💰 Algorithmic Trading Strategist! 50+ Prompt พัฒนากลยุทธ์การเทรดอัตโนมัติ 🤖 พร้อม AI Market Sentiment Analyzer 📊 สร้างผลตอบแทนที่เหนือกว่าตลาด

ท่านสามารถเลือกใช้งานAIจากค่ายไหนก็ได้ครับ

คุณสมบัติChatGPTMicrosoft CopilotClaudeGeminiPerplexity
ผู้พัฒนาOpenAIMicrosoftAnthropicGooglePerplexity AI
โมเดลพื้นฐานGPT-3.5/GPT-4GPT-4ClaudePaLM 2/GeminiGPT-3.5/GPT-4
การรองรับภาษาหลายภาษาหลายภาษาหลายภาษาหลายภาษาหลายภาษา
ความสามารถในการประมวลผลภาพมี (GPT-4)มีมีมีมี
การเข้าถึงข้อมูลเรียลไทม์ไม่มีมีไม่มีมีมี
ความสามารถในการเขียนโค้ดดีดีมากดีมากดีดี
การใช้งานฟรีมีแบบจำกัดมีมีแบบจำกัดมีมี
แพลตฟอร์มที่รองรับเว็บ, มือถือWindows, Edgeเว็บ, APIเว็บ, มือถือ, APIเว็บ, มือถือ
ความสามารถในการสร้างเนื้อหาดีมากดีมากดีมากดีมากดี
การอ้างอิงแหล่งข้อมูลไม่มีมีไม่มีมีมี


ใช้งานChatGPT https://chatgpt.com/
ใช้งาน microsoft Copilot https://copilot.microsoft.com/
ใช้งาน Gemini https://gemini.google.com/app
ใช้งาน perplexity https://www.perplexity.ai/

  1. “สร้างกลยุทธ์การเทรดอัตโนมัติโดยใช้ [ตัวชี้วัดทางเทคนิค] เพื่อระบุจุดเข้าซื้อและขายที่เหมาะสมสำหรับ [คู่สกุลเงิน/หุ้น]”
  2. “พัฒนาโมเดล AI ที่วิเคราะห์ข่าวสารและโซเชียลมีเดียเพื่อประเมินความรู้สึกของตลาดต่อ [สินทรัพย์] และใช้ข้อมูลนี้ในการตัดสินใจเทรด”
  3. “ออกแบบระบบบริหารความเสี่ยงอัตโนมัติที่ปรับขนาดการเทรดตามความผันผวนของตลาดและผลการเทรดที่ผ่านมา”
  4. “สร้างอัลกอริทึมที่ใช้การวิเคราะห์แบบ Multi-timeframe เพื่อยืนยันสัญญาณการเทรดและลดสัญญาณหลอก”
  5. “พัฒนาระบบ AI ที่วิเคราะห์พฤติกรรมราคาในอดีตเพื่อทำนายแนวโน้มราคาในอนาคตของ [สินทรัพย์]”
  6. “สร้างกลยุทธ์ Mean Reversion ที่ใช้ช่วง Bollinger Bands เพื่อระบุโอกาสในการเทรด [คู่สกุลเงิน/หุ้น]”
  7. “พัฒนาระบบที่ใช้การวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐานร่วมกับการวิเคราะห์ทางเทคนิคเพื่อคัดกรองโอกาสการลงทุนที่ดีที่สุด”
  8. “ออกแบบกลยุทธ์ Grid Trading ที่ปรับตัวตามความผันผวนของตลาดเพื่อเพิ่มโอกาสทำกำไรในตลาด [Sideways/Trending]”
  9. “สร้างระบบ AI ที่วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์ต่างๆ เพื่อระบุโอกาสในการทำ Arbitrage”
  10. “พัฒนากลยุทธ์ Momentum Trading ที่ใช้ตัวชี้วัด [RSI/MACD/Stochastic] เพื่อเข้าเทรดตามทิศทางของตลาด”
  11. “สร้างระบบวิเคราะห์ปริมาณการซื้อขาย (Volume) เพื่อยืนยันความแข็งแกร่งของแนวโน้มและจุดกลับตัวของราคา”
  12. “พัฒนาโมเดล Machine Learning ที่ทำนายความน่าจะเป็นของการเกิด Breakout จาก [รูปแบบแท่งเทียน/แนวรับแนวต้าน]”
  13. “ออกแบบระบบ Portfolio Optimization ที่ใช้ Modern Portfolio Theory เพื่อจัดสรรเงินลงทุนระหว่างสินทรัพย์ต่างๆ อย่างเหมาะสม”
  14. “สร้างกลยุทธ์ Pairs Trading ที่ใช้การวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อระบุโอกาสในการเทรดคู่หุ้นที่มีความสัมพันธ์กัน”
  15. “พัฒนาระบบ AI ที่วิเคราะห์ข้อมูล Order Flow เพื่อระบุแรงซื้อขายของนักลงทุนรายใหญ่และใช้ข้อมูลนี้ในการตัดสินใจเทรด”
  16. “สร้างกลยุทธ์ Trend Following ที่ใช้ Moving Average ร่วมกับ [ตัวชี้วัดอื่นๆ] เพื่อระบุจุดเข้าและออกจากตลาดที่กำลังมีแนวโน้ม”
  17. “ออกแบบระบบ Early Warning ที่ใช้ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจมหภาคเพื่อคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของตลาดในระยะยาว”
  18. “พัฒนาโมเดล AI ที่วิเคราะห์รูปแบบแท่งเทียนญี่ปุ่นเพื่อทำนายการเคลื่อนไหวของราคาในระยะสั้น”
  19. “สร้างระบบ Backtesting ที่จำลองการเทรดย้อนหลังโดยคำนึงถึงค่า Slippage และ Transaction Cost เพื่อประเมินประสิทธิภาพของกลยุทธ์อย่างแม่นยำ”
  20. “พัฒนากลยุทธ์ Scalping ที่ใช้การวิเคราะห์ Market Depth และ Order Book เพื่อทำกำไรจากความเคลื่อนไหวของราคาในระยะสั้นมาก”
  21. “ออกแบบระบบ Risk Parity ที่จัดสรรความเสี่ยงอย่างเท่าเทียมระหว่างสินทรัพย์ต่างๆ ในพอร์ตการลงทุน”
  22. “สร้างโมเดล AI ที่วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตลาดสินทรัพย์ต่างๆ เพื่อระบุโอกาสในการทำ Inter-market Arbitrage”
  23. “พัฒนากลยุทธ์ Options Trading ที่ใช้ Greeks (Delta, Gamma, Theta, Vega) เพื่อสร้างพอร์ตที่มีความเสี่ยงต่ำและผลตอบแทนสูง”
  24. “สร้างระบบวิเคราะห์ Sentiment ของนักลงทุนรายย่อยผ่าน Social Media เพื่อใช้เป็น Contrarian Indicator ในการตัดสินใจเทรด”
  25. “ออกแบบกลยุทธ์ Sector Rotation ที่ใช้การวิเคราะห์วัฏจักรเศรษฐกิจเพื่อเลือกลงทุนในหมวดธุรกิจที่มีแนวโน้มเติบโตสูง”
แจกระบบเทรดโดยAI (กดดูเพิ่มเติม)

ผมได้ไปเจอคลิปนี้ มีการแจกระบบเทรดของลุงโฉลก ซึ่งเป็น CDC ActionZone ก็เลยเอาไปปรับแต่งเพิ่มนิดๆหน่อยๆ ให้ทำการเปิดสัญญาณซื้อขาย กับเพิ่มสัญลักษณ์การใช้งานให้ง่ายขึ้น


1.เปิดบัญชีทดลอง
ทดลองเทรด Binaryoption (เหมาะก็ต่อเมื่อเปิดดูสัญญาณ TF 1H ขึ้นไป) ฝึกฝนเทรดฟรีคลิกที่นี่
ทดลองเทรดForex (ใช้ได้ดีกับสัญญาณนี้) ฝึกฝนเทรดฟรีคลิกที่นี่

2.ไปที่ https://www.tradingview.com/ แล้วเอาCodeที่ผมแจก ก็อปวางได้เลยครับ

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © 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")

  1. “พัฒนาโมเดล Machine Learning ที่ทำนายความน่าจะเป็นของการเกิด Black Swan Event และปรับพอร์ตการลงทุนให้รับมือกับเหตุการณ์ดังกล่าว”
  2. “สร้างระบบ AI ที่วิเคราะห์รายงานการเงินของบริษัทเพื่อระบุหุ้นที่มี Fundamental ดีและราคาต่ำกว่ามูลค่าที่แท้จริง”
  3. “ออกแบบกลยุทธ์ Volatility Trading ที่ใช้ตัวชี้วัด [ATR/Bollinger Bandwidth] เพื่อทำกำไรจากช่วงที่ตลาดมีความผันผวนสูง”
  4. “พัฒนาระบบ Multi-Strategy ที่ผสมผสานกลยุทธ์การเทรดหลายรูปแบบเพื่อลดความเสี่ยงและเพิ่มความสม่ำเสมอของผลตอบแทน”
  5. “สร้างโมเดล AI ที่วิเคราะห์ข้อมูล Insider Trading เพื่อระบุหุ้นที่มีโอกาสเติบโตสูงในอนาคต”
  6. “ออกแบบระบบ Dynamic Asset Allocation ที่ปรับสัดส่วนการลงทุนในสินทรัพย์ต่างๆ ตามการเปลี่ยนแปลงของสภาวะตลาด”
  7. “พัฒนากลยุทธ์ Event-driven Trading ที่ใช้ข้อมูลเหตุการณ์สำคัญ (เช่น การประกาศผลประกอบการ การควบรวมกิจการ) เพื่อสร้างโอกาสในการเทรด”
  8. “สร้างระบบ AI ที่วิเคราะห์ข้อมูล Alternative Data (เช่น ข้อมูลดาวเทียม การเคลื่อนไหวของเรือบรรทุกสินค้า) เพื่อคาดการณ์แนวโน้มเศรษฐกิจ”
  9. “ออกแบบกลยุทธ์ Algorithmic Market Making ที่สร้างสภาพคล่องให้กับตลาดและทำกำไรจาก Bid-Ask Spread”
  10. “พัฒนาโมเดล Machine Learning ที่ทำนายความน่าจะเป็นของการเกิด Flash Crash และออกแบบกลไกป้องกันความเสียหายจากเหตุการณ์ดังกล่าว”
  11. “สร้างระบบวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างราคาสินค้าโภคภัณฑ์และหุ้นบริษัทที่เกี่ยวข้องเพื่อระบุโอกาสในการเทรด”
  12. “ออกแบบกลยุทธ์ Statistical Arbitrage ที่ใช้การวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อระบุความไม่สมดุลของราคาในตลาดและทำกำไรจากการแก้ไขความไม่สมดุลนั้น”
  13. “พัฒนาระบบ AI ที่วิเคราะห์ข้อมูล Dark Pool เพื่อระบุการเคลื่อนไหวของนักลงทุนสถาบันและใช้ข้อมูลนี้ในการตัดสินใจเทรด”
  14. “สร้างกลยุทธ์ High-Frequency Trading ที่ใช้ความเร็วในการประมวลผลและส่งคำสั่งเพื่อทำกำไรจากความไม่สมดุลของราคาในระยะเวลาสั้นมาก”
  15. “ออกแบบระบบ Portfolio Rebalancing อัตโนมัติที่รักษาสัดส่วนการลงทุนตามเป้าหมายและลดความเสี่ยงจากการเปลี่ยนแปลงของตลาด”
  16. “พัฒนาโมเดล AI ที่วิเคราะห์ข้อมูลการซื้อขายของ Smart Money เพื่อระบุทิศทางการเคลื่อนไหวของราคาในอนาคต”
  17. “สร้างกลยุทธ์ Pairs Trading ที่ใช้การวิเคราะห์ Cointegration เพื่อระบุคู่หุ้นที่มีความสัมพันธ์ทางสถิติในระยะยาว”
  18. “ออกแบบระบบ Algorithmic Execution ที่แบ่งคำสั่งซื้อขายขนาดใหญ่เป็นคำสั่งย่อยๆ เพื่อลดผลกระทบต่อราคาตลาด”
  19. “พัฒนากลยุทธ์ Carry Trade ที่ใช้ความแตกต่างของอัตราดอกเบี้ยระหว่างสกุลเงินเพื่อสร้างผลตอบแทน”
  20. “สร้างโมเดล AI ที่วิเคราะห์ข้อมูล Satellite Imagery เพื่อประเมินผลผลิตทางการเกษตรและใช้ข้อมูลนี้ในการเทรด Commodity Futures”
  21. “ออกแบบกลยุทธ์ Volatility Arbitrage ที่ใช้ความแตกต่างระหว่าง Implied Volatility และ Historical Volatility เพื่อทำกำไรจากตลาด Options”
  22. “พัฒนาระบบ AI ที่วิเคราะห์ข้อมูล Supply Chain ของบริษัทต่างๆ เพื่อคาดการณ์ผลประกอบการและใช้ในการตัดสินใจลงทุน”
  23. “สร้างกลยุทธ์ Algorithmic Trading ที่ใช้การวิเคราะห์ Elliot Wave ร่วมกับ Fibonacci Retracement เพื่อระบุจุดกลับตัวของราคา”
  24. “ออกแบบระบบ Risk Management ที่ใช้ Monte Carlo Simulation เพื่อประเมินความเสี่ยงและผลตอบแทนที่เป็นไปได้ของพอร์ตการลงทุน”
  25. “พัฒนาโมเดล Machine Learning ที่วิเคราะห์ข้อมูล Orderflow และ Market Microstructure เพื่อทำนายการเคลื่อนไหวของราคาในระยะสั้นมาก”
  26. “สร้างระบบ AI ที่วิเคราะห์รายงานการประชุมของธนาคารกลางเพื่อคาดการณ์นโยบายการเงินในอนาคตและผลกระทบต่อตลาด”
  27. “ออกแบบกลยุทธ์ Cross-asset Trading ที่ใช้ความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์ต่างประเภท (เช่น หุ้น, พันธบัตร, สินค้าโภคภัณฑ์) เพื่อระบุโอกาสในการเทรด”
  28. “พัฒนาระบบ Algorithmic Trading ที่ใช้การวิเคราะห์ Intermarket Analysis เพื่อระบุโอกาสการลงทุนจากความสัมพันธ์ระหว่างตลาดต่างๆ ทั่วโลก”
  29. “สร้างโมเดล AI ที่วิเคราะห์ข้อมูล Social Media Sentiment ร่วมกับ Technical Analysis เพื่อทำนายการเคลื่อนไหวของราคา Cryptocurrency”
  30. “ออกแบบระบบ Portfolio Construction ที่ใช้ Black-Litterman Model เพื่อผสมผสานมุมมองของนักลงทุนกับข้อมูลตลาดในการสร้างพอร์ตการลงทุนที่เหมาะสม”

AI Master Class

(ใช้AIช่วยทำธุรกิจ การตลาด เพิ่มประสิทธิภาพ)

ขอขอบคุณที่ไว้วางใจ

เราอยู่ในยุคที่ AI กำลังจะมาพลิกโลกการทำงาน

คอร์สนี้เหมาะสำหรับ

✅ ผู้ประกอบการ เจ้าของธุรกิจ ที่อยากนำ AI มาช่วยเพิ่มผลกำไร เพิ่มยอดขาย
✅ มนุษย์เงินเดือน ที่ต้องการอัพสกิลตัวเอง เพื่อเพิ่มโอกาสในอาชีพการงาน
✅ ผู้ที่สนใจเทคโนโลยี AI และต้องการนำไปประยุกต์ใช้ในชีวิตประจำวัน
✅ นักลงทุน ที่ต้องการให้ AI ช่วยตัดสินใจในการลงทุน

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้ในคอร์ส

✅ ปูพื้นฐาน AI และ ChatGPT จากระดับเริ่มต้นจนใช้งานเป็น
✅ เทคนิคการ Prompt ให้ AI ทำงานตามที่เราต้องการ
✅ ประยุกต์ใช้ AI ในด้านต่างๆ เช่น การตลาด, Content Creation, SEO
✅ สร้างรูปภาพ วิดีโอ ด้วย AI อย่าง DALL-E
✅ เรียนรู้การใช้ AI ช่วยเหลือในการลงทุน
✅ AI อีกมากมายที่จะช่วยให้ชีวิดและธุรกิจของคุณง่ายขึ้น

และยังมีการประยุกต์ใช้อื่นๆอีกมากมาย

✅ ใช้ Gemini วางแผนการเรียน พร้อมตัวอย่างการใช้งาน
📝 Workshop เพจสอนพิเศษคณิตศาสตร์
💬 workshop เพจ ธุรกิจสอนภาษาอังกฤษ
📝 ลองให้ ChatGPT สอนเขียน HTML CSS สอนดีไม่พอสรุปได้ดีด้วย
🚀 สอนสร้างหน้าเวปใน5นาที ด้วย ChatGPT ไม่ต้องเขียนCodeเองแม้แต่ตัวเดียว
🎥 AI สรุปคลิป youtube
💡 ใช้ ChatGPT ออกไอเดียทำคลิปวีดีโอ
🗺️ ChatGPT เขียน Mind Mapping ได้ด้วย
🔍 ใช้ Chat GPT ช่วยหารูปได้ด้วย
📚 ล้ำจัด ให้ AI แต่งนิทาน พร้อมภาพประกอบ คอมโบ ChatGPT+Midjourney+Canva
🖌️ ทำรูปสมุดระบายสี ด้วย Midjourney
📈 ใช้ ChatGPT เขียน SEO ตั้งแต่เริ่ม
📊 50 marketing Prompt
🖼️ สร้างรูปฟรีๆผ่าน ChatGPT
🖥️ ใช้ ChatGPT สร้างslide แบบ powerpoint
📺 สร้างคำอธิบายคลิป Youtube เพิ่ม SEO

ไอเดียทำคลิปไม่มีตัน

ช่วยเราทำคลิป tiktok ยอดวิวพุ่งๆ ไม่ต้องยิงAds

FAQ

ทั้งหมดนี้เพียง 3,990 บาท ก่อนปรับเป็นราคาเต็ม 8,990 ในอนาคต

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *