Finansia Syrus Securities Public Company Limited, тайландска брокерска фирма за ценни книжа, която работи от 2002 г., е направила договорености за добавяне на цифрови активи към профила си.
Публичната компания подписа споразумение с Crypto Express (Thailand) Co., фирма, която разработва борсови и брокерски технологии за крипто иновации, за да й предостави помощ при установяване на своя бизнес за брокерство на цифрови активи в страната.
Съветът на директорите на Finansia на 22 март одобри фирмата да създаде дъщерно дружество, което трябва да премине подготовка за подаване на заявление за лиценз за посредничество на цифрови активи до Тайландската комисия за ценни книжа и борси (SEC).
Finansia, която е член на Стокова борса
Стокова борса
Фондовата борса, известна още като борса за ценни книжа или представлява борса, е съоръжение, където борсовите брокери и търговците могат да купуват и продават ценни книжа. Това включва акции от акции, облигации, борсово търгувани фондове (ETF) или други финансови инструменти. В допълнение, фондовите борси могат също да предоставят средства за издаване и обратно изкупуване на такива ценни книжа и инструменти и капиталови събития, включително изплащане на приходи и дивиденти. индустрия. Почти всяка развита страна може да се похвали с местна фондова борса, като много от тях варират по важност и размер. Най-големите фондови борси в света към май 2020 г. включват Нюйоркската фондова борса (NYSE), NASDAQ, Токийската фондова борса, Хонконгската фондова борса, Лондонска фондова борса, EURONEXT и фондова борса Шензен. Какви функции изпълняват фондовите борси? Фондовите борси имат различни полезни функции в рамките на съвременната финансова система. Както подсказва името й, фондовата борса често е най-важният компонент на фондовия пазар. Друг важен елемент на фондовите борси е преобладаването на първичните публични предлагания (IPO) на акции и облигации на компании за инвеститори. Това се извършва както на първичния пазар, така и на последващата търговия на вторичния пазар. Не всяка компания или юридическо лице може да бъде включена на фондова борса. За да можете да търгувате с ценна книга на определена борса, е необходимо листването на конкретни ценни книжа. Търговията на борсата е ограничена до сертифицирани брокери, които са членове на борсата. Традиционният образ на претъпканите търговски зали намаля през последните години, за да включва други различни други места за търговия. Това включва електронни комуникационни мрежи, алтернативни системи за търговия и „тъмни пулове“, които в крайна сметка видяха миграцията на търговската дейност далеч от традиционните фондови борси.
Фондовата борса, известна още като борса за ценни книжа или представлява борса, е съоръжение, където борсовите брокери и търговците могат да купуват и продават ценни книжа. Това включва акции от акции, облигации, борсово търгувани фондове (ETF) или други финансови инструменти. В допълнение, фондовите борси могат също да предоставят средства за издаване и обратно изкупуване на такива ценни книжа и инструменти и капиталови събития, включително изплащане на приходи и дивиденти. индустрия. Почти всяка развита страна може да се похвали с местна фондова борса, като много от тях варират по важност и размер. Най-големите фондови борси в света към май 2020 г. включват Нюйоркската фондова борса (NYSE), NASDAQ, Токийската фондова борса, Хонконгската фондова борса, Лондонска фондова борса, EURONEXT и фондова борса Шензен. Какви функции изпълняват фондовите борси? Фондовите борси имат различни полезни функции в рамките на съвременната финансова система. Както подсказва името й, фондовата борса често е най-важният компонент на фондовия пазар. Друг важен елемент на фондовите борси е преобладаването на първичните публични предлагания (IPO) на акции и облигации на компании за инвеститори. Това се извършва както на първичния пазар, така и на последващата търговия на вторичния пазар. Не всяка компания или юридическо лице може да бъде включена на фондова борса. За да можете да търгувате с ценна книга на определена борса, е необходимо листването на конкретни ценни книжа. Търговията на борсата е ограничена до сертифицирани брокери, които са членове на борсата. Традиционният образ на претъпканите търговски зали намаля през последните години, за да включва други различни други места за търговия. Това включва електронни комуникационни мрежи, алтернативни системи за търговия и „тъмни пулове“, които в крайна сметка видяха миграцията на търговската дейност далеч от традиционните фондови борси.
