Finansia Syrus Securities Public Company Limited, een Thaise effectenmakelaar die sinds 2002 actief is, heeft regelingen getroffen om digitale activa aan haar profiel toe te voegen.
Het beursgenoteerde bedrijf heeft een overeenkomst getekend met Crypto Express (Thailand) Co., een bedrijf dat uitwisselings- en makelaarstechnologieën voor crypto-innovatie ontwikkelt, om het te helpen bij het opzetten van zijn makelaardij voor digitale activa in het land.
De raad van bestuur van Finansia had het bedrijf op 22 maart toestemming gegeven om een dochteronderneming op te richten die voorbereidingen zou treffen voor de indiening van een licentieaanvraag voor digitale activabemiddeling bij de Thailand Securities and Exchange Commission (SEC).
Finansia, lid van de effectenbeurs
effectenbeurs
Een effectenbeurs, ook wel effectenbeurs of beursvertegenwoordiging genoemd, is een faciliteit waar effectenmakelaars en handelaren effecten kunnen kopen en verkopen. Dit omvat aandelen, obligaties, exchange-traded funds (ETF's) of andere financiële instrumenten. Bij uitbreiding kunnen beurzen ook faciliteiten bieden voor de uitgifte en aflossing van dergelijke effecten en instrumenten en kapitaalgebeurtenissen, waaronder de betaling van inkomsten en dividenden. industrie. Bijna elk ontwikkeld land heeft een binnenlandse effectenbeurs, waarvan er vele variëren in belang en omvang. De grootste beurzen ter wereld vanaf mei 2020 zijn de New York Stock Exchange (NYSE), NASDAQ, Tokyo Stock Exchange, Hong Kong Stock Exchange, London Stock Exchange, EURONEXT en Shenzen Stock Exchange. Welke functies vervullen effectenbeurzen? Beurzen hebben verschillende functies binnen het moderne financiële systeem. Zoals de naam al doet vermoeden, is een effectenbeurs vaak het belangrijkste onderdeel van een aandelenmarkt. Een ander cruciaal element van beurzen is de prevalentie van beursintroducties (IPO's) van bedrijfsaandelen en obligaties aan beleggers. Dit wordt uitgevoerd op zowel de primaire markt als de daaropvolgende handel op de secundaire markt. Geen enkel bedrijf of entiteit kan op een beurs worden opgenomen. Om een effect op een bepaalde beurs te kunnen verhandelen, is de notering van specifieke effecten vereist. Handelen op een beurs is beperkt tot gecertificeerde makelaars die lid zijn van de beurs. Het traditionele beeld van overvolle handelsvloeren is de afgelopen jaren afgenomen en omvatte ook andere verschillende andere handelsplatforms. Dit omvat elektronische communicatienetwerken, alternatieve handelssystemen en "dark pools" die uiteindelijk hebben geleid tot de migratie van handelsactiviteiten weg van traditionele beurzen.
Een effectenbeurs, ook wel effectenbeurs of beursvertegenwoordiging genoemd, is een faciliteit waar effectenmakelaars en handelaren effecten kunnen kopen en verkopen. Dit omvat aandelen, obligaties, exchange-traded funds (ETF's) of andere financiële instrumenten. Bij uitbreiding kunnen beurzen ook faciliteiten bieden voor de uitgifte en aflossing van dergelijke effecten en instrumenten en kapitaalgebeurtenissen, waaronder de betaling van inkomsten en dividenden. industrie. Bijna elk ontwikkeld land heeft een binnenlandse effectenbeurs, waarvan er vele variëren in belang en omvang. De grootste beurzen ter wereld vanaf mei 2020 zijn de New York Stock Exchange (NYSE), NASDAQ, Tokyo Stock Exchange, Hong Kong Stock Exchange, London Stock Exchange, EURONEXT en Shenzen Stock Exchange. Welke functies vervullen effectenbeurzen? Beurzen hebben verschillende functies binnen het moderne financiële systeem. Zoals de naam al doet vermoeden, is een effectenbeurs vaak het belangrijkste onderdeel van een aandelenmarkt. Een ander cruciaal element van beurzen is de prevalentie van beursintroducties (IPO's) van bedrijfsaandelen en obligaties aan beleggers. Dit wordt uitgevoerd op zowel de primaire markt als de daaropvolgende handel op de secundaire markt. Geen enkel bedrijf of entiteit kan op een beurs worden opgenomen. Om een effect op een bepaalde beurs te kunnen verhandelen, is de notering van specifieke effecten vereist. Handelen op een beurs is beperkt tot gecertificeerde makelaars die lid zijn van de beurs. Het traditionele beeld van overvolle handelsvloeren is de afgelopen jaren afgenomen en omvatte ook andere verschillende andere handelsplatforms. Dit omvat elektronische communicatienetwerken, alternatieve handelssystemen en "dark pools" die uiteindelijk hebben geleid tot de migratie van handelsactiviteiten weg van traditionele beurzen.
Lees deze term uit Thailand en tevens lid van het Thai Bond Dealing Center, hoopt voordeel te halen uit de moderne elektronische ken-uw-klant-oplossingssystemen van Crypto Express die gebruik maken van de nieuwste machine learning
Machine leren
Machine learning wordt gedefinieerd als een toepassing van kunstmatige intelligentie (AI) die automatisch probeert te leren en te verbeteren van ervaringen zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Machine learning is een snel groeiend veld dat zich ook richt op de ontwikkeling van computerprogramma's die toegang hebben tot gegevens en deze voor zichzelf kunnen gebruiken. Dit heeft veel potentiële voordelen voor de meeste industrieën en sectoren, waaronder de financiële dienstverlening. Machine Learning ExplainedMachine learning kan worden verklaard door observatiegedrag. Het leerproces begint bijvoorbeeld met observaties of gegevens. Dit omvat voorbeelden en indirecte ervaring of instructies om patronen in gegevens te helpen detecteren. Daarbij is het doel om in de toekomst betere beslissingen te nemen op basis van de aangedragen voorbeelden. Onder ideale omstandigheden leren computers automatisch zonder menselijke tussenkomst of hulp en passen ze acties dienovereenkomstig aan. Machine learning kan twee verschillende vormen aannemen, namelijk leren onder toezicht of zonder toezicht. Algoritmen voor machinaal leren onder toezicht kunnen wat in het verleden is geleerd toepassen op nieuwe gegevens met behulp van gelabelde voorbeelden om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. Als zodanig is het systeem in staat om doelen te bieden voor elke nieuwe input na voldoende training. Het leeralgoritme kan ook zijn output vergelijken om fouten te vinden om het model dienovereenkomstig aan te passen. Bij uitbreiding worden niet-gecontroleerde machine learning-algoritmen gebruikt wanneer de informatie die wordt gebruikt om te trainen niet is geclassificeerd of gelabeld. Unsupervised learning bestudeert hoe systemen een functie kunnen afleiden om een verborgen structuur te beschrijven uit ongelabelde data. Het systeem vindt niet de juiste uitvoer, maar het verkent de gegevens en kan conclusies trekken uit gegevenssets om verborgen structuren van niet-gelabelde gegevens te beschrijven.
Machine learning wordt gedefinieerd als een toepassing van kunstmatige intelligentie (AI) die automatisch probeert te leren en te verbeteren van ervaringen zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Machine learning is een snel groeiend veld dat zich ook richt op de ontwikkeling van computerprogramma's die toegang hebben tot gegevens en deze voor zichzelf kunnen gebruiken. Dit heeft veel potentiële voordelen voor de meeste industrieën en sectoren, waaronder de financiële dienstverlening. Machine Learning ExplainedMachine learning kan worden verklaard door observatiegedrag. Het leerproces begint bijvoorbeeld met observaties of gegevens. Dit omvat voorbeelden en indirecte ervaring of instructies om patronen in gegevens te helpen detecteren. Daarbij is het doel om in de toekomst betere beslissingen te nemen op basis van de aangedragen voorbeelden. Onder ideale omstandigheden leren computers automatisch zonder menselijke tussenkomst of hulp en passen ze acties dienovereenkomstig aan. Machine learning kan twee verschillende vormen aannemen, namelijk leren onder toezicht of zonder toezicht. Algoritmen voor machinaal leren onder toezicht kunnen wat in het verleden is geleerd toepassen op nieuwe gegevens met behulp van gelabelde voorbeelden om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. Als zodanig is het systeem in staat om doelen te bieden voor elke nieuwe input na voldoende training. Het leeralgoritme kan ook zijn output vergelijken om fouten te vinden om het model dienovereenkomstig aan te passen. Bij uitbreiding worden niet-gecontroleerde machine learning-algoritmen gebruikt wanneer de informatie die wordt gebruikt om te trainen niet is geclassificeerd of gelabeld. Unsupervised learning bestudeert hoe systemen een functie kunnen afleiden om een verborgen structuur te beschrijven uit ongelabelde data. Het systeem vindt niet de juiste uitvoer, maar het verkent de gegevens en kan conclusies trekken uit gegevenssets om verborgen structuren van niet-gelabelde gegevens te beschrijven.
Lees deze term en op kunstmatige intelligentie gebaseerde inzichten om de snelheid van het onboardingproces met 80% te verbeteren.
Dankzij de technologie van Crypto Express kan het transacties identificeren in een handig, snel en veilig sociaal netwerk.
Een mondiale stap richting digitale activa
Nu de adoptie van digitale activa wereldwijd toeneemt, doen meer traditionele makelaarsbedrijven mee aan de race om aan de eisen van de opkomende markten te voldoen. Dit heeft geleid tot een stijging van de investeringen in digitale activa.
Vandaag bijvoorbeeld het op de NASDAQ genoteerde Cowen Inc lanceerde zijn divisie digitale activa, de Cowen Digital LLC, een volledige dochteronderneming, gevestigd in Stamford, Connecticut, Verenigde Staten. Via de nieuwe divisie zegt Cowen van plan te zijn institutionele beleggers te voorzien van efficiënte handels- en bewaaroplossingen.
Cowen maakte ook bekend dat het de afgelopen vijftien maanden heeft gewerkt aan de ontwikkeling van de infrastructuur en systemen die essentieel zijn voor de lancering van Cowen Digital en benadrukte de noodzaak van een veilig en compatibel ecosysteem voor digitale activa.
“Via Cowen Digital hebben onze klanten nu toegang tot de crypto- en digitale activamarkten met onze institutionele kwaliteit en volledig geïntegreerde end-to-end uitvoerings- en bewaringsmogelijkheden”, aldus Jeffrey M. Solomon, voorzitter en Chief Executive Officer van Cowen. “Cowen streeft ernaar om voor zijn klanten beter te presteren door voorop te blijven lopen op het gebied van innovatie.”
Eerder deze maand zette het emiraat Dubai, een van de zeven emiraten van de Verenigde Arabische Emiraten, een grote stap op het gebied van digitale activa door zijn eerste wet die virtuele activa reguleert en het opzetten van een regelgevende instantie voor deze sector.
De nieuwe toezichthouder, de Dubai Virtual Assets Regulatory Authority, werd belast met het toezicht op alle virtuele activa zoals Bitcoin en niet-fungibele tokens (NFT’s) in het emiraat. De toezichthouder is opgericht op grond van de Dubai Virtual Asset Regulation Law, die tot doel heeft een juridisch kader rond virtuele activa in het land tot stand te brengen.
“We hebben een onafhankelijke autoriteit opgericht om toezicht te houden op de ontwikkeling van het beste zakelijke klimaat ter wereld voor de virtuele activa in termen van regulering, licentieverlening, bestuur en in lijn met lokale en mondiale financiële systemen”, zei de heerser van Dubai, sjeik Mohammed Bin Rashid. van de ontwikkeling.
Bin Rashid voegde hieraan toe: “De toekomst behoort toe aan degene die haar ontwerpt… en vandaag proberen we via de wet op virtuele activa deel te nemen aan het ontwerp van deze nieuwe en snelgroeiende mondiale sector.”
Finansia Syrus Securities Public Company Limited, een Thaise effectenmakelaar die sinds 2002 actief is, heeft regelingen getroffen om digitale activa aan haar profiel toe te voegen.
Het beursgenoteerde bedrijf heeft een overeenkomst getekend met Crypto Express (Thailand) Co., een bedrijf dat uitwisselings- en makelaarstechnologieën voor crypto-innovatie ontwikkelt, om het te helpen bij het opzetten van zijn makelaardij voor digitale activa in het land.
De raad van bestuur van Finansia had het bedrijf op 22 maart toestemming gegeven om een dochteronderneming op te richten die voorbereidingen zou treffen voor de indiening van een licentieaanvraag voor digitale activabemiddeling bij de Thailand Securities and Exchange Commission (SEC).
Finansia, lid van de effectenbeurs
effectenbeurs
Een effectenbeurs, ook wel effectenbeurs of beursvertegenwoordiging genoemd, is een faciliteit waar effectenmakelaars en handelaren effecten kunnen kopen en verkopen. Dit omvat aandelen, obligaties, exchange-traded funds (ETF's) of andere financiële instrumenten. Bij uitbreiding kunnen beurzen ook faciliteiten bieden voor de uitgifte en aflossing van dergelijke effecten en instrumenten en kapitaalgebeurtenissen, waaronder de betaling van inkomsten en dividenden. industrie. Bijna elk ontwikkeld land heeft een binnenlandse effectenbeurs, waarvan er vele variëren in belang en omvang. De grootste beurzen ter wereld vanaf mei 2020 zijn de New York Stock Exchange (NYSE), NASDAQ, Tokyo Stock Exchange, Hong Kong Stock Exchange, London Stock Exchange, EURONEXT en Shenzen Stock Exchange. Welke functies vervullen effectenbeurzen? Beurzen hebben verschillende functies binnen het moderne financiële systeem. Zoals de naam al doet vermoeden, is een effectenbeurs vaak het belangrijkste onderdeel van een aandelenmarkt. Een ander cruciaal element van beurzen is de prevalentie van beursintroducties (IPO's) van bedrijfsaandelen en obligaties aan beleggers. Dit wordt uitgevoerd op zowel de primaire markt als de daaropvolgende handel op de secundaire markt. Geen enkel bedrijf of entiteit kan op een beurs worden opgenomen. Om een effect op een bepaalde beurs te kunnen verhandelen, is de notering van specifieke effecten vereist. Handelen op een beurs is beperkt tot gecertificeerde makelaars die lid zijn van de beurs. Het traditionele beeld van overvolle handelsvloeren is de afgelopen jaren afgenomen en omvatte ook andere verschillende andere handelsplatforms. Dit omvat elektronische communicatienetwerken, alternatieve handelssystemen en "dark pools" die uiteindelijk hebben geleid tot de migratie van handelsactiviteiten weg van traditionele beurzen.
Een effectenbeurs, ook wel effectenbeurs of beursvertegenwoordiging genoemd, is een faciliteit waar effectenmakelaars en handelaren effecten kunnen kopen en verkopen. Dit omvat aandelen, obligaties, exchange-traded funds (ETF's) of andere financiële instrumenten. Bij uitbreiding kunnen beurzen ook faciliteiten bieden voor de uitgifte en aflossing van dergelijke effecten en instrumenten en kapitaalgebeurtenissen, waaronder de betaling van inkomsten en dividenden. industrie. Bijna elk ontwikkeld land heeft een binnenlandse effectenbeurs, waarvan er vele variëren in belang en omvang. De grootste beurzen ter wereld vanaf mei 2020 zijn de New York Stock Exchange (NYSE), NASDAQ, Tokyo Stock Exchange, Hong Kong Stock Exchange, London Stock Exchange, EURONEXT en Shenzen Stock Exchange. Welke functies vervullen effectenbeurzen? Beurzen hebben verschillende functies binnen het moderne financiële systeem. Zoals de naam al doet vermoeden, is een effectenbeurs vaak het belangrijkste onderdeel van een aandelenmarkt. Een ander cruciaal element van beurzen is de prevalentie van beursintroducties (IPO's) van bedrijfsaandelen en obligaties aan beleggers. Dit wordt uitgevoerd op zowel de primaire markt als de daaropvolgende handel op de secundaire markt. Geen enkel bedrijf of entiteit kan op een beurs worden opgenomen. Om een effect op een bepaalde beurs te kunnen verhandelen, is de notering van specifieke effecten vereist. Handelen op een beurs is beperkt tot gecertificeerde makelaars die lid zijn van de beurs. Het traditionele beeld van overvolle handelsvloeren is de afgelopen jaren afgenomen en omvatte ook andere verschillende andere handelsplatforms. Dit omvat elektronische communicatienetwerken, alternatieve handelssystemen en "dark pools" die uiteindelijk hebben geleid tot de migratie van handelsactiviteiten weg van traditionele beurzen.
Lees deze term uit Thailand en tevens lid van het Thai Bond Dealing Center, hoopt voordeel te halen uit de moderne elektronische ken-uw-klant-oplossingssystemen van Crypto Express die gebruik maken van de nieuwste machine learning
Machine leren
Machine learning wordt gedefinieerd als een toepassing van kunstmatige intelligentie (AI) die automatisch probeert te leren en te verbeteren van ervaringen zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Machine learning is een snel groeiend veld dat zich ook richt op de ontwikkeling van computerprogramma's die toegang hebben tot gegevens en deze voor zichzelf kunnen gebruiken. Dit heeft veel potentiële voordelen voor de meeste industrieën en sectoren, waaronder de financiële dienstverlening. Machine Learning ExplainedMachine learning kan worden verklaard door observatiegedrag. Het leerproces begint bijvoorbeeld met observaties of gegevens. Dit omvat voorbeelden en indirecte ervaring of instructies om patronen in gegevens te helpen detecteren. Daarbij is het doel om in de toekomst betere beslissingen te nemen op basis van de aangedragen voorbeelden. Onder ideale omstandigheden leren computers automatisch zonder menselijke tussenkomst of hulp en passen ze acties dienovereenkomstig aan. Machine learning kan twee verschillende vormen aannemen, namelijk leren onder toezicht of zonder toezicht. Algoritmen voor machinaal leren onder toezicht kunnen wat in het verleden is geleerd toepassen op nieuwe gegevens met behulp van gelabelde voorbeelden om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. Als zodanig is het systeem in staat om doelen te bieden voor elke nieuwe input na voldoende training. Het leeralgoritme kan ook zijn output vergelijken om fouten te vinden om het model dienovereenkomstig aan te passen. Bij uitbreiding worden niet-gecontroleerde machine learning-algoritmen gebruikt wanneer de informatie die wordt gebruikt om te trainen niet is geclassificeerd of gelabeld. Unsupervised learning bestudeert hoe systemen een functie kunnen afleiden om een verborgen structuur te beschrijven uit ongelabelde data. Het systeem vindt niet de juiste uitvoer, maar het verkent de gegevens en kan conclusies trekken uit gegevenssets om verborgen structuren van niet-gelabelde gegevens te beschrijven.
Machine learning wordt gedefinieerd als een toepassing van kunstmatige intelligentie (AI) die automatisch probeert te leren en te verbeteren van ervaringen zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Machine learning is een snel groeiend veld dat zich ook richt op de ontwikkeling van computerprogramma's die toegang hebben tot gegevens en deze voor zichzelf kunnen gebruiken. Dit heeft veel potentiële voordelen voor de meeste industrieën en sectoren, waaronder de financiële dienstverlening. Machine Learning ExplainedMachine learning kan worden verklaard door observatiegedrag. Het leerproces begint bijvoorbeeld met observaties of gegevens. Dit omvat voorbeelden en indirecte ervaring of instructies om patronen in gegevens te helpen detecteren. Daarbij is het doel om in de toekomst betere beslissingen te nemen op basis van de aangedragen voorbeelden. Onder ideale omstandigheden leren computers automatisch zonder menselijke tussenkomst of hulp en passen ze acties dienovereenkomstig aan. Machine learning kan twee verschillende vormen aannemen, namelijk leren onder toezicht of zonder toezicht. Algoritmen voor machinaal leren onder toezicht kunnen wat in het verleden is geleerd toepassen op nieuwe gegevens met behulp van gelabelde voorbeelden om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. Als zodanig is het systeem in staat om doelen te bieden voor elke nieuwe input na voldoende training. Het leeralgoritme kan ook zijn output vergelijken om fouten te vinden om het model dienovereenkomstig aan te passen. Bij uitbreiding worden niet-gecontroleerde machine learning-algoritmen gebruikt wanneer de informatie die wordt gebruikt om te trainen niet is geclassificeerd of gelabeld. Unsupervised learning bestudeert hoe systemen een functie kunnen afleiden om een verborgen structuur te beschrijven uit ongelabelde data. Het systeem vindt niet de juiste uitvoer, maar het verkent de gegevens en kan conclusies trekken uit gegevenssets om verborgen structuren van niet-gelabelde gegevens te beschrijven.
Lees deze term en op kunstmatige intelligentie gebaseerde inzichten om de snelheid van het onboardingproces met 80% te verbeteren.
Dankzij de technologie van Crypto Express kan het transacties identificeren in een handig, snel en veilig sociaal netwerk.
Een mondiale stap richting digitale activa
Nu de adoptie van digitale activa wereldwijd toeneemt, doen meer traditionele makelaarsbedrijven mee aan de race om aan de eisen van de opkomende markten te voldoen. Dit heeft geleid tot een stijging van de investeringen in digitale activa.
Vandaag bijvoorbeeld het op de NASDAQ genoteerde Cowen Inc lanceerde zijn divisie digitale activa, de Cowen Digital LLC, een volledige dochteronderneming, gevestigd in Stamford, Connecticut, Verenigde Staten. Via de nieuwe divisie zegt Cowen van plan te zijn institutionele beleggers te voorzien van efficiënte handels- en bewaaroplossingen.
Cowen maakte ook bekend dat het de afgelopen vijftien maanden heeft gewerkt aan de ontwikkeling van de infrastructuur en systemen die essentieel zijn voor de lancering van Cowen Digital en benadrukte de noodzaak van een veilig en compatibel ecosysteem voor digitale activa.
“Via Cowen Digital hebben onze klanten nu toegang tot de crypto- en digitale activamarkten met onze institutionele kwaliteit en volledig geïntegreerde end-to-end uitvoerings- en bewaringsmogelijkheden”, aldus Jeffrey M. Solomon, voorzitter en Chief Executive Officer van Cowen. “Cowen streeft ernaar om voor zijn klanten beter te presteren door voorop te blijven lopen op het gebied van innovatie.”
Eerder deze maand zette het emiraat Dubai, een van de zeven emiraten van de Verenigde Arabische Emiraten, een grote stap op het gebied van digitale activa door zijn eerste wet die virtuele activa reguleert en het opzetten van een regelgevende instantie voor deze sector.
De nieuwe toezichthouder, de Dubai Virtual Assets Regulatory Authority, werd belast met het toezicht op alle virtuele activa zoals Bitcoin en niet-fungibele tokens (NFT’s) in het emiraat. De toezichthouder is opgericht op grond van de Dubai Virtual Asset Regulation Law, die tot doel heeft een juridisch kader rond virtuele activa in het land tot stand te brengen.
“We hebben een onafhankelijke autoriteit opgericht om toezicht te houden op de ontwikkeling van het beste zakelijke klimaat ter wereld voor de virtuele activa in termen van regulering, licentieverlening, bestuur en in lijn met lokale en mondiale financiële systemen”, zei de heerser van Dubai, sjeik Mohammed Bin Rashid. van de ontwikkeling.
Bin Rashid voegde hieraan toe: “De toekomst behoort toe aan degene die haar ontwerpt… en vandaag proberen we via de wet op virtuele activa deel te nemen aan het ontwerp van deze nieuwe en snelgroeiende mondiale sector.”
Bron: https://www.financemagnates.com/institutional-forex/thailands-finansia-moves-to-add-digital-assets-to-brokerage-business/