Swi le rivaleni leswaku ku tlakuka ka AI ku khumbe tiindasitiri to hambana-hambana, naswona bindzu ra swa timali ri   . Xikombiso, ku simekiwa ka vaaki ka timodeli to fana na GPT-3.5 lembe leri nga hundza swi engetele ku tsakela eka ku tirhisa AI ku pfuneta ku engetela vuswikoti bya vafambisi va nkwama eka nxopaxopo, vulawuri bya khombo, na ku teka swiboho. le xikarhi ka leti khumbekeke ngopfu  Xisweswo, switirhisiwa swa AI swa tirhisiwa ku endla leswaku ku kamberiwa ka makete ku va loku kongomeke swinene na ku lawula makhombo hi ndlela leyinene. Vafambisi va photifoliyo va languteriwile ku endla nkambisiso lowu nga erivaleni wa ku fambafamba ka makete, ku hunguta eka swihlawulekisi leswi faneleke swa vuvekisi, na ku lawula makhombo loko va tirhisa tialgorithm to dyondza hi muchini, ku lulamisiwa ka ririmi ra ntumbuluko, na switirhisiwa swa vutlhari byo endliwa eka mabindzu ya vona.  Ku hlanganisiwa ka tialgorithm ta dyondzo ya muchini, xikan’we na switirhisiwa swa vukorhokeri bya ririmi ra ntumbuluko eka tindlela ta mabindzu ta vatlangi va nkoka, swi va pfuna ku engetela vukorhokeri bya maendlelo lawa na ku kuma ku antswa ka mphikizano hi swiboho swa vuvekisi leswi hatlisaka na leswi kongomeke na vuxopaxopi byo vhumbha.  Eka makume ya malembe lama hundzeke, AI yi tirhisiwile eka swiyenge swo hambana swa indasitiri ya swa timali. Eka hofisi yale ndzhaku, ti algorithms ta ML ti tirhisiwa ku kuma anomalies eka ti execution logs, ku kuma mabindzu lawa ya kanakanisaka, xikan’we naku lawula makhombo, leswi yisaka eka ku engeteleriwa ka vukorhokeri na vuhlayiseki. Eka hofisi ya le mahlweni, AI yi pfuneta ku avanyisa vaxavi, ku endla leswaku maendlelo ya nseketelo wa vaxavi ya tirha hi ku tirhisa michini, na ku antswisa minxavo ya switirhisiwa leswi humaka eka swin’wana.  Hambiswiritano, xiphemu lexi tsakisaka swinene xa yona i vuswikoti bya AI eka tlhelo ro xava ra timali - ku kuma swikombiso swo vhumbha exikarhi ka mpfumawulo wa makete hi ku xopaxopa nhlayo ya nkoka ya datha hi ku hatlisa hilaha swi nga kotekaka hakona. Xikombiso, switirhisiwa swo tano swi nga ha katsa ku vhumbha ka nxaxamelo wa nkarhi, ku avanyisa timakete, naswona hakunene, ku lawula tiphotifoliyo ta nhundzu. Minkarhi ya AI yo tirhisa na ku xopaxopa tidathaseti letikulu yi pfuneta ku kuma swivumbeko leswi nga vonakiki leswi tindlela ta ndhavuko kumbexana ti nga ta swi pfumala.  Ku antswisiwa ka photifoliyo ku vile mukhuva lowu tolovelekeke eka makume yo hlaya ya malembe, ku hluvuka swinene ehansi ka nhluvukiso wa sayense ya datha na ku tirhisiwa ka tithekiniki ta xibalo ta xiyimo xa le henhla. Maendlelo ya Сlassical, yo fana na Markowitz’s Modern Portfolio Theory (1952) na Capital Asset Pricing Model (1964) ya nghenisiwile ku tlula 50 wa malembe lama hundzeke kambe ya ha ri ya nkoka. Hambiswiritano, swipimelo swa vona eku khomeni ka khombo leri nga riki ra linear na ku titshega hi datha ya matimu swi ya swi vonaka ngopfu hi siku.  