Прочетете този термин от Тайланд и също така член на Thai Bond Dealing Center, се надява да спечели от модерните електронни системи за познаване на клиента на Crypto Express, които използват най-новите машинно обучение
Machine Learning
Машинното обучение се дефинира като приложение на изкуствен интелект (AI), което се стреми да се учи автоматично и да се подобрява от опита, без да бъде изрично програмирано. Машинното обучение е бързо развиваща се област, която също се фокусира върху разработването на компютърни програми, които могат да имат достъп до данни и да ги използват, научават за себе си. Това има много потенциални ползи за повечето индустрии и сектори, включително индустрията на финансовите услуги. Обяснено на машинното обучение Машинното обучение може да бъде обяснено чрез наблюдателно поведение. Например, процесът на учене започва с наблюдения или данни. Това включва примери и косвен опит или инструкции, за да помогне за откриването на модели в данните. При това целта е да се вземат по-добри решения в бъдеще въз основа на предоставените примери. При идеален набор от обстоятелства компютрите се учат автоматично без човешка намеса или помощ и съответно коригират действията. Машинното обучение може да приеме две различни форми, т.е. контролирано или неконтролирано обучение. Алгоритмите за контролирано машинно обучение могат да приложат наученото в миналото към нови данни, като използват етикетирани примери за прогнозиране на бъдещи събития. Като такава, системата е в състояние да осигури цели за всеки нов вход след достатъчно ниво на обучение. Алгоритъмът за обучение може също да сравнява изходните си резултати, за да намери грешки, за да модифицира модела съответно. Като разширение, алгоритмите за машинно обучение без надзор се използват, когато информацията, използвана за обучение, не е нито класифицирана, нито етикетирана. Ученето без надзор изучава как системите могат да изведат функция за описване на скрита структура от немаркирани данни. Системата не намира правилния изход, но изследва данните и може да прави изводи от набори от данни, за да опише скрити структури от немаркирани данни.
Машинното обучение се дефинира като приложение на изкуствен интелект (AI), което се стреми да се учи автоматично и да се подобрява от опита, без да бъде изрично програмирано. Машинното обучение е бързо развиваща се област, която също се фокусира върху разработването на компютърни програми, които могат да имат достъп до данни и да ги използват, научават за себе си. Това има много потенциални ползи за повечето индустрии и сектори, включително индустрията на финансовите услуги. Обяснено на машинното обучение Машинното обучение може да бъде обяснено чрез наблюдателно поведение. Например, процесът на учене започва с наблюдения или данни. Това включва примери и косвен опит или инструкции, за да помогне за откриването на модели в данните. При това целта е да се вземат по-добри решения в бъдеще въз основа на предоставените примери. При идеален набор от обстоятелства компютрите се учат автоматично без човешка намеса или помощ и съответно коригират действията. Машинното обучение може да приеме две различни форми, т.е. контролирано или неконтролирано обучение. Алгоритмите за контролирано машинно обучение могат да приложат наученото в миналото към нови данни, като използват етикетирани примери за прогнозиране на бъдещи събития. Като такава, системата е в състояние да осигури цели за всеки нов вход след достатъчно ниво на обучение. Алгоритъмът за обучение може също да сравнява изходните си резултати, за да намери грешки, за да модифицира модела съответно. Като разширение, алгоритмите за машинно обучение без надзор се използват, когато информацията, използвана за обучение, не е нито класифицирана, нито етикетирана. Ученето без надзор изучава как системите могат да изведат функция за описване на скрита структура от немаркирани данни. Системата не намира правилния изход, но изследва данните и може да прави изводи от набори от данни, за да опише скрити структури от немаркирани данни.
Прочетете този термин и основани на изкуствен интелект прозрения за подобряване на скоростта на процеса на въвеждане с 80%.
Технологията Crypto Express му позволява да идентифицира транзакции в удобна, бърза и сигурна социална мрежа.
Глобален ход към цифрови активи
Тъй като приемането на цифрови активи нараства в световен мащаб, по-традиционните брокерски компании се присъединяват към надпреварата за посрещане на изискванията на нововъзникващите пазари. Това доведе до един нарастване на инвестициите в цифровите активи.
Например Cowen Inc., регистрирана на NASDAQ днес стартира своето подразделение за цифрови активи, Cowen Digital LLC, изцяло притежавано дъщерно дружество, базирано в Стамфорд, Кънектикът, САЩ. Чрез новото подразделение Cowen казва, че планира да обслужва институционални инвеститори с ефективни решения за търговия и попечителство.
Cowen разкри също, че работи върху развитието на инфраструктурата и системите, необходими за стартирането на Cowen Digital през последните 15 месеца и подчерта необходимостта от сигурна и съвместима екосистема на цифрови активи.
„Чрез Cowen Digital нашите клиенти вече имат достъп до пазарите на криптовалути и цифрови активи с нашето институционално качество и напълно интегрирани възможности за изпълнение и попечителство от край до край“, каза Джефри М. Соломон, председател и главен изпълнителен директор на Cowen. „Коуен се ангажира да превъзхожда своите клиенти, като остава в челните редици на иновациите.“
По-рано този месец Дубайското емирство, едно от седемте емирства на Обединените арабски емирства, направи сериозна стъпка в пространството на цифровите активи, като представи своите първият закон за регулиране на виртуални активи и създаване на регулаторен орган за този сектор.
Новият регулатор, регулаторният орган за виртуални активи в Дубай, беше натоварен с надзора на всички виртуални активи като биткойн и незаменими токени (NFT) в емирството. Регулаторът е създаден съгласно Закона за регулиране на виртуалните активи в Дубай, който се стреми да създаде правна рамка около виртуалните активи в страната.
„Създадохме независим орган, който да наблюдава развитието на най-добрата бизнес среда в света за виртуалните активи по отношение на регулация, лицензиране, управление и в съответствие с местните и глобалните финансови системи“, каза владетелят на Дубай шейх Мохамед бин Рашид на развитието.
Бин Рашид добави: „Бъдещето принадлежи на този, който го проектира... и днес, чрез закона за виртуалните активи, ние се стремим да участваме в проектирането на този нов и бързо развиващ се глобален сектор.
Finansia Syrus Securities Public Company Limited, тайландска брокерска фирма за ценни книжа, която работи от 2002 г., е направила договорености за добавяне на цифрови активи към профила си.
Публичната компания подписа споразумение с Crypto Express (Thailand) Co., фирма, която разработва борсови и брокерски технологии за крипто иновации, за да й предостави помощ при установяване на своя бизнес за брокерство на цифрови активи в страната.
Съветът на директорите на Finansia на 22 март одобри фирмата да създаде дъщерно дружество, което трябва да премине подготовка за подаване на заявление за лиценз за посредничество на цифрови активи до Тайландската комисия за ценни книжа и борси (SEC).
Finansia, която е член на Стокова борса
Стокова борса
Фондовата борса, известна още като борса за ценни книжа или представлява борса, е съоръжение, където борсовите брокери и търговците могат да купуват и продават ценни книжа. Това включва акции от акции, облигации, борсово търгувани фондове (ETF) или други финансови инструменти. В допълнение, фондовите борси могат също да предоставят средства за издаване и обратно изкупуване на такива ценни книжа и инструменти и капиталови събития, включително изплащане на приходи и дивиденти. индустрия. Почти всяка развита страна може да се похвали с местна фондова борса, като много от тях варират по важност и размер. Най-големите фондови борси в света към май 2020 г. включват Нюйоркската фондова борса (NYSE), NASDAQ, Токийската фондова борса, Хонконгската фондова борса, Лондонска фондова борса, EURONEXT и фондова борса Шензен. Какви функции изпълняват фондовите борси? Фондовите борси имат различни полезни функции в рамките на съвременната финансова система. Както подсказва името й, фондовата борса често е най-важният компонент на фондовия пазар. Друг важен елемент на фондовите борси е преобладаването на първичните публични предлагания (IPO) на акции и облигации на компании за инвеститори. Това се извършва както на първичния пазар, така и на последващата търговия на вторичния пазар. Не всяка компания или юридическо лице може да бъде включена на фондова борса. За да можете да търгувате с ценна книга на определена борса, е необходимо листването на конкретни ценни книжа. Търговията на борсата е ограничена до сертифицирани брокери, които са членове на борсата. Традиционният образ на претъпканите търговски зали намаля през последните години, за да включва други различни други места за търговия. Това включва електронни комуникационни мрежи, алтернативни системи за търговия и „тъмни пулове“, които в крайна сметка видяха миграцията на търговската дейност далеч от традиционните фондови борси.
Фондовата борса, известна още като борса за ценни книжа или представлява борса, е съоръжение, където борсовите брокери и търговците могат да купуват и продават ценни книжа. Това включва акции от акции, облигации, борсово търгувани фондове (ETF) или други финансови инструменти. В допълнение, фондовите борси могат също да предоставят средства за издаване и обратно изкупуване на такива ценни книжа и инструменти и капиталови събития, включително изплащане на приходи и дивиденти. индустрия. Почти всяка развита страна може да се похвали с местна фондова борса, като много от тях варират по важност и размер. Най-големите фондови борси в света към май 2020 г. включват Нюйоркската фондова борса (NYSE), NASDAQ, Токийската фондова борса, Хонконгската фондова борса, Лондонска фондова борса, EURONEXT и фондова борса Шензен. Какви функции изпълняват фондовите борси? Фондовите борси имат различни полезни функции в рамките на съвременната финансова система. Както подсказва името й, фондовата борса често е най-важният компонент на фондовия пазар. Друг важен елемент на фондовите борси е преобладаването на първичните публични предлагания (IPO) на акции и облигации на компании за инвеститори. Това се извършва както на първичния пазар, така и на последващата търговия на вторичния пазар. Не всяка компания или юридическо лице може да бъде включена на фондова борса. За да можете да търгувате с ценна книга на определена борса, е необходимо листването на конкретни ценни книжа. Търговията на борсата е ограничена до сертифицирани брокери, които са членове на борсата. Традиционният образ на претъпканите търговски зали намаля през последните години, за да включва други различни други места за търговия. Това включва електронни комуникационни мрежи, алтернативни системи за търговия и „тъмни пулове“, които в крайна сметка видяха миграцията на търговската дейност далеч от традиционните фондови борси.
Прочетете този термин от Тайланд и също така член на Thai Bond Dealing Center, се надява да спечели от модерните електронни системи за познаване на клиента на Crypto Express, които използват най-новите машинно обучение
Machine Learning
Машинното обучение се дефинира като приложение на изкуствен интелект (AI), което се стреми да се учи автоматично и да се подобрява от опита, без да бъде изрично програмирано. Машинното обучение е бързо развиваща се област, която също се фокусира върху разработването на компютърни програми, които могат да имат достъп до данни и да ги използват, научават за себе си. Това има много потенциални ползи за повечето индустрии и сектори, включително индустрията на финансовите услуги. Обяснено на машинното обучение Машинното обучение може да бъде обяснено чрез наблюдателно поведение. Например, процесът на учене започва с наблюдения или данни. Това включва примери и косвен опит или инструкции, за да помогне за откриването на модели в данните. При това целта е да се вземат по-добри решения в бъдеще въз основа на предоставените примери. При идеален набор от обстоятелства компютрите се учат автоматично без човешка намеса или помощ и съответно коригират действията. Машинното обучение може да приеме две различни форми, т.е. контролирано или неконтролирано обучение. Алгоритмите за контролирано машинно обучение могат да приложат наученото в миналото към нови данни, като използват етикетирани примери за прогнозиране на бъдещи събития. Като такава, системата е в състояние да осигури цели за всеки нов вход след достатъчно ниво на обучение. Алгоритъмът за обучение може също да сравнява изходните си резултати, за да намери грешки, за да модифицира модела съответно. Като разширение, алгоритмите за машинно обучение без надзор се използват, когато информацията, използвана за обучение, не е нито класифицирана, нито етикетирана. Ученето без надзор изучава как системите могат да изведат функция за описване на скрита структура от немаркирани данни. Системата не намира правилния изход, но изследва данните и може да прави изводи от набори от данни, за да опише скрити структури от немаркирани данни.
Машинното обучение се дефинира като приложение на изкуствен интелект (AI), което се стреми да се учи автоматично и да се подобрява от опита, без да бъде изрично програмирано. Машинното обучение е бързо развиваща се област, която също се фокусира върху разработването на компютърни програми, които могат да имат достъп до данни и да ги използват, научават за себе си. Това има много потенциални ползи за повечето индустрии и сектори, включително индустрията на финансовите услуги. Обяснено на машинното обучение Машинното обучение може да бъде обяснено чрез наблюдателно поведение. Например, процесът на учене започва с наблюдения или данни. Това включва примери и косвен опит или инструкции, за да помогне за откриването на модели в данните. При това целта е да се вземат по-добри решения в бъдеще въз основа на предоставените примери. При идеален набор от обстоятелства компютрите се учат автоматично без човешка намеса или помощ и съответно коригират действията. Машинното обучение може да приеме две различни форми, т.е. контролирано или неконтролирано обучение. Алгоритмите за контролирано машинно обучение могат да приложат наученото в миналото към нови данни, като използват етикетирани примери за прогнозиране на бъдещи събития. Като такава, системата е в състояние да осигури цели за всеки нов вход след достатъчно ниво на обучение. Алгоритъмът за обучение може също да сравнява изходните си резултати, за да намери грешки, за да модифицира модела съответно. Като разширение, алгоритмите за машинно обучение без надзор се използват, когато информацията, използвана за обучение, не е нито класифицирана, нито етикетирана. Ученето без надзор изучава как системите могат да изведат функция за описване на скрита структура от немаркирани данни. Системата не намира правилния изход, но изследва данните и може да прави изводи от набори от данни, за да опише скрити структури от немаркирани данни.
Прочетете този термин и основани на изкуствен интелект прозрения за подобряване на скоростта на процеса на въвеждане с 80%.
Технологията Crypto Express му позволява да идентифицира транзакции в удобна, бърза и сигурна социална мрежа.
Глобален ход към цифрови активи
Тъй като приемането на цифрови активи нараства в световен мащаб, по-традиционните брокерски компании се присъединяват към надпреварата за посрещане на изискванията на нововъзникващите пазари. Това доведе до един нарастване на инвестициите в цифровите активи.
Например Cowen Inc., регистрирана на NASDAQ днес стартира своето подразделение за цифрови активи, Cowen Digital LLC, изцяло притежавано дъщерно дружество, базирано в Стамфорд, Кънектикът, САЩ. Чрез новото подразделение Cowen казва, че планира да обслужва институционални инвеститори с ефективни решения за търговия и попечителство.
Cowen разкри също, че работи върху развитието на инфраструктурата и системите, необходими за стартирането на Cowen Digital през последните 15 месеца и подчерта необходимостта от сигурна и съвместима екосистема на цифрови активи.
„Чрез Cowen Digital нашите клиенти вече имат достъп до пазарите на криптовалути и цифрови активи с нашето институционално качество и напълно интегрирани възможности за изпълнение и попечителство от край до край“, каза Джефри М. Соломон, председател и главен изпълнителен директор на Cowen. „Коуен се ангажира да превъзхожда своите клиенти, като остава в челните редици на иновациите.“
По-рано този месец Дубайското емирство, едно от седемте емирства на Обединените арабски емирства, направи сериозна стъпка в пространството на цифровите активи, като представи своите първият закон за регулиране на виртуални активи и създаване на регулаторен орган за този сектор.
Новият регулатор, регулаторният орган за виртуални активи в Дубай, беше натоварен с надзора на всички виртуални активи като биткойн и незаменими токени (NFT) в емирството. Регулаторът е създаден съгласно Закона за регулиране на виртуалните активи в Дубай, който се стреми да създаде правна рамка около виртуалните активи в страната.
„Създадохме независим орган, който да наблюдава развитието на най-добрата бизнес среда в света за виртуалните активи по отношение на регулация, лицензиране, управление и в съответствие с местните и глобалните финансови системи“, каза владетелят на Дубай шейх Мохамед бин Рашид на развитието.
Бин Рашид добави: „Бъдещето принадлежи на този, който го проектира... и днес, чрез закона за виртуалните активи, ние се стремим да участваме в проектирането на този нов и бързо развиващ се глобален сектор.
Източник: https://www.financemagnates.com/institutional-forex/thailands-finansia-moves-to-add-digital-assets-to-brokerage-business/