Finansia Syrus Securities Public Company Limited, таиландская брокерская фирма по ценным бумагам, работающая с 2002 года, договорилась о добавлении цифровых активов в свой профиль.
Публичная компания подписала соглашение с Crypto Express (Thailand) Co., фирмой, которая разрабатывает биржевые и брокерские технологии для крипто-инноваций, чтобы оказать ей помощь в создании брокерского бизнеса по цифровым активам в стране.
Совет директоров Finansia 22 марта одобрил создание дочерней компании, которая должна была пройти подготовку к подаче заявки на получение лицензии на брокерскую деятельность в отношении цифровых активов в Комиссию по ценным бумагам и биржам Таиланда (SEC).
Финансия, которая является членом Фондовая Биржа
Фондовая Биржа
Фондовая биржа, также известная как биржа ценных бумаг, представляет собой объект, где биржевые маклеры и трейдеры могут покупать и продавать ценные бумаги, включая акции, облигации, торгуемые на бирже фонды (ETF) или другие финансовые инструменты. Кроме того, фондовые биржи могут также предоставлять возможности для выпуска и погашения таких ценных бумаг и инструментов, а также событий капитала, включая выплату доходов и дивидендов. Фондовые биржи превратились в постоянную опору на финансовом рынке и в некоторые из наиболее заметных организаций в целом. промышленность. Почти каждая развитая страна может похвастаться внутренней фондовой биржей, многие из которых различаются по важности и размеру. Крупнейшие фондовые биржи в мире по состоянию на май 2020 года включают Нью-Йоркскую фондовую биржу (NYSE), NASDAQ, Tokyo Stock Exchange, Hong Kong Stock Exchange, Лондонская фондовая биржа, EURONEXT и Шензенская фондовая биржа. Какие функции выполняют фондовые биржи Фондовые биржи обладают множеством полезных функций в современной финансовой системе. Как следует из названия, фондовая биржа часто является наиболее важным компонентом фондового рынка. Еще одним важным элементом фондовых бирж является преобладание первичных публичных размещений (IPO) акций и облигаций компаний для инвесторов. Это происходит как на первичном рынке, так и при последующей торговле на вторичном рынке. Ни одна компания или организация не могут быть включены на биржу. Чтобы иметь возможность торговать ценными бумагами на определенной бирже, требуется листинг определенных ценных бумаг. Торговля на бирже разрешена только сертифицированным брокерам, которые являются членами биржи. Традиционный образ переполненных торговых площадок в последние годы ослаб и включает другие различные торговые площадки. Сюда входят сети электронной связи, альтернативные торговые системы и «темные пулы», которые в конечном итоге привели к миграции торговой активности с традиционных фондовых бирж.
Фондовая биржа, также известная как биржа ценных бумаг, представляет собой объект, где биржевые маклеры и трейдеры могут покупать и продавать ценные бумаги, включая акции, облигации, торгуемые на бирже фонды (ETF) или другие финансовые инструменты. Кроме того, фондовые биржи могут также предоставлять возможности для выпуска и погашения таких ценных бумаг и инструментов, а также событий капитала, включая выплату доходов и дивидендов. Фондовые биржи превратились в постоянную опору на финансовом рынке и в некоторые из наиболее заметных организаций в целом. промышленность. Почти каждая развитая страна может похвастаться внутренней фондовой биржей, многие из которых различаются по важности и размеру. Крупнейшие фондовые биржи в мире по состоянию на май 2020 года включают Нью-Йоркскую фондовую биржу (NYSE), NASDAQ, Tokyo Stock Exchange, Hong Kong Stock Exchange, Лондонская фондовая биржа, EURONEXT и Шензенская фондовая биржа. Какие функции выполняют фондовые биржи Фондовые биржи обладают множеством полезных функций в современной финансовой системе. Как следует из названия, фондовая биржа часто является наиболее важным компонентом фондового рынка. Еще одним важным элементом фондовых бирж является преобладание первичных публичных размещений (IPO) акций и облигаций компаний для инвесторов. Это происходит как на первичном рынке, так и при последующей торговле на вторичном рынке. Ни одна компания или организация не могут быть включены на биржу. Чтобы иметь возможность торговать ценными бумагами на определенной бирже, требуется листинг определенных ценных бумаг. Торговля на бирже разрешена только сертифицированным брокерам, которые являются членами биржи. Традиционный образ переполненных торговых площадок в последние годы ослаб и включает другие различные торговые площадки. Сюда входят сети электронной связи, альтернативные торговые системы и «темные пулы», которые в конечном итоге привели к миграции торговой активности с традиционных фондовых бирж.
Прочтите этот термин из Таиланда, а также член Тайского дилингового центра по облигациям, надеется извлечь выгоду из современных электронных систем решений Crypto Express «знай своего клиента», которые используют новейшие обучение с помощью машины
Машинное обучение
Машинное обучение определяется как приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое стремится автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение - это быстро развивающаяся область, которая также ориентирована на разработку компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для самостоятельного обучения. Это имеет множество потенциальных преимуществ для большинства отраслей и секторов, включая отрасль финансовых услуг. Объяснение машинного обучения Машинное обучение можно объяснить с помощью наблюдательного поведения. Например, процесс обучения начинается с наблюдений или данных, включая примеры и косвенный опыт или инструкции, помогающие обнаруживать закономерности в данных. При этом цель состоит в том, чтобы в будущем принимать более обоснованные решения на основе приведенных примеров. В идеальном стечении обстоятельств компьютеры обучаются автоматически без вмешательства или помощи человека и соответствующим образом корректируют действия. Машинное обучение может принимать две разные формы, то есть обучение с учителем или обучение без учителя. Алгоритмы контролируемого машинного обучения могут применять то, что было изучено в прошлом, к новым данным, используя помеченные примеры для прогнозирования будущих событий. Таким образом, система способна предоставлять цели для любого нового ввода после достаточного уровня обучения. Алгоритм обучения также может сравнивать свои выходные данные, чтобы найти ошибки, чтобы соответствующим образом изменить модель. Кроме того, используются алгоритмы неконтролируемого машинного обучения, когда информация, используемая для обучения, не классифицируется и не маркируется. Неконтролируемое обучение изучает, как системы могут вывести функцию для описания скрытой структуры из немаркированных данных. Система не определяет правильный вывод, но она исследует данные и может делать выводы из наборов данных для описания скрытых структур из немаркированных данных.
Машинное обучение определяется как приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое стремится автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение - это быстро развивающаяся область, которая также ориентирована на разработку компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для самостоятельного обучения. Это имеет множество потенциальных преимуществ для большинства отраслей и секторов, включая отрасль финансовых услуг. Объяснение машинного обучения Машинное обучение можно объяснить с помощью наблюдательного поведения. Например, процесс обучения начинается с наблюдений или данных, включая примеры и косвенный опыт или инструкции, помогающие обнаруживать закономерности в данных. При этом цель состоит в том, чтобы в будущем принимать более обоснованные решения на основе приведенных примеров. В идеальном стечении обстоятельств компьютеры обучаются автоматически без вмешательства или помощи человека и соответствующим образом корректируют действия. Машинное обучение может принимать две разные формы, то есть обучение с учителем или обучение без учителя. Алгоритмы контролируемого машинного обучения могут применять то, что было изучено в прошлом, к новым данным, используя помеченные примеры для прогнозирования будущих событий. Таким образом, система способна предоставлять цели для любого нового ввода после достаточного уровня обучения. Алгоритм обучения также может сравнивать свои выходные данные, чтобы найти ошибки, чтобы соответствующим образом изменить модель. Кроме того, используются алгоритмы неконтролируемого машинного обучения, когда информация, используемая для обучения, не классифицируется и не маркируется. Неконтролируемое обучение изучает, как системы могут вывести функцию для описания скрытой структуры из немаркированных данных. Система не определяет правильный вывод, но она исследует данные и может делать выводы из наборов данных для описания скрытых структур из немаркированных данных.
Прочтите этот термин и идеи, основанные на искусственном интеллекте, чтобы повысить скорость процесса адаптации на 80%.
Технология Crypto Express позволяет идентифицировать транзакции в удобной, быстрой и безопасной социальной сети.
Глобальный переход к цифровым активам
По мере роста распространения цифровых активов во всем мире более традиционные брокерские компании присоединяются к гонке, чтобы удовлетворить потребности развивающихся рынков. Это привело к рост инвестиций в цифровых активах.
Например, зарегистрированная на NASDAQ компания Cowen Inc. сегодня запустила подразделение цифровых активов, стопроцентная дочерняя компания Cowen Digital LLC, базирующаяся в Стэмфорде, штат Коннектикут, США. По словам Коуэна, через новое подразделение он планирует предоставлять институциональным инвесторам эффективные решения для торговли и хранения.
Cowen также сообщила, что в течение последних 15 месяцев работала над развитием инфраструктуры и систем, необходимых для запуска Cowen Digital, и подчеркнула необходимость безопасной и совместимой экосистемы цифровых активов.
«Благодаря Cowen Digital наши клиенты теперь имеют доступ к рынкам криптовалют и цифровых активов благодаря нашему институциональному качеству и полностью интегрированным сквозным возможностям исполнения и хранения», — сказал Джеффри М. Соломон, председатель и главный исполнительный директор Cowen. «Cowen стремится превзойти своих клиентов, оставаясь в авангарде инноваций».
Ранее в этом месяце эмират Дубай, один из семи эмиратов Объединенных Арабских Эмиратов, сделал важный шаг в пространстве цифровых активов, представив свои первый закон, регулирующий виртуальные активы и создание регулирующего органа для этого сектора.
Новому регулятору, Дубайскому органу по регулированию виртуальных активов, было поручено контролировать все виртуальные активы, такие как биткойн и невзаимозаменяемые токены (NFT) в эмирате. Регулятор был создан в соответствии с Законом о регулировании виртуальных активов Дубая, который направлен на создание правовой базы для виртуальных активов в стране.
«Мы создали независимый орган для надзора за развитием лучшей в мире бизнес-среды для виртуальных активов с точки зрения регулирования, лицензирования, управления и в соответствии с местными и глобальными финансовыми системами», — заявил правитель Дубая шейх Мохаммед бин Рашид. развития.
Бин Рашид добавил: «Будущее принадлежит тому, кто его проектирует… и сегодня, благодаря закону о виртуальных активах, мы стремимся участвовать в разработке этого нового и быстро растущего глобального сектора».
Finansia Syrus Securities Public Company Limited, таиландская брокерская фирма по ценным бумагам, работающая с 2002 года, договорилась о добавлении цифровых активов в свой профиль.
Публичная компания подписала соглашение с Crypto Express (Thailand) Co., фирмой, которая разрабатывает биржевые и брокерские технологии для крипто-инноваций, чтобы оказать ей помощь в создании брокерского бизнеса по цифровым активам в стране.
Совет директоров Finansia 22 марта одобрил создание дочерней компании, которая должна была пройти подготовку к подаче заявки на получение лицензии на брокерскую деятельность в отношении цифровых активов в Комиссию по ценным бумагам и биржам Таиланда (SEC).
Финансия, которая является членом Фондовая Биржа
Фондовая Биржа
Фондовая биржа, также известная как биржа ценных бумаг, представляет собой объект, где биржевые маклеры и трейдеры могут покупать и продавать ценные бумаги, включая акции, облигации, торгуемые на бирже фонды (ETF) или другие финансовые инструменты. Кроме того, фондовые биржи могут также предоставлять возможности для выпуска и погашения таких ценных бумаг и инструментов, а также событий капитала, включая выплату доходов и дивидендов. Фондовые биржи превратились в постоянную опору на финансовом рынке и в некоторые из наиболее заметных организаций в целом. промышленность. Почти каждая развитая страна может похвастаться внутренней фондовой биржей, многие из которых различаются по важности и размеру. Крупнейшие фондовые биржи в мире по состоянию на май 2020 года включают Нью-Йоркскую фондовую биржу (NYSE), NASDAQ, Tokyo Stock Exchange, Hong Kong Stock Exchange, Лондонская фондовая биржа, EURONEXT и Шензенская фондовая биржа. Какие функции выполняют фондовые биржи Фондовые биржи обладают множеством полезных функций в современной финансовой системе. Как следует из названия, фондовая биржа часто является наиболее важным компонентом фондового рынка. Еще одним важным элементом фондовых бирж является преобладание первичных публичных размещений (IPO) акций и облигаций компаний для инвесторов. Это происходит как на первичном рынке, так и при последующей торговле на вторичном рынке. Ни одна компания или организация не могут быть включены на биржу. Чтобы иметь возможность торговать ценными бумагами на определенной бирже, требуется листинг определенных ценных бумаг. Торговля на бирже разрешена только сертифицированным брокерам, которые являются членами биржи. Традиционный образ переполненных торговых площадок в последние годы ослаб и включает другие различные торговые площадки. Сюда входят сети электронной связи, альтернативные торговые системы и «темные пулы», которые в конечном итоге привели к миграции торговой активности с традиционных фондовых бирж.
Фондовая биржа, также известная как биржа ценных бумаг, представляет собой объект, где биржевые маклеры и трейдеры могут покупать и продавать ценные бумаги, включая акции, облигации, торгуемые на бирже фонды (ETF) или другие финансовые инструменты. Кроме того, фондовые биржи могут также предоставлять возможности для выпуска и погашения таких ценных бумаг и инструментов, а также событий капитала, включая выплату доходов и дивидендов. Фондовые биржи превратились в постоянную опору на финансовом рынке и в некоторые из наиболее заметных организаций в целом. промышленность. Почти каждая развитая страна может похвастаться внутренней фондовой биржей, многие из которых различаются по важности и размеру. Крупнейшие фондовые биржи в мире по состоянию на май 2020 года включают Нью-Йоркскую фондовую биржу (NYSE), NASDAQ, Tokyo Stock Exchange, Hong Kong Stock Exchange, Лондонская фондовая биржа, EURONEXT и Шензенская фондовая биржа. Какие функции выполняют фондовые биржи Фондовые биржи обладают множеством полезных функций в современной финансовой системе. Как следует из названия, фондовая биржа часто является наиболее важным компонентом фондового рынка. Еще одним важным элементом фондовых бирж является преобладание первичных публичных размещений (IPO) акций и облигаций компаний для инвесторов. Это происходит как на первичном рынке, так и при последующей торговле на вторичном рынке. Ни одна компания или организация не могут быть включены на биржу. Чтобы иметь возможность торговать ценными бумагами на определенной бирже, требуется листинг определенных ценных бумаг. Торговля на бирже разрешена только сертифицированным брокерам, которые являются членами биржи. Традиционный образ переполненных торговых площадок в последние годы ослаб и включает другие различные торговые площадки. Сюда входят сети электронной связи, альтернативные торговые системы и «темные пулы», которые в конечном итоге привели к миграции торговой активности с традиционных фондовых бирж.
Прочтите этот термин из Таиланда, а также член Тайского дилингового центра по облигациям, надеется извлечь выгоду из современных электронных систем решений Crypto Express «знай своего клиента», которые используют новейшие обучение с помощью машины
Машинное обучение
Машинное обучение определяется как приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое стремится автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение - это быстро развивающаяся область, которая также ориентирована на разработку компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для самостоятельного обучения. Это имеет множество потенциальных преимуществ для большинства отраслей и секторов, включая отрасль финансовых услуг. Объяснение машинного обучения Машинное обучение можно объяснить с помощью наблюдательного поведения. Например, процесс обучения начинается с наблюдений или данных, включая примеры и косвенный опыт или инструкции, помогающие обнаруживать закономерности в данных. При этом цель состоит в том, чтобы в будущем принимать более обоснованные решения на основе приведенных примеров. В идеальном стечении обстоятельств компьютеры обучаются автоматически без вмешательства или помощи человека и соответствующим образом корректируют действия. Машинное обучение может принимать две разные формы, то есть обучение с учителем или обучение без учителя. Алгоритмы контролируемого машинного обучения могут применять то, что было изучено в прошлом, к новым данным, используя помеченные примеры для прогнозирования будущих событий. Таким образом, система способна предоставлять цели для любого нового ввода после достаточного уровня обучения. Алгоритм обучения также может сравнивать свои выходные данные, чтобы найти ошибки, чтобы соответствующим образом изменить модель. Кроме того, используются алгоритмы неконтролируемого машинного обучения, когда информация, используемая для обучения, не классифицируется и не маркируется. Неконтролируемое обучение изучает, как системы могут вывести функцию для описания скрытой структуры из немаркированных данных. Система не определяет правильный вывод, но она исследует данные и может делать выводы из наборов данных для описания скрытых структур из немаркированных данных.
Машинное обучение определяется как приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое стремится автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение - это быстро развивающаяся область, которая также ориентирована на разработку компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для самостоятельного обучения. Это имеет множество потенциальных преимуществ для большинства отраслей и секторов, включая отрасль финансовых услуг. Объяснение машинного обучения Машинное обучение можно объяснить с помощью наблюдательного поведения. Например, процесс обучения начинается с наблюдений или данных, включая примеры и косвенный опыт или инструкции, помогающие обнаруживать закономерности в данных. При этом цель состоит в том, чтобы в будущем принимать более обоснованные решения на основе приведенных примеров. В идеальном стечении обстоятельств компьютеры обучаются автоматически без вмешательства или помощи человека и соответствующим образом корректируют действия. Машинное обучение может принимать две разные формы, то есть обучение с учителем или обучение без учителя. Алгоритмы контролируемого машинного обучения могут применять то, что было изучено в прошлом, к новым данным, используя помеченные примеры для прогнозирования будущих событий. Таким образом, система способна предоставлять цели для любого нового ввода после достаточного уровня обучения. Алгоритм обучения также может сравнивать свои выходные данные, чтобы найти ошибки, чтобы соответствующим образом изменить модель. Кроме того, используются алгоритмы неконтролируемого машинного обучения, когда информация, используемая для обучения, не классифицируется и не маркируется. Неконтролируемое обучение изучает, как системы могут вывести функцию для описания скрытой структуры из немаркированных данных. Система не определяет правильный вывод, но она исследует данные и может делать выводы из наборов данных для описания скрытых структур из немаркированных данных.
Прочтите этот термин и идеи, основанные на искусственном интеллекте, чтобы повысить скорость процесса адаптации на 80%.
Технология Crypto Express позволяет идентифицировать транзакции в удобной, быстрой и безопасной социальной сети.
Глобальный переход к цифровым активам
По мере роста распространения цифровых активов во всем мире более традиционные брокерские компании присоединяются к гонке, чтобы удовлетворить потребности развивающихся рынков. Это привело к рост инвестиций в цифровых активах.
Например, зарегистрированная на NASDAQ компания Cowen Inc. сегодня запустила подразделение цифровых активов, стопроцентная дочерняя компания Cowen Digital LLC, базирующаяся в Стэмфорде, штат Коннектикут, США. По словам Коуэна, через новое подразделение он планирует предоставлять институциональным инвесторам эффективные решения для торговли и хранения.
Cowen также сообщила, что в течение последних 15 месяцев работала над развитием инфраструктуры и систем, необходимых для запуска Cowen Digital, и подчеркнула необходимость безопасной и совместимой экосистемы цифровых активов.
«Благодаря Cowen Digital наши клиенты теперь имеют доступ к рынкам криптовалют и цифровых активов благодаря нашему институциональному качеству и полностью интегрированным сквозным возможностям исполнения и хранения», — сказал Джеффри М. Соломон, председатель и главный исполнительный директор Cowen. «Cowen стремится превзойти своих клиентов, оставаясь в авангарде инноваций».
Ранее в этом месяце эмират Дубай, один из семи эмиратов Объединенных Арабских Эмиратов, сделал важный шаг в пространстве цифровых активов, представив свои первый закон, регулирующий виртуальные активы и создание регулирующего органа для этого сектора.
Новому регулятору, Дубайскому органу по регулированию виртуальных активов, было поручено контролировать все виртуальные активы, такие как биткойн и невзаимозаменяемые токены (NFT) в эмирате. Регулятор был создан в соответствии с Законом о регулировании виртуальных активов Дубая, который направлен на создание правовой базы для виртуальных активов в стране.
«Мы создали независимый орган для надзора за развитием лучшей в мире бизнес-среды для виртуальных активов с точки зрения регулирования, лицензирования, управления и в соответствии с местными и глобальными финансовыми системами», — заявил правитель Дубая шейх Мохаммед бин Рашид. развития.
Бин Рашид добавил: «Будущее принадлежит тому, кто его проектирует… и сегодня, благодаря закону о виртуальных активах, мы стремимся участвовать в разработке этого нового и быстро растущего глобального сектора».
Источник: https://www.financemagnates.com/institutional-forex/thailands-finansia-moves-to-add-digital-assets-to-brokerage-business/