Finansia Syrus Securities Public Company Limited, ტაილანდის ფასიანი ქაღალდების საბროკერო ფირმა, რომელიც საქმიანობს 2002 წლიდან, მოაწყო შეთანხმებები მის პროფილში ციფრული აქტივების დასამატებლად.
საჯარო კომპანიამ ხელი მოაწერა ხელშეკრულებას Crypto Express (ტაილანდი) Co.-თან, ფირმასთან, რომელიც ავითარებს კრიპტო-ინოვაციების გაცვლისა და ბროკერის ტექნოლოგიებს, რათა დაეხმაროს მას ქვეყანაში ციფრული აქტივების საბროკერო ბიზნესის ჩამოყალიბებაში.
ფინანსის დირექტორთა საბჭომ 22 მარტს დაამტკიცა ფირმას შექმნას შვილობილი კომპანია, რომელიც უნდა გაიაროს მზადება ციფრული აქტივების საბროკერო ლიცენზიის განაცხადის წარდგენისთვის ტაილანდის ფასიანი ქაღალდებისა და ბირჟის კომისიაში (SEC).
ფინანსია, რომელიც არის წევრი საფონდო ბირჟაზე
საფონდო ბირჟაზე
საფონდო ბირჟა, რომელიც ასევე ცნობილია როგორც ფასიანი ქაღალდების ბირჟა ან საფონდო ბირჟა, არის საშუალება, სადაც საფონდო ბროკერებს და მოვაჭრეებს შეუძლიათ ფასიანი ქაღალდების ყიდვა და გაყიდვა. ეს მოიცავს აქციებს, ობლიგაციებს, ბირჟაზე ვაჭრობის ფონდებს (ETF) ან სხვა ფინანსურ ინსტრუმენტებს. გარდა ამისა, საფონდო ბირჟებს შეუძლიათ უზრუნველყონ ისეთი ფასიანი ქაღალდების და ინსტრუმენტების გამოსყიდვისა და გამოსყიდვის საშუალებები და კაპიტალის მოვლენები, მათ შორის შემოსავლისა და დივიდენდების გადახდა. ინდუსტრია. თითქმის ყველა განვითარებული ქვეყანა ამაყობს შიდა საფონდო ბირჟით, მრავალი განსხვავებული მნიშვნელობითა და ზომით. 2020 წლის მაისის მდგომარეობით მსოფლიოში ყველაზე დიდი საფონდო ბირჟები მოიცავს ნიუ-იორკის საფონდო ბირჟას (NYSE), NASDAQ, ტოკიოს საფონდო ბირჟას, ჰონგ კონგის საფონდო ბირჟას, ლონდონის საფონდო ბირჟა, EURONEXT და Shenzen საფონდო ბირჟა. რა ფუნქციებს ასრულებენ საფონდო ბირჟები? საფონდო ბირჟებს აქვთ მრავალფეროვანი სარგებლობა თანამედროვე ფინანსურ სისტემაში. როგორც მისი სახელი გვთავაზობს, საფონდო ბირჟა ხშირად საფონდო ბაზრის ყველაზე მნიშვნელოვანი კომპონენტია. საფონდო ბირჟების კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი ელემენტია ინვესტორებისთვის კომპანიის აქციებისა და ობლიგაციების საწყისი საჯარო შეთავაზებების (IPOs) გავრცელება. ეს კეთდება როგორც პირველად, ისე მეორად ბაზარზე შემდგომ ვაჭრობაში. ბირჟაზე არც ერთი კომპანია ან სუბიექტი არ შეიძლება იყოს ჩართული. ფასიანი ქაღალდების გარკვეულ ბირჟაზე ვაჭრობის შესაძლებლად საჭიროა კონკრეტული ფასიანი ქაღალდების ჩამონათვალი. ბირჟაზე ვაჭრობა შეზღუდულია სერტიფიცირებული ბროკერებით, რომლებიც არიან ბირჟის წევრები. ხალხმრავალი სავაჭრო სართულების ტრადიციული სურათი ბოლო წლებში შემცირდა და მოიცავდა სხვა სხვადასხვა სავაჭრო ობიექტებს. ეს მოიცავს ელექტრონულ საკომუნიკაციო ქსელებს, ალტერნატიულ სავაჭრო სისტემებს და „ბნელ აუზებს“, რომლებმაც საბოლოოდ დაინახა სავაჭრო აქტივობის მიგრაცია ტრადიციული საფონდო ბირჟებისგან.
საფონდო ბირჟა, რომელიც ასევე ცნობილია როგორც ფასიანი ქაღალდების ბირჟა ან საფონდო ბირჟა, არის საშუალება, სადაც საფონდო ბროკერებს და მოვაჭრეებს შეუძლიათ ფასიანი ქაღალდების ყიდვა და გაყიდვა. ეს მოიცავს აქციებს, ობლიგაციებს, ბირჟაზე ვაჭრობის ფონდებს (ETF) ან სხვა ფინანსურ ინსტრუმენტებს. გარდა ამისა, საფონდო ბირჟებს შეუძლიათ უზრუნველყონ ისეთი ფასიანი ქაღალდების და ინსტრუმენტების გამოსყიდვისა და გამოსყიდვის საშუალებები და კაპიტალის მოვლენები, მათ შორის შემოსავლისა და დივიდენდების გადახდა. ინდუსტრია. თითქმის ყველა განვითარებული ქვეყანა ამაყობს შიდა საფონდო ბირჟით, მრავალი განსხვავებული მნიშვნელობითა და ზომით. 2020 წლის მაისის მდგომარეობით მსოფლიოში ყველაზე დიდი საფონდო ბირჟები მოიცავს ნიუ-იორკის საფონდო ბირჟას (NYSE), NASDAQ, ტოკიოს საფონდო ბირჟას, ჰონგ კონგის საფონდო ბირჟას, ლონდონის საფონდო ბირჟა, EURONEXT და Shenzen საფონდო ბირჟა. რა ფუნქციებს ასრულებენ საფონდო ბირჟები? საფონდო ბირჟებს აქვთ მრავალფეროვანი სარგებლობა თანამედროვე ფინანსურ სისტემაში. როგორც მისი სახელი გვთავაზობს, საფონდო ბირჟა ხშირად საფონდო ბაზრის ყველაზე მნიშვნელოვანი კომპონენტია. საფონდო ბირჟების კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი ელემენტია ინვესტორებისთვის კომპანიის აქციებისა და ობლიგაციების საწყისი საჯარო შეთავაზებების (IPOs) გავრცელება. ეს კეთდება როგორც პირველად, ისე მეორად ბაზარზე შემდგომ ვაჭრობაში. ბირჟაზე არც ერთი კომპანია ან სუბიექტი არ შეიძლება იყოს ჩართული. ფასიანი ქაღალდების გარკვეულ ბირჟაზე ვაჭრობის შესაძლებლად საჭიროა კონკრეტული ფასიანი ქაღალდების ჩამონათვალი. ბირჟაზე ვაჭრობა შეზღუდულია სერტიფიცირებული ბროკერებით, რომლებიც არიან ბირჟის წევრები. ხალხმრავალი სავაჭრო სართულების ტრადიციული სურათი ბოლო წლებში შემცირდა და მოიცავდა სხვა სხვადასხვა სავაჭრო ობიექტებს. ეს მოიცავს ელექტრონულ საკომუნიკაციო ქსელებს, ალტერნატიულ სავაჭრო სისტემებს და „ბნელ აუზებს“, რომლებმაც საბოლოოდ დაინახა სავაჭრო აქტივობის მიგრაცია ტრადიციული საფონდო ბირჟებისგან.
წაიკითხეთ ეს ტერმინი ტაილანდი და ასევე Thai Bond Dealing Center-ის წევრი, იმედოვნებს, რომ მოიპოვოს Crypto Express-ის თანამედროვე ელექტრონული, იცოდე შენი მომხმარებლის გადაწყვეტის სისტემები, რომლებიც იყენებს უახლეს მანქანა სწავლის
მანქანა სწავლა
მანქანური სწავლება განისაზღვრება, როგორც ხელოვნური ინტელექტის (AI) გამოყენება, რომელიც ცდილობს ავტომატურად ისწავლოს და გაუმჯობესდეს გამოცდილებიდან მკაფიოდ დაპროგრამების გარეშე. მანქანათმცოდნეობა არის სწრაფად მზარდი სფერო, რომელიც ასევე ფოკუსირებულია კომპიუტერული პროგრამების შემუშავებაზე, რომლებსაც შეუძლიათ წვდომა მიიღონ მონაცემებზე და გამოიყენონ ისინი თავად ისწავლონ. ამას ბევრი პოტენციური სარგებელი აქვს ინდუსტრიებისა და სექტორების უმეტესობისთვის, ფინანსური მომსახურების ინდუსტრიის ჩათვლით. Machine Learning Explainedმანქანური სწავლება შეიძლება აიხსნას დაკვირვების ქცევით. მაგალითად, სწავლის პროცესი იწყება დაკვირვებით ან მონაცემებით. ეს მოიცავს მაგალითებს და არაპირდაპირ გამოცდილებას ან ინსტრუქციას, რომელიც დაეხმარება მონაცემთა ნიმუშების აღმოჩენას. ამით მიზანია მომავალში უკეთესი გადაწყვეტილებების მიღება მოწოდებული მაგალითების საფუძველზე. იდეალურ გარემოებებში, კომპიუტერები ავტომატურად სწავლობენ ადამიანის ჩარევისა და დახმარების გარეშე და შესაბამისად არეგულირებენ ქმედებებს. მანქანურ სწავლებას