A Finansia Syrus Securities Public Company Limited, uma corretora de valores mobiliários da Tailândia em atividade desde 2002, fez acordos para adicionar ativos digitais ao seu perfil.
A empresa pública assinou um acordo com a Crypto Express (Thailand) Co., uma empresa que desenvolve tecnologias de câmbio e corretoras para inovação em criptomoedas, para fornecer assistência no estabelecimento de seus negócios de corretagem de ativos digitais no país.
O Conselho de Administração da Finansia, em 22 de março, aprovou a empresa para estabelecer uma subsidiária que passaria pelos preparativos para a apresentação de um pedido de licença de corretagem de ativos digitais à Comissão de Valores Mobiliários da Tailândia (SEC).
A Finansia, que é membro da Bolsa de Valores
Bolsa de Valores
Uma bolsa de valores, também conhecida como bolsa de valores ou representação de bolsa, é um recurso onde corretores e negociantes podem comprar e vender títulos. Isso inclui ações, títulos, fundos negociados em bolsa (ETFs) ou outros instrumentos financeiros. Por extensão, as bolsas de valores também podem fornecer facilidades para a emissão e resgate de tais títulos e instrumentos e eventos de capital, incluindo o pagamento de rendimentos e dividendos. As bolsas de valores tornaram-se um elemento permanente no mercado financeiro e algumas das entidades mais visíveis em todo o indústria. Quase todos os países desenvolvidos possuem uma bolsa de valores doméstica, com muitos variando em importância e tamanho. As maiores bolsas de valores do mundo em maio de 2020 incluem a Bolsa de Valores de Nova York (NYSE), NASDAQ, Bolsa de Valores de Tóquio, Bolsa de Valores de Hong Kong, London Stock Exchange, EURONEXT e Shenzen Stock Exchange. Quais são as funções das bolsas de valores? As bolsas de valores têm uma variedade de utilidades no sistema financeiro moderno. Como o nome sugere, uma bolsa de valores é frequentemente o componente mais importante de um mercado de ações. Outro elemento crucial das bolsas de valores é a prevalência de ofertas públicas iniciais (IPOs) de ações de empresas e títulos para investidores. Isso é realizado tanto no mercado primário quanto na negociação subsequente no mercado secundário. Nenhuma empresa ou entidade pode ser incluída em uma bolsa de valores. Para ser capaz de negociar um valor mobiliário em uma determinada bolsa, é necessária a listagem de valores mobiliários específicos. A negociação em uma bolsa é restrita a corretores certificados que são membros da bolsa. A imagem tradicional de pregões lotados diminuiu nos últimos anos para incluir vários outros locais de negociação. Isso inclui redes de comunicação eletrônica, sistemas de negociação alternativos e “dark pools” que, em última instância, viram a migração da atividade de negociação para longe das bolsas de valores tradicionais.
Uma bolsa de valores, também conhecida como bolsa de valores ou representação de bolsa, é um recurso onde corretores e negociantes podem comprar e vender títulos. Isso inclui ações, títulos, fundos negociados em bolsa (ETFs) ou outros instrumentos financeiros. Por extensão, as bolsas de valores também podem fornecer facilidades para a emissão e resgate de tais títulos e instrumentos e eventos de capital, incluindo o pagamento de rendimentos e dividendos. As bolsas de valores tornaram-se um elemento permanente no mercado financeiro e algumas das entidades mais visíveis em todo o indústria. Quase todos os países desenvolvidos possuem uma bolsa de valores doméstica, com muitos variando em importância e tamanho. As maiores bolsas de valores do mundo em maio de 2020 incluem a Bolsa de Valores de Nova York (NYSE), NASDAQ, Bolsa de Valores de Tóquio, Bolsa de Valores de Hong Kong, London Stock Exchange, EURONEXT e Shenzen Stock Exchange. Quais são as funções das bolsas de valores? As bolsas de valores têm uma variedade de utilidades no sistema financeiro moderno. Como o nome sugere, uma bolsa de valores é frequentemente o componente mais importante de um mercado de ações. Outro elemento crucial das bolsas de valores é a prevalência de ofertas públicas iniciais (IPOs) de ações de empresas e títulos para investidores. Isso é realizado tanto no mercado primário quanto na negociação subsequente no mercado secundário. Nenhuma empresa ou entidade pode ser incluída em uma bolsa de valores. Para ser capaz de negociar um valor mobiliário em uma determinada bolsa, é necessária a listagem de valores mobiliários específicos. A negociação em uma bolsa é restrita a corretores certificados que são membros da bolsa. A imagem tradicional de pregões lotados diminuiu nos últimos anos para incluir vários outros locais de negociação. Isso inclui redes de comunicação eletrônica, sistemas de negociação alternativos e “dark pools” que, em última instância, viram a migração da atividade de negociação para longe das bolsas de valores tradicionais.
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Machine Learning
O aprendizado de máquina é definido como uma aplicação de inteligência artificial (IA) que procura aprender e melhorar automaticamente a partir da experiência sem ser explicitamente programado. O aprendizado de máquina é um campo de rápido crescimento que também se concentra no desenvolvimento de programas de computador que podem acessar dados e usá-los para aprender por si mesmos. Isso tem muitos benefícios potenciais para a maioria das indústrias e setores, incluindo o setor de serviços financeiros. Aprendizado de máquina explicado O aprendizado de máquina pode ser explicado por meio do comportamento observacional. Por exemplo, o processo de aprendizagem começa com observações ou dados. Isso inclui exemplos e experiência indireta ou instrução para ajudar a detectar padrões nos dados. Ao fazer isso, o objetivo é tomar melhores decisões no futuro com base nos exemplos fornecidos. Em um conjunto ideal de circunstâncias, os computadores aprendem automaticamente sem intervenção ou assistência humana e ajustam as ações de acordo. O aprendizado de máquina pode assumir duas formas diferentes, ou seja, aprendizado supervisionado ou não supervisionado. Os algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados podem aplicar o que foi aprendido no passado a novos dados usando exemplos rotulados para prever eventos futuros. Como tal, o sistema é capaz de fornecer alvos para qualquer nova entrada após níveis suficientes de treinamento. O algoritmo de aprendizado também pode comparar sua saída para encontrar erros e modificar o modelo de acordo. Por extensão, algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados são usados quando as informações usadas para treinar não são classificadas nem rotuladas. O aprendizado não supervisionado estuda como os sistemas podem inferir uma função para descrever uma estrutura oculta a partir de dados não rotulados. O sistema não descobre a saída correta, mas explora os dados e pode fazer inferências de conjuntos de dados para descrever estruturas ocultas de dados não rotulados.
O aprendizado de máquina é definido como uma aplicação de inteligência artificial (IA) que procura aprender e melhorar automaticamente a partir da experiência sem ser explicitamente programado. O aprendizado de máquina é um campo de rápido crescimento que também se concentra no desenvolvimento de programas de computador que podem acessar dados e usá-los para aprender por si mesmos. Isso tem muitos benefícios potenciais para a maioria das indústrias e setores, incluindo o setor de serviços financeiros. Aprendizado de máquina explicado O aprendizado de máquina pode ser explicado por meio do comportamento observacional. Por exemplo, o processo de aprendizagem começa com observações ou dados. Isso inclui exemplos e experiência indireta ou instrução para ajudar a detectar padrões nos dados. Ao fazer isso, o objetivo é tomar melhores decisões no futuro com base nos exemplos fornecidos. Em um conjunto ideal de circunstâncias, os computadores aprendem automaticamente sem intervenção ou assistência humana e ajustam as ações de acordo. O aprendizado de máquina pode assumir duas formas diferentes, ou seja, aprendizado supervisionado ou não supervisionado. Os algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados podem aplicar o que foi aprendido no passado a novos dados usando exemplos rotulados para prever eventos futuros. Como tal, o sistema é capaz de fornecer alvos para qualquer nova entrada após níveis suficientes de treinamento. O algoritmo de aprendizado também pode comparar sua saída para encontrar erros e modificar o modelo de acordo. Por extensão, algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados são usados quando as informações usadas para treinar não são classificadas nem rotuladas. O aprendizado não supervisionado estuda como os sistemas podem inferir uma função para descrever uma estrutura oculta a partir de dados não rotulados. O sistema não descobre a saída correta, mas explora os dados e pode fazer inferências de conjuntos de dados para descrever estruturas ocultas de dados não rotulados.
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Um movimento global em direção aos ativos digitais
À medida que a adoção de ativos digitais aumenta em todo o mundo, mais corretoras tradicionais estão se juntando à corrida para atender às demandas dos mercados emergentes. Isso tem levado a um aumento dos investimentos em ativos digitais.
Por exemplo, a Cowen Inc. listada na NASDAQ hoje lançou sua divisão de ativos digitais, a Cowen Digital LLC, uma subsidiária integral, com sede em Stamford, Connecticut, Estados Unidos. Por meio da nova divisão, Cowen diz que planeja atender investidores institucionais com soluções eficientes de negociação e custódia.
A Cowen também divulgou que vem trabalhando no desenvolvimento da infraestrutura e sistemas essenciais para o lançamento da Cowen Digital nos últimos 15 meses e enfatizou a necessidade de um ecossistema de ativos digitais seguro e compatível.
“Através da Cowen Digital, nossos clientes agora têm acesso aos mercados de criptomoedas e ativos digitais com nossa qualidade institucional e recursos de execução e custódia de ponta a ponta totalmente integrados”, disse Jeffrey M. Solomon, presidente e CEO da Cowen. “A Cowen está comprometida em superar o desempenho de seus clientes, mantendo-se na vanguarda da inovação.”
No início deste mês, o Emirado de Dubai, um dos sete emirados dos Emirados Árabes Unidos, deu um grande passo no espaço de ativos digitais ao trazer sua primeira lei para regular os ativos virtuais e estabelecer uma autoridade reguladora para este setor.
O novo regulador, a Autoridade Reguladora de Ativos Virtuais de Dubai, foi encarregado de supervisionar todos os ativos virtuais como Bitcoin e tokens não fungíveis (NFTs) no emirado. O regulador foi estabelecido sob a Lei de Regulação de Ativos Virtuais de Dubai, que busca estabelecer uma estrutura legal em torno dos ativos virtuais no país.
“Estabelecemos uma autoridade independente para supervisionar o desenvolvimento do melhor ambiente de negócios do mundo para os ativos virtuais em termos de regulamentação, licenciamento, governança e alinhamento com os sistemas financeiros locais e globais”, disse o governante de Dubai, Sheikh Mohammed Bin Rashid, do desenvolvimento.
Bin Rashid acrescentou: “O futuro pertence a quem o projeta… e hoje, por meio da lei de ativos virtuais, buscamos participar do projeto desse novo setor global em rápido crescimento”.
A Finansia Syrus Securities Public Company Limited, uma corretora de valores mobiliários da Tailândia em atividade desde 2002, fez acordos para adicionar ativos digitais ao seu perfil.
A empresa pública assinou um acordo com a Crypto Express (Thailand) Co., uma empresa que desenvolve tecnologias de câmbio e corretoras para inovação em criptomoedas, para fornecer assistência no estabelecimento de seus negócios de corretagem de ativos digitais no país.
O Conselho de Administração da Finansia, em 22 de março, aprovou a empresa para estabelecer uma subsidiária que passaria pelos preparativos para a apresentação de um pedido de licença de corretagem de ativos digitais à Comissão de Valores Mobiliários da Tailândia (SEC).
A Finansia, que é membro da Bolsa de Valores
Bolsa de Valores
Uma bolsa de valores, também conhecida como bolsa de valores ou representação de bolsa, é um recurso onde corretores e negociantes podem comprar e vender títulos. Isso inclui ações, títulos, fundos negociados em bolsa (ETFs) ou outros instrumentos financeiros. Por extensão, as bolsas de valores também podem fornecer facilidades para a emissão e resgate de tais títulos e instrumentos e eventos de capital, incluindo o pagamento de rendimentos e dividendos. As bolsas de valores tornaram-se um elemento permanente no mercado financeiro e algumas das entidades mais visíveis em todo o indústria. Quase todos os países desenvolvidos possuem uma bolsa de valores doméstica, com muitos variando em importância e tamanho. As maiores bolsas de valores do mundo em maio de 2020 incluem a Bolsa de Valores de Nova York (NYSE), NASDAQ, Bolsa de Valores de Tóquio, Bolsa de Valores de Hong Kong, London Stock Exchange, EURONEXT e Shenzen Stock Exchange. Quais são as funções das bolsas de valores? As bolsas de valores têm uma variedade de utilidades no sistema financeiro moderno. Como o nome sugere, uma bolsa de valores é frequentemente o componente mais importante de um mercado de ações. Outro elemento crucial das bolsas de valores é a prevalência de ofertas públicas iniciais (IPOs) de ações de empresas e títulos para investidores. Isso é realizado tanto no mercado primário quanto na negociação subsequente no mercado secundário. Nenhuma empresa ou entidade pode ser incluída em uma bolsa de valores. Para ser capaz de negociar um valor mobiliário em uma determinada bolsa, é necessária a listagem de valores mobiliários específicos. A negociação em uma bolsa é restrita a corretores certificados que são membros da bolsa. A imagem tradicional de pregões lotados diminuiu nos últimos anos para incluir vários outros locais de negociação. Isso inclui redes de comunicação eletrônica, sistemas de negociação alternativos e “dark pools” que, em última instância, viram a migração da atividade de negociação para longe das bolsas de valores tradicionais.
Uma bolsa de valores, também conhecida como bolsa de valores ou representação de bolsa, é um recurso onde corretores e negociantes podem comprar e vender títulos. Isso inclui ações, títulos, fundos negociados em bolsa (ETFs) ou outros instrumentos financeiros. Por extensão, as bolsas de valores também podem fornecer facilidades para a emissão e resgate de tais títulos e instrumentos e eventos de capital, incluindo o pagamento de rendimentos e dividendos. As bolsas de valores tornaram-se um elemento permanente no mercado financeiro e algumas das entidades mais visíveis em todo o indústria. Quase todos os países desenvolvidos possuem uma bolsa de valores doméstica, com muitos variando em importância e tamanho. As maiores bolsas de valores do mundo em maio de 2020 incluem a Bolsa de Valores de Nova York (NYSE), NASDAQ, Bolsa de Valores de Tóquio, Bolsa de Valores de Hong Kong, London Stock Exchange, EURONEXT e Shenzen Stock Exchange. Quais são as funções das bolsas de valores? As bolsas de valores têm uma variedade de utilidades no sistema financeiro moderno. Como o nome sugere, uma bolsa de valores é frequentemente o componente mais importante de um mercado de ações. Outro elemento crucial das bolsas de valores é a prevalência de ofertas públicas iniciais (IPOs) de ações de empresas e títulos para investidores. Isso é realizado tanto no mercado primário quanto na negociação subsequente no mercado secundário. Nenhuma empresa ou entidade pode ser incluída em uma bolsa de valores. Para ser capaz de negociar um valor mobiliário em uma determinada bolsa, é necessária a listagem de valores mobiliários específicos. A negociação em uma bolsa é restrita a corretores certificados que são membros da bolsa. A imagem tradicional de pregões lotados diminuiu nos últimos anos para incluir vários outros locais de negociação. Isso inclui redes de comunicação eletrônica, sistemas de negociação alternativos e “dark pools” que, em última instância, viram a migração da atividade de negociação para longe das bolsas de valores tradicionais.
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Machine Learning
O aprendizado de máquina é definido como uma aplicação de inteligência artificial (IA) que procura aprender e melhorar automaticamente a partir da experiência sem ser explicitamente programado. O aprendizado de máquina é um campo de rápido crescimento que também se concentra no desenvolvimento de programas de computador que podem acessar dados e usá-los para aprender por si mesmos. Isso tem muitos benefícios potenciais para a maioria das indústrias e setores, incluindo o setor de serviços financeiros. Aprendizado de máquina explicado O aprendizado de máquina pode ser explicado por meio do comportamento observacional. Por exemplo, o processo de aprendizagem começa com observações ou dados. Isso inclui exemplos e experiência indireta ou instrução para ajudar a detectar padrões nos dados. Ao fazer isso, o objetivo é tomar melhores decisões no futuro com base nos exemplos fornecidos. Em um conjunto ideal de circunstâncias, os computadores aprendem automaticamente sem intervenção ou assistência humana e ajustam as ações de acordo. O aprendizado de máquina pode assumir duas formas diferentes, ou seja, aprendizado supervisionado ou não supervisionado. Os algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados podem aplicar o que foi aprendido no passado a novos dados usando exemplos rotulados para prever eventos futuros. Como tal, o sistema é capaz de fornecer alvos para qualquer nova entrada após níveis suficientes de treinamento. O algoritmo de aprendizado também pode comparar sua saída para encontrar erros e modificar o modelo de acordo. Por extensão, algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados são usados quando as informações usadas para treinar não são classificadas nem rotuladas. O aprendizado não supervisionado estuda como os sistemas podem inferir uma função para descrever uma estrutura oculta a partir de dados não rotulados. O sistema não descobre a saída correta, mas explora os dados e pode fazer inferências de conjuntos de dados para descrever estruturas ocultas de dados não rotulados.
O aprendizado de máquina é definido como uma aplicação de inteligência artificial (IA) que procura aprender e melhorar automaticamente a partir da experiência sem ser explicitamente programado. O aprendizado de máquina é um campo de rápido crescimento que também se concentra no desenvolvimento de programas de computador que podem acessar dados e usá-los para aprender por si mesmos. Isso tem muitos benefícios potenciais para a maioria das indústrias e setores, incluindo o setor de serviços financeiros. Aprendizado de máquina explicado O aprendizado de máquina pode ser explicado por meio do comportamento observacional. Por exemplo, o processo de aprendizagem começa com observações ou dados. Isso inclui exemplos e experiência indireta ou instrução para ajudar a detectar padrões nos dados. Ao fazer isso, o objetivo é tomar melhores decisões no futuro com base nos exemplos fornecidos. Em um conjunto ideal de circunstâncias, os computadores aprendem automaticamente sem intervenção ou assistência humana e ajustam as ações de acordo. O aprendizado de máquina pode assumir duas formas diferentes, ou seja, aprendizado supervisionado ou não supervisionado. Os algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados podem aplicar o que foi aprendido no passado a novos dados usando exemplos rotulados para prever eventos futuros. Como tal, o sistema é capaz de fornecer alvos para qualquer nova entrada após níveis suficientes de treinamento. O algoritmo de aprendizado também pode comparar sua saída para encontrar erros e modificar o modelo de acordo. Por extensão, algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados são usados quando as informações usadas para treinar não são classificadas nem rotuladas. O aprendizado não supervisionado estuda como os sistemas podem inferir uma função para descrever uma estrutura oculta a partir de dados não rotulados. O sistema não descobre a saída correta, mas explora os dados e pode fazer inferências de conjuntos de dados para descrever estruturas ocultas de dados não rotulados.
Leia este Termo e insights baseados em inteligência artificial para melhorar a velocidade de seu processo de integração em 80%.
A tecnologia da Crypto Express permite identificar transações em uma rede social conveniente, rápida e segura.
Um movimento global em direção aos ativos digitais
À medida que a adoção de ativos digitais aumenta em todo o mundo, mais corretoras tradicionais estão se juntando à corrida para atender às demandas dos mercados emergentes. Isso tem levado a um aumento dos investimentos em ativos digitais.
Por exemplo, a Cowen Inc. listada na NASDAQ hoje lançou sua divisão de ativos digitais, a Cowen Digital LLC, uma subsidiária integral, com sede em Stamford, Connecticut, Estados Unidos. Por meio da nova divisão, Cowen diz que planeja atender investidores institucionais com soluções eficientes de negociação e custódia.
A Cowen também divulgou que vem trabalhando no desenvolvimento da infraestrutura e sistemas essenciais para o lançamento da Cowen Digital nos últimos 15 meses e enfatizou a necessidade de um ecossistema de ativos digitais seguro e compatível.
“Através da Cowen Digital, nossos clientes agora têm acesso aos mercados de criptomoedas e ativos digitais com nossa qualidade institucional e recursos de execução e custódia de ponta a ponta totalmente integrados”, disse Jeffrey M. Solomon, presidente e CEO da Cowen. “A Cowen está comprometida em superar o desempenho de seus clientes, mantendo-se na vanguarda da inovação.”
No início deste mês, o Emirado de Dubai, um dos sete emirados dos Emirados Árabes Unidos, deu um grande passo no espaço de ativos digitais ao trazer sua primeira lei para regular os ativos virtuais e estabelecer uma autoridade reguladora para este setor.
O novo regulador, a Autoridade Reguladora de Ativos Virtuais de Dubai, foi encarregado de supervisionar todos os ativos virtuais como Bitcoin e tokens não fungíveis (NFTs) no emirado. O regulador foi estabelecido sob a Lei de Regulação de Ativos Virtuais de Dubai, que busca estabelecer uma estrutura legal em torno dos ativos virtuais no país.
“Estabelecemos uma autoridade independente para supervisionar o desenvolvimento do melhor ambiente de negócios do mundo para os ativos virtuais em termos de regulamentação, licenciamento, governança e alinhamento com os sistemas financeiros locais e globais”, disse o governante de Dubai, Sheikh Mohammed Bin Rashid, do desenvolvimento.
Bin Rashid acrescentou: “O futuro pertence a quem o projeta… e hoje, por meio da lei de ativos virtuais, buscamos participar do projeto desse novo setor global em rápido crescimento”.
Fonte: https://www.financemagnates.com/institutional-forex/thailands-finansia-moves-to-add-digital-assets-to-brokerage-business/