Finansia Syrus Securities Public Company Limited, una firma de corretaje de valores de Tailandia en el negocio desde 2002, ha hecho arreglos para agregar activos digitales a su perfil.
La empresa pública ha firmado un acuerdo con Crypto Express (Thailand) Co., una empresa que desarrolla tecnologías de intercambio y corretaje para la innovación criptográfica, para brindarle asistencia en el establecimiento de su negocio de corretaje de activos digitales en el país.
La Junta Directiva de Finansia el 22 de marzo había aprobado a la empresa para establecer una subsidiaria que se sometería a los preparativos para la presentación de una solicitud de licencia de corretaje de activos digitales a la Comisión de Bolsa y Valores de Tailandia (SEC).
Finansia, que es miembro de la Bolsa
Bolsa
Una bolsa de valores, también conocida como bolsa de valores o bolsa, es una instalación en la que los corredores de bolsa y los comerciantes pueden comprar y vender valores, lo que incluye acciones, bonos, fondos cotizados en bolsa (ETF) u otros instrumentos financieros. Por extensión, las bolsas de valores también pueden proporcionar facilidades para la emisión y el reembolso de dichos valores e instrumentos y eventos de capital, incluido el pago de ingresos y dividendos Las bolsas de valores se han convertido en un elemento permanente en el mercado financiero y en algunas de las entidades más visibles de todo el mundo. industria. Casi todos los países desarrollados cuentan con una bolsa de valores nacional, y muchas de ellas varían en importancia y tamaño. Las bolsas de valores más grandes del mundo en mayo de 2020 incluyen la Bolsa de Valores de Nueva York (NYSE), NASDAQ, la Bolsa de Valores de Tokio, la Bolsa de Valores de Hong Kong, Bolsa de Valores de Londres, EURONEXT y Bolsa de Valores de Shenzen. Qué funciones desempeñan las bolsas de valores Las bolsas de valores tienen una variedad de utilidades dentro del sistema financiero moderno. Como sugiere su nombre, una bolsa de valores es a menudo el componente más importante de un mercado de valores. Otro elemento crucial de las bolsas de valores es la prevalencia de las ofertas públicas iniciales (OPI) de acciones y bonos de la empresa a los inversores. Esto se lleva a cabo tanto en el mercado primario como en la posterior negociación en el mercado secundario, sin que ninguna empresa o entidad pueda ser incluida en una bolsa de valores. Para poder negociar un valor en una determinada bolsa se requiere la cotización de valores específicos. La negociación en una bolsa está restringida a los corredores certificados que son miembros de la bolsa. La imagen tradicional de pisos de negociación abarrotados se ha desvanecido en los últimos años para incluir otros lugares de negociación. Esto incluye redes de comunicaciones electrónicas, sistemas de negociación alternativos y "grupos oscuros" que, en última instancia, han visto la migración de la actividad comercial fuera de las bolsas de valores tradicionales.
Una bolsa de valores, también conocida como bolsa de valores o bolsa, es una instalación en la que los corredores de bolsa y los comerciantes pueden comprar y vender valores, lo que incluye acciones, bonos, fondos cotizados en bolsa (ETF) u otros instrumentos financieros. Por extensión, las bolsas de valores también pueden proporcionar facilidades para la emisión y el reembolso de dichos valores e instrumentos y eventos de capital, incluido el pago de ingresos y dividendos Las bolsas de valores se han convertido en un elemento permanente en el mercado financiero y en algunas de las entidades más visibles de todo el mundo. industria. Casi todos los países desarrollados cuentan con una bolsa de valores nacional, y muchas de ellas varían en importancia y tamaño. Las bolsas de valores más grandes del mundo en mayo de 2020 incluyen la Bolsa de Valores de Nueva York (NYSE), NASDAQ, la Bolsa de Valores de Tokio, la Bolsa de Valores de Hong Kong, Bolsa de Valores de Londres, EURONEXT y Bolsa de Valores de Shenzen. Qué funciones desempeñan las bolsas de valores Las bolsas de valores tienen una variedad de utilidades dentro del sistema financiero moderno. Como sugiere su nombre, una bolsa de valores es a menudo el componente más importante de un mercado de valores. Otro elemento crucial de las bolsas de valores es la prevalencia de las ofertas públicas iniciales (OPI) de acciones y bonos de la empresa a los inversores. Esto se lleva a cabo tanto en el mercado primario como en la posterior negociación en el mercado secundario, sin que ninguna empresa o entidad pueda ser incluida en una bolsa de valores. Para poder negociar un valor en una determinada bolsa se requiere la cotización de valores específicos. La negociación en una bolsa está restringida a los corredores certificados que son miembros de la bolsa. La imagen tradicional de pisos de negociación abarrotados se ha desvanecido en los últimos años para incluir otros lugares de negociación. Esto incluye redes de comunicaciones electrónicas, sistemas de negociación alternativos y "grupos oscuros" que, en última instancia, han visto la migración de la actividad comercial fuera de las bolsas de valores tradicionales.
Leer este término de Tailandia y también miembro del Thai Bond Dealing Center, espera beneficiarse de los modernos sistemas electrónicos de solución de conocimiento de su cliente de Crypto Express que utilizan las últimas máquina de aprendizaje
Aprendizaje automático (Machine learning & LLM)
El aprendizaje automático se define como una aplicación de inteligencia artificial (IA) que busca aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin estar programada explícitamente. El aprendizaje automático es un campo en rápido crecimiento que también se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y utilizarlos para aprender por sí mismos, lo que tiene muchos beneficios potenciales para la mayoría de las industrias y sectores, incluida la industria de servicios financieros. Explicación del aprendizaje automático El aprendizaje automático se puede explicar a través del comportamiento observacional. Por ejemplo, el proceso de aprendizaje comienza con observaciones o datos, lo que incluye ejemplos y experiencia o instrucción indirecta para ayudar a detectar patrones en los datos. Al hacerlo, el objetivo es tomar mejores decisiones en el futuro basándose en los ejemplos que se proporcionan. En un conjunto ideal de circunstancias, las computadoras aprenden automáticamente sin intervención o asistencia humana y ajustan las acciones en consecuencia. El aprendizaje automático puede tomar dos formas diferentes, es decir, aprendizaje supervisado o no supervisado. Los algoritmos de aprendizaje automático supervisados pueden aplicar lo aprendido en el pasado a nuevos datos utilizando ejemplos etiquetados para predecir eventos futuros. Como tal, el sistema puede proporcionar objetivos para cualquier entrada nueva después de niveles suficientes de capacitación. El algoritmo de aprendizaje también puede comparar su salida para encontrar errores con el fin de modificar el modelo en consecuencia. Por extensión, los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados se utilizan cuando la información utilizada para entrenar no está clasificada ni etiquetada. El aprendizaje no supervisado estudia cómo los sistemas pueden inferir una función para describir una estructura oculta a partir de datos no etiquetados. El sistema no encuentra el resultado correcto, pero explora los datos y puede extraer inferencias de conjuntos de datos para describir estructuras ocultas a partir de datos no etiquetados.
El aprendizaje automático se define como una aplicación de inteligencia artificial (IA) que busca aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin estar programada explícitamente. El aprendizaje automático es un campo en rápido crecimiento que también se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y utilizarlos para aprender por sí mismos, lo que tiene muchos beneficios potenciales para la mayoría de las industrias y sectores, incluida la industria de servicios financieros. Explicación del aprendizaje automático El aprendizaje automático se puede explicar a través del comportamiento observacional. Por ejemplo, el proceso de aprendizaje comienza con observaciones o datos, lo que incluye ejemplos y experiencia o instrucción indirecta para ayudar a detectar patrones en los datos. Al hacerlo, el objetivo es tomar mejores decisiones en el futuro basándose en los ejemplos que se proporcionan. En un conjunto ideal de circunstancias, las computadoras aprenden automáticamente sin intervención o asistencia humana y ajustan las acciones en consecuencia. El aprendizaje automático puede tomar dos formas diferentes, es decir, aprendizaje supervisado o no supervisado. Los algoritmos de aprendizaje automático supervisados pueden aplicar lo aprendido en el pasado a nuevos datos utilizando ejemplos etiquetados para predecir eventos futuros. Como tal, el sistema puede proporcionar objetivos para cualquier entrada nueva después de niveles suficientes de capacitación. El algoritmo de aprendizaje también puede comparar su salida para encontrar errores con el fin de modificar el modelo en consecuencia. Por extensión, los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados se utilizan cuando la información utilizada para entrenar no está clasificada ni etiquetada. El aprendizaje no supervisado estudia cómo los sistemas pueden inferir una función para describir una estructura oculta a partir de datos no etiquetados. El sistema no encuentra el resultado correcto, pero explora los datos y puede extraer inferencias de conjuntos de datos para describir estructuras ocultas a partir de datos no etiquetados.
Leer este término y conocimientos basados en inteligencia artificial para mejorar la velocidad de su proceso de incorporación en un 80 %.
La tecnología de Crypto Express le permite identificar transacciones en una red social conveniente, rápida y segura.
Un movimiento global hacia los activos digitales
A medida que aumenta la adopción de activos digitales en todo el mundo, las empresas de corretaje más tradicionales se unen a la carrera para satisfacer las demandas de los mercados emergentes. Esto ha llevado a un aumento de las inversiones en activos digitales.
Por ejemplo, hoy Cowen Inc., que cotiza en NASDAQ lanzó su división de activos digitales, Cowen Digital LLC, una subsidiaria de propiedad absoluta, con sede en Stamford, Connecticut, Estados Unidos. A través de la nueva división, Cowen dice que planea servir a los inversionistas institucionales con soluciones comerciales y de custodia eficientes.
Cowen también reveló que ha estado trabajando en el desarrollo de la infraestructura y los sistemas esenciales para el lanzamiento de Cowen Digital en los últimos 15 meses y enfatizó la necesidad de un ecosistema de activos digitales seguro y compatible.
"A través de Cowen Digital, nuestros clientes ahora tienen acceso a los mercados de criptoactivos y activos digitales con nuestra calidad institucional y capacidades de custodia y ejecución de extremo a extremo totalmente integradas", dijo Jeffrey M. Solomon, presidente y director ejecutivo de Cowen. “Cowen se compromete a superar a sus clientes manteniéndose a la vanguardia de la innovación”.
A principios de este mes, el Emirato de Dubái, uno de los siete emiratos de los Emiratos Árabes Unidos, dio un gran paso en el espacio de activos digitales al traer su primera ley para regular los activos virtuales y establecer una autoridad reguladora para este sector.
El nuevo regulador, la Autoridad Reguladora de Activos Virtuales de Dubái, se encargó de supervisar todos los activos virtuales como Bitcoin y tokens no fungibles (NFT) en el emirato. El regulador se estableció bajo la Ley de Regulación de Activos Virtuales de Dubai, que busca establecer un marco legal en torno a los activos virtuales en el país.
"Establecimos una autoridad independiente para supervisar el desarrollo del mejor entorno comercial del mundo para los activos virtuales en términos de regulación, licencias, gobernanza y en línea con los sistemas financieros locales y globales", dijo el gobernante de Dubái, el jeque Mohammed Bin Rashid. del desarrollo
Bin Rashid agregó: “El futuro pertenece a quien lo diseñe… y hoy, a través de la ley de activos virtuales, buscamos participar en el diseño de este nuevo sector global de rápido crecimiento”.
Finansia Syrus Securities Public Company Limited, una firma de corretaje de valores de Tailandia en el negocio desde 2002, ha hecho arreglos para agregar activos digitales a su perfil.
La empresa pública ha firmado un acuerdo con Crypto Express (Thailand) Co., una empresa que desarrolla tecnologías de intercambio y corretaje para la innovación criptográfica, para brindarle asistencia en el establecimiento de su negocio de corretaje de activos digitales en el país.
La Junta Directiva de Finansia el 22 de marzo había aprobado a la empresa para establecer una subsidiaria que se sometería a los preparativos para la presentación de una solicitud de licencia de corretaje de activos digitales a la Comisión de Bolsa y Valores de Tailandia (SEC).
Finansia, que es miembro de la Bolsa
Bolsa
Una bolsa de valores, también conocida como bolsa de valores o bolsa, es una instalación en la que los corredores de bolsa y los comerciantes pueden comprar y vender valores, lo que incluye acciones, bonos, fondos cotizados en bolsa (ETF) u otros instrumentos financieros. Por extensión, las bolsas de valores también pueden proporcionar facilidades para la emisión y el reembolso de dichos valores e instrumentos y eventos de capital, incluido el pago de ingresos y dividendos Las bolsas de valores se han convertido en un elemento permanente en el mercado financiero y en algunas de las entidades más visibles de todo el mundo. industria. Casi todos los países desarrollados cuentan con una bolsa de valores nacional, y muchas de ellas varían en importancia y tamaño. Las bolsas de valores más grandes del mundo en mayo de 2020 incluyen la Bolsa de Valores de Nueva York (NYSE), NASDAQ, la Bolsa de Valores de Tokio, la Bolsa de Valores de Hong Kong, Bolsa de Valores de Londres, EURONEXT y Bolsa de Valores de Shenzen. Qué funciones desempeñan las bolsas de valores Las bolsas de valores tienen una variedad de utilidades dentro del sistema financiero moderno. Como sugiere su nombre, una bolsa de valores es a menudo el componente más importante de un mercado de valores. Otro elemento crucial de las bolsas de valores es la prevalencia de las ofertas públicas iniciales (OPI) de acciones y bonos de la empresa a los inversores. Esto se lleva a cabo tanto en el mercado primario como en la posterior negociación en el mercado secundario, sin que ninguna empresa o entidad pueda ser incluida en una bolsa de valores. Para poder negociar un valor en una determinada bolsa se requiere la cotización de valores específicos. La negociación en una bolsa está restringida a los corredores certificados que son miembros de la bolsa. La imagen tradicional de pisos de negociación abarrotados se ha desvanecido en los últimos años para incluir otros lugares de negociación. Esto incluye redes de comunicaciones electrónicas, sistemas de negociación alternativos y "grupos oscuros" que, en última instancia, han visto la migración de la actividad comercial fuera de las bolsas de valores tradicionales.
Una bolsa de valores, también conocida como bolsa de valores o bolsa, es una instalación en la que los corredores de bolsa y los comerciantes pueden comprar y vender valores, lo que incluye acciones, bonos, fondos cotizados en bolsa (ETF) u otros instrumentos financieros. Por extensión, las bolsas de valores también pueden proporcionar facilidades para la emisión y el reembolso de dichos valores e instrumentos y eventos de capital, incluido el pago de ingresos y dividendos Las bolsas de valores se han convertido en un elemento permanente en el mercado financiero y en algunas de las entidades más visibles de todo el mundo. industria. Casi todos los países desarrollados cuentan con una bolsa de valores nacional, y muchas de ellas varían en importancia y tamaño. Las bolsas de valores más grandes del mundo en mayo de 2020 incluyen la Bolsa de Valores de Nueva York (NYSE), NASDAQ, la Bolsa de Valores de Tokio, la Bolsa de Valores de Hong Kong, Bolsa de Valores de Londres, EURONEXT y Bolsa de Valores de Shenzen. Qué funciones desempeñan las bolsas de valores Las bolsas de valores tienen una variedad de utilidades dentro del sistema financiero moderno. Como sugiere su nombre, una bolsa de valores es a menudo el componente más importante de un mercado de valores. Otro elemento crucial de las bolsas de valores es la prevalencia de las ofertas públicas iniciales (OPI) de acciones y bonos de la empresa a los inversores. Esto se lleva a cabo tanto en el mercado primario como en la posterior negociación en el mercado secundario, sin que ninguna empresa o entidad pueda ser incluida en una bolsa de valores. Para poder negociar un valor en una determinada bolsa se requiere la cotización de valores específicos. La negociación en una bolsa está restringida a los corredores certificados que son miembros de la bolsa. La imagen tradicional de pisos de negociación abarrotados se ha desvanecido en los últimos años para incluir otros lugares de negociación. Esto incluye redes de comunicaciones electrónicas, sistemas de negociación alternativos y "grupos oscuros" que, en última instancia, han visto la migración de la actividad comercial fuera de las bolsas de valores tradicionales.
Leer este término de Tailandia y también miembro del Thai Bond Dealing Center, espera beneficiarse de los modernos sistemas electrónicos de solución de conocimiento de su cliente de Crypto Express que utilizan las últimas máquina de aprendizaje
Aprendizaje automático (Machine learning & LLM)
El aprendizaje automático se define como una aplicación de inteligencia artificial (IA) que busca aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin estar programada explícitamente. El aprendizaje automático es un campo en rápido crecimiento que también se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y utilizarlos para aprender por sí mismos, lo que tiene muchos beneficios potenciales para la mayoría de las industrias y sectores, incluida la industria de servicios financieros. Explicación del aprendizaje automático El aprendizaje automático se puede explicar a través del comportamiento observacional. Por ejemplo, el proceso de aprendizaje comienza con observaciones o datos, lo que incluye ejemplos y experiencia o instrucción indirecta para ayudar a detectar patrones en los datos. Al hacerlo, el objetivo es tomar mejores decisiones en el futuro basándose en los ejemplos que se proporcionan. En un conjunto ideal de circunstancias, las computadoras aprenden automáticamente sin intervención o asistencia humana y ajustan las acciones en consecuencia. El aprendizaje automático puede tomar dos formas diferentes, es decir, aprendizaje supervisado o no supervisado. Los algoritmos de aprendizaje automático supervisados pueden aplicar lo aprendido en el pasado a nuevos datos utilizando ejemplos etiquetados para predecir eventos futuros. Como tal, el sistema puede proporcionar objetivos para cualquier entrada nueva después de niveles suficientes de capacitación. El algoritmo de aprendizaje también puede comparar su salida para encontrar errores con el fin de modificar el modelo en consecuencia. Por extensión, los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados se utilizan cuando la información utilizada para entrenar no está clasificada ni etiquetada. El aprendizaje no supervisado estudia cómo los sistemas pueden inferir una función para describir una estructura oculta a partir de datos no etiquetados. El sistema no encuentra el resultado correcto, pero explora los datos y puede extraer inferencias de conjuntos de datos para describir estructuras ocultas a partir de datos no etiquetados.
El aprendizaje automático se define como una aplicación de inteligencia artificial (IA) que busca aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin estar programada explícitamente. El aprendizaje automático es un campo en rápido crecimiento que también se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y utilizarlos para aprender por sí mismos, lo que tiene muchos beneficios potenciales para la mayoría de las industrias y sectores, incluida la industria de servicios financieros. Explicación del aprendizaje automático El aprendizaje automático se puede explicar a través del comportamiento observacional. Por ejemplo, el proceso de aprendizaje comienza con observaciones o datos, lo que incluye ejemplos y experiencia o instrucción indirecta para ayudar a detectar patrones en los datos. Al hacerlo, el objetivo es tomar mejores decisiones en el futuro basándose en los ejemplos que se proporcionan. En un conjunto ideal de circunstancias, las computadoras aprenden automáticamente sin intervención o asistencia humana y ajustan las acciones en consecuencia. El aprendizaje automático puede tomar dos formas diferentes, es decir, aprendizaje supervisado o no supervisado. Los algoritmos de aprendizaje automático supervisados pueden aplicar lo aprendido en el pasado a nuevos datos utilizando ejemplos etiquetados para predecir eventos futuros. Como tal, el sistema puede proporcionar objetivos para cualquier entrada nueva después de niveles suficientes de capacitación. El algoritmo de aprendizaje también puede comparar su salida para encontrar errores con el fin de modificar el modelo en consecuencia. Por extensión, los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados se utilizan cuando la información utilizada para entrenar no está clasificada ni etiquetada. El aprendizaje no supervisado estudia cómo los sistemas pueden inferir una función para describir una estructura oculta a partir de datos no etiquetados. El sistema no encuentra el resultado correcto, pero explora los datos y puede extraer inferencias de conjuntos de datos para describir estructuras ocultas a partir de datos no etiquetados.
Leer este término y conocimientos basados en inteligencia artificial para mejorar la velocidad de su proceso de incorporación en un 80 %.
La tecnología de Crypto Express le permite identificar transacciones en una red social conveniente, rápida y segura.
Un movimiento global hacia los activos digitales
A medida que aumenta la adopción de activos digitales en todo el mundo, las empresas de corretaje más tradicionales se unen a la carrera para satisfacer las demandas de los mercados emergentes. Esto ha llevado a un aumento de las inversiones en activos digitales.
Por ejemplo, hoy Cowen Inc., que cotiza en NASDAQ lanzó su división de activos digitales, Cowen Digital LLC, una subsidiaria de propiedad absoluta, con sede en Stamford, Connecticut, Estados Unidos. A través de la nueva división, Cowen dice que planea servir a los inversionistas institucionales con soluciones comerciales y de custodia eficientes.
Cowen también reveló que ha estado trabajando en el desarrollo de la infraestructura y los sistemas esenciales para el lanzamiento de Cowen Digital en los últimos 15 meses y enfatizó la necesidad de un ecosistema de activos digitales seguro y compatible.
"A través de Cowen Digital, nuestros clientes ahora tienen acceso a los mercados de criptoactivos y activos digitales con nuestra calidad institucional y capacidades de custodia y ejecución de extremo a extremo totalmente integradas", dijo Jeffrey M. Solomon, presidente y director ejecutivo de Cowen. “Cowen se compromete a superar a sus clientes manteniéndose a la vanguardia de la innovación”.
A principios de este mes, el Emirato de Dubái, uno de los siete emiratos de los Emiratos Árabes Unidos, dio un gran paso en el espacio de activos digitales al traer su primera ley para regular los activos virtuales y establecer una autoridad reguladora para este sector.
El nuevo regulador, la Autoridad Reguladora de Activos Virtuales de Dubái, se encargó de supervisar todos los activos virtuales como Bitcoin y tokens no fungibles (NFT) en el emirato. El regulador se estableció bajo la Ley de Regulación de Activos Virtuales de Dubai, que busca establecer un marco legal en torno a los activos virtuales en el país.
"Establecimos una autoridad independiente para supervisar el desarrollo del mejor entorno comercial del mundo para los activos virtuales en términos de regulación, licencias, gobernanza y en línea con los sistemas financieros locales y globales", dijo el gobernante de Dubái, el jeque Mohammed Bin Rashid. del desarrollo
Bin Rashid agregó: “El futuro pertenece a quien lo diseñe… y hoy, a través de la ley de activos virtuales, buscamos participar en el diseño de este nuevo sector global de rápido crecimiento”.
Fuente: https://www.financemagnates.com/institucional-forex/thailands-finansia-moves-to-add-digital-assets-to-brokerage-business/
