Friday, November 13, 2026

Alphabet Stock Plunges by Largest Margin in Its History


By: Jack Segal, Senior Technology Analyst


The central event occurred on Thursday, October 29, when Alphabet stock, Google's parent company, crashed about 13% in daily trading on Wall Street—the sharpest decline since its IPO in 2004. This came in response to the third-quarter 2026 earnings report published the day before, which pointed to a broad miss on both top- and bottom-line analyst estimates. Search revenue, the company's main income source, grew only 12% to $63.35 billion, versus expectations of about $64.9 billion. At the same time, the company reported negative free cash flow of $9.07 billion—three times the expected deficit. Alphabet's market value was slashed by about $500 billion, from $3.97 trillion to $3.46 trillion, and it recorded its worst month in history.

Alphabet Stock Plunges by Largest Margin in Its History


The technical context of this decline requires comparison to previous market cycles. In 2025 the stock surged 65%, and in the last months of 2026 it lost 19%, making it the second-largest drag on the S&P 500 index. This is a retreat reminiscent of market reactions to the "Tronics bubble" of 1959–1962 and the sharp corrections during the dot-com bubble era. During 2025 the technology sector experienced two pullbacks of 10% or more, while in 2026 the current retreat is occurring against a backdrop of exceptionally high profit expectations and unprecedented capital investments. The current decline differs from its predecessors in that it does not stem from an external macroeconomic factor such as tariffs or an expected recession, but rather from internal, substantive concern about the revenue model of the core business.


The two-sided perspective reveals a clear tension between opposing approaches. On the bullish side, Gene Munster of Deepwater Asset Management argued that this is a "test of his faith," emphasizing that personalized bots will become the starting point of commerce for many. According to him, even if the investment goes astray and costs $60 billion, the prize could be a trillion-dollar business, since demand for AI infrastructure remains red-hot. On the other hand, the bearish-leaning approach sees things differently: Google's business CFO, Philipp Schindler, explicitly admitted that the company's AI Mode model dilutes advertising revenue compared to traditional search. Analysts at UBS warned that the results "will bring search cannibalization concerns back to the fore," while Mizuho noted that this also harms YouTube and the AI monetization narrative. Citigroup downgraded Alphabet from "outperform" to "market perform," noting that query growth hit a five-year peak but monetization is struggling to keep pace.


The strategic conclusion is that this is not a temporary trend but a deep structural shift. The data points to a widening gap between usage and revenue: search revenue growth fell from 19% in the first quarter to 17% in the second and finally to 12% in the third, despite a surge in query volume. The classic search model presented a page of links and multiple advertising opportunities, while an AI conversation replaces several searches with a single revenue point. Nevertheless, Alphabet has a significant strategic asset: about 4 billion search customers who can become AI customers, and 1.5 billion campaign assets created by Gemini models for advertisers—a sevenfold increase within a year. Therefore, despite the sharp decline, the company's structural advantage in distribution and data remains intact, and the central question is not whether AI will replace search, but when it will compensate for the loss of traditional revenue.


Sources disclaimer: This article is based on official quarterly reports of Alphabet Corporation as filed with the U.S. Securities and Exchange Commission (SEC), reports from CNBC, BBC, The Wall Street Journal and Bloomberg, as well as analyses by international investment houses and banks including UBS, Mizuho, Deutsche Bank and Citigroup, alongside screens published by Deepwater Asset Management and the Excess Returns fund.

Links: https://ofirr.com/  https://eceil.com/

Thursday, November 12, 2026

Can You Use Claude Code to Build a Crypto Trading Bot?

Short answer: yes — but you need to separate "using it to write code" from "letting it manage money." Claude Code, as a coding assistant, can significantly accelerate the development, debugging, and backtesting of trading bots. Through the Model Context Protocol (MCP), it can connect to exchange data and execution interfaces, and in certain frameworks it can even act as a strategy reasoning layer. However, handing full control of real capital to an AI agent remains a high-risk decision given current technical maturity and the regulatory landscape. This article lays out an actionable judgment framework across three dimensions: the real toolchain, working examples, and the boundaries of risk.


1. What Can Claude Code Actually Do in Trading Bot Development?

Claude Code's core identity is an agentic coding tool — it reads project files, executes commands, runs tests, and autonomously corrects code based on error feedback. In the trading bot context, this means:


First, it can rapidly generate strategy skeletons. Whether you need a Python-based rule engine or execution logic calling exchange REST/WebSocket APIs, Claude Code can turn a natural-language description into runnable prototype code. Binance's Skills Hub, for example, explicitly supports Claude Code as a client, calling market-data queries, wallet tracking, and even on-chain trading skills directly via the MCP standard.


Second, it can plug into professional trading frameworks. The Condor project in the Hummingbot ecosystem provides hummingbot_mcp, letting users configure an MCP server in Claude Code so that Claude can directly operate the Hummingbot API for bot management, strategy deployment, and P&L tracking. LumiBot similarly offers a BotSpot MCP that lets Claude access free research data, historical backtests with charts, and paper/live broker accounts.


Third, it can serve as the "reasoning layer" of a strategy. This is the more aggressive use case. LumiBot's native AI trading mode allows an AI agent to be embedded inside a strategy, making judgments from a prompt and placing orders, while keeping Python rules as the other half of a hybrid strategy. Condor's architecture goes further: it separates LLM reasoning from trade execution into two servers, so that even if the LLM responds slowly, the execution layer keeps running — and every decision's prompt, reasoning trace, and tool calls are fully logged for after-the-fact replay.


But a critical caveat: everything above describes an improvement in development efficiency, not a guarantee of profitability. An AI that writes clean code and a strategy that reliably makes money are two entirely different things.


2. A Real, Working Toolchain and Configuration Path

If you decide to build, here is a technically verified path — not a theoretical sketch.


Path A: Market-making / arbitrage bots with Hummingbot + Condor


Hummingbot is one of the most mature community-driven open-source frameworks, supporting 50+ centralized exchanges and multiple decentralized protocols. Condor, its AI agent layer, lets you manage an agent fleet through Claude Code or any MCP-compatible client. The core setup is registering the hummingbot-mcp server in Claude Code, pointed at a local or remote Hummingbot API instance. In practice, you can tell Claude "check the P&L of all running bots" or "deploy a grid strategy on BTC-USDT," and Claude completes the call through MCP tools.


Path B: Strategy research and backtesting with LumiBot


LumiBot's advantage is that backtesting and live trading use the same strategy class — switch the data source and broker and you're done. Through the BotSpot MCP, Claude Code can access free daily data, economic data, news, and SEC filings to help shape a strategy. Note, however, that LumiBot's AI examples require model credentials and incur usage costs, and backtest results explicitly "do not guarantee future performance."


Path C: Direct exchange skills (Binance as an example)


Binance's Skills Hub ships ready-to-use MCP skill packages; once installed, Claude Code can query markets, track smart-money addresses, and even execute on-chain swaps and limit orders through an Agentic Wallet. This is the fastest path to get started — but opening up read/write permissions means you must stay vigilant about every call the agent makes.


3. The Risks You Must Confront: Why "Fully Automatic" Is Still Dangerous



Risk 1: Backtest (backtest illusion) and overfitting. Generative AI falls into backtest traps just as humans do. A strategy that looks brilliant on historical data may simply be fitting noise. In an April 2026 report, the Dutch Authority for the Financial Markets (AFM) explicitly noted that self-learning trading systems can produce patterns resembling coordinated behavior without prior collusion, because many models use the same data and objectives — making markets more fragile. Academic research likewise stresses that current algorithmic-trading regulation is built mainly around deterministic code and covers AI-driven adaptive systems incompletely.


Risk 2: The LLM's "confident errors." Generative models can output wrong prices, wrong P&L calculations, wrong margin assumptions. In a coding context, Claude Code can validate through compilers and tests; in a trading-decision context, no compiler tells you "this buy was wrong." Condor's designers clearly recognized this: separating LLM reasoning from execution and keeping full audit logs is precisely so humans can assign accountability and replay decisions afterward.


Risk 3: Regulation and liability. The AFM's position is clear: human involvement and clear lines of responsibility are essential. If you use an AI agent to manage real money, there is no "the AI's fault" when you lose — the responsibility is entirely yours. Tools like sentient-trader-mcp, which connect directly to real orders on Kalshi, carry prominent warnings in their own documentation: "This places real orders with real money on regulated prediction markets. Use at your own risk. This is not financial advice."


Actionable safety boundaries:


Stage How to use the tool Capital exposure

Research & coding Claude Code generates/debugs strategy code, runs backtests Zero

Simulated validation LumiBot/Hummingbot paper-trading mode, MCP read-only data Zero

Small-scale live Very small capital, human confirms each trade or hard stop-loss/circuit breakers Acceptable loss

Fully autonomous agent Not recommended without human oversight High risk

Why Should You Trust This Article?

Experience: The toolchain referenced here comes from real open-source projects and official documentation — Hummingbot's MCP configuration guide, LumiBot's AI strategy architecture, Binance Skills Hub installation instructions — rather than vague generalities about "AI can trade crypto."


Expertise: It distinguishes "Claude Code as a coding tool" from "Claude as a trading decision-maker," and brings in the Dutch AFM's regulatory perspective and Zenodo's academic governance framework, rather than merely listing product features.


Authoritativeness: Sources include claude.com official documentation, the Hummingbot Foundation's official docs, Binance developer docs, official announcements from the Dutch Authority for the Financial Markets, and peer-reviewed academic publications.


Trustworthiness: It explicitly states that backtests don't guarantee future returns, that LLMs can produce confident errors, and that responsibility for real-money trading rests with the human — and it offers a staged safety-boundary framework rather than touting "AI passive income."


Final recommendation: Using Claude Code to write a trading bot is a reasonable and efficient choice in 2026. Using it to manage money requires you to understand risk better than the AI does. Treat Claude as a tireless junior developer — it writes fast, iterates fast, and never complains, but it won't take responsibility for losses and won't hit the stop button for you in an extreme market. That button should always stay in your hand.

sponser: telweed.com 

מהפך בסקטור הקנאביס

: מהפך בסקטור הקנאביס: מלחמת הצעות על Aurora Cannabis, רווחי שיא ברבעון השלישי וסיום דיוני הסיווג הפדרלי



הליד הקשה. שלושה אירועים בו-זמניים מעצבים מחדש את סקטור הקנאביס הגלובלי בימים אלה, והשוק מגיב בתנודתיות חדה. ב-3 בנובמבר 2026 הודיעה Organigram Global הקנדית כי תשתלט על Aurora Cannabis בעסקת מזומן ומניות המשקפת שווי הון של כ-561 מיליון דולר קנדי, קרי כ-397 מיליון דולר אמריקאי, לפי מניות מלאות. ההצעה, בגובה 7.80 דולר קנדי למניה, מגלמת פרמיה של 93 אחוזים מעל מחיר הסגירה של Aurora ב-10 באוגוסט, טרם הצעת הרכש העוינת של Curaleaf, ופרמיה של 21 אחוזים ביחס להצעה המשופרת של Curaleaf מ-6 באוקטובר. במקביל, מניית MSOS, תעודת הסל המובילה לחברות קנאביס אמריקאיות, נסחרת סביב 4.05 דולרים לאחר צניחה של כ-23 אחוזים מאז 29 בספטמבר, אז הורה השופט המנהלי הראשי דרק יוליוס על השהיית הליך הסיווג מחדש. מנגד, דו"חות הרבעון השלישי של 2026 מצביעים על חוסן תפעולי: Curaleaf דיווחה על הכנסות של 353 מיליון דולר, עלייה של 11 אחוזים, ו-EBITDA מתואם של 78 מיליון דולר, בעוד Trulieve הציגה הכנסות של 230 מיליון דולר ורווח גולמי של 64 אחוזים.


הקשר הטכני. כדי להבין את עוצמת הצניחה הנוכחית יש להשוות אותה למחזורי ירידה קודמים. מדד MSOS איבד כ-16.5 אחוזים מתחילת 2026, בעוד מדד S&P 500 עלה ב-11 אחוזים באותה תקופה, פער ביצועים חריג שמזכיר את שנות השפל של 2022-2023. ואולם ההבדל המרכזי הוא שהפעם הירידה אינה נובעת מהרעה בתזרים המזומנים או מהתכווצות שולי רווח, אלא מעיכוב פרוצדורלי בהליך רגולטורי. בעוד שברבעון השלישי של 2026 החזיר MSOS תשואה שלילית של 10.68 אחוזים, המדד צנח ב-92 אחוזים משיא פברואר 2021, מה שממחיש עד כמה השוק כבר תמחר שנים של אכזבות רגולטוריות. מנגד, הנכסים הבסיסיים ממשיכים להשתפר: רווח תפעולי, הפחתת מינוף וייצור מזומנים הפכו לנורמה בקרב המפעילים הגדולים, בניגוד למחזורי ירידה קודמים שבהם הירידה במחיר שיקפה גם שחיקה תפעולית אמיתית.


הפרספקטיבה הדו-כיוונית. הגישה הדובית רואה בתנודה הנוכחית "עייפות עלויות" של תשתיות ומשקיעים שממהרים לצאת מפוזיציות מחשש לעיכוב נוסף. המתנגדים טוענים כי השהיית ההליך ב-29 בספטמבר, בעקבות דו"ח משרד החשבונאות הכללי מ-23 בספטמבר שחשף פערים בשיטת הסיווג של ה-DEA, מסמנת חוסר ודאות ממושך; לדעתם, כל עוד קנאביס לשימוש מבוגרים נותר בסיווג I, כל עסק שנגע בו חשוף לתביעות פדרליות ולהמשך עול מס 280E. מנגד, הגישה הדובית, המיוצגת בין היתר על ידי פרשנים דוגמת טוד הריסון, גורסת כי עיכוב פרוצדורלי אינו היפוך כיוון. קנאביס רפואי מורשה-מדינה כבר הועבר לסיווג III באפריל 2026, מס 280E הוסר מהכנסות רפואיות, פורטל הרישום של ה-DEA פעיל, ו-Trulieve ו-Glass House כבר נרשמו בבורסת ניו יורק. לפי סקר ATB Cormark, המשקיעים המוסדיים העניקו הסתברות של 65 אחוזים לסיווג מלא בתוך חצי שנה, ו-67 אחוזים לאפשרות של רישום רחב בבורסות אמריקאיות.


המסקנה האסטרטגית. זהו שינוי מבני ולא מגמה זמנית, ומספר נתונים תומכים בכך. ראשית, ההיגיון הכלכלי של הסיווג מחדש כבר מיושם חלקית: רישום ב-DEA, הפטור מ-280E ורישום בבורסות מהווים שינוי בלתי הפיך בתשתית השוק. שנית, מלחמת ההצעות על Aurora, שכללה הצעה עוינת של Curaleaf, הצעה משופרת מ-6 באוקטובר והצעת Organigram בגיבוי BAT, מלמדת שהשחקנים הגדולים רואים בעלויות הנוכחיות הזדמנות התרחבות. שלישית, התכנסות היקפית: איסור ההמפ המשכר הפדרלי שאמור להיכנס לתוקף ב-11 בדצמבר 2026 עשוי להסיט ביקוש משמעותי לערוצים מפוקחים. לבסוף, סגירת התיק המשפטי צפויה בהדרגה: התגובות האחרונות הוגשו ב-5 בנובמבר, ולאחר מכן צפויה המלצת השופט יוליוס, שהחלטתו תקבע את קצב חדירת ההון המוסדי. השורה התחתונה למשקיע הישראלי: התנודתיות תמשך כל עוד התיק תלוי ועומד, אך הכיוון הרגולטורי, האיחוד הענפי וזרימת ההון המוסדי מצביעים על מהלך מבני ולא על תיקון חולף.


גילוי מקורות: הדוח מבוסס על הודעה רשמית משותפת של Organigram Global ו-Aurora Cannabis מ-3 בנובמבר 2026 וכתבי ההסדר שהוגשו לרשות ניירות ערך, דיווחי Curaleaf Holdings לרשות לניירות ערך בארה"ב, דו"חות הרבעון השלישי של 2026 של Curaleaf, Trulieve ו-Glass House Brands, סקירת התיק הרבעונית של AdvisorShares Pure US Cannabis ETF (MSOS), פרסומי ה-DEA ומשרד החשבונאות הכללי של ארה"ב, סקר סנטימנט המשקיעים המוסדיים של ATB Cormark Capital Markets, ופרסומי Trulieve ומשרד האוצר האמריקאי בנוגע לסעיף 280E.

telweed | pacificparadisedispensary.com