Maendlelo yo fana na ku endla xikombiso xa khombo, nxopaxopo wa xiyimo, na ku xaviselana ka quant, lama tirhisiweke ngopfu hi vatlangi va nkoka, ku fana na Renaissance Technologies, DE Shaw, na Two Sigma Investments ya endle leswaku ku tirhisiwa tialgorithm leti rharhanganeke na ta xiyimo xa le henhla. Ku engetela kwalaho, indasitiri yi khumbekile swinene hi AI eka malembe ya sweswinyana, tanihileswi ku dyondza hi muchini na vutlhari byo endliwa swi endleke leswaku vuxopaxopi bya vuprofeta byi va lebyi kongomeke swinene, naswona byi endle leswi fanaka eka tindlela ta vuvekisi leti endleriweke munhu hi xiyexe na maendlelo yo teka swiboho yo rharhangana ya xiothomethi.  Ku cinca loku ku fambiwaka hi AI ku endle leswaku vafambisi va tiphotifoliyo va kota ku tirhisa ti-array letikulu ta datha hi nkarhi wa xiviri na ku tlhantlha mintlhontlho yinharhu leyikulu:    Ku lawula na ku xopaxopa datha ya xikalo lexikulu ku suka eka nhundzu yo tala na timakete ta misava hinkwayo sweswi swa olova ku swi endla. Ku ringaniseriwa:    AI yi nga “hlayisa emiehleketweni” swilo swo tala, ku katsa ni nxopaxopo wa mianakanyo ni wa mahanyelo, eka maendlelo yo endla swiboho. Ku Endla Swiboho leswi rharhanganeke:    Tisisiteme ta AI tinga dyondza tinga yimi naswona ti pfumelelana na swiyimo leswintshwa swa makete, leswi pfunaka vafambisi ku hatlisa va lulamisa tindlela.  Ku pfumelelana na swiyimo:  Hi ku ya hi  , AI eka makete wa Vulawuri bya Nhundzu a yi ringanisiwa hi USD 2.5 wa tibiliyoni naswona yi languteriwile ku kula hi CAGR ya 24% eka malembe ya khume lama taka. Lexi tsakisaka, Ku antswisiwa ka Photifoliyo ku rhangela eka ku avanyisa makete wa Misava hinkwayo hi ku tirhisa, ku landzeriwa hi Nxopaxopo wa Data, ku hlayisa xibalo  .   Vutivi bya Makete wa Misava Hinkwayo   25% wa xiphemu xa makete  Ku engetela ku amukeriwa na vuvekisi eka swintshuxo swa vulawuri bya nhundzu leswi fambiwaka hi AI na ku kombisa ku tirhisiwa loku tirhaka ka AI eka ku antswisiwa ka photifoliyo.    Ku amukeriwa ka AI eka Vulawuri bya Photifoliyo:  Ku amukeriwa ka AI endzeni ka indasitiri ya vulawuri bya nhundzu a hi mukhuva wuntshwa; yi vonile ku kula eka malembe ya sweswinyana kambe ya ha pimiwile eka nhlayo yitsongo ya vatlangi va makete ku nga timali ta hedge, tihofisi ta vufambisi bya nhlayo, tindzawulo letikulu ta ndzavisiso, na swivandla swa timali leswi tirhisaka vukorhokeri bya IT.   Kuna tinsimu to tala ta matirhiselo ya AI se:   Ku Antswisiwa ka Photifoliyo  AI yi antswisa swinene endlelo ra ku antswisiwa ka ku akiwa ka photifoliyo. Xikombiso, endlelo ra xikhale ra Markowitz’s Modern Portfolio Theory, leri titshegeke hi miehleketo ya convex optimization, ri tirha tanihi xikombiso xa maendlelo ya manguva lawa lama fambiwaka hi AI. Xivangelo xa leswaku thiyori leyi ya masungulo yi va ya nkoka swinene hi leswaku yi vumba xisekelo lexi ku suka eka xona tialgorithm ta AI ti nga yaka emahlweni ti cinca na ku antswisa tindlela ta vuvekisi.  Sweswi, AI yi ndlandlamuxa thiyori leyi hi ku lavisisa swiyenge leswintshwa swa datha na ku hlanganisa tithekiniki ta nxopaxopo wa xiyimo xa le henhla. Vuswikoti lebyi bya datha lebyi andlariweke byi pfumelela ku teka swiboho leswi nga na swihlawulekisi swo tala na leswi nga na vutivi - mukhuva lowu tirhisiweke ngopfu eka indasitiri.   