შეიძლება ჰქონდეს ორი განსხვავებული ფორმა, ანუ ზედამხედველობითი ან ზედამხედველობის გარეშე სწავლა. მეთვალყურეობის ქვეშ მყოფი მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები შეიძლება გამოიყენონ წარსულში ნასწავლი ახალ მონაცემებზე ეტიკეტირებული მაგალითების გამოყენებით მომავალი მოვლენების პროგნოზირებისთვის. როგორც ასეთი, სისტემას შეუძლია უზრუნველყოს სამიზნეები ნებისმიერი ახალი შეყვანისთვის საკმარისი დონის ტრენინგის შემდეგ. სასწავლო ალგორითმს ასევე შეუძლია შეადაროს თავისი შედეგი შეცდომების საპოვნელად, მოდელის შესაბამისად შესაცვლელად. გაფართოებით, უკონტროლო მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები გამოიყენება მაშინ, როცა ტრენინგზე გამოყენებული ინფორმაცია არც არის კლასიფიცირებული და არც ეტიკეტირებული. ზედამხედველობის გარეშე სწავლა სწავლობს, თუ როგორ შეუძლიათ სისტემებს დაასკვნას ფუნქცია, რომელიც აღწერს ფარული სტრუქტურის არალეიბლირებული მონაცემებისგან. სისტემა არ ადგენს სწორ გამომავალს, მაგრამ იკვლევს მონაცემებს და შეუძლია გამოიტანოს დასკვნები მონაცემთა ნაკრებიდან, რათა აღწეროს ფარული სტრუქტურები არალეიბლიანი მონაცემებისგან.
მანქანური სწავლება განისაზღვრება, როგორც ხელოვნური ინტელექტის (AI) გამოყენება, რომელიც ცდილობს ავტომატურად ისწავლოს და გაუმჯობესდეს გამოცდილებიდან მკაფიოდ დაპროგრამების გარეშე. მანქანათმცოდნეობა არის სწრაფად მზარდი სფერო, რომელიც ასევე ფოკუსირებულია კომპიუტერული პროგრამების შემუშავებაზე, რომლებსაც შეუძლიათ წვდომა მიიღონ მონაცემებზე და გამოიყენონ ისინი თავად ისწავლონ. ამას ბევრი პოტენციური სარგებელი აქვს ინდუსტრიებისა და სექტორების უმეტესობისთვის, ფინანსური მომსახურების ინდუსტრიის ჩათვლით. Machine Learning Explainedმანქანური სწავლება შეიძლება აიხსნას დაკვირვების ქცევით. მაგალითად, სწავლის პროცესი იწყება დაკვირვებით ან მონაცემებით. ეს მოიცავს მაგალითებს და არაპირდაპირ გამოცდილებას ან ინსტრუქციას, რომელიც დაეხმარება მონაცემთა ნიმუშების აღმოჩენას. ამით მიზანია მომავალში უკეთესი გადაწყვეტილებების მიღება მოწოდებული მაგალითების საფუძველზე. იდეალურ გარემოებებში, კომპიუტერები ავტომატურად სწავლობენ ადამიანის ჩარევისა და დახმარების გარეშე და შესაბამისად არეგულირებენ ქმედებებს. მანქანურ სწავლებას შეიძლება ჰქონდეს ორი განსხვავებული ფორმა, ანუ ზედამხედველობითი ან ზედამხედველობის გარეშე სწავლა. მეთვალყურეობის ქვეშ მყოფი მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები შეიძლება გამოიყენონ წარსულში ნასწავლი ახალ მონაცემებზე ეტიკეტირებული მაგალითების გამოყენებით მომავალი მოვლენების პროგნოზირებისთვის. როგორც ასეთი, სისტემას შეუძლია უზრუნველყოს სამიზნეები ნებისმიერი ახალი შეყვანისთვის საკმარისი დონის ტრენინგის შემდეგ. სასწავლო ალგორითმს ასევე შეუძლია შეადაროს თავისი შედეგი შეცდომების საპოვნელად, მოდელის შესაბამისად შესაცვლელად. გაფართოებით, უკონტროლო მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები გამოიყენება მაშინ, როცა ტრენინგზე გამოყენებული ინფორმაცია არც არის კლასიფიცირებული და არც ეტიკეტირებული. ზედამხედველობის გარეშე სწავლა სწავლობს, თუ როგორ შეუძლიათ სისტემებს დაასკვნას ფუნქცია, რომელიც აღწერს ფარული სტრუქტურის არალეიბლირებული მონაცემებისგან. სისტემა არ ადგენს სწორ გამომავალს, მაგრამ იკვლევს მონაცემებს და შეუძლია გამოიტანოს დასკვნები მონაცემთა ნაკრებიდან, რათა აღწეროს ფარული სტრუქტურები არალეიბლიანი მონაცემებისგან.
წაიკითხეთ ეს ტერმინი და ხელოვნური ინტელექტის საფუძველზე დაფუძნებული შეხედულებები, რათა გააუმჯობესოს მისი ჩასვლის პროცესის სიჩქარე 80%-ით.
Crypto Express-ის ტექნოლოგია საშუალებას აძლევს მას დაადგინოს ტრანზაქციები მოხერხებულ, სწრაფ და უსაფრთხო სოციალურ ქსელში.
გლობალური ნაბიჯი ციფრული აქტივებისკენ
როგორც ციფრული აქტივების მიღება იზრდება მთელ მსოფლიოში, უფრო ტრადიციული საბროკერო კომპანიები უერთდებიან რბოლას განვითარებადი ბაზრების მოთხოვნების დასაკმაყოფილებლად. ამან გამოიწვია ა ინვესტიციების ზრდა ციფრულ აქტივებში.
მაგალითად, დღეს NASDAQ-ის სიაში Cowen Inc დაიწყო ციფრული აქტივების განყოფილებაCowen Digital LLC, მთლიანად შვილობილი კომპანია, დაფუძნებული სტემფორდში, კონექტიკუტი, შეერთებული შტატები. ახალი განყოფილების მეშვეობით, კოუენი ამბობს, რომ აპირებს ინსტიტუციონალურ ინვესტორებს მოემსახუროს ეფექტური სავაჭრო და მეურვეობის გადაწყვეტილებებით.
Cowen-მა ასევე გაამხილა, რომ მუშაობდა ინფრასტრუქტურისა და სისტემების განვითარებაზე, რომელიც აუცილებელია Cowen Digital-ის გაშვებისთვის ბოლო 15 თვის განმავლობაში და ხაზი გაუსვა ციფრული აქტივების უსაფრთხო და შესაბამისი ეკოსისტემის საჭიროებას.
„Cowen Digital-ის საშუალებით, ჩვენს კლიენტებს ახლა აქვთ წვდომა კრიპტო და ციფრული აქტივების ბაზრებზე ჩვენი ინსტიტუციური ხარისხით და სრულად ინტეგრირებული ბოლომდე აღსრულებისა და მზრუნველობის შესაძლებლობებით“, - თქვა ჯეფრი მ. სოლომონმა, Cowen-ის თავმჯდომარემ და აღმასრულებელმა დირექტორმა. „კოუენი მოწოდებულია გააუმჯობესოს თავისი კლიენტები ინოვაციების წინა პლანზე დარჩენით.
ამ თვის დასაწყისში, დუბაის ემირატმა, არაბთა გაერთიანებული საემიროების შვიდი საამიროდან ერთ-ერთმა, გადადგა მნიშვნელოვანი ნაბიჯი ციფრული აქტივების სივრცეში თავისი შემოტანით. პირველი კანონი, რომელიც არეგულირებს ვირტუალურ აქტივებს და ამ სექტორის მარეგულირებელი ორგანოს შექმნა.
ახალ მარეგულირებელს, დუბაის ვირტუალური აქტივების მარეგულირებელ ორგანოს, დაევალა ყველა ვირტუალური აქტივის ზედამხედველობა, როგორიცაა ბიტკოინი და შეუცვლელი ტოკენები (NFT) ემირატში. მარეგულირებელი შეიქმნა დუბაის ვირტუალური აქტივების რეგულირების კანონის შესაბამისად, რომელიც ცდილობს შექმნას სამართლებრივი ბაზა ქვეყანაში ვირტუალური აქტივების გარშემო.
„ჩვენ დავამყარეთ დამოუკიდებელი უფლებამოსილება, რომელიც მეთვალყურეობდა მსოფლიოში საუკეთესო ბიზნეს გარემოს განვითარებას ვირტუალური აქტივებისთვის რეგულირების, ლიცენზირების, მმართველობის და ადგილობრივ და გლობალურ ფინანსურ სისტემებთან შესაბამისობაში“, - თქვა დუბაის მმართველმა შეიხ მუჰამედ ბინ რაშიდმა. განვითარების.
ბინ რაშიდმა დასძინა: ”მომავალი ეკუთვნის მას, ვინც მას შეიმუშავებს… და დღეს, ვირტუალური აქტივების კანონის მეშვეობით, ჩვენ ვცდილობთ მონაწილეობა მივიღოთ ამ ახალი და სწრაფად მზარდი გლობალური სექტორის დიზაინში.”
Finansia Syrus Securities Public Company Limited, ტაილანდის ფასიანი ქაღალდების საბროკერო ფირმა, რომელიც საქმიანობს 2002 წლიდან, მოაწყო შეთანხმებები მის პროფილში ციფრული აქტივების დასამატებლად.
საჯარო კომპანიამ ხელი მოაწერა ხელშეკრულებას Crypto Express (ტაილანდი) Co.-თან, ფირმასთან, რომელიც ავითარებს კრიპტო-ინოვაციების გაცვლისა და ბროკერის ტექნოლოგიებს, რათა დაეხმაროს მას ქვეყანაში ციფრული აქტივების საბროკერო ბიზნესის ჩამოყალიბებაში.
ფინანსის დირექტორთა საბჭომ 22 მარტს დაამტკიცა ფირმას შექმნას შვილობილი კომპანია, რომელიც უნდა გაიაროს მზადება ციფრული აქტივების საბროკერო ლიცენზიის განაცხადის წარდგენისთვის ტაილანდის ფასიანი ქაღალდებისა და ბირჟის კომისიაში (SEC).
ფინანსია, რომელიც არის წევრი საფონდო ბირჟაზე
საფონდო ბირჟაზე
საფონდო ბირჟა, რომელიც ასევე ცნობილია როგორც ფასიანი ქაღალდების ბირჟა ან საფონდო ბირჟა, არის საშუალება, სადაც საფონდო ბროკერებს და მოვაჭრეებს შეუძლიათ ფასიანი ქაღალდების ყიდვა და გაყიდვა. ეს მოიცავს აქციებს, ობლიგაციებს, ბირჟაზე ვაჭრობის ფონდებს (ETF) ან სხვა ფინანსურ ინსტრუმენტებს. გარდა ამისა, საფონდო ბირჟებს შეუძლიათ უზრუნველყონ ისეთი ფასიანი ქაღალდების და ინსტრუმენტების გამოსყიდვისა და გამოსყიდვის საშუალებები და კაპიტალის მოვლენები, მათ შორის შემოსავლისა და დივიდენდების გადახდა. ინდუსტრია. თითქმის ყველა განვითარებული ქვეყანა ამაყობს შიდა საფონდო ბირჟით, მრავალი განსხვავებული მნიშვნელობითა და ზომით. 2020 წლის მაისის მდგომარეობით მსოფლიოში ყველაზე დიდი საფონდო ბირჟები მოიცავს ნიუ-იორკის საფონდო ბირჟას (NYSE), NASDAQ, ტოკიოს საფონდო ბირჟას, ჰონგ კონგის საფონდო ბირჟას, ლონდონის საფონდო ბირჟა, EURONEXT და Shenzen საფონდო ბირჟა. რა ფუნქციებს ასრულებენ საფონდო ბირჟები? საფონდო ბირჟებს აქვთ მრავალფეროვანი სარგებლობა თანამედროვე ფინანსურ სისტემაში. როგორც მისი სახელი გვთავაზობს, საფონდო ბირჟა ხშირად საფონდო ბაზრის ყველაზე მნიშვნელოვანი კომპონენტია. საფონდო ბირჟების კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი ელემენტია ინვესტორებისთვის კომპანიის აქციებისა და ობლიგაციების საწყისი საჯარო შეთავაზებების (IPOs) გავრცელება. ეს კეთდება როგორც პირველად, ისე მეორად ბაზარზე შემდგომ ვაჭრობაში. ბირჟაზე არც ერთი კომპანია ან სუბიექტი არ შეიძლება იყოს ჩართული. ფასიანი ქაღალდების გარკვეულ ბირჟაზე ვაჭრობის შესაძლებლად საჭიროა კონკრეტული ფასიანი ქაღალდების ჩამონათვალი. ბირჟაზე ვაჭრობა შეზღუდულია სერტიფიცირებული ბროკერებით, რომლებიც არიან ბირჟის წევრები. ხალხმრავალი სავაჭრო სართულების ტრადიციული სურათი ბოლო წლებში შემცირდა და მოიცავდა სხვა სხვადასხვა სავაჭრო ობიექტებს. ეს მოიცავს ელექტრონულ საკომუნიკაციო ქსელებს, ალტერნატიულ სავაჭრო სისტემებს და „ბნელ აუზებს“, რომლებმაც საბოლოოდ დაინახა სავაჭრო აქტივობის მიგრაცია ტრადიციული საფონდო ბირჟებისგან.
საფონდო ბირჟა, რომელიც ასევე ცნობილია როგორც ფასიანი ქაღალდების ბირჟა ან საფონდო ბირჟა, არის საშუალება, სადაც საფონდო ბროკერებს და მოვაჭრეებს შეუძლიათ ფასიანი ქაღალდების ყიდვა და გაყიდვა. ეს მოიცავს აქციებს, ობლიგაციებს, ბირჟაზე ვაჭრობის ფონდებს (ETF) ან სხვა ფინანსურ ინსტრუმენტებს. გარდა ამისა, საფონდო ბირჟებს შეუძლიათ უზრუნველყონ ისეთი ფასიანი ქაღალდების და ინსტრუმენტების გამოსყიდვისა და გამოსყიდვის საშუალებები და კაპიტალის მოვლენები, მათ შორის შემოსავლისა და დივიდენდების გადახდა. ინდუსტრია. თითქმის ყველა განვითარებული ქვეყანა ამაყობს შიდა საფონდო ბირჟით, მრავალი განსხვავებული მნიშვნელობითა და ზომით. 2020 წლის მაისის მდგომარეობით მსოფლიოში ყველაზე დიდი საფონდო ბირჟები მოიცავს ნიუ-იორკის საფონდო ბირჟას (NYSE), NASDAQ, ტოკიოს საფონდო ბირჟას, ჰონგ კონგის საფონდო ბირჟას, ლონდონის საფონდო ბირჟა, EURONEXT და Shenzen საფონდო ბირჟა. რა ფუნქციებს ასრულებენ საფონდო ბირჟები? საფონდო ბირჟებს აქვთ მრავალფეროვანი სარგებლობა თანამედროვე ფინანსურ სისტემაში. როგორც მისი სახელი გვთავაზობს, საფონდო ბირჟა ხშირად საფონდო ბაზრის ყველაზე მნიშვნელოვანი კომპონენტია. საფონდო ბირჟების კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი ელემენტია ინვესტორებისთვის კომპანიის აქციებისა და ობლიგაციების საწყისი საჯარო შეთავაზებების (IPOs) გავრცელება. ეს კეთდება როგორც პირველად, ისე მეორად ბაზარზე შემდგომ ვაჭრობაში. ბირჟაზე არც ერთი კომპანია ან სუბიექტი არ შეიძლება იყოს ჩართული. ფასიანი ქაღალდების გარკვეულ ბირჟაზე ვაჭრობის შესაძლებლად საჭიროა კონკრეტული ფასიანი ქაღალდების ჩამონათვალი. ბირჟაზე ვაჭრობა შეზღუდულია სერტიფიცირებული ბროკერებით, რომლებიც არიან ბირჟის წევრები. ხალხმრავალი სავაჭრო სართულების ტრადიციული სურათი ბოლო წლებში შემცირდა და მოიცავდა სხვა სხვადასხვა სავაჭრო ობიექტებს. ეს მოიცავს ელექტრონულ საკომუნიკაციო ქსელებს, ალტერნატიულ სავაჭრო სისტემებს და „ბნელ აუზებს“, რომლებმაც საბოლოოდ დაინახა სავაჭრო აქტივობის მიგრაცია ტრადიციული საფონდო ბირჟებისგან.
წაიკითხეთ ეს ტერმინი ტაილანდი და ასევე Thai Bond Dealing Center-ის წევრი, იმედოვნებს, რომ მოიპოვოს Crypto Express-ის თანამედროვე ელექტრონული, იცოდე შენი მომხმარებლის გადაწყვეტის სისტემები, რომლებიც იყენებს უახლეს მანქანა სწავლის
მანქანა სწავლა
მანქანური სწავლება განისაზღვრება, როგორც ხელოვნური ინტელექტის (AI) გამოყენება, რომელიც ცდილობს ავტომატურად ისწავლოს და გაუმჯობესდეს გამოცდილებიდან მკაფიოდ დაპროგრამების გარეშე. მანქანათმცოდნეობა არის სწრაფად მზარდი სფერო, რომელიც ასევე ფოკუსირებულია კომპიუტერული პროგრამების შემუშავებაზე, რომლებსაც შეუძლიათ წვდომა მიიღონ მონაცემებზე და გამოიყენონ ისინი თავად ისწავლონ. ამას ბევრი პოტენციური სარგებელი აქვს ინდუსტრიებისა და სექტორების უმეტესობისთვის, ფინანსური მომსახურების ინდუსტრიის ჩათვლით. Machine Learning Explainedმანქანური სწავლება შეიძლება აიხსნას დაკვირვების ქცევით. მაგალითად, სწავლის პროცესი იწყება დაკვირვებით ან მონაცემებით. ეს მოიცავს მაგალითებს და არაპირდაპირ გამოცდილებას ან ინსტრუქციას, რომელიც დაეხმარება მონაცემთა ნიმუშების აღმოჩენას. ამით მიზანია მომავალში უკეთესი გადაწყვეტილებების მიღება მოწოდებული მაგალითების საფუძველზე. იდეალურ გარემოებებში, კომპიუტერები ავტომატურად სწავლობენ ადამიანის ჩარევისა და დახმარების გარეშე და შესაბამისად არეგულირებენ ქმედებებს. მანქანურ სწავლებას შეიძლება ჰქონდეს ორი განსხვავებული ფორმა, ანუ ზედამხედველობითი ან ზედამხედველობის გარეშე სწავლა. მეთვალყურეობის ქვეშ მყოფი მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები შეიძლება გამოიყენონ წარსულში ნასწავლი ახალ მონაცემებზე ეტიკეტირებული მაგალითების გამოყენებით მომავალი მოვლენების პროგნოზირებისთვის. როგორც ასეთი, სისტემას შეუძლია უზრუნველყოს სამიზნეები ნებისმიერი ახალი შეყვანისთვის საკმარისი დონის ტრენინგის შემდეგ. სასწავლო ალგორითმს ასევე შეუძლია შეადაროს თავისი შედეგი შეცდომების საპოვნელად, მოდელის შესაბამისად შესაცვლელად. გაფართოებით, უკონტროლო მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები გამოიყენება მაშინ, როცა ტრენინგზე გამოყენებული ინფორმაცია არც არის კლასიფიცირებული და არც ეტიკეტირებული. ზედამხედველობის გარეშე სწავლა სწავლობს, თუ როგორ შეუძლიათ სისტემებს დაასკვნას ფუნქცია, რომელიც აღწერს ფარული სტრუქტურის არალეიბლირებული მონაცემებისგან. სისტემა არ ადგენს სწორ გამომავალს, მაგრამ იკვლევს მონაცემებს და შეუძლია გამოიტანოს დასკვნები მონაცემთა ნაკრებიდან, რათა აღწეროს ფარული სტრუქტურები არალეიბლიანი მონაცემებისგან.
მანქანური სწავლება განისაზღვრება, როგორც ხელოვნური ინტელექტის (AI) გამოყენება, რომელიც ცდილობს ავტომატურად ისწავლოს და გაუმჯობესდეს გამოცდილებიდან მკაფიოდ დაპროგრამების გარეშე. მანქანათმცოდნეობა არის სწრაფად მზარდი სფერო, რომელიც ასევე ფოკუსირებულია კომპიუტერული პროგრამების შემუშავებაზე, რომლებსაც შეუძლიათ წვდომა მიიღონ მონაცემებზე და გამოიყენონ ისინი თავად ისწავლონ. ამას ბევრი პოტენციური სარგებელი აქვს ინდუსტრიებისა და სექტორების უმეტესობისთვის, ფინანსური მომსახურების ინდუსტრიის ჩათვლით. Machine Learning Explainedმანქანური სწავლება შეიძლება აიხსნას დაკვირვების ქცევით. მაგალითად, სწავლის პროცესი იწყება დაკვირვებით ან მონაცემებით. ეს მოიცავს მაგალითებს და არაპირდაპირ გამოცდილებას ან ინსტრუქციას, რომელიც დაეხმარება მონაცემთა ნიმუშების აღმოჩენას. ამით მიზანია მომავალში უკეთესი გადაწყვეტილებების მიღება მოწოდებული მაგალითების საფუძველზე. იდეალურ გარემოებებში, კომპიუტერები ავტომატურად სწავლობენ ადამიანის ჩარევისა და დახმარების გარეშე და შესაბამისად არეგულირებენ ქმედებებს. მანქანურ სწავლებას შეიძლება ჰქონდეს ორი განსხვავებული ფორმა, ანუ ზედამხედველობითი ან ზედამხედველობის გარეშე სწავლა. მეთვალყურეობის ქვეშ მყოფი მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები შეიძლება გამოიყენონ წარსულში ნასწავლი ახალ მონაცემებზე ეტიკეტირებული მაგალითების გამოყენებით მომავალი მოვლენების პროგნოზირებისთვის. როგორც ასეთი, სისტემას შეუძლია უზრუნველყოს სამიზნეები ნებისმიერი ახალი შეყვანისთვის საკმარისი დონის ტრენინგის შემდეგ. სასწავლო ალგორითმს ასევე შეუძლია შეადაროს თავისი შედეგი შეცდომების საპოვნელად, მოდელის შესაბამისად შესაცვლელად. გაფართოებით, უკონტროლო მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები გამოიყენება მაშინ, როცა ტრენინგზე გამოყენებული ინფორმაცია არც არის კლასიფიცირებული და არც ეტიკეტირებული. ზედამხედველობის გარეშე სწავლა სწავლობს, თუ როგორ შეუძლიათ სისტემებს დაასკვნას ფუნქცია, რომელიც აღწერს ფარული სტრუქტურის არალეიბლირებული მონაცემებისგან. სისტემა არ ადგენს სწორ გამომავალს, მაგრამ იკვლევს მონაცემებს და შეუძლია გამოიტანოს დასკვნები მონაცემთა ნაკრებიდან, რათა აღწეროს ფარული სტრუქტურები არალეიბლიანი მონაცემებისგან.
წაიკითხეთ ეს ტერმინი და ხელოვნური ინტელექტის საფუძველზე დაფუძნებული შეხედულებები, რათა გააუმჯობესოს მისი ჩასვლის პროცესის სიჩქარე 80%-ით.
Crypto Express-ის ტექნოლოგია საშუალებას აძლევს მას დაადგინოს ტრანზაქციები მოხერხებულ, სწრაფ და უსაფრთხო სოციალურ ქსელში.
გლობალური ნაბიჯი ციფრული აქტივებისკენ
როგორც ციფრული აქტივების მიღება იზრდება მთელ მსოფლიოში, უფრო ტრადიციული საბროკერო კომპანიები უერთდებიან რბოლას განვითარებადი ბაზრების მოთხოვნების დასაკმაყოფილებლად. ამან გამოიწვია ა ინვესტიციების ზრდა ციფრულ აქტივებში.
მაგალითად, დღეს NASDAQ-ის სიაში Cowen Inc დაიწყო ციფრული აქტივების განყოფილებაCowen Digital LLC, მთლიანად შვილობილი კომპანია, დაფუძნებული სტემფორდში, კონექტიკუტი, შეერთებული შტატები. ახალი განყოფილების მეშვეობით, კოუენი ამბობს, რომ აპირებს ინსტიტუციონალურ ინვესტორებს მოემსახუროს ეფექტური სავაჭრო და მეურვეობის გადაწყვეტილებებით.
Cowen-მა ასევე გაამხილა, რომ მუშაობდა ინფრასტრუქტურისა და სისტემების განვითარებაზე, რომელიც აუცილებელია Cowen Digital-ის გაშვებისთვის ბოლო 15 თვის განმავლობაში და ხაზი გაუსვა ციფრული აქტივების უსაფრთხო და შესაბამისი ეკოსისტემის საჭიროებას.
„Cowen Digital-ის საშუალებით, ჩვენს კლიენტებს ახლა აქვთ წვდომა კრიპტო და ციფრული აქტივების ბაზრებზე ჩვენი ინსტიტუციური ხარისხით და სრულად ინტეგრირებული ბოლომდე აღსრულებისა და მზრუნველობის შესაძლებლობებით“, - თქვა ჯეფრი მ. სოლომონმა, Cowen-ის თავმჯდომარემ და აღმასრულებელმა დირექტორმა. „კოუენი მოწოდებულია გააუმჯობესოს თავისი კლიენტები ინოვაციების წინა პლანზე დარჩენით.
ამ თვის დასაწყისში, დუბაის ემირატმა, არაბთა გაერთიანებული საემიროების შვიდი საამიროდან ერთ-ერთმა, გადადგა მნიშვნელოვანი ნაბიჯი ციფრული აქტივების სივრცეში თავისი შემოტანით. პირველი კანონი, რომელიც არეგულირებს ვირტუალურ აქტივებს და ამ სექტორის მარეგულირებელი ორგანოს შექმნა.
ახალ მარეგულირებელს, დუბაის ვირტუალური აქტივების მარეგულირებელ ორგანოს, დაევალა ყველა ვირტუალური აქტივის ზედამხედველობა, როგორიცაა ბიტკოინი და შეუცვლელი ტოკენები (NFT) ემირატში. მარეგულირებელი შეიქმნა დუბაის ვირტუალური აქტივების რეგულირების კანონის შესაბამისად, რომელიც ცდილობს შექმნას სამართლებრივი ბაზა ქვეყანაში ვირტუალური აქტივების გარშემო.
„ჩვენ დავამყარეთ დამოუკიდებელი უფლებამოსილება, რომელიც მეთვალყურეობდა მსოფლიოში საუკეთესო ბიზნეს გარემოს განვითარებას ვირტუალური აქტივებისთვის რეგულირების, ლიცენზირების, მმართველობის და ადგილობრივ და გლობალურ ფინანსურ სისტემებთან შესაბამისობაში“, - თქვა დუბაის მმართველმა შეიხ მუჰამედ ბინ რაშიდმა. განვითარების.
ბინ რაშიდმა დასძინა: ”მომავალი ეკუთვნის მას, ვინც მას შეიმუშავებს… და დღეს, ვირტუალური აქტივების კანონის მეშვეობით, ჩვენ ვცდილობთ მონაწილეობა მივიღოთ ამ ახალი და სწრაფად მზარდი გლობალური სექტორის დიზაინში.”
წყარო: https://www.financemagnates.com/institutional-forex/thailands-finansia-moves-to-add-digital-assets-to-brokerage-business/