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📈 Telegram kanali Canal oficial del equipo MT analitikasi
Canal oficial del equipo MT (@mt_team_information) Ispan til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 14 417 obunachidan iborat bo'lib, Biznes toifasida 4 746-o'rinni va Ispaniya mintaqasida 5 714-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 14 417 obunachiga ega bo‘ldi.
04 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 131 ga, so‘nggi 24 soatda esa 5 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 4.51% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.37% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 650 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 486 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 33 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent señal, empleado, invitación, recompensa, crecimiento kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Kanal uchun tavsif kiritilmagan.
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 05 Sentabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Biznes toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
14 417
Obunachilar
+524 soatlar
+507 kun
+13130 kun
Ma'lumot yuklanmoqda...
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Ma'lumot yo'q
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Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
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Obunachilarni jalb qilish
Sentabr '26
Sentabr '26
+35
0 kanalda
Avgust '26
+239
0 kanalda
Get PRO
Iyul '26
+5 697
0 kanalda
Get PRO
Iyun '26
+498
0 kanalda
Get PRO
May '26
+425
0 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+133
0 kanalda
Get PRO
Mart '26
+796
0 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+431
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+516
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+649
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+442
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+1 814
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+1 561
0 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+8 723
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 05 Sentabr | +2 | |||
| 04 Sentabr | +5 | |||
| 03 Sentabr | +9 | |||
| 02 Sentabr | +4 | |||
| 01 Sentabr | +15 |
Kanal postlari
| 2 | Con esto damos por terminada la reunión de hoy.
En nuestra próxima reunión,
seguiremos profundizando en un tema muy importante:
si contribuyes de manera constante a la actualización y mejora del modelo de datos,
¿qué oportunidades de crecimiento y qué valor puede generar para ti este ecosistema de beneficio mutuo entre las tres partes?
Muchas gracias a todos por participar.
¡Nos vemos en la próxima reunión! | 57 |
| 3 | En este proceso,
cada persona que avance con nosotros y dé lo mejor de sí
podrá mejorar sus capacidades y aumentar sus ingresos,
avanzando paso a paso hacia una mayor libertad financiera.
Ese es el verdadero propósito de todo lo que estamos construyendo juntos. | 52 |
| 4 | La evolución tecnológica impulsa el desarrollo del ecosistema;
el crecimiento del ecosistema genera más valor;
y ese valor, a su vez,
sigue fortaleciendo al equipo y a la comunidad,
para llevar todo el ecosistema hacia una nueva etapa de desarrollo,
cada vez más sólida y de mayor calidad. | 43 |
| 5 | A medida que el ecosistema siga creciendo y fortaleciéndose,
pondremos en marcha más programas de formación y desarrollo de talentos,
para ayudar a más personas a cambiar su vida
y hacer que los beneficios de la tecnología y el desarrollo lleguen realmente a más personas. | 39 |
| 6 | También tendremos más recursos
para seguir invirtiendo en la actualización del sistema,
el fortalecimiento del equipo
y la formación de nuevos talentos.
El sistema será cada vez más sólido,
el equipo será cada vez más fuerte,
y también podremos generar más oportunidades de empleo y desarrollo para todos. | 36 |
| 7 | Compañeros,
la mejora continua del modelo
es uno de los principales motores que impulsan el crecimiento constante de todo el ecosistema.
Solo si seguimos avanzando y mejorando a nivel tecnológico
podremos fortalecer cada vez más el beneficio mutuo entre las tres partes
y generar mayores ingresos y mayor estabilidad para todos. | 28 |
| 8 |  Estos resultados, a su vez, vuelven a fortalecer todo el ecosistema,
formando así un ciclo positivo y sostenible:
todos los participantes se benefician y se impulsan mutuamente,
el propio ecosistema genera los recursos necesarios para seguir creciendo,
y juntos seguimos impulsando la optimización y actualización constante del modelo de datos. | 32 |
| 9 | Al mismo tiempo,
todo el ecosistema seguirá creciendo y expandiéndose.