Nxopaxopo wa Masungulo  Tithekiniki to karhi ta AI ti fambisana hi ku hetiseka na vulawuri bya nhlayo, hi ku tirhisa tivholumo letikulu ta datha mayelana na masungulo ya khamphani, ndhawu ya ikhonomi leyikulu, kumbe swiyimo swa makete. Tialgorithm ta dyondzo ya muchini ti nga kuma vuxaka byo rharhangana lebyi nga riki bya linear exikarhi ka swilo swo hambana leswi cinca-cincaka naswona, hi ntiyiso, ti kuma mikhuva leyi vaxopaxopi va nga yi kotiki.   Nxopaxopo wa Matsalwa  Nxopaxopo wa matsalwa i ku tirhisiwa kun’wana ka AI eka nxopaxopo wa masungulo. Hi ku tirhisa vukorhokeri bya ririmi ra ntumbuluko (NLP), AI yi phurosesa no xopaxopa swihlovo swa matsalwa swo fana na swiviko swa miholo ya mabindzu, switiviso swa mahungu swa bangi ya le xikarhi, na mahungu ya swa timali. Hi ku tirhisa NLP, AI yi nga humesa mahungu ya nkoka eka ikhonomi na timali eka datha leyi nga hlelekangiki. Hi ku endla tano, yi nyika mpimo wa nhlayo na maendlelo lowu antswisaka no pfuna tinhlamuselo ta vanhu.   Mintirho ya ku Xaviselana  Matimba ya AI ya pfuna swinene eka mabindzu, laha ku rharhangana ka mabindzu na xilaveko xa rivilo swi ringaniseriweke. AI yi seketela ku xaviselana ka algorithmic hi ku endla leswaku switeji swo tala swa phurosese swi tirha hi ku tirhisa michini, ku antswisa vukorhokeri bya mabindzu lama lawuriwaka eka timakete ta swa timali.   Vukorhokeri bya Vutsundzuxi bya Vuvekisi  AI yi pfule nkarhi wa nyiko yo anama ya vukorhokeri bya vutsundzuxi bya vuvekisi lebyi endleriweke munhu hi xiyexe hi ntsengo wa le hansi. Tisisiteme leti ti tirhisa tialgorithm to rharhangana ku tirhisa datha ya makete ya nkarhi wa xiviri, ku ta na tindlela leti faneleke swinene eka swilaveko swa tiklayenti ha yin’we leyi simekiweke eka swikongomelo swa vona swa mbuyelo na tiphrofayili ta khombo.   Vulawuri bya Khombo  Eka vulawuri bya khombo, AI yi pfuneta hi ku modela swiyimo swo hambana swa ‘leswi nga endlekaka kambe leswi nga laviwiki’, leswi hi ku famba ka nkarhi, swi ndlandlamuxaka maendlelo ya ndhavuko lama kongomisaka ntsena eka mimbuyelo leyi nga kotekaka ngopfu.   Tithekiniki na Switirhisiwa swa Vutlhari byo Endliwa (AI) eka Vufambisi bya Photifoliyo   Tialgorithm ta Dyondzo ya Muchini:  Maendlelo ya Dyondzo ya Muchini ya Xikhale ya ha tsakeriwa swinene eka Vulawuri bya Photifoliyo, naswona i: Timodelo ta Linear, ku katsa na Ordinary Least Squares, Ridge Regression, na Lasso Regression. Leswi swi tala ku hlanganisiwa na endlelo ra Mean-Variance Optimization na tithekiniki ta ku bola ka matiriki yo fana na Singular Value Decomposition (SVD) na Principal Component Analysis (PCA), leswi nga masungulo eku twisiseni ka vuxaka bya nhundzu na ku antswisa maavelo ya photifoliyo.  Leswi kumekaka exikarhi ka maendlelo lawa ya xikhale na maendlelo ya manguva lawa swinene i Support Vector Machines (SVMs). Hambi leswi ti-SVM ti tirhisiwaka hi ku tirhisa, a ti tirhisiwi ngopfu kambe ti tlanga xiave lexikulu, ngopfungopfu, eka mintirho yo hlawula leyi kongomisiweke eka ku vhumbha matirhelo ya xitoko.  Mintirho leyi hi ntolovelo yi katsa ku vhumbha loko xitoko xi ta kuma vuyelo kumbe ku lahlekeriwa, ku tirhisa datha ya matimu ya swa timali ku katsa na ku cinca-cinca ka nxavo wa xitoko na tivholumo ta ku xaviselana ku veka nhundzu eka swiyenge na ku vhumbha matirhelo ya yona.  Loko hi vulavula hi tindlela ta manguva lawa swinene, tinetiweki ta nyurali ti kombisa nhluvuko lowukulu eka dyondzo ya muchini eka vufambisi bya photifoliyo naswona ti nyika vuswikoti lebyi antswisiweke byo modela swivumbeko leswi rharhanganeke leswi nga riki swa linear leswi swi nonohaka ku swi khoma hi timodeli ta ndhavuko. Handle ka tinetiweki ta nyurali, maendlelo man’wana ya xikhale yo fana na ku dyondza loku languteriweke na loku nga langutisiwangiki ku ya emahlweni ku antswisa no antswisa nxopaxopo wa datha, leswi endlaka leswaku ku tshuburiwa na ku tirhisiwa ka swikombiso swa makete leswi nga vonakiki swi koteka.  Maendlelo lamantshwa, yo fana na Dyondzo yo Tiyisisa na Dyondzo yo Enta ya Q ti tisa timfanelo leti eka tindhawu to teka swiboho hi rivilo, laha tiphotifoliyo ti nga lulamisiwaka hi nkarhi wa xiviri ku antswisa mimbuyelo ya swa timali leyi simekiweke eka ku dyondza ka sisiteme ku suka eka mbuyelo wa makete.  Vukorhokeri bya Ririmi ra Ntumbuluko (NLP): .  Tithekiniki ta Vukorhokeri bya Ririmi ra Ntumbuluko to fana na nxopaxopo wa matitwelo ti nga pfuna ku hlawula no hlawula mavonelo lama tolovelekeke eka swilo swo fana na tiatikili ta maphephahungu, swiviko swa swihangalasamahungu swa le ka social media, na swiviko swa vaxopaxopi. Ku engetela kwalaho, vafambisi va photifoliyo va nga tlhela va xopaxopa ririmi leri tirhisiwaka eka vuhangalasi bya mahungu bya swa timali, ku katsa na swiviko swa miholo ya tifemeni, ku twa ehandle ka matitwelo ya vavekisi na ku vhumbha ku fambafamba ka makete, hinkwaswo leswi i info ya nkoka eka endlelo ro teka swiboho.  Maendlelo ya Mabindzu ya Nhlayo:  Tifeme leti nga ni vutshila eka ku xaviselana ka mpfumawulo wa le henhla (HFT), ku fana ni leti tirhisaka tialgorithm ta ku xaviselana ka nhlayo leyi tirhisaka AI, ti endla mali eka ku nga tirhi kahle loku humelelaka swa xinkarhana ntsena emakete. Tifeme leti ti tirhisa thekinoloji yo dyondza hi muchini ku xopaxopa mahungu ya makete lama faneleke hi rivilo lerikulu swinene na ku endla tioda hi nkarhi lowu kongomeke ku ringana nkarhi wo koma ku fana na milisekondi.  Ku dlayiwa ko tano hi xihatla swi pfumelela ku vuyeriwa eka swivandlanene swa arbitrage na ku kurisa vuyelo hi ku teka magoza eka ku hambana ka minxavo hi ku hatlisa ku tlula vaphikizani. Loko Renaissance Technologies yi tiveka hi maendlelo ya yona ya mabindzu ya nhlayo, i swa nkoka ku tsundzuka maqhinga ya yona yo anama lama katsaka minkarhi yo hambana yo khoma ku suka eka maendlelo ya ndhavuko ya HFT, lawa ngopfungopfu ya kongomisiweke eka rivilo.  AI leyi hlamuseriweke (XAI): .  LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) i ndlela ya XAI leyi dumeke leyi tirhisiwaka ku endla leswaku swikumiwa swa timodeli ta dyondzo ya muchini leti rharhanganeke swi twisiseka swinene. Eka vufambisi bya photifoliyo, endlelo leri ri nga va ra nkoka swinene eka ku hlamusela hilaha timodeli ta mabokisi ya ntima ti endlaka vuprofeta hakona. Hi ku tirhisa datha ya swingheniso na ku xopaxopa nkucetelo eka swikumiwa swa xikombiso, LIME yi pfuna vafambisi va tiphotifoliyo na vativi va sayense va datha ku hlamusela leswaku hi swihi swihlawulekisi leswi khumbhaka swiboho swa vuvekisi ku tlula swin’wana.  Endlelo leri ri pfuneta ku ndlandlamuxa ku va erivaleni ka swiboho leswi tlakusiweke hi AI naswona ri seketela matshalatshala yo tiyisisa na ku antswisa ndlela leyi timodeli leti ti nga olovaka ha yona ku twisisa. Hambiswiritano, hambileswi LIME yi antswisaka ku twisisa ka hina ka mahanyelo ya xikombiso, ku kambela ku tshembheka hinkwako ka timodeli swi katsa tithekiniki to engetela to tiyisisa.  AI eka ku Landzelela na ku Langutisisa:  AI tech yi tlanga xiave lexikulu eku tiyisiseni ku landzeleriwa ka swivumbeko swa milawu na ku langutisisa swipimelo swa vuvekisi endzeni ka indasitiri ya swa timali. Hi ku endla leswaku maendlelo lawa ya tirha hi ku tirhisa michini, tisisiteme ta AI ti pfuna tifemeni ta swa timali leswaku ti namarhela mimpimanyeto ya nawu hi ndlela leyinene, hi ku kongoma naswona ti nga ngheni ekhombyeni. Thekinoloji leyi i ya nkoka swinene eku languleni ka ku landzelerisa eka tivholumo letikulu ta mabindzuntirhisano na migingiriko yo hambana ya photifoliyo, laha yi nga hatlisaka (hi xihatla, entiyisweni) ku kuma ku hambuka eka swilaveko swa milawu kumbe swiletelo swa le ndzeni.  Ku tlula kwalaho, ku tirhisiwa ka AI ku hunguta khombo ra swihoxo swa vanhu, leswi nga swa nkoka eka tindhawu ta milawu leti nga na swiave swa le henhla laha swihoxo swi nga vangaka switandzhaku swa nawu na swa timali.  Ku ringanisela nakambe ka Photifoliyo: .  Switirhisiwa swa AI eka ku ringanisela nakambe ka xiothomethi i swa nkoka swinene eka ku hlayisa maavelo ya nhundzu lamanene hi ku famba ka nkarhi. Va nga lulamisa tiphotifoliyo ku hlamula eka ku cinca ka makete kumbe ku cinca eka phurofayili ya khombo ra muvekisi, leswi tiyisisaka ku fambisana na tipakani ta vuvekisi bya maqhinga.  Eka Langutelo Ro Anama  Ku engetela eka switirhisiwa leswi endleriweke vuvekisi hi ku kongoma, vuswikoti bya nhluvukiso wa vutlhari byo endliwa endzeni ka bindzu ra vulawuri bya nhundzu byi vonaka byi ri byikulu. Hambiswiritano, hambileswi hi ntumbuluko hi vonaka ku koteka ka ku endla mintirho yo karhi hi ku tirhisa michini eka swiyimo swo hambana swa nxaxamelo wa matirhelo, swa ha tika ku langutela hi ku hetiseka matimba yo kavanyeta ya vutlhari byo endliwa. Leswi swi vangiwa hikuva AI yi languteriwile ku nyika swiyenge leswintshwa swa matirhiselo tanihileswi nhluvuko wo engetela wu hluvukisiwaka.  Hi fanele ku tekela enhlokweni swipimelo swa vutlhari byo endliwa xikan’we na makhombo lawa byi tisaka eka swiyenge swin’wana swa vufambisi bya photifoliyo, hambileswi swi endleke leswaku swi koteka eka nhluvukiso wa thekinoloji na ku vuyeriwa ka vuhumelerisi hi ku tirhisa vutlhari byo endliwa. Eka xiyimo xo sungula, vutlhari byo endliwa na maendlelo ya dyondzo ya muchini ya titshege hi datha leyi tirhisiwaka ku phamela tialgorithm to dyondza.  Swi fanerile leswaku datha leyi yi va ya xiyimo xa le henhla hi mayelana na ku pfuxetiwa, ku pakanisa, ku hetiseka, na ku yimela.  Ku engetela eka xilaveko xa vholumo leyikulu swinene ya datha, leyi nga riki kona minkarhi hinkwayo, swi tano leswaku datha leyi yi fanele ku va ya khwalithi ya kahle. Eka xiyimo xin’wana na xin’wana, swikumiwa leswi kumiwaka hi ku tirhisa timodeli to vhumbha a swi tshembeki kumbe ku tiyisela.  Ku tlula kwalaho, tialgorithm ti nga tlhela ti endla miehleketo ya mavunwa hi ku hlawula mikhuva leyi nga riki ya nkoka eka dataset leyi xopaxopiwaka, leswi nga vangaka mahetelelo lama hoxeke. Leswi swi nga ha endla leswaku ku khomiwa hi xikalo lexikulu, ku tlula loku tlhavaka ngopfu ni ku tshoveka lokutsongo swinene. Ku lahlekeriwa hi mphikizano wa makete swi nga humelela hikwalaho ka leswi vafambisi vo tala va makete lava lawulaka tialgorithm ta AI leti fanaka va nga endla xiboho lexi hoxeke hi nkarhi wun’we kumbe ku angula hi ndlela leyi fanaka eka xiyimo xa nkarhi wa xiviri. Khombo ro tano ri nga ha va leri dlayaka.  Hambi leswi ku nga na mimbuyelo leyi nga vaka kona ya AI eka vufambisi bya photifoliyo, tanihi le ka ntirho wihi na wihi, ku na mintlhontlho yo tala leyi hi faneleke ku yi tekela enhlokweni naswona eku heteleleni – yi lulamisa. Xin’wana xa swiphiqo leswikulu i ku pfumaleka loku nga kotekaka ka ku va erivaleni na timhaka ta nhlamuselo ya timodeli ta AI, leswi nga endlaka leswaku swi tika eka vafambisi ku hlamusela mbuyelo wa ntirhisano wa vona na AI. Ku rharhangana loku ka matirhiselo ku nga va xin’wana xa swivangelo leswi endlaka leswaku ku amukeriwa ka AI eka timali ta le Yuropa ku va ehansi swinene. Ku sukela hi September 2022, .  leyi simekiweke eYuropa Union yi vule leswaku yi tirhisa AI eka maendlelo ya vona ya vuvekisi.   i 65 ntsena eka 22 000 wa timali  Vulawuri bya Timakete ta Timali bya le Yuropa (ESMA) .  swilo leswi nga hoxaka xandla eka mpimo wa le hansi wa ku amukeriwa, ku fana na ku pfumaleka ka swivumbeko swa milawu leswi nga erivaleni na vuswikoti bya AI exikarhi ka vafambisi va nkwama. Hambiswiritano, ntlhontlho wo hlamusela mimbuyelo ya AI hikwalaho ka ku rharhangana ka modele wu nga ha tlhela wu va xin’wana xa swilo leswi lulamisaka mpimo wa le hansi wa ku amukeriwa. Ndzi ehleketa leswaku hi ta swi kuma hi ku famba ka nkarhi.   yi tivekile  Eka nkarhi lowu, swi tikomba onge vutlhari byo endliwa bya ha ri kule swinene na ku siva vanhu va xiviri hi ku helela eka indasitiri ya vulawuri bya nhundzu. Loko sweswo swi vuriwa, ku va erivaleni, vuxaka bya ku tshembana, na ku tihlanganisa exikarhi ka tikhayente na vativi va vufambisi swi ya emahlweni swi va swihlawulekisi swa nkoka, sweswi ku tlula rini na rini.  Hambi swi ri tano, a hi nge kaneti leswaku vutlhari byo endliwa byi tisa switirhisiwa leswintshwa na leswi tsakisaka leswi nga tirhisiwaka eka nxaxamelo wa nkoka, naswona vuswikoti bya switirhisiwa leswi byi nga cinca hakunene ndlela leyi indasitiri yi langutekaka ha yona namuntlha.

Quant

Certain

Lasso

Nowadays

scale

Read My Stories

Audio leyi yi humesiwile hi ririmi ro sungula ra xitori!

Vulawuri bya Photifoliyo: Tindlela Hinkwato leti AI Yi Hundzulaka Maqhinga ya Nhundzu ya Ximanguva lawa

About Author

SWIVUTISO SWA SWIVUTISO

HANG TAGS

XITLHOKOVETSELO LEXI XI NYIKERIWE EKA

Related Stories

Digg Free Gear? – A Thank You Contest by HackerNoon

Digg Free Gear? – A Thank You Contest by HackerNoon

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps