- 01 AI vs Human Backtest: ทดลองจริงแล้วใครชนะ? 15.10
- 02 บันทึกการเทรดของบอท AI ที่รันในเครื่องตัวเอง: ทำไมต้อง Local 15.10
- 03 ทดสอบ latency ของ quant bot ที่รัน LLM บนเครื่องตัวเอง 15.10
- 04 สร้างบอทแจ้งเตือนราคา LINE ด้วย LLM ในแล็บเทรด 15.10
- 05 ทดลองปรับ Prompt LLM ให้สร้างสัญญาณเทรดที่แม่นยำขึ้น 14.10
- 06 ทดสอบ AI Chart Reading Bot บน MT5 ด้วยตัวเอง: วิธีประเมินและวัดผลจริง 13.10
- 07 ทดสอบ LLM กับ Backtest เทรดดิ้งบนเครื่องตัวเอง 13.10
- 08 เริ่มต้น Google Cloud Platform Machine Learning Tutorial สำหรับเทรดเดอร์ไทย 12.10
- 09 ML Tutorial Java: สอนทำโมเดล AI ด้วย Java แบบลงมือจริง 12.10
- 10 วิธี Backtest กลยุทธ์เทรดจาก Reddit ให้ได้ผลจริง 10.10
- 11 AI and Stock Trading: เครื่องมือที่เทรดเดอร์ไทยใช้จริงในปี 2026 10.10
- 12 ใช้ LLM วิเคราะห์ XAUUSD 09.10 ai-for-trading
- 13 line bot price alert llm 27.09 ai-tools-trader
- 14 ทดสอบประสิทธิภาพ GPU สำหรับ AI 25.09 gpu_hardware
- 15 วิธีเลือก GPU สำหรับเทรด AI 25.09 gpu_hardware
- 16 system prompt ตัวอย่าง เทรด 24.09 prompt-trading
- 17 로컬 AI 모델 16.09 local_llm
- 18 로컬 AI, 클라우드 뉴스 분석에 승리 12.09 ai-news-th
- 19 고객 챗봇을 가정용 LLM으로 옮겼다가 롤백해야 했던 이야기 06.09 llm-ops-lesson
- 20 AI를 밤새 작업하게 하고 아침에 마주한 것들 06.09 ai-ops-diary
- 21 AI로 금 캔들 차트 읽고 RSI-MACD 신호 해석: 실제 테스트 결과 05.09 vision
- 22 TTS 시스템의 태국어 음성 속도 조정: 자연스러운 음성을 결정하는 CPS 값 05.09 tts
- 23 구형 태국어 모델 퇴역: 품질은 동점, 속도는 2.7배 뒤처짐 05.09 local-ai
- 24 GPU 한 대로 AI 작업 여러 개 처리하기: 실제 렌더링 머신의 VRAM 할당 교훈 05.09 hardware
- 25 전문 분석가용 골드 분석 프롬프트 템플릿: 매일 아침 사용하는 4단계 사고법 05.09 prompt
- 26 LINE 챗봇이 태국어 질문에 답하는 법: 2,176개 단어 사전과 응답 시간 전쟁의 교훈 05.09 line-bot
- 27 가정용 AI 머신 팀: Mac Mini M4 Pro + 개인 스토리지 + 워크스테이션, 작업 분담 방법 05.09 hardware
- 28 금 가격의 6가지 핵심 요인: 우리 시스템이 매일 아침 점검하는 체크리스트 05.09 gold
- 29 자동화된 매일 아침 금 분석 시스템: 실제 운영을 통해 배운 교훈들 05.09 gold
- 30 EA를 실제 포트폴리오에 적용하기 전 7가지 철칙: 모든 EA를 검토해온 사람의 경험 05.09 mt5
- 31 AI와 실제 분석가 65개 사례 예측 경쟁: 결과가 누구의 지능에 달려 있는 것이 아님 05.09 benchmark
- 32 MT5 차트에 한국어로 질문하세요: 실제 터미널에서 AI 분석 시스템 구축 기록 05.09 mt5
- 33 LINE 봇으로 금 가격 알림 05.09 ai-tools-trader
Note
Quark 2는 Grav 2.0의 기본 테마입니다. Blades CSS (Pico CSS의 후속작으로 활발히 유지 관리되는)를 클래스 없는 기반으로 사용하며, Cal.com에서 영감을 받은 디자인 시스템이 레이어로 적용되어 있습니다. Blades의 전체 기능은 공식 Blades CSS 문서에 설명되어 있습니다.
Quark 2 테마는 장기간 사용된 Quark (1.x) 테마를 대체하는 Grav의 새로운 기본 테마입니다. 순수한 회색 팔레트와 Cal Sans (디스플레이용) 및 Inter (본문용) 폰트를 결합하여 로컬에서 호스팅되며, Font Awesome 7 아이콘과 사용자의 브라우저에 저장되는 자동/라이트/다크 외관을 제공합니다. 레이아웃 시스템은 프레임워크 그리드가 아닌 CSS Grid + 최신 커스텀 프로퍼티를 사용합니다.
제목
Quark 2는 디스플레이 제목에 Cal Sans를 사용하며 h1 / h2를 구분합니다 — h1은 가벼운 디스플레이 가중치로, h2는 더 굵고 섹션 구분 표시로 작은 액센트 바가 추가됩니다. h6은 대문자 눈썹 레이블로 렌더링됩니다.
H1 제목 — 공기가 통하는 디스플레이 가중치
H2 제목 — 자신감 있는, 액센트 바 포함
H3 제목 — 핵심 섹션 제목
H4 제목
H5 제목
H6 제목 — 대문자 눈썹
# H1 제목
## H2 제목
### H3 제목
#### H4 제목
##### H5 제목
###### H6 제목단락
본문은 16px, 1.7 줄 간격, 미세한 자간으로 Inter로 설정됩니다. 링크는 테마의 액센트 색상을 채택합니다 — 기본적으로 절제된 차콜색이지만 Themes → Quark 2 → Accent Color를 통해 모든 16진수로 구성할 수 있습니다.
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Climb leg rub face on everything give attitude nap all day for under the bed. Chase mice attack feet but rub face on everything hopped up on goofballs.
마크다운 시맨틱 텍스트 요소
굵게 **굵게**
기울임 _기울임_
삭제됨 ~~삭제됨~~
인라인 코드 `인라인 코드`
HTML 시맨틱 텍스트 요소
I18N <abbr>
인용 <cite>
Ctrl + S <kbd>
Text위 첨자 <sup>
Text아래 첨자 <sub>
밑줄 <u>
하이라이트 <mark>
<time>
x = y + 2 <var>
인용문
기술의 발전은 당신이 실제로 그것을 거의 알아차리지 못하도록, 일상 생활의 일부가 되게 만드는 데 기반합니다.
- 빌 게이츠
> 기술의 발전은 당신이 실제로 그것을 거의 알아차리지 못하도록,
> 일상 생활의 일부가 되게 만드는 데 기반합니다.
>
> <cite>- 빌 게이츠</cite>불릿 목록
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1. 항목 3표
| 이름 | 장르 | 출시일 |
|---|---|---|
| Shawshank Redemption | Crime, Drama | 1994년 10월 14일 |
| The Godfather | Crime, Drama | 1972년 3월 24일 |
| Schindler's List | Biography, Drama, History | 1994년 2월 4일 |
| Se7en | Crime, Drama, Mystery | 1995년 9월 22일 |
| 이름 | 장르 | 출시일 |
| :-------------------------- | :---------------------------: | -------------------: |
| Shawshank Redemption | Crime, Drama | 1994년 10월 14일 |
| The Godfather | Crime, Drama | 1972년 3월 24일 |
| Schindler's List | Biography, Drama, History | 1994년 2월 4일 |
| Se7en | Crime, Drama, Mystery | 1995년 9월 22일 |알림
Grav 2.0은 레거시 markdown-notices 플러그인을 github-markdown-alerts로 대체하며, 이는 GitHub 스타일 마크다운 알림을 렌더링합니다. 5가지 유형이 제공되며, 각각 액센트 스트라이프, 아이콘, 레이블이 있습니다:
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