> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://puregamma-ai.gitbook.io/puregamma-ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://puregamma-ai.gitbook.io/puregamma-ai/puregamma-ai-documentation-tieng-viet/puregamma-ai.md).

# PureGamma AI

![Logo PureGamma AI](https://app.puregamma.ai/logo.png)

## PureGamma AI

> **Một cuộc trò chuyện cho bối cảnh thị trường, tác động danh mục và hành động nghiên cứu.**

PureGamma AI là bảng điều khiển nghiên cứu theo định hướng AI dành cho các nhà đầu tư năng động vào tiền mã hóa và cổ phiếu. Sản phẩm kết hợp bối cảnh thị trường theo thời gian thực, nghiên cứu có nguồn dẫn, phân tích theo danh mục, thông tin quyền chọn, nghiên cứu chiến lược, kiểm thửย้อนหลัง và các kênh phân phối được chọn trong một quy trình thống nhất.

### Ba câu hỏi chúng tôi giải quyết

1. **Thị trường đã thay đổi điều gì?**
2. **Điều đó ảnh hưởng thế nào đến danh mục và rủi ro của tôi?**
3. **Hành động nghiên cứu, kịch bản hoặc chiến lược nào đáng được chú ý ngay lúc này?**

### Những gì đang hoạt động hôm nay

* Hội thoại nghiên cứu trên web với ngữ cảnh được lưu, phản hồi trực tuyến, trích dẫn nguồn và đo lường Credits.
* Dữ liệu thị trường Binance, thu thập nghiên cứu RSS và nghiên cứu quyền chọn BTC/ETH từ Deribit.
* Báo cáo thị trường hằng ngày, báo cáo web, gửi Email, đăng nhập Google và tuyến chuyển tiếp iMessage tự lưu trữ khi được cấu hình.
* Đồng bộ ví EVM chỉ đọc và ảnh chụp nhanh danh mục.
* Đặc tả chiến lược, nền tảng kiểm thử bất đồng bộ và nền tảng quy trình PAPER/SHADOW.
* Nền tảng Stripe, Credits, quyền lợi, quản trị và quan sát vận hành.

### Những phần đang được nâng cấp

PureGamma đang xây dựng vòng lặp thống nhất liên kết sự kiện thị trường với tài sản, khoản nắm giữ của người dùng, cảnh báo, báo cáo được cá nhân hóa, quy trình nghiên cứu và thực thi chiến lược. Công việc hiện tại bao gồm:

* Thông minh hóa tác động từ sự kiện tới danh mục và cảnh báo chính xác một lần.
* Điều phối bản tin hằng ngày thống nhất và phân phối đa kênh.
* Định tuyến mô hình DeepSeek, Luna và Kimi.
* Chạy nghiên cứu Python trong container và kiểm thử bằng dữ liệu thực.
* Đồng bộ chỉ đọc sàn giao dịch và bối cảnh danh mục phong phú hơn.
* Bảng điều khiển nghiên cứu MSTR–BTC dùng dữ liệu chính thức từ Strategy.

Tình trạng khả dụng luôn được hiển thị trong sản phẩm. Một giao diện, trình kết nối hoặc hạng mục lộ trình đã cấu hình sẽ không được trình bày như dữ liệu đang hoạt động cho đến khi hoàn tất kiểm chứng đầu-cuối.

### Bản đồ tài liệu

* [Hướng dẫn sản phẩm](/puregamma-ai/puregamma-ai-documentation-tieng-viet/puregamma-ai/huong-dan-san-pham.md) — quy trình hằng ngày, nghiên cứu, bối cảnh danh mục và phân phối.
* [Kế hoạch kinh doanh và lộ trình sản phẩm](/puregamma-ai/puregamma-ai-documentation-tieng-viet/puregamma-ai/ke-hoach-kinh-doanh-va-lo-trinh-san-pham.md) — khách hàng, mô hình sản phẩm, phân phối và các ưu tiên triển khai.
* [Nền tảng và kiến trúc](/puregamma-ai/puregamma-ai-documentation-tieng-viet/puregamma-ai/nen-tang-va-kien-truc.md) — dịch vụ, luồng dữ liệu, định tuyến mô hình và thời gian chạy nghiên cứu.
* [Tin cậy và vận hành](/puregamma-ai/puregamma-ai-documentation-tieng-viet/puregamma-ai/tin-cay-va-van-hanh.md) — thanh toán, trạng thái dịch vụ và các ranh giới vận hành.
* [Tài liệu tham khảo cho nhà phát triển](/puregamma-ai/puregamma-ai-documentation-tieng-viet/puregamma-ai/tai-lieu-tham-khao-cho-nha-phat-trien.md) — các hợp đồng tích hợp và triển khai.

```mermaid
flowchart LR
  A["Dữ liệu thị trường, tin tức, quyền chọn và danh mục"] --> B["Ảnh chụp nhanh nghiên cứu"]
  B --> C["Sự kiện thị trường và tác động tài sản"]
  C --> D["Tác động danh mục và hành động nghiên cứu"]
  D --> E["Today, Agent, Report và Alert"]
  E --> F["Backtest, PAPER và SHADOW"]
```

Hãy bắt đầu với [Bắt đầu sử dụng](/puregamma-ai/puregamma-ai-documentation-tieng-viet/puregamma-ai/huong-dan-san-pham/bat-dau-su-dung.md), sau đó dùng Hướng dẫn sản phẩm cho quy trình hằng ngày.


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://puregamma-ai.gitbook.io/puregamma-ai/puregamma-ai-documentation-tieng-viet/puregamma-ai.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.