TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #851 · 2.08

Впервые использовал нейросетку для реальной практической пользы в коммерческом заказе. У заказчика есть база данных, куда информация вносится кое-как. Представьте, что вы составляете каталог, например, книг, и в базе данных предусмотрены поля: "Автор книги", "Название книги", "Число страниц" и ещё десяток других полей с информацией. Но заполняют эту базу другие люди, которых вы не контролируете, поэтому информация может случайным образом лежать в любом произвольном поле, быть введена с ошибками, опечатками и так далее. В реальном заказе были не книги, я просто привожу пример такой же задачи. Вот как это может выглядеть: 1. В поле "Автор" написано "Лондон, Дж. Белый Клык", поле "Название" при этом пустое. 2. В поле "Название" написано "150-страничный сборник рецептов", поле "Число страниц" пустое 3. В поле "Название" написано "джеклондон мартин иден", поле с автором пустое 4. В поле "Автор" написано "150-стр.3изд,доп.перераб инструкция по пользованию подстанциями типа ТП-13, М.Васильев москва 98" ...и так далее. А нужно искать нормально по автору, названию, числу страниц, городу и году издания. Никакими прямыми алгоритмами это не берётся: регулярки, поиск по ключевым словам, морфология, нечёткая логика — всё это либо даёт много ложноположительных результатов, либо (если подкрутить пороговые значения) вообще перестаёт искать. И вот тут в какой-то момент мы решили попробовать запрашивать через API GPT. Нейросетке задаётся следующий промт: "Есть следующая информация: «150-страничный роман джеклондон мартин иден». Если здесь есть то, что похоже на имя автора книги, напиши мне его, иначе ответь null". И, надо сказать, даже 3.5 справляется с этой работой очень хорошо. Получилось сравнительно без ошибок разметить около 80% данных (остальные с ошибками даже после нейросетки). Но, важный нюанс. Сначала мы пытались поймать все данные одним запросом: "GPT, выведи мне JSON, в котором есть автор, название, число страниц...", но тесты показали, что значительно эффективнее будет отдельно спросить 5 раз про 5 разных типов данных. Да, это расходует больше токенов, но они и так сравнительно дёшевы. Кстати, API у OpenAI безбожно глючит даже на платном тарифе. Обещанных 3500 запросов в минуту нет даже приблизительно. По факту удаётся отправлять около 200-300 запросов в минуту, потом оно вываливается в таймауты или ошибку 429, нужно делать какие-то умные паузы, ждать итд. Над этим всем пришлось повозиться, зато результат вполне ощутимый. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 24 подобни публикации

Търсене: #liquidations

当前筛选 #liquidations清除筛选
Wolf of Trading®

@wolfoftrading · Post #5910 · 31.01.2026 г., 18:58

#Liquidations🩸 🔴$630,000,000 IN LONG POSITIONS HAS BEEN LIQUIDATED IN THE PAST 60 MINUTES. 🔴According to CoinGlass data, In the past 24 hours, 355 972 traders were liquidated, the total liquidations comes in at $1.60 billion. 🔴The largest single liquidation order happened on Hyperliquid - ETH-USD value $13.38M.

Wolf of Trading®

@wolfoftrading · Post #5907 · 29.01.2026 г., 19:45

#Liquidations🩸 🔴According to CoinGlass data, In the past 24 hours, 235 510 traders were liquidated, the total liquidations comes in at $1.04 billion. 🔴The largest single liquidation order happened on Hyperliquid - BTC-USD value $31.64M. ⚠️ Never invest more than you can afford to lose. ⚠️ High leverage increases risk — not profit. ⚠️ Don’t chase fast money: greed, FOMO, and impatience are your worst enemies. ⚠️ Breaking your own trading rules is the most dangerous mistake.

Wolf of Trading®

@wolfoftrading · Post #5244 · 30.07.2025 г., 19:28

#Liquidations $200 million liquidated from the cryptocurrency market in the past 1 hour. -Never invest more than what you can afford to lose. - Don't try to make quick money. -High Leverage does not give you more money -The most dangerous mistake is breaking your trading rules. -FOMO, greed, impatience are the greatest trading enemies.

Michaël Van de Poppe Official

@michaelvandepoppeanalyst · Post #4373 · 03.08.2024 г., 08:59

#Liquidations🩸 🔴In the past 24 hours , 92 275 traders were liquidated , the total liquidations comes in at $301.53 million 🔴The largest single liquidation order happened on Huobi - ETH-USD value $5.70M ⚠️ Never invest more than what you can afford to lose. ⚠️ Don't try to make quick money. ⚠️ High Leverage does not give you more money

CRYPTO SIGNALS FREE

@crypto_vip_signals_free · Post #1484 · 17.12.2022 г., 08:41

#Liquidations In the past 24 hours , 95 031 traders were liquidated , the total liquidations comes in at $236.84 million The largest single liquidation order happened on Binance - ETHUSDT value $5.52M * Never invest more than what you can afford to lose. * Don't try to make quick money. * High Leverage does not give you more money. @Cryptomathh

🪙 🚨📉 短短 60 分鐘內爆倉超過 4.24 億美元,市場快速下殺。 BTC 跌破 $61,000,ETH 回落至 $1,770,槓桿部位連鎖清算,引發市場恐慌情緒升溫。 #Ethereum#BTC#Liquidations#Crypto#区块链#以太坊#币圈 ⚡️ 短線資金大幅去槓桿,市場進入高波動區間,關鍵支撐區若失守,可能引發下一波連鎖清算。 👇⭐️👇 🤣留言分享觀點 🥲👇

🪙🧠Over $713.8M in crypto positions were liquidated in the past 24 hours — longs dominated the wipeout. 📉 24 小時清算數據一覽: • 總清算規模:$713.8M • 多頭清算:$653.5M(佔絕對主導) • 空頭清算:$60.3M • 主戰場集中在 ETH 與 BTC #Ethereum#Liquidations#以太坊#OnChain#加密市场#虚拟货币 ——— 結構解讀關鍵👇🥇資源搜索群🖲️👆 ⚡️ 解读: • 这是典型的 多头过度拥挤后的集中出清 • 杠杆结构明显偏多,回调触发连环踩踏 • 大规模清算完成后,市场短线 抛压显著释放 • 若价格稳住,往往进入 技术性反弹窗口 📌 当 90% 以上清算来自多头,通常意味着 短线风险正在被快速消化。 👇⭐️👇 🤣留言分享觀點 🥲👇

💡$4.6B in short liquidations if ETH pumps 20%. 若 ETH 下跌 20%,將觸發 約 45.8 億美元多單清算。儘管價格自高點回落約 60%,市場槓桿仍處於高位,多頭部位依舊積極。 #以太币#Liquidations#以太坊 #Derivatives#Crypto#区块链 ——— 👉 高槓桿環境下,波動可能被放大。 下一次 20% 的波動,你認為會往哪個方向? 👇⭐️👇 🤣留言分享觀點 🥲👇

Okay, here's an analysis of the ETH liquidation map suitable for Twitter, formatted in Markdown: 🚨#ETH Liquidation Map Analysis 🚨 Here's what the liquidation map tells us about potential price action. 👇 1️⃣Main Liquidation Zones: The BIGGEST liquidation cluster is concentrated AROUND & BELOW the current price (~$2626). Smaller clusters exist further below, around the 2500 to 2600 levels, while Long liquidations reside further above, between 2690 and 2712. 2️⃣Key Price Levels to Watch: * Potential Support (Liquidation Zone): $2500-$2600 acts as strong support and bounce zone. * Danger zone: 2626, current price is the biggest Liquidation cluster * Resistance (Liquidation Zone): $2690 - $2712; push beyond here could trigger more long liquidations. 3️⃣Longs vs. Shorts: The image shows FAR more long liquidations than short liquidations which have already been cleared out. A HUGE cluster of longs is currently sitting under the current price, which can be liquidated. 4️⃣Potential Price Movements: Given the concentration of long liquidations below the current price, a move *DOWN* to trigger those liquidations seems more probable. 📉 Expect volatility around these liquidation zones! 5️⃣Key Takeaways for Traders: * Be cautious of longing: Lots of longs sitting right at the current price could be liquidated. * Anticipate volatility: Large liquidations can fuel price swings. Manage your risk accordingly! * Watch key levels: $2500-$2600 as a potential support/bounce area and $2690-$2712 as potential resistance. Disclaimer: This is just an analysis of liquidation data and not financial advice. Trade responsibly! #Crypto#Trading#Liquidations#ETHanalysis📊

🪙 ALERT : Over $210M in liquidations were wiped out in just 1 hour 高杠杆仓位被快速清洗,波动显著放大 关键信号: • 杠杆密集区遭集中清算 • 短线流动性快速蒸发 • 市场仍处于 高波动 + 低容错 阶段 #杠杆清仓#Liquidations #Markets#Volatility#以太坊 ——— 📊 对 ETH 而言,这类清算往往是 结构性重定价 的一部分,而非趋势终结。 👇Tip👇讚 或點擊上方🖲️進行搜索

🪙📉 Liquidations 短短 4 小時內,加密市場爆倉超 $1.91 億: • 槓桿頭寸被快速清洗 • 多頭遭遇新一輪擠壓 • 主要清算集中在 BTC 與 ETH • 小幣種波動率明顯放大 #Ethereum#Markets#投资心法 #Liquidations#爆仓警报#比特币 👇⭐️👇 🤣 更多資源搜索點 🖲️👆

⚠️ 高杠杆仓位被快速挤出,短线波动显著放大。典型的**流动性清洗(Leverage Flush)**阶段,需关注后续是否出现 反抽修复 或 二次踩踏。 #Liquidations#Derivatives #Markets#Crypto#Insight🚨 ALERT: $185M Liquidated in 1 Hour. 📉 强制平仓集中释放,ETH(约 $89.45M)与 BTC(约 $48.09M) 成为主要清算来源。 #ETH#BTC#流向观察 #以太坊#比特币#虚拟货币 ——— 👇Tips👇Likes 🖲️Search👆

12
ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща