)
iff_3 = d < OBlevel and crossunder_2 ?
1 : 0
iff_4 = d > OBlevel and crossunder_1 ?
2 : iff_3
storsiSellSig = bearish ? iff_4 : 0

plotshape(plotSig2sw ? storsiBuySig > plotSig2lv ? storsiBuySig : na : na,
'Buy more signals', style=shape.triangleup,
location=location.belowbar, color=color.new(color.teal, 0))
plotshape(plotSig2sw ? storsiSellSig > plotSig2lv ? storsiSellSig : na : na,
'Sell more signals', style=shape.triangledown,
location=location.abovebar, color=color.new(color.orange, 0))


//****************************************************************************//
// Alert conditions

alertcondition(buy,
title='*Buy Alert',
message='Buy {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(sell,
title='*Sell Alert',
message='Sell {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(bullish,
title='is Bullish')

alertcondition(bearish,
title='is Bearish')

alertcondition(Green,
title='is Green')

alertcondition(Blue,
title='is Blue (Strong Rally)')

alertcondition(LBlue,
title='is Light Blue (Rally)')

alertcondition(Red,
title='is Red')

alertcondition(Orange,
title='is Orange (Strong Dip)')

alertcondition(Yellow,
title='is Yellow (Dip)')


//****************************************************************************//

// Entry and Exit Strategy
if (buy)
strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sell)
strategy.close("Buy")

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ•āļĢāļēāļŠāļēāļĢāļŦāļ™āļĩāđ‰

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ­āļąāļ•āļĢāļēāļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļžāļąāļ™āļ˜āļšāļąāļ•āļĢāļĢāļąāļāļšāļēāļĨāđ„āļ—āļĒāđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē] āļ‚āđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē”
  2. “āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāļŠāļ™āđƒāļˆāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļžāļąāļ™āļ˜āļšāļąāļ•āļĢāļĢāļąāļāļšāļēāļĨāđāļĨāļ°āļŦāļļāđ‰āļ™āļāļđāđ‰āđ€āļ­āļāļŠāļ™āđƒāļ™āļŠāļ āļēāļ§āļ°āļ•āļĨāļēāļ”āļ›āļąāļˆāļˆāļļāļšāļąāļ™”
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ”āđ‰āļēāļ™āđ€āļ„āļĢāļ”āļīāļ•āļ‚āļ­āļ‡āļŦāļļāđ‰āļ™āļāļđāđ‰āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āđāļĨāļ°āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļāļąāļšāļ„āđˆāļēāđ€āļ‰āļĨāļĩāđˆāļĒāļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ”
  4. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļ”āļ­āļāđ€āļšāļĩāđ‰āļĒāļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļ•āđˆāļ­āļĄāļđāļĨāļ„āđˆāļēāļžāļ­āļĢāđŒāļ•āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ•āļĢāļēāļŠāļēāļĢāļŦāļ™āļĩāđ‰”
  5. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđ‚āļ­āļāļēāļŠāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ•āļĢāļēāļŠāļēāļĢāļŦāļ™āļĩāđ‰āļ•āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡”

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ—āļ­āļ‡āļ„āļģāđāļĨāļ°āđ‚āļĨāļŦāļ°āļĄāļĩāļ„āđˆāļē

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ‡āļœāļĨāļ•āđˆāļ­āļĢāļēāļ„āļēāļ—āļ­āļ‡āļ„āļģāđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē] āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļēāđāļĨāļ°āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  2. “āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļˆāļēāļāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ—āļ­āļ‡āļ„āļģāđāļ—āđˆāļ‡āļāļąāļšāļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļ§āļĄāļ—āļ­āļ‡āļ„āļģāđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē]”
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļĢāļēāļ„āļēāļ—āļ­āļ‡āļ„āļģāļāļąāļšāļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāļ—āļēāļ‡āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆ āđ€āļŠāđˆāļ™ āļ­āļąāļ•āļĢāļēāđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļŸāđ‰āļ­āđāļĨāļ°āļ„āđˆāļēāđ€āļ‡āļīāļ™āļ”āļ­āļĨāļĨāđˆāļēāļŦāđŒ
  1. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļšāļ—āļšāļēāļ—āļ‚āļ­āļ‡āļ—āļ­āļ‡āļ„āļģāđƒāļ™āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļˆāļēāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļžāļ­āļĢāđŒāļ•āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļŠāļ āļēāļ§āļ°āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļ—āļĩāđˆāđ„āļĄāđˆāđāļ™āđˆāļ™āļ­āļ™”
  2. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļĢāļēāļ„āļēāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļĨāļŦāļ°āļĄāļĩāļ„āđˆāļēāļ­āļ·āđˆāļ™āđ† āđ€āļŠāđˆāļ™ āđ€āļ‡āļīāļ™ āđāļžāļĨāļ—āļīāļ™āļąāļĄ āđāļĨāļ°āļžāļēāļĨāļēāđ€āļ”āļĩāļĒāļĄ”

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđ‚āļ āļ„āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļĢāļēāļ„āļēāļ™āđ‰āļģāļĄāļąāļ™āļ”āļīāļšāđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āđ‚āļĨāļāđāļĨāļ°āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāđ„āļ—āļĒ”
  2. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđ‚āļ āļ„āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āļœāđˆāļēāļ™āļ•āļĢāļēāļŠāļēāļĢāļ­āļ™āļļāļžāļąāļ™āļ˜āđŒ”
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļĢāļēāļ„āļēāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđ‚āļ āļ„āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļāļąāļšāļ­āļąāļ•āļĢāļēāđāļĨāļāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļŠāļāļļāļĨāđ€āļ‡āļīāļ™āđƒāļ™āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāļœāļđāđ‰āļŠāđˆāļ‡āļ­āļ­āļāļŦāļĨāļąāļ”
  4. “āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļŦāļļāđ‰āļ™āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļœāļđāđ‰āļœāļĨāļīāļ•āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđ‚āļ āļ„āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļāļąāļšāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ•āļąāļ§āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđ‚āļ āļ„āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđ‚āļ”āļĒāļ•āļĢāļ‡”
  5. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļ”āđ‰āļēāļ™āļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļ•āđˆāļ­āđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļĢāļēāļ„āļēāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđ‚āļ āļ„āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ•āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻ

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āđ€āļāļīāļ”āđƒāļŦāļĄāđˆ (Emerging Markets) āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē] āļ‚āđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē”
  2. “āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļļāđ‰āļ™āļŠāļŦāļĢāļąāļāļ­āđ€āļĄāļĢāļīāļāļēāļāļąāļšāļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļļāđ‰āļ™āļĒāļļāđ‚āļĢāļ›”
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļ•āļķāļ‡āđ€āļ„āļĢāļĩāļĒāļ”āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ„ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ„]”
  4. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļ§āļĄāļ•āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđ„āļ—āļĒāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
  5. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļˆāļēāļāļ­āļąāļ•āļĢāļēāđāļĨāļāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ•āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻ”

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ Startup

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ Startup āļ”āđ‰āļēāļ™ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđƒāļ™āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđ„āļ—āļĒ”
  2. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ Startup āļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ [āļĢāļ°āļšāļļāļĢāļ°āļĒāļ°āļāļēāļĢāļĢāļ°āļ”āļĄāļ—āļļāļ™ āđ€āļŠāđˆāļ™ Series A, B]”
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāļŠāļģāļ„āļąāļāļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ‡āļœāļĨāļ•āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆāļ‚āļ­āļ‡ Startup āđƒāļ™āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
  4. “āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļ‚āđ‰āļ­āļ”āļĩāđāļĨāļ°āļ‚āđ‰āļ­āđ€āļŠāļĩāļĒāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ Startup āđ‚āļ”āļĒāļ•āļĢāļ‡āļāļąāļšāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļœāđˆāļēāļ™āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™ Venture Capital”
  5. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢ Exit āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ Startup āđ„āļ—āļĒāđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē] āļ‚āđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē”

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāļŠāļīāļ™āļ—āļēāļ‡āļ›āļąāļāļāļē

  1. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļĄāļđāļĨāļ„āđˆāļēāđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļšāļąāļ•āļĢāļ”āđ‰āļēāļ™ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ]”
  2. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ NFT (Non-Fungible Token) āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡”
  3. “āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļˆāļēāļāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļĨāļīāļ‚āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāđŒāđ€āļžāļĨāļ‡āļāļąāļšāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļŦāļļāđ‰āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļšāļąāļ™āđ€āļ—āļīāļ‡”
  4. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ—āļēāļ‡āļāļŽāļŦāļĄāļēāļĒāđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāļŠāļīāļ™āļ—āļēāļ‡āļ›āļąāļāļāļēāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻ”
  5. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļĄāļđāļĨāļ„āđˆāļēāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āđāļĨāļ°āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļēāļĒāđ„āļ”āđ‰āļˆāļēāļāđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ”

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ—āļ”āđāļ—āļ™

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āđāļŠāļ‡āļ­āļēāļ—āļīāļ•āļĒāđŒāđƒāļ™āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđ„āļ—āļĒāđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļēāļĒāļĒāđˆāļ­āļĒ”
  2. “āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļļāđ‰āļĄāļ„āđˆāļēāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āļĨāļĄāļāļąāļšāļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āđāļŠāļ‡āļ­āļēāļ—āļīāļ•āļĒāđŒāđƒāļ™āļšāļĢāļīāļšāļ—āļ‚āļ­āļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđ„āļ—āļĒ”
  3. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļ āļēāļ„āļĢāļąāļāļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ—āļ”āđāļ—āļ™āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡”
  4. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđāļĨāļ°āļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļŦāļļāđ‰āļ™āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ—āļ”āđāļ—āļ™āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļĨāļąāļāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāđ„āļ—āļĒ”
  5. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ—āđ‰āļēāļ—āļēāļĒāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļāļēāļĢāļāļąāļāđ€āļāđ‡āļšāļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™ (Energy Storage)”

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļŠāļĄāļąāļĒāđƒāļŦāļĄāđˆ

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ AI (Artificial Intelligence) āđƒāļ™āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđ„āļ—āļĒ”
  2. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ 5G āļ•āđˆāļ­āļ āļēāļ„āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™”
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļ—āļĩāđˆāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ Blockchain”
  4. “āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļžāļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļŦāļļāđ‰āļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļ‚āļ™āļēāļ”āđƒāļŦāļāđˆāļāļąāļš Startup āļ”āđ‰āļēāļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ”
  5. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ—āđ‰āļēāļ—āļēāļĒāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ IoT (Internet of Things) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ•āļĨāļēāļ”āđ„āļ—āļĒ”

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ—āļēāļ‡ (Niche Market)

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļœāļđāđ‰āļŠāļđāļ‡āļ­āļēāļĒāļļāđƒāļ™āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđ„āļ—āļĒ”
  2. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļžāļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļĨāļēāļ”āļ­āļēāļŦāļēāļĢāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™”
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ E-sports āđāļĨāļ°āđ€āļāļĄāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒ”
  4. “āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāđ‚āļ­āļāļēāļŠāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ•āļĨāļēāļ”āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāļŦāļĢāļđāļŦāļĢāļēāļāļąāļšāļ•āļĨāļēāļ”āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāļ›āļĢāļ°āļŦāļĒāļąāļ”āđƒāļ™āļšāļĢāļīāļšāļ—āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļ›āļąāļˆāļˆāļļāļšāļąāļ™”
  5. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĄāļīāļ•āļĢāļ•āđˆāļ­āļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄ”

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡āļ§āļīāļāļĪāļ•āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆ

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļ–āļ”āļ–āļ­āļĒ āđ‚āļ”āļĒāļžāļīāļˆāļēāļĢāļ“āļēāļˆāļēāļāļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđƒāļ™āļ­āļ”āļĩāļ•”
  2. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļŠāļīāļ™āļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒ (Safe-haven assets) āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡āļ§āļīāļāļĪāļ•āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆ”
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āļĄāļēāļ•āļĢāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļ•āļļāđ‰āļ™āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļ āļēāļ„āļĢāļąāļāļ•āđˆāļ­āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ āļēāļ„āļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āđˆāļēāļ‡āđ†”
  4. “āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđāļšāļš Value Investing āļāļąāļš Growth Investing āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™”
  5. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ Dollar-Cost Averaging āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§āļŠāđˆāļ§āļ‡āļ•āļĨāļēāļ”āļ‚āļēāļĨāļ‡”

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļąāđˆāļ‡āļĒāļ·āļ™ (Sustainable Investment)

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđāļšāļš ESG (Environmental, Social, and Governance) āđƒāļ™āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđ„āļ—āļĒ”
  2. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļ§āļĄāļ—āļĩāđˆāđ€āļ™āđ‰āļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļąāđˆāļ‡āļĒāļ·āļ™āđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļāļąāļšāļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļ§āļĄāļ—āļąāđˆāļ§āđ„āļ›”
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļĨāļ”āļāļēāļĢāļ›āļĨāđˆāļ­āļĒāļāđŠāļēāļ‹āđ€āļĢāļ·āļ­āļ™āļāļĢāļ°āļˆāļāļ•āđˆāļ­āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ āļēāļ„āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ”
  4. “āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļĄāļēāļ•āļĢāļāļēāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļąāđˆāļ‡āļĒāļ·āļ™āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđ„āļ—āļĒāļāļąāļšāļ•āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻ āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē”
  5. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ Carbon Credit āđāļĨāļ°āļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļ—āļĩāđˆāļ„āļēāļ”āļŦāļ§āļąāļ‡”

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āđāļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļē

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđāļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°”
  1. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļļāđ‰āļĄāļ„āđˆāļēāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ­āļļāļ”āļĄāļĻāļķāļāļĐāļēāđƒāļ™āļŠāļēāļ‚āļē [āļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļ‚āļē] āđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļāļąāļšāļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āđāļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™”
  2. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ EdTech (Education Technology) āđƒāļ™āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđ„āļ—āļĒ”
  3. “āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āđƒāļŦāļĄāđˆ (Upskilling) āļāļąāļšāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļŠāļīāļ™āļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļ—āļąāđˆāļ§āđ„āļ›”
  4. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļāļĢāļ•āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđāļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™”

āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđāļžāļ—āļĒāđŒ

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ Telemedicine āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāđ„āļ—āļĒ”
  2. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļ—āļĩāđˆāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ Gene Editing”
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļŠāļēāļ˜āļēāļĢāļ“āļŠāļļāļ‚āļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāļĒāļēāđāļĨāļ°āđ€āļ§āļŠāļ āļąāļ“āļ‘āđŒ”
  4. “āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļžāļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđāļžāļ—āļĒāđŒāļāļąāļšāļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļĒāļēāđāļšāļšāļ”āļąāđ‰āļ‡āđ€āļ”āļīāļĄ”
  5. “āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ—āđ‰āļēāļ—āļēāļĒāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ”āđ‰āļēāļ™āļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāļˆāļīāļ•āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļ—āļĩāđˆāļ”āļĩ (Mental Health and Wellness)”

AI Master Class

(āđƒāļŠāđ‰AIāļŠāđˆāļ§āļĒāļ—āļģāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž)

āļ‚āļ­āļ‚āļ­āļšāļ„āļļāļ“āļ—āļĩāđˆāđ„āļ§āđ‰āļ§āļēāļ‡āđƒāļˆ

āđ€āļĢāļēāļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļ™āļĒāļļāļ„āļ—āļĩāđˆ AI āļāļģāļĨāļąāļ‡āļˆāļ°āļĄāļēāļžāļĨāļīāļāđ‚āļĨāļāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš

✅ āļœāļđāđ‰āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļāļēāļĢ āđ€āļˆāđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļēāļāļ™āļģ AI āļĄāļēāļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļœāļĨāļāļģāđ„āļĢ āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļĒāļ­āļ”āļ‚āļēāļĒ
✅ āļĄāļ™āļļāļĐāļĒāđŒāđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ­āļąāļžāļŠāļāļīāļĨāļ•āļąāļ§āđ€āļ­āļ‡ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļ­āļēāļŠāļĩāļžāļāļēāļĢāļ‡āļēāļ™
✅ āļœāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āđƒāļˆāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ AI āđāļĨāļ°āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ™āļģāđ„āļ›āļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™
✅ āļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™

āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđƒāļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

✅ āļ›āļđāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ AI āđāļĨāļ° ChatGPT āļˆāļēāļāļĢāļ°āļ”āļąāļšāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļˆāļ™āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđ€āļ›āđ‡āļ™
✅ āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢ Prompt āđƒāļŦāđ‰ AI āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ•āļēāļĄāļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļēāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢ
✅ āļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđ€āļŠāđˆāļ™ āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”, Content Creation, SEO
✅ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļđāļ›āļ āļēāļž āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­ āļ”āđ‰āļ§āļĒ AI āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡ DALL-E
✅ āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļŦāļĨāļ·āļ­āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™
✅ AI āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒāļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļŠāļĩāļ§āļīāļ”āđāļĨāļ°āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ‡āđˆāļēāļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™

āđāļĨāļ°āļĒāļąāļ‡āļĄāļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āļ­āļ·āđˆāļ™āđ†āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒ

✅ āđƒāļŠāđ‰ Gemini āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™
📝 Workshop āđ€āļžāļˆāļŠāļ­āļ™āļžāļīāđ€āļĻāļĐāļ„āļ“āļīāļ•āļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ
💎 workshop āđ€āļžāļˆ āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŠāļ­āļ™āļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐ
📝 āļĨāļ­āļ‡āđƒāļŦāđ‰ ChatGPT āļŠāļ­āļ™āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ HTML CSS āļŠāļ­āļ™āļ”āļĩāđ„āļĄāđˆāļžāļ­āļŠāļĢāļļāļ›āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļ”āđ‰āļ§āļĒ
🚀 āļŠāļ­āļ™āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļēāđ€āļ§āļ›āđƒāļ™5āļ™āļēāļ—āļĩ āļ”āđ‰āļ§āļĒ ChatGPT āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™Codeāđ€āļ­āļ‡āđāļĄāđ‰āđāļ•āđˆāļ•āļąāļ§āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§
ðŸŽĨ AI āļŠāļĢāļļāļ›āļ„āļĨāļīāļ› youtube
ðŸ’Ą āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āļ­āļ­āļāđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ›āļ§āļĩāļ”āļĩāđ‚āļ­
🗚ïļ ChatGPT āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ Mind Mapping āđ„āļ”āđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒ
🔍 āđƒāļŠāđ‰ Chat GPT āļŠāđˆāļ§āļĒāļŦāļēāļĢāļđāļ›āđ„āļ”āđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒ
📚 āļĨāđ‰āļģāļˆāļąāļ” āđƒāļŦāđ‰ AI āđāļ•āđˆāļ‡āļ™āļīāļ—āļēāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ āļēāļžāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļš āļ„āļ­āļĄāđ‚āļš ChatGPT+Midjourney+Canva
🖌ïļ āļ—āļģāļĢāļđāļ›āļŠāļĄāļļāļ”āļĢāļ°āļšāļēāļĒāļŠāļĩ āļ”āđ‰āļ§āļĒ Midjourney
📈 āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ SEO āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāđ€āļĢāļīāđˆāļĄ
📊 50 marketing Prompt
🖞ïļ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļđāļ›āļŸāļĢāļĩāđ†āļœāđˆāļēāļ™ ChatGPT
ðŸ–Ĩïļ āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡slide āđāļšāļš powerpoint
📚 āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ„āļĨāļīāļ› Youtube āđ€āļžāļīāđˆāļĄ SEO

āđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ›āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļ•āļąāļ™

āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļĢāļēāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ› tiktok āļĒāļ­āļ”āļ§āļīāļ§āļžāļļāđˆāļ‡āđ† āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĒāļīāļ‡Ads

FAQ

āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ”āļ™āļĩāđ‰āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡ 3,990 āļšāļēāļ— āļāđˆāļ­āļ™āļ›āļĢāļąāļšāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļēāļ„āļēāđ€āļ•āđ‡āļĄ 8,990 āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•

āđƒāļŠāđˆāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŦāđ‡āļ™

āļ­āļĩāđ€āļĄāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļĄāđˆāđāļŠāļ”āļ‡āđƒāļŦāđ‰āļ„āļ™āļ­āļ·āđˆāļ™āđ€āļŦāđ‡āļ™ āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ–āļđāļāļ—āļģāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļŦāļĄāļēāļĒ *