Finansia Syrus Securities Public Company Limited, une société thaïlandaise de courtage en valeurs mobilières en activité depuis 2002, a pris des dispositions pour ajouter des actifs numériques à son profil.
La société publique a signé un accord avec Crypto Express (Thailand) Co., une société qui développe des technologies d'échange et de courtage pour l'innovation cryptographique, afin de l'aider à établir son activité de courtage d'actifs numériques dans le pays.
Le conseil d'administration de Finansia le 22 mars avait approuvé la création d'une filiale qui devait se préparer à la soumission d'une demande de licence de courtage d'actifs numériques à la Thailand Securities and Exchange Commission (SEC).
Finansia, qui est membre de la Bourse des valeurs
Bourse des valeurs
Une bourse, également connue sous le nom de bourse de valeurs ou de bourse, est une installation où les courtiers et les commerçants peuvent acheter et vendre des titres. Cela comprend des actions, des obligations, des fonds négociés en bourse (ETF) ou d'autres instruments financiers. Par extension, les bourses peuvent également fournir des facilités pour l'émission et le rachat de ces titres et instruments et événements capitaux, y compris le paiement de revenus et de dividendes. industrie. Presque tous les pays développés possèdent une bourse nationale, dont beaucoup varient en importance et en taille. Les plus grandes bourses du monde en mai 2020 comprennent la Bourse de New York (NYSE), le NASDAQ, la Bourse de Tokyo, la Bourse de Hong Kong, Bourse de Londres, EURONEXT et Bourse de Shenzen. Quelles fonctions remplissent les bourses ? Les bourses ont diverses utilités au sein du système financier moderne. Comme son nom l'indique, une bourse est souvent la composante la plus importante d'un marché boursier. Un autre élément crucial des bourses est la prévalence des offres publiques initiales (IPO) d'actions de sociétés et d'obligations aux investisseurs. Ceci est effectué à la fois sur le marché primaire et sur le marché secondaire. Aucune entreprise ou entité ne peut être incluse dans une bourse. Pour pouvoir négocier un titre sur une certaine bourse, il faut la cotation de titres spécifiques. La négociation sur une bourse est réservée aux courtiers certifiés membres de la bourse. L'image traditionnelle des salles de marché bondées s'est estompée ces dernières années pour inclure d'autres plates-formes de négociation. Cela inclut les réseaux de communication électronique, les systèmes de négociation alternatifs et les « dark pools » qui ont finalement vu la migration de l'activité de négociation loin des bourses traditionnelles.
Une bourse, également connue sous le nom de bourse de valeurs ou de bourse, est une installation où les courtiers et les commerçants peuvent acheter et vendre des titres. Cela comprend des actions, des obligations, des fonds négociés en bourse (ETF) ou d'autres instruments financiers. Par extension, les bourses peuvent également fournir des facilités pour l'émission et le rachat de ces titres et instruments et événements capitaux, y compris le paiement de revenus et de dividendes. industrie. Presque tous les pays développés possèdent une bourse nationale, dont beaucoup varient en importance et en taille. Les plus grandes bourses du monde en mai 2020 comprennent la Bourse de New York (NYSE), le NASDAQ, la Bourse de Tokyo, la Bourse de Hong Kong, Bourse de Londres, EURONEXT et Bourse de Shenzen. Quelles fonctions remplissent les bourses ? Les bourses ont diverses utilités au sein du système financier moderne. Comme son nom l'indique, une bourse est souvent la composante la plus importante d'un marché boursier. Un autre élément crucial des bourses est la prévalence des offres publiques initiales (IPO) d'actions de sociétés et d'obligations aux investisseurs. Ceci est effectué à la fois sur le marché primaire et sur le marché secondaire. Aucune entreprise ou entité ne peut être incluse dans une bourse. Pour pouvoir négocier un titre sur une certaine bourse, il faut la cotation de titres spécifiques. La négociation sur une bourse est réservée aux courtiers certifiés membres de la bourse. L'image traditionnelle des salles de marché bondées s'est estompée ces dernières années pour inclure d'autres plates-formes de négociation. Cela inclut les réseaux de communication électronique, les systèmes de négociation alternatifs et les « dark pools » qui ont finalement vu la migration de l'activité de négociation loin des bourses traditionnelles.
Lire ce terme de Thaïlande et également membre du Thai Bond Dealing Center, espère bénéficier des systèmes de solutions électroniques modernes de connaissance de votre client de Crypto Express qui utilisent les dernières machine learning
Machine Learning
L'apprentissage automatique est défini comme une application de l'intelligence artificielle (IA) qui cherche à apprendre et à s'améliorer automatiquement à partir de l'expérience sans être explicitement programmée. L'apprentissage automatique est un domaine en croissance rapide qui se concentre également sur le développement de programmes informatiques pouvant accéder aux données et les utiliser pour apprendre par eux-mêmes. Cela présente de nombreux avantages potentiels pour la plupart des industries et des secteurs, y compris le secteur des services financiers. L'apprentissage automatique expliqué L'apprentissage automatique peut être expliqué par un comportement d'observation. Par exemple, le processus d'apprentissage commence par des observations ou des données. Cela inclut des exemples et une expérience ou des instructions indirectes pour aider à détecter des modèles dans les données. Ce faisant, l'objectif est de prendre de meilleures décisions à l'avenir sur la base des exemples fournis. Dans un ensemble de circonstances idéal, les ordinateurs apprennent automatiquement sans intervention ou assistance humaine et ajustent les actions en conséquence. L'apprentissage automatique peut prendre deux formes différentes, à savoir l'apprentissage supervisé ou non supervisé. Les algorithmes d'apprentissage automatique supervisés peuvent appliquer ce qui a été appris dans le passé à de nouvelles données en utilisant des exemples étiquetés pour prédire des événements futurs. En tant que tel, le système est capable de fournir des objectifs pour toute nouvelle entrée après des niveaux de formation suffisants. L'algorithme d'apprentissage peut également comparer sa sortie pour trouver des erreurs afin de modifier le modèle en conséquence. Par extension, des algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés sont utilisés lorsque les informations utilisées pour l'entraînement ne sont ni classées ni étiquetées. L'apprentissage non supervisé étudie comment les systèmes peuvent déduire une fonction pour décrire une structure cachée à partir de données non étiquetées. Le système ne trouve pas la bonne sortie, mais il explore les données et peut tirer des inférences à partir d'ensembles de données pour décrire les structures cachées à partir de données non étiquetées.
L'apprentissage automatique est défini comme une application de l'intelligence artificielle (IA) qui cherche à apprendre et à s'améliorer automatiquement à partir de l'expérience sans être explicitement programmée. L'apprentissage automatique est un domaine en croissance rapide qui se concentre également sur le développement de programmes informatiques pouvant accéder aux données et les utiliser pour apprendre par eux-mêmes. Cela présente de nombreux avantages potentiels pour la plupart des industries et des secteurs, y compris le secteur des services financiers. L'apprentissage automatique expliqué L'apprentissage automatique peut être expliqué par un comportement d'observation. Par exemple, le processus d'apprentissage commence par des observations ou des données. Cela inclut des exemples et une expérience ou des instructions indirectes pour aider à détecter des modèles dans les données. Ce faisant, l'objectif est de prendre de meilleures décisions à l'avenir sur la base des exemples fournis. Dans un ensemble de circonstances idéal, les ordinateurs apprennent automatiquement sans intervention ou assistance humaine et ajustent les actions en conséquence. L'apprentissage automatique peut prendre deux formes différentes, à savoir l'apprentissage supervisé ou non supervisé. Les algorithmes d'apprentissage automatique supervisés peuvent appliquer ce qui a été appris dans le passé à de nouvelles données en utilisant des exemples étiquetés pour prédire des événements futurs. En tant que tel, le système est capable de fournir des objectifs pour toute nouvelle entrée après des niveaux de formation suffisants. L'algorithme d'apprentissage peut également comparer sa sortie pour trouver des erreurs afin de modifier le modèle en conséquence. Par extension, des algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés sont utilisés lorsque les informations utilisées pour l'entraînement ne sont ni classées ni étiquetées. L'apprentissage non supervisé étudie comment les systèmes peuvent déduire une fonction pour décrire une structure cachée à partir de données non étiquetées. Le système ne trouve pas la bonne sortie, mais il explore les données et peut tirer des inférences à partir d'ensembles de données pour décrire les structures cachées à partir de données non étiquetées.
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Une évolution mondiale vers les actifs numériques
Alors que l'adoption des actifs numériques augmente dans le monde, des sociétés de courtage plus traditionnelles se joignent à la course pour répondre aux demandes des marchés émergents. Cela a conduit à une essor des investissements dans les actifs numériques.
Par exemple, Cowen Inc., cotée au NASDAQ aujourd'hui a lancé sa division d'actifs numériques, Cowen Digital LLC, une filiale en propriété exclusive, basée à Stamford, Connecticut, États-Unis. Grâce à la nouvelle division, Cowen dit qu'il prévoit de servir les investisseurs institutionnels avec des solutions de négociation et de garde efficaces.
Cowen a également révélé qu'il avait travaillé sur le développement de l'infrastructure et des systèmes essentiels au lancement de Cowen Digital au cours des 15 derniers mois et a souligné la nécessité d'un écosystème d'actifs numériques sécurisé et conforme.
"Grâce à Cowen Digital, nos clients ont désormais accès aux marchés de la cryptographie et des actifs numériques grâce à notre qualité institutionnelle et à nos capacités d'exécution et de conservation de bout en bout entièrement intégrées", a déclaré Jeffrey M. Solomon, président et chef de la direction de Cowen. "Cowen s'engage à surpasser ses clients en restant à la pointe de l'innovation."
Plus tôt ce mois-ci, l'émirat de Dubaï, l'un des sept émirats des Émirats arabes unis, a franchi une étape majeure dans l'espace des actifs numériques en apportant son première loi réglementant les actifs virtuels et la création d'une autorité de régulation pour ce secteur.
Le nouveau régulateur, la Dubai Virtual Assets Regulatory Authority, a été chargé de superviser tous les actifs virtuels comme le Bitcoin et les jetons non fongibles (NFT) dans l'émirat. Le régulateur a été créé en vertu de la loi sur la réglementation des actifs virtuels de Dubaï, qui vise à établir un cadre juridique autour des actifs virtuels dans le pays.
"Nous avons établi une autorité indépendante pour superviser le développement du meilleur environnement commercial au monde pour les actifs virtuels en termes de réglementation, de licences, de gouvernance et conformément aux systèmes financiers locaux et mondiaux", a déclaré le dirigeant de Dubaï, Sheikh Mohammed Bin Rashid. du développement.
Bin Rashid a ajouté : "L'avenir appartient à celui qui le conçoit... et aujourd'hui, à travers la loi sur les actifs virtuels, nous cherchons à participer à la conception de ce nouveau secteur mondial en croissance rapide".
Finansia Syrus Securities Public Company Limited, une société thaïlandaise de courtage en valeurs mobilières en activité depuis 2002, a pris des dispositions pour ajouter des actifs numériques à son profil.
La société publique a signé un accord avec Crypto Express (Thailand) Co., une société qui développe des technologies d'échange et de courtage pour l'innovation cryptographique, afin de l'aider à établir son activité de courtage d'actifs numériques dans le pays.
Le conseil d'administration de Finansia le 22 mars avait approuvé la création d'une filiale qui devait se préparer à la soumission d'une demande de licence de courtage d'actifs numériques à la Thailand Securities and Exchange Commission (SEC).
Finansia, qui est membre de la Bourse des valeurs
Bourse des valeurs
Une bourse, également connue sous le nom de bourse de valeurs ou de bourse, est une installation où les courtiers et les commerçants peuvent acheter et vendre des titres. Cela comprend des actions, des obligations, des fonds négociés en bourse (ETF) ou d'autres instruments financiers. Par extension, les bourses peuvent également fournir des facilités pour l'émission et le rachat de ces titres et instruments et événements capitaux, y compris le paiement de revenus et de dividendes. industrie. Presque tous les pays développés possèdent une bourse nationale, dont beaucoup varient en importance et en taille. Les plus grandes bourses du monde en mai 2020 comprennent la Bourse de New York (NYSE), le NASDAQ, la Bourse de Tokyo, la Bourse de Hong Kong, Bourse de Londres, EURONEXT et Bourse de Shenzen. Quelles fonctions remplissent les bourses ? Les bourses ont diverses utilités au sein du système financier moderne. Comme son nom l'indique, une bourse est souvent la composante la plus importante d'un marché boursier. Un autre élément crucial des bourses est la prévalence des offres publiques initiales (IPO) d'actions de sociétés et d'obligations aux investisseurs. Ceci est effectué à la fois sur le marché primaire et sur le marché secondaire. Aucune entreprise ou entité ne peut être incluse dans une bourse. Pour pouvoir négocier un titre sur une certaine bourse, il faut la cotation de titres spécifiques. La négociation sur une bourse est réservée aux courtiers certifiés membres de la bourse. L'image traditionnelle des salles de marché bondées s'est estompée ces dernières années pour inclure d'autres plates-formes de négociation. Cela inclut les réseaux de communication électronique, les systèmes de négociation alternatifs et les « dark pools » qui ont finalement vu la migration de l'activité de négociation loin des bourses traditionnelles.
Une bourse, également connue sous le nom de bourse de valeurs ou de bourse, est une installation où les courtiers et les commerçants peuvent acheter et vendre des titres. Cela comprend des actions, des obligations, des fonds négociés en bourse (ETF) ou d'autres instruments financiers. Par extension, les bourses peuvent également fournir des facilités pour l'émission et le rachat de ces titres et instruments et événements capitaux, y compris le paiement de revenus et de dividendes. industrie. Presque tous les pays développés possèdent une bourse nationale, dont beaucoup varient en importance et en taille. Les plus grandes bourses du monde en mai 2020 comprennent la Bourse de New York (NYSE), le NASDAQ, la Bourse de Tokyo, la Bourse de Hong Kong, Bourse de Londres, EURONEXT et Bourse de Shenzen. Quelles fonctions remplissent les bourses ? Les bourses ont diverses utilités au sein du système financier moderne. Comme son nom l'indique, une bourse est souvent la composante la plus importante d'un marché boursier. Un autre élément crucial des bourses est la prévalence des offres publiques initiales (IPO) d'actions de sociétés et d'obligations aux investisseurs. Ceci est effectué à la fois sur le marché primaire et sur le marché secondaire. Aucune entreprise ou entité ne peut être incluse dans une bourse. Pour pouvoir négocier un titre sur une certaine bourse, il faut la cotation de titres spécifiques. La négociation sur une bourse est réservée aux courtiers certifiés membres de la bourse. L'image traditionnelle des salles de marché bondées s'est estompée ces dernières années pour inclure d'autres plates-formes de négociation. Cela inclut les réseaux de communication électronique, les systèmes de négociation alternatifs et les « dark pools » qui ont finalement vu la migration de l'activité de négociation loin des bourses traditionnelles.
Lire ce terme de Thaïlande et également membre du Thai Bond Dealing Center, espère bénéficier des systèmes de solutions électroniques modernes de connaissance de votre client de Crypto Express qui utilisent les dernières machine learning
Machine Learning
L'apprentissage automatique est défini comme une application de l'intelligence artificielle (IA) qui cherche à apprendre et à s'améliorer automatiquement à partir de l'expérience sans être explicitement programmée. L'apprentissage automatique est un domaine en croissance rapide qui se concentre également sur le développement de programmes informatiques pouvant accéder aux données et les utiliser pour apprendre par eux-mêmes. Cela présente de nombreux avantages potentiels pour la plupart des industries et des secteurs, y compris le secteur des services financiers. L'apprentissage automatique expliqué L'apprentissage automatique peut être expliqué par un comportement d'observation. Par exemple, le processus d'apprentissage commence par des observations ou des données. Cela inclut des exemples et une expérience ou des instructions indirectes pour aider à détecter des modèles dans les données. Ce faisant, l'objectif est de prendre de meilleures décisions à l'avenir sur la base des exemples fournis. Dans un ensemble de circonstances idéal, les ordinateurs apprennent automatiquement sans intervention ou assistance humaine et ajustent les actions en conséquence. L'apprentissage automatique peut prendre deux formes différentes, à savoir l'apprentissage supervisé ou non supervisé. Les algorithmes d'apprentissage automatique supervisés peuvent appliquer ce qui a été appris dans le passé à de nouvelles données en utilisant des exemples étiquetés pour prédire des événements futurs. En tant que tel, le système est capable de fournir des objectifs pour toute nouvelle entrée après des niveaux de formation suffisants. L'algorithme d'apprentissage peut également comparer sa sortie pour trouver des erreurs afin de modifier le modèle en conséquence. Par extension, des algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés sont utilisés lorsque les informations utilisées pour l'entraînement ne sont ni classées ni étiquetées. L'apprentissage non supervisé étudie comment les systèmes peuvent déduire une fonction pour décrire une structure cachée à partir de données non étiquetées. Le système ne trouve pas la bonne sortie, mais il explore les données et peut tirer des inférences à partir d'ensembles de données pour décrire les structures cachées à partir de données non étiquetées.
L'apprentissage automatique est défini comme une application de l'intelligence artificielle (IA) qui cherche à apprendre et à s'améliorer automatiquement à partir de l'expérience sans être explicitement programmée. L'apprentissage automatique est un domaine en croissance rapide qui se concentre également sur le développement de programmes informatiques pouvant accéder aux données et les utiliser pour apprendre par eux-mêmes. Cela présente de nombreux avantages potentiels pour la plupart des industries et des secteurs, y compris le secteur des services financiers. L'apprentissage automatique expliqué L'apprentissage automatique peut être expliqué par un comportement d'observation. Par exemple, le processus d'apprentissage commence par des observations ou des données. Cela inclut des exemples et une expérience ou des instructions indirectes pour aider à détecter des modèles dans les données. Ce faisant, l'objectif est de prendre de meilleures décisions à l'avenir sur la base des exemples fournis. Dans un ensemble de circonstances idéal, les ordinateurs apprennent automatiquement sans intervention ou assistance humaine et ajustent les actions en conséquence. L'apprentissage automatique peut prendre deux formes différentes, à savoir l'apprentissage supervisé ou non supervisé. Les algorithmes d'apprentissage automatique supervisés peuvent appliquer ce qui a été appris dans le passé à de nouvelles données en utilisant des exemples étiquetés pour prédire des événements futurs. En tant que tel, le système est capable de fournir des objectifs pour toute nouvelle entrée après des niveaux de formation suffisants. L'algorithme d'apprentissage peut également comparer sa sortie pour trouver des erreurs afin de modifier le modèle en conséquence. Par extension, des algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés sont utilisés lorsque les informations utilisées pour l'entraînement ne sont ni classées ni étiquetées. L'apprentissage non supervisé étudie comment les systèmes peuvent déduire une fonction pour décrire une structure cachée à partir de données non étiquetées. Le système ne trouve pas la bonne sortie, mais il explore les données et peut tirer des inférences à partir d'ensembles de données pour décrire les structures cachées à partir de données non étiquetées.
Lire ce terme et des informations basées sur l'intelligence artificielle pour améliorer de 80 % la vitesse de son processus d'intégration.
La technologie de Crypto Express lui permet d'identifier les transactions dans un réseau social pratique, rapide et sécurisé.
Une évolution mondiale vers les actifs numériques
Alors que l'adoption des actifs numériques augmente dans le monde, des sociétés de courtage plus traditionnelles se joignent à la course pour répondre aux demandes des marchés émergents. Cela a conduit à une essor des investissements dans les actifs numériques.
Par exemple, Cowen Inc., cotée au NASDAQ aujourd'hui a lancé sa division d'actifs numériques, Cowen Digital LLC, une filiale en propriété exclusive, basée à Stamford, Connecticut, États-Unis. Grâce à la nouvelle division, Cowen dit qu'il prévoit de servir les investisseurs institutionnels avec des solutions de négociation et de garde efficaces.
Cowen a également révélé qu'il avait travaillé sur le développement de l'infrastructure et des systèmes essentiels au lancement de Cowen Digital au cours des 15 derniers mois et a souligné la nécessité d'un écosystème d'actifs numériques sécurisé et conforme.
"Grâce à Cowen Digital, nos clients ont désormais accès aux marchés de la cryptographie et des actifs numériques grâce à notre qualité institutionnelle et à nos capacités d'exécution et de conservation de bout en bout entièrement intégrées", a déclaré Jeffrey M. Solomon, président et chef de la direction de Cowen. "Cowen s'engage à surpasser ses clients en restant à la pointe de l'innovation."
Plus tôt ce mois-ci, l'émirat de Dubaï, l'un des sept émirats des Émirats arabes unis, a franchi une étape majeure dans l'espace des actifs numériques en apportant son première loi réglementant les actifs virtuels et la création d'une autorité de régulation pour ce secteur.
Le nouveau régulateur, la Dubai Virtual Assets Regulatory Authority, a été chargé de superviser tous les actifs virtuels comme le Bitcoin et les jetons non fongibles (NFT) dans l'émirat. Le régulateur a été créé en vertu de la loi sur la réglementation des actifs virtuels de Dubaï, qui vise à établir un cadre juridique autour des actifs virtuels dans le pays.
"Nous avons établi une autorité indépendante pour superviser le développement du meilleur environnement commercial au monde pour les actifs virtuels en termes de réglementation, de licences, de gouvernance et conformément aux systèmes financiers locaux et mondiaux", a déclaré le dirigeant de Dubaï, Sheikh Mohammed Bin Rashid. du développement.
Bin Rashid a ajouté : "L'avenir appartient à celui qui le conçoit... et aujourd'hui, à travers la loi sur les actifs virtuels, nous cherchons à participer à la conception de ce nouveau secteur mondial en croissance rapide".
Source : https://www.financemagnates.com/institutional-forex/thailands-finansia-moves-to-add-digital-assets-to-brokerage-business/