LNXEX podrá alcanzar un mayor volumen de negocio,
una mayor presencia en el mercado
y un mayor reconocimiento de marca.
Por su parte,
el equipo de MT podrá contar con una base de datos mucho más amplia,
con una mayor cantidad de datos reales,
y con mayores ingresos derivados de la expansión.
Estos recursos podrán seguir destinándose
al desarrollo de la IA,
a la capacitación del equipo
y a la construcción del ecosistema. | 34 |
| 10 | Como podemos ver claramente,
cada mejora en la capacidad de predicción del modelo de datos
puede generar mayores ingresos y mayor estabilidad para todos.
Esto, a su vez, atrae a más personas al equipo,
lo que permite aumentar el tamaño del equipo y el volumen total de trading,
generando cada vez más datos reales de trading.
De esta manera,
se forma un ciclo continuo de crecimiento, datos y mejora del modelo. | 20 |
| 11 | Ahora, veamos algunos datos.
Aquí podemos ver cómo cambiaron los límites de operación de cada nivel:
antes de la actualización del modelo en marzo,
después de esa actualización,
y nuevamente después de la optimización realizada en mayo.
Empleado formal V1: 300 → 300 → 1.000 USDT
Empleado avanzado V2: 500 → 800 → 1.500 USDT
Líder de equipo V3: 1.000 → 2.000 → 3.000 USDT
Gerente V4 en adelante: 2.000 → 3.000 → 10.000 USDT | 20 |
| 12 | A medida que el equipo sigue creciendo
y el volumen de datos se acerca al límite de la etapa actual,
el sistema entra en la siguiente fase de actualización,
lo que le permite predecir operaciones de mercado a una escala cada vez mayor. | 20 |
| 13 | El equipo de MT transforma los datos acumulados en capacidad de análisis y predicción para el modelo,
y continúa entrenándolo y optimizándolo,
para generar cada vez un mayor valor comercial a partir de estos datos. | 20 |
| 14 | LNXEX se encarga de proporcionar un entorno de trading real, estable y seguro,
donde cada operación puede realizarse correctamente
y generar continuamente nuevos datos reales de trading.
Al mismo tiempo,
LNXEX proporciona las interfaces técnicas necesarias para recopilar esta información,
permitiendo que el modelo de datos de MT siga obteniendo datos reales
para analizarlos, optimizarlos y mejorar de forma continua. | 22 |
| 15 | La respuesta es muy sencilla:
las operaciones reales de cada miembro de MT.
Cada miembro de MT aporta datos clave a lo largo de todo este proceso.
Cada vez que completan una operación en LNXEX siguiendo una señal de trading publicada por MT,
se generan datos reales de trading. | 22 |
| 16 | Entonces, la pregunta es:
¿de dónde provienen todos estos datos? | 21 |
| 17 |  Ahora bien, cada actualización del modelo de datos requiere seguir acumulando una enorme cantidad de datos de trading.
Comenzamos con mil millones de datos,
luego pasamos a diez mil millones,
y posteriormente llegamos a cincuenta mil millones o incluso más. | 24 |
| 18 |  Como pueden ver en la imagen,
el modelo recopila continuamente datos reales de trading de LNXEX
y utiliza estos datos para seguir aprendiendo, optimizándose y mejorando.
De esta manera,
se genera un ciclo continuo de datos, aprendizaje y optimización.
Día tras día,
con más datos,
el modelo puede seguir evolucionando y mejorando. | 34 |
| 19 | Para empezar, el aprendizaje, el entrenamiento y la mejora continua del modelo de IA dependen de una gran cantidad de datos de trading reales y de calidad. | 42 |
| 20 | Hoy quiero que, al terminar esta presentación, todos tengamos mucho más claro:
¿De dónde vienen los datos?
¿Cómo aprende el modelo?
¿Por qué necesitamos aumentar constantemente la capacidad de cómputo?
Y, sobre todo,
¿qué valor aporta cada uno de nosotros en todo este proceso? | 46 |
