Finansia Syrus Securities Public Company Limited, una società di intermediazione mobiliare thailandese in attività dal 2002, ha preso accordi per aggiungere risorse digitali al suo profilo.
La società per azioni ha firmato un accordo con Crypto Express (Thailand) Co., un'azienda che sviluppa tecnologie di scambio e broker per l'innovazione crittografica, per fornirle assistenza nella creazione della sua attività di intermediazione di asset digitali nel paese.
Il Consiglio di amministrazione di Finansia il 22 marzo aveva approvato l'azienda a costituire una filiale che doveva sottoporsi ai preparativi per la presentazione di una domanda di licenza di intermediazione di asset digitali alla Thailand Securities and Exchange Commission (SEC).
Finansia, che è un membro del Borsa Valori
Borsa Valori
Una borsa valori, nota anche come borsa valori o borsa rappresenta, è una struttura in cui agenti di cambio e commercianti possono acquistare e vendere titoli. Ciò include azioni, obbligazioni, fondi negoziati in borsa (ETF) o altri strumenti finanziari. Per estensione, le borse possono anche fornire servizi per l'emissione e il rimborso di tali titoli e strumenti ed eventi patrimoniali compreso il pagamento di reddito e dividendi Le borse sono diventate un appuntamento fisso nel mercato finanziario e alcune delle entità più visibili dell'intero industria. Quasi tutti i paesi sviluppati vantano una borsa valori nazionale, con molte variabili di importanza e dimensioni. Le più grandi borse valori del mondo a partire da maggio 2020 includono la Borsa di New York (NYSE), NASDAQ, Borsa di Tokyo, Borsa di Hong Kong, Borsa di Londra, EURONEXT e Borsa di Shenzen. Quali funzioni svolgono le borse? Le borse hanno una varietà di utilità all'interno del moderno sistema finanziario. Come suggerisce il nome, una borsa è spesso la componente più importante di un mercato azionario. Un altro elemento cruciale delle borse è la prevalenza delle offerte pubbliche iniziali (IPO) di azioni e obbligazioni della società agli investitori. Questo viene eseguito sia nel mercato primario che nel successivo mercato secondario. Nessuna società o entità può essere inclusa in una borsa valori. Per poter negoziare un titolo su una determinata borsa è necessaria la quotazione di titoli specifici. Il trading su uno scambio è limitato ai broker certificati che sono membri dello scambio. L'immagine tradizionale di sale di negoziazione affollate è diminuita negli ultimi anni per includere altre varie altre sedi di negoziazione. Ciò include reti di comunicazione elettronica, sistemi di negoziazione alternativi e "dark pool" che alla fine hanno visto la migrazione dell'attività di negoziazione dalle tradizionali borse valori.
Una borsa valori, nota anche come borsa valori o borsa rappresenta, è una struttura in cui agenti di cambio e commercianti possono acquistare e vendere titoli. Ciò include azioni, obbligazioni, fondi negoziati in borsa (ETF) o altri strumenti finanziari. Per estensione, le borse possono anche fornire servizi per l'emissione e il rimborso di tali titoli e strumenti ed eventi patrimoniali compreso il pagamento di reddito e dividendi Le borse sono diventate un appuntamento fisso nel mercato finanziario e alcune delle entità più visibili dell'intero industria. Quasi tutti i paesi sviluppati vantano una borsa valori nazionale, con molte variabili di importanza e dimensioni. Le più grandi borse valori del mondo a partire da maggio 2020 includono la Borsa di New York (NYSE), NASDAQ, Borsa di Tokyo, Borsa di Hong Kong, Borsa di Londra, EURONEXT e Borsa di Shenzen. Quali funzioni svolgono le borse? Le borse hanno una varietà di utilità all'interno del moderno sistema finanziario. Come suggerisce il nome, una borsa è spesso la componente più importante di un mercato azionario. Un altro elemento cruciale delle borse è la prevalenza delle offerte pubbliche iniziali (IPO) di azioni e obbligazioni della società agli investitori. Questo viene eseguito sia nel mercato primario che nel successivo mercato secondario. Nessuna società o entità può essere inclusa in una borsa valori. Per poter negoziare un titolo su una determinata borsa è necessaria la quotazione di titoli specifici. Il trading su uno scambio è limitato ai broker certificati che sono membri dello scambio. L'immagine tradizionale di sale di negoziazione affollate è diminuita negli ultimi anni per includere altre varie altre sedi di negoziazione. Ciò include reti di comunicazione elettronica, sistemi di negoziazione alternativi e "dark pool" che alla fine hanno visto la migrazione dell'attività di negoziazione dalle tradizionali borse valori.
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machine Learning
L'apprendimento automatico è definito come un'applicazione dell'intelligenza artificiale (AI) che cerca di apprendere e migliorare automaticamente dall'esperienza senza essere programmata in modo esplicito. L'apprendimento automatico è un campo in rapida crescita che si concentra anche sullo sviluppo di programmi per computer in grado di accedere ai dati e utilizzarli per apprendere da soli. Ciò ha molti potenziali vantaggi per la maggior parte delle industrie e dei settori, incluso il settore dei servizi finanziari. Spiegazione dell'apprendimento automatico L'apprendimento automatico può essere spiegato attraverso il comportamento di osservazione. Ad esempio, il processo di apprendimento inizia con osservazioni o dati. Ciò include esempi ed esperienze o istruzioni indirette per aiutare a rilevare modelli nei dati. In tal modo, l'obiettivo è prendere decisioni migliori in futuro sulla base degli esempi forniti. In una serie ideale di circostanze, i computer apprendono automaticamente senza intervento umano o assistenza e adattano le azioni di conseguenza. L'apprendimento automatico può assumere due forme diverse, ovvero apprendimento supervisionato o non supervisionato. Gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionati possono applicare ciò che è stato appreso in passato a nuovi dati utilizzando esempi etichettati per prevedere eventi futuri. In quanto tale, il sistema è in grado di fornire obiettivi per qualsiasi nuovo input dopo sufficienti livelli di formazione. L'algoritmo di apprendimento può anche confrontare il suo output per trovare errori al fine di modificare il modello di conseguenza. Per estensione, gli algoritmi di apprendimento automatico non supervisionati vengono utilizzati quando le informazioni utilizzate per l'addestramento non sono né classificate né etichettate. L'apprendimento non supervisionato studia come i sistemi possono dedurre una funzione per descrivere una struttura nascosta da dati non etichettati. Il sistema non individua l'output corretto, ma esplora i dati e può trarre deduzioni dai set di dati per descrivere strutture nascoste da dati non etichettati.
L'apprendimento automatico è definito come un'applicazione dell'intelligenza artificiale (AI) che cerca di apprendere e migliorare automaticamente dall'esperienza senza essere programmata in modo esplicito. L'apprendimento automatico è un campo in rapida crescita che si concentra anche sullo sviluppo di programmi per computer in grado di accedere ai dati e utilizzarli per apprendere da soli. Ciò ha molti potenziali vantaggi per la maggior parte delle industrie e dei settori, incluso il settore dei servizi finanziari. Spiegazione dell'apprendimento automatico L'apprendimento automatico può essere spiegato attraverso il comportamento di osservazione. Ad esempio, il processo di apprendimento inizia con osservazioni o dati. Ciò include esempi ed esperienze o istruzioni indirette per aiutare a rilevare modelli nei dati. In tal modo, l'obiettivo è prendere decisioni migliori in futuro sulla base degli esempi forniti. In una serie ideale di circostanze, i computer apprendono automaticamente senza intervento umano o assistenza e adattano le azioni di conseguenza. L'apprendimento automatico può assumere due forme diverse, ovvero apprendimento supervisionato o non supervisionato. Gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionati possono applicare ciò che è stato appreso in passato a nuovi dati utilizzando esempi etichettati per prevedere eventi futuri. In quanto tale, il sistema è in grado di fornire obiettivi per qualsiasi nuovo input dopo sufficienti livelli di formazione. L'algoritmo di apprendimento può anche confrontare il suo output per trovare errori al fine di modificare il modello di conseguenza. Per estensione, gli algoritmi di apprendimento automatico non supervisionati vengono utilizzati quando le informazioni utilizzate per l'addestramento non sono né classificate né etichettate. L'apprendimento non supervisionato studia come i sistemi possono dedurre una funzione per descrivere una struttura nascosta da dati non etichettati. Il sistema non individua l'output corretto, ma esplora i dati e può trarre deduzioni dai set di dati per descrivere strutture nascoste da dati non etichettati.
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Un movimento globale verso gli asset digitali
Con l'aumento dell'adozione di asset digitali in tutto il mondo, le società di brokeraggio più tradizionali si stanno unendo alla corsa per soddisfare le richieste dei mercati emergenti. Ciò ha portato ad un aumento degli investimenti nelle risorse digitali.
Ad esempio, oggi Cowen Inc., quotata al NASDAQ ha lanciato la sua divisione di risorse digitali, Cowen Digital LLC, una consociata interamente controllata, con sede a Stamford, Connecticut, Stati Uniti. Attraverso la nuova divisione, Cowen afferma di voler servire gli investitori istituzionali con soluzioni di trading e custodia efficienti.
Cowen ha anche rivelato di aver lavorato allo sviluppo dell'infrastruttura e dei sistemi essenziali per il lancio di Cowen Digital negli ultimi 15 mesi e ha sottolineato la necessità di un ecosistema di risorse digitali sicuro e conforme.
"Grazie a Cowen Digital, i nostri clienti hanno ora accesso ai mercati delle criptovalute e delle risorse digitali con la nostra qualità istituzionale e le capacità di esecuzione e custodia end-to-end completamente integrate", ha affermato Jeffrey M. Solomon, presidente e amministratore delegato di Cowen. "Cowen si impegna a sovraperformare per i propri clienti rimanendo all'avanguardia nell'innovazione".
All'inizio di questo mese, l'Emirato di Dubai, uno dei sette emirati degli Emirati Arabi Uniti, ha compiuto un passo importante nello spazio delle risorse digitali portando la sua prima legge per regolamentare gli asset virtuali e istituire un'autorità di regolamentazione per questo settore.
Il nuovo regolatore, la Dubai Virtual Assets Regulatory Authority, è stato incaricato di supervisionare tutte le risorse virtuali come Bitcoin e token non fungibili (NFT) nell'emirato. L'autorità di regolamentazione è stata istituita ai sensi della Dubai Virtual Asset Regulation Law che cerca di stabilire un quadro giuridico per le risorse virtuali nel paese.
"Abbiamo istituito un'autorità indipendente per supervisionare lo sviluppo del miglior ambiente commerciale al mondo per le risorse virtuali in termini di regolamentazione, licenza, governance e in linea con i sistemi finanziari locali e globali", ha affermato il sovrano di Dubai, lo sceicco Mohammed Bin Rashid dello sviluppo.
Bin Rashid ha aggiunto: "Il futuro appartiene a chi lo progetta... e oggi, attraverso la legge sugli asset virtuali, cerchiamo di partecipare alla progettazione di questo nuovo settore globale in rapida crescita".
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La società per azioni ha firmato un accordo con Crypto Express (Thailand) Co., un'azienda che sviluppa tecnologie di scambio e broker per l'innovazione crittografica, per fornirle assistenza nella creazione della sua attività di intermediazione di asset digitali nel paese.
Il Consiglio di amministrazione di Finansia il 22 marzo aveva approvato l'azienda a costituire una filiale che doveva sottoporsi ai preparativi per la presentazione di una domanda di licenza di intermediazione di asset digitali alla Thailand Securities and Exchange Commission (SEC).
Finansia, che è un membro del Borsa Valori
Borsa Valori
Una borsa valori, nota anche come borsa valori o borsa rappresenta, è una struttura in cui agenti di cambio e commercianti possono acquistare e vendere titoli. Ciò include azioni, obbligazioni, fondi negoziati in borsa (ETF) o altri strumenti finanziari. Per estensione, le borse possono anche fornire servizi per l'emissione e il rimborso di tali titoli e strumenti ed eventi patrimoniali compreso il pagamento di reddito e dividendi Le borse sono diventate un appuntamento fisso nel mercato finanziario e alcune delle entità più visibili dell'intero industria. Quasi tutti i paesi sviluppati vantano una borsa valori nazionale, con molte variabili di importanza e dimensioni. Le più grandi borse valori del mondo a partire da maggio 2020 includono la Borsa di New York (NYSE), NASDAQ, Borsa di Tokyo, Borsa di Hong Kong, Borsa di Londra, EURONEXT e Borsa di Shenzen. Quali funzioni svolgono le borse? Le borse hanno una varietà di utilità all'interno del moderno sistema finanziario. Come suggerisce il nome, una borsa è spesso la componente più importante di un mercato azionario. Un altro elemento cruciale delle borse è la prevalenza delle offerte pubbliche iniziali (IPO) di azioni e obbligazioni della società agli investitori. Questo viene eseguito sia nel mercato primario che nel successivo mercato secondario. Nessuna società o entità può essere inclusa in una borsa valori. Per poter negoziare un titolo su una determinata borsa è necessaria la quotazione di titoli specifici. Il trading su uno scambio è limitato ai broker certificati che sono membri dello scambio. L'immagine tradizionale di sale di negoziazione affollate è diminuita negli ultimi anni per includere altre varie altre sedi di negoziazione. Ciò include reti di comunicazione elettronica, sistemi di negoziazione alternativi e "dark pool" che alla fine hanno visto la migrazione dell'attività di negoziazione dalle tradizionali borse valori.
Una borsa valori, nota anche come borsa valori o borsa rappresenta, è una struttura in cui agenti di cambio e commercianti possono acquistare e vendere titoli. Ciò include azioni, obbligazioni, fondi negoziati in borsa (ETF) o altri strumenti finanziari. Per estensione, le borse possono anche fornire servizi per l'emissione e il rimborso di tali titoli e strumenti ed eventi patrimoniali compreso il pagamento di reddito e dividendi Le borse sono diventate un appuntamento fisso nel mercato finanziario e alcune delle entità più visibili dell'intero industria. Quasi tutti i paesi sviluppati vantano una borsa valori nazionale, con molte variabili di importanza e dimensioni. Le più grandi borse valori del mondo a partire da maggio 2020 includono la Borsa di New York (NYSE), NASDAQ, Borsa di Tokyo, Borsa di Hong Kong, Borsa di Londra, EURONEXT e Borsa di Shenzen. Quali funzioni svolgono le borse? Le borse hanno una varietà di utilità all'interno del moderno sistema finanziario. Come suggerisce il nome, una borsa è spesso la componente più importante di un mercato azionario. Un altro elemento cruciale delle borse è la prevalenza delle offerte pubbliche iniziali (IPO) di azioni e obbligazioni della società agli investitori. Questo viene eseguito sia nel mercato primario che nel successivo mercato secondario. Nessuna società o entità può essere inclusa in una borsa valori. Per poter negoziare un titolo su una determinata borsa è necessaria la quotazione di titoli specifici. Il trading su uno scambio è limitato ai broker certificati che sono membri dello scambio. L'immagine tradizionale di sale di negoziazione affollate è diminuita negli ultimi anni per includere altre varie altre sedi di negoziazione. Ciò include reti di comunicazione elettronica, sistemi di negoziazione alternativi e "dark pool" che alla fine hanno visto la migrazione dell'attività di negoziazione dalle tradizionali borse valori.
Leggi questo termine della Thailandia e anche membro del Thai Bond Dealing Center, spera di trarre vantaggio dai moderni sistemi di soluzioni elettroniche know-your-customer di Crypto Express che utilizzano le più recenti machine learning
machine Learning
L'apprendimento automatico è definito come un'applicazione dell'intelligenza artificiale (AI) che cerca di apprendere e migliorare automaticamente dall'esperienza senza essere programmata in modo esplicito. L'apprendimento automatico è un campo in rapida crescita che si concentra anche sullo sviluppo di programmi per computer in grado di accedere ai dati e utilizzarli per apprendere da soli. Ciò ha molti potenziali vantaggi per la maggior parte delle industrie e dei settori, incluso il settore dei servizi finanziari. Spiegazione dell'apprendimento automatico L'apprendimento automatico può essere spiegato attraverso il comportamento di osservazione. Ad esempio, il processo di apprendimento inizia con osservazioni o dati. Ciò include esempi ed esperienze o istruzioni indirette per aiutare a rilevare modelli nei dati. In tal modo, l'obiettivo è prendere decisioni migliori in futuro sulla base degli esempi forniti. In una serie ideale di circostanze, i computer apprendono automaticamente senza intervento umano o assistenza e adattano le azioni di conseguenza. L'apprendimento automatico può assumere due forme diverse, ovvero apprendimento supervisionato o non supervisionato. Gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionati possono applicare ciò che è stato appreso in passato a nuovi dati utilizzando esempi etichettati per prevedere eventi futuri. In quanto tale, il sistema è in grado di fornire obiettivi per qualsiasi nuovo input dopo sufficienti livelli di formazione. L'algoritmo di apprendimento può anche confrontare il suo output per trovare errori al fine di modificare il modello di conseguenza. Per estensione, gli algoritmi di apprendimento automatico non supervisionati vengono utilizzati quando le informazioni utilizzate per l'addestramento non sono né classificate né etichettate. L'apprendimento non supervisionato studia come i sistemi possono dedurre una funzione per descrivere una struttura nascosta da dati non etichettati. Il sistema non individua l'output corretto, ma esplora i dati e può trarre deduzioni dai set di dati per descrivere strutture nascoste da dati non etichettati.
L'apprendimento automatico è definito come un'applicazione dell'intelligenza artificiale (AI) che cerca di apprendere e migliorare automaticamente dall'esperienza senza essere programmata in modo esplicito. L'apprendimento automatico è un campo in rapida crescita che si concentra anche sullo sviluppo di programmi per computer in grado di accedere ai dati e utilizzarli per apprendere da soli. Ciò ha molti potenziali vantaggi per la maggior parte delle industrie e dei settori, incluso il settore dei servizi finanziari. Spiegazione dell'apprendimento automatico L'apprendimento automatico può essere spiegato attraverso il comportamento di osservazione. Ad esempio, il processo di apprendimento inizia con osservazioni o dati. Ciò include esempi ed esperienze o istruzioni indirette per aiutare a rilevare modelli nei dati. In tal modo, l'obiettivo è prendere decisioni migliori in futuro sulla base degli esempi forniti. In una serie ideale di circostanze, i computer apprendono automaticamente senza intervento umano o assistenza e adattano le azioni di conseguenza. L'apprendimento automatico può assumere due forme diverse, ovvero apprendimento supervisionato o non supervisionato. Gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionati possono applicare ciò che è stato appreso in passato a nuovi dati utilizzando esempi etichettati per prevedere eventi futuri. In quanto tale, il sistema è in grado di fornire obiettivi per qualsiasi nuovo input dopo sufficienti livelli di formazione. L'algoritmo di apprendimento può anche confrontare il suo output per trovare errori al fine di modificare il modello di conseguenza. Per estensione, gli algoritmi di apprendimento automatico non supervisionati vengono utilizzati quando le informazioni utilizzate per l'addestramento non sono né classificate né etichettate. L'apprendimento non supervisionato studia come i sistemi possono dedurre una funzione per descrivere una struttura nascosta da dati non etichettati. Il sistema non individua l'output corretto, ma esplora i dati e può trarre deduzioni dai set di dati per descrivere strutture nascoste da dati non etichettati.
Leggi questo termine e approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale per migliorare la velocità del processo di acquisizione dell'80%.
La tecnologia di Crypto Express consente di identificare le transazioni in un social network comodo, veloce e sicuro.
Un movimento globale verso gli asset digitali
Con l'aumento dell'adozione di asset digitali in tutto il mondo, le società di brokeraggio più tradizionali si stanno unendo alla corsa per soddisfare le richieste dei mercati emergenti. Ciò ha portato ad un aumento degli investimenti nelle risorse digitali.
Ad esempio, oggi Cowen Inc., quotata al NASDAQ ha lanciato la sua divisione di risorse digitali, Cowen Digital LLC, una consociata interamente controllata, con sede a Stamford, Connecticut, Stati Uniti. Attraverso la nuova divisione, Cowen afferma di voler servire gli investitori istituzionali con soluzioni di trading e custodia efficienti.
Cowen ha anche rivelato di aver lavorato allo sviluppo dell'infrastruttura e dei sistemi essenziali per il lancio di Cowen Digital negli ultimi 15 mesi e ha sottolineato la necessità di un ecosistema di risorse digitali sicuro e conforme.
"Grazie a Cowen Digital, i nostri clienti hanno ora accesso ai mercati delle criptovalute e delle risorse digitali con la nostra qualità istituzionale e le capacità di esecuzione e custodia end-to-end completamente integrate", ha affermato Jeffrey M. Solomon, presidente e amministratore delegato di Cowen. "Cowen si impegna a sovraperformare per i propri clienti rimanendo all'avanguardia nell'innovazione".
All'inizio di questo mese, l'Emirato di Dubai, uno dei sette emirati degli Emirati Arabi Uniti, ha compiuto un passo importante nello spazio delle risorse digitali portando la sua prima legge per regolamentare gli asset virtuali e istituire un'autorità di regolamentazione per questo settore.
Il nuovo regolatore, la Dubai Virtual Assets Regulatory Authority, è stato incaricato di supervisionare tutte le risorse virtuali come Bitcoin e token non fungibili (NFT) nell'emirato. L'autorità di regolamentazione è stata istituita ai sensi della Dubai Virtual Asset Regulation Law che cerca di stabilire un quadro giuridico per le risorse virtuali nel paese.
"Abbiamo istituito un'autorità indipendente per supervisionare lo sviluppo del miglior ambiente commerciale al mondo per le risorse virtuali in termini di regolamentazione, licenza, governance e in linea con i sistemi finanziari locali e globali", ha affermato il sovrano di Dubai, lo sceicco Mohammed Bin Rashid dello sviluppo.
Bin Rashid ha aggiunto: "Il futuro appartiene a chi lo progetta... e oggi, attraverso la legge sugli asset virtuali, cerchiamo di partecipare alla progettazione di questo nuovo settore globale in rapida crescita".
Fonte: https://www.financemagnates.com/institutional-forex/thailands-finansia-moves-to-add-digital-assets-to-brokerage-business/