Tailando vertybinių popierių maklerio įmonė Finansia Syrus Securities Public Company Limited, veikianti nuo 2002 m., ėmėsi priemonių, kad į savo profilį įtrauktų skaitmeninį turtą.
Akcinė bendrovė pasirašė sutartį su „Crypto Express“ (Thailand) Co., įmone, kuri kuria mainų ir brokerių technologijas kriptovaliutų naujovėms, kad suteiktų jai pagalbą kuriant skaitmeninio turto tarpininkavimo verslą šalyje.
„Finansia“ direktorių valdyba kovo 22 d. leido įmonei steigti dukterinę įmonę, kuri turėjo ruoštis pateikti Tailando vertybinių popierių ir biržos komisijai (SEC) paraišką dėl skaitmeninio turto maklerio licencijos.
Finansia, kuri yra jos narė vertybinių popierių birža
vertybinių popierių birža
Vertybinių popierių birža, dar vadinama vertybinių popierių birža arba birža, yra priemonė, kurioje biržos makleriai ir prekiautojai gali pirkti ir parduoti vertybinius popierius. Tai apima akcijų akcijas, obligacijas, biržoje prekiaujamus fondus (ETF) ar kitas finansines priemones. Be to, vertybinių popierių biržos taip pat gali sudaryti sąlygas išleisti ir išpirkti tokius vertybinius popierius ir priemones bei kapitalo įvykius, įskaitant pajamų ir dividendų mokėjimą.Akcijų biržos tapo nuolatine finansų rinkos dalimi ir kai kuriais iš labiausiai matomų subjektų visoje. industrija. Beveik kiekviena išsivysčiusi šalis gali pasigirti vietine vertybinių popierių birža, kurios svarba ir dydis skiriasi. Didžiausios pasaulyje vertybinių popierių biržos 2020 m. gegužės mėn. yra Niujorko vertybinių popierių birža (NYSE), NASDAQ, Tokijo vertybinių popierių birža, Honkongo vertybinių popierių birža, Londono vertybinių popierių birža, EURONEXT ir Shenzen vertybinių popierių birža. Kokias funkcijas atlieka vertybinių popierių biržos? Šiuolaikinėje finansų sistemoje vertybinių popierių biržos yra labai naudingos. Kaip rodo pavadinimas, vertybinių popierių birža dažnai yra svarbiausia vertybinių popierių rinkos sudedamoji dalis. Kitas esminis vertybinių popierių biržų elementas yra bendrovės akcijų ir obligacijų pirminis viešas siūlymas investuotojams. Tai atliekama tiek pirminėje rinkoje, tiek vėliau prekiaujant antrinėje rinkoje. Jokia įmonė ar subjektas negali būti įtrauktas į vertybinių popierių biržą. Norint prekiauti vertybiniais popieriais tam tikroje biržoje, reikia įtraukti konkrečius vertybinius popierius. Prekyba biržoje apsiriboja sertifikuotais brokeriais, kurie yra biržos nariai. Tradicinis perpildytų prekybos aikštelių įvaizdis pastaraisiais metais susilpnėjo ir apėmė kitas įvairias kitas prekybos vietas. Tai apima elektroninių ryšių tinklus, alternatyvias prekybos sistemas ir „tamsius baseinus“, dėl kurių prekyba galiausiai nukrypo nuo tradicinių vertybinių popierių biržų.
Vertybinių popierių birža, dar vadinama vertybinių popierių birža arba birža, yra priemonė, kurioje biržos makleriai ir prekiautojai gali pirkti ir parduoti vertybinius popierius. Tai apima akcijų akcijas, obligacijas, biržoje prekiaujamus fondus (ETF) ar kitas finansines priemones. Be to, vertybinių popierių biržos taip pat gali sudaryti sąlygas išleisti ir išpirkti tokius vertybinius popierius ir priemones bei kapitalo įvykius, įskaitant pajamų ir dividendų mokėjimą.Akcijų biržos tapo nuolatine finansų rinkos dalimi ir kai kuriais iš labiausiai matomų subjektų visoje. industrija. Beveik kiekviena išsivysčiusi šalis gali pasigirti vietine vertybinių popierių birža, kurios svarba ir dydis skiriasi. Didžiausios pasaulyje vertybinių popierių biržos 2020 m. gegužės mėn. yra Niujorko vertybinių popierių birža (NYSE), NASDAQ, Tokijo vertybinių popierių birža, Honkongo vertybinių popierių birža, Londono vertybinių popierių birža, EURONEXT ir Shenzen vertybinių popierių birža. Kokias funkcijas atlieka vertybinių popierių biržos? Šiuolaikinėje finansų sistemoje vertybinių popierių biržos yra labai naudingos. Kaip rodo pavadinimas, vertybinių popierių birža dažnai yra svarbiausia vertybinių popierių rinkos sudedamoji dalis. Kitas esminis vertybinių popierių biržų elementas yra bendrovės akcijų ir obligacijų pirminis viešas siūlymas investuotojams. Tai atliekama tiek pirminėje rinkoje, tiek vėliau prekiaujant antrinėje rinkoje. Jokia įmonė ar subjektas negali būti įtrauktas į vertybinių popierių biržą. Norint prekiauti vertybiniais popieriais tam tikroje biržoje, reikia įtraukti konkrečius vertybinius popierius. Prekyba biržoje apsiriboja sertifikuotais brokeriais, kurie yra biržos nariai. Tradicinis perpildytų prekybos aikštelių įvaizdis pastaraisiais metais susilpnėjo ir apėmė kitas įvairias kitas prekybos vietas. Tai apima elektroninių ryšių tinklus, alternatyvias prekybos sistemas ir „tamsius baseinus“, dėl kurių prekyba galiausiai nukrypo nuo tradicinių vertybinių popierių biržų.
Perskaitykite šį terminą Tailando atstovas, taip pat Thai Bond Dealing Center narys, tikisi gauti naudos iš „Crypto Express“ modernių elektroninių „pažinkite savo klientą“ sprendimų sistemų, kuriose naudojamos naujausios mašininis mokymasis
Mašininis mokymasis
Mašinų mokymasis apibrėžiamas kaip dirbtinio intelekto (AI) taikymas, kuris automatiškai mokosi ir tobulėja iš patirties, nebūdamas aiškiai užprogramuotas. Mašininis mokymasis yra sparčiai auganti sritis, kurioje taip pat pagrindinis dėmesys skiriamas kompiuterių programų, galinčių pasiekti duomenis ir naudotis jais mokytis, kūrimui. Tai gali turėti daug naudos daugeliui pramonės šakų ir sektorių, įskaitant finansinių paslaugų pramonę. Mašininio mokymosi paaiškinimai Mašininį mokymąsi galima paaiškinti stebint elgseną. Pavyzdžiui, mokymosi procesas prasideda nuo stebėjimų ar duomenų. Tai apima pavyzdžius ir netiesioginę patirtį arba nurodymus, padedančius aptikti duomenų šablonus. Tai darant tikslas yra priimti geresnius sprendimus ateityje remiantis pateiktais pavyzdžiais. Idealiomis aplinkybėmis kompiuteriai mokosi automatiškai be žmogaus įsikišimo ar pagalbos ir atitinkamai koreguoja veiksmus. Mašininis mokymasis gali būti dviejų skirtingų formų, ty mokymosi prižiūrimas arba neprižiūrimas. Prižiūrimi mašininio mokymosi algoritmai gali pritaikyti tai, kas buvo išmokta praeityje, naujiems duomenims, naudojant pažymėtus pavyzdžius, kad prognozuotų būsimus įvykius. Taigi sistema gali pateikti tikslus bet kokiai naujai įvestiei po pakankamo mokymo lygio. Mokymosi algoritmas taip pat gali palyginti savo išvestį, kad surastų klaidas, kad būtų galima atitinkamai modifikuoti modelį. Be to, neprižiūrimi mašininio mokymosi algoritmai naudojami, kai mokymui naudojama informacija nėra nei klasifikuojama, nei pažymėta. Neprižiūrimas mokymasis tiria, kaip sistemos gali nustatyti funkciją, apibūdinančią paslėptą struktūrą iš nepažymėtų duomenų. Sistema neranda tinkamos išvesties, bet tiria duomenis ir gali daryti išvadas iš duomenų rinkinių, kad apibūdintų paslėptas struktūras iš nepažymėtų duomenų.
Mašinų mokymasis apibrėžiamas kaip dirbtinio intelekto (AI) taikymas, kuris automatiškai mokosi ir tobulėja iš patirties, nebūdamas aiškiai užprogramuotas. Mašininis mokymasis yra sparčiai auganti sritis, kurioje taip pat pagrindinis dėmesys skiriamas kompiuterių programų, galinčių pasiekti duomenis ir naudotis jais mokytis, kūrimui. Tai gali turėti daug naudos daugeliui pramonės šakų ir sektorių, įskaitant finansinių paslaugų pramonę. Mašininio mokymosi paaiškinimai Mašininį mokymąsi galima paaiškinti stebint elgseną. Pavyzdžiui, mokymosi procesas prasideda nuo stebėjimų ar duomenų. Tai apima pavyzdžius ir netiesioginę patirtį arba nurodymus, padedančius aptikti duomenų šablonus. Tai darant tikslas yra priimti geresnius sprendimus ateityje remiantis pateiktais pavyzdžiais. Idealiomis aplinkybėmis kompiuteriai mokosi automatiškai be žmogaus įsikišimo ar pagalbos ir atitinkamai koreguoja veiksmus. Mašininis mokymasis gali būti dviejų skirtingų formų, ty mokymosi prižiūrimas arba neprižiūrimas. Prižiūrimi mašininio mokymosi algoritmai gali pritaikyti tai, kas buvo išmokta praeityje, naujiems duomenims, naudojant pažymėtus pavyzdžius, kad prognozuotų būsimus įvykius. Taigi sistema gali pateikti tikslus bet kokiai naujai įvestiei po pakankamo mokymo lygio. Mokymosi algoritmas taip pat gali palyginti savo išvestį, kad surastų klaidas, kad būtų galima atitinkamai modifikuoti modelį. Be to, neprižiūrimi mašininio mokymosi algoritmai naudojami, kai mokymui naudojama informacija nėra nei klasifikuojama, nei pažymėta. Neprižiūrimas mokymasis tiria, kaip sistemos gali nustatyti funkciją, apibūdinančią paslėptą struktūrą iš nepažymėtų duomenų. Sistema neranda tinkamos išvesties, bet tiria duomenis ir gali daryti išvadas iš duomenų rinkinių, kad apibūdintų paslėptas struktūras iš nepažymėtų duomenų.
Perskaitykite šį terminą ir dirbtiniu intelektu pagrįstų įžvalgų, kad 80 % pagreitėtų jo įdiegimo procesas.
„Crypto Express“ technologija leidžia identifikuoti operacijas patogiame, greitame ir saugiame socialiniame tinkle.
Visuotinis žingsnis skaitmeninio turto link
Visame pasaulyje didėjant skaitmeninių išteklių naudojimui, daugiau tradicinių tarpininkavimo įmonių stoja į lenktynes, siekdamos patenkinti besivystančių rinkų poreikius. Tai lėmė an investicijų pakilimas skaitmeniniame turte.
Pavyzdžiui, šiandien NASDAQ listinguojama Cowen Inc pradėjo savo skaitmeninio turto padalinį, Cowen Digital LLC, visiškai priklausanti dukterinė įmonė, įsikūrusi Stamforde, Konektikuto valstijoje, Jungtinėse Amerikos Valstijose. Per naują padalinį Cowen teigia, kad ketina aptarnauti institucinius investuotojus su efektyviais prekybos ir saugojimo sprendimais.
„Cowen“ taip pat atskleidė, kad pastaruosius 15 mėnesių dirbo kurdama infrastruktūrą ir sistemas, būtinas „Cowen Digital“ paleidimui, ir pabrėžė, kad reikia saugios ir suderinamos skaitmeninio turto ekosistemos.
„Naudodami Cowen Digital, mūsų klientai dabar turi prieigą prie kriptovaliutų ir skaitmeninio turto rinkų su mūsų institucine kokybe ir visiškai integruotomis galutinio vykdymo ir saugojimo galimybėmis“, – sakė Jeffrey M. Solomon, Cowen pirmininkas ir vykdomasis direktorius. „Cowen yra įsipareigojusi pranokti savo klientus ir likti inovacijų priešakyje.
Anksčiau šį mėnesį Dubajaus emyratas, vienas iš septynių Jungtinių Arabų Emyratų emyratų, žengė svarbų žingsnį skaitmeninio turto erdvėje, atnešdamas savo pirmasis įstatymas, reglamentuojantis virtualų turtą ir įsteigti šio sektoriaus reguliavimo instituciją.
Naujoji reguliavimo institucija, Dubajaus virtualiojo turto reguliavimo institucija, buvo įpareigota prižiūrėti visą virtualų turtą, pvz., Bitcoin ir nepakeičiamus žetonus (NFT) emyrate. Reguliavimo institucija buvo įsteigta pagal Dubajaus virtualaus turto reguliavimo įstatymą, kuriuo siekiama sukurti teisinę sistemą, susijusią su virtualiu turtu šalyje.
„Įsteigėme nepriklausomą instituciją, kuri prižiūrėtų geriausios verslo aplinkos pasaulyje kūrimą virtualiam turtui reguliavimo, licencijavimo, valdymo ir vietinių bei pasaulinių finansų sistemų atžvilgiu“, – sakė Dubajaus valdovas šeichas Mohammedas Bin Rashidas. plėtros.
Bin Rashid pridūrė: „Ateitis priklauso tam, kas ją kuria... ir šiandien, pasitelkę virtualaus turto įstatymą, siekiame dalyvauti kuriant šį naują ir sparčiai augantį pasaulinį sektorių.
Tailando vertybinių popierių maklerio įmonė Finansia Syrus Securities Public Company Limited, veikianti nuo 2002 m., ėmėsi priemonių, kad į savo profilį įtrauktų skaitmeninį turtą.
Akcinė bendrovė pasirašė sutartį su „Crypto Express“ (Thailand) Co., įmone, kuri kuria mainų ir brokerių technologijas kriptovaliutų naujovėms, kad suteiktų jai pagalbą kuriant skaitmeninio turto tarpininkavimo verslą šalyje.
„Finansia“ direktorių valdyba kovo 22 d. leido įmonei steigti dukterinę įmonę, kuri turėjo ruoštis pateikti Tailando vertybinių popierių ir biržos komisijai (SEC) paraišką dėl skaitmeninio turto maklerio licencijos.
Finansia, kuri yra jos narė vertybinių popierių birža
vertybinių popierių birža
Vertybinių popierių birža, dar vadinama vertybinių popierių birža arba birža, yra priemonė, kurioje biržos makleriai ir prekiautojai gali pirkti ir parduoti vertybinius popierius. Tai apima akcijų akcijas, obligacijas, biržoje prekiaujamus fondus (ETF) ar kitas finansines priemones. Be to, vertybinių popierių biržos taip pat gali sudaryti sąlygas išleisti ir išpirkti tokius vertybinius popierius ir priemones bei kapitalo įvykius, įskaitant pajamų ir dividendų mokėjimą.Akcijų biržos tapo nuolatine finansų rinkos dalimi ir kai kuriais iš labiausiai matomų subjektų visoje. industrija. Beveik kiekviena išsivysčiusi šalis gali pasigirti vietine vertybinių popierių birža, kurios svarba ir dydis skiriasi. Didžiausios pasaulyje vertybinių popierių biržos 2020 m. gegužės mėn. yra Niujorko vertybinių popierių birža (NYSE), NASDAQ, Tokijo vertybinių popierių birža, Honkongo vertybinių popierių birža, Londono vertybinių popierių birža, EURONEXT ir Shenzen vertybinių popierių birža. Kokias funkcijas atlieka vertybinių popierių biržos? Šiuolaikinėje finansų sistemoje vertybinių popierių biržos yra labai naudingos. Kaip rodo pavadinimas, vertybinių popierių birža dažnai yra svarbiausia vertybinių popierių rinkos sudedamoji dalis. Kitas esminis vertybinių popierių biržų elementas yra bendrovės akcijų ir obligacijų pirminis viešas siūlymas investuotojams. Tai atliekama tiek pirminėje rinkoje, tiek vėliau prekiaujant antrinėje rinkoje. Jokia įmonė ar subjektas negali būti įtrauktas į vertybinių popierių biržą. Norint prekiauti vertybiniais popieriais tam tikroje biržoje, reikia įtraukti konkrečius vertybinius popierius. Prekyba biržoje apsiriboja sertifikuotais brokeriais, kurie yra biržos nariai. Tradicinis perpildytų prekybos aikštelių įvaizdis pastaraisiais metais susilpnėjo ir apėmė kitas įvairias kitas prekybos vietas. Tai apima elektroninių ryšių tinklus, alternatyvias prekybos sistemas ir „tamsius baseinus“, dėl kurių prekyba galiausiai nukrypo nuo tradicinių vertybinių popierių biržų.
Vertybinių popierių birža, dar vadinama vertybinių popierių birža arba birža, yra priemonė, kurioje biržos makleriai ir prekiautojai gali pirkti ir parduoti vertybinius popierius. Tai apima akcijų akcijas, obligacijas, biržoje prekiaujamus fondus (ETF) ar kitas finansines priemones. Be to, vertybinių popierių biržos taip pat gali sudaryti sąlygas išleisti ir išpirkti tokius vertybinius popierius ir priemones bei kapitalo įvykius, įskaitant pajamų ir dividendų mokėjimą.Akcijų biržos tapo nuolatine finansų rinkos dalimi ir kai kuriais iš labiausiai matomų subjektų visoje. industrija. Beveik kiekviena išsivysčiusi šalis gali pasigirti vietine vertybinių popierių birža, kurios svarba ir dydis skiriasi. Didžiausios pasaulyje vertybinių popierių biržos 2020 m. gegužės mėn. yra Niujorko vertybinių popierių birža (NYSE), NASDAQ, Tokijo vertybinių popierių birža, Honkongo vertybinių popierių birža, Londono vertybinių popierių birža, EURONEXT ir Shenzen vertybinių popierių birža. Kokias funkcijas atlieka vertybinių popierių biržos? Šiuolaikinėje finansų sistemoje vertybinių popierių biržos yra labai naudingos. Kaip rodo pavadinimas, vertybinių popierių birža dažnai yra svarbiausia vertybinių popierių rinkos sudedamoji dalis. Kitas esminis vertybinių popierių biržų elementas yra bendrovės akcijų ir obligacijų pirminis viešas siūlymas investuotojams. Tai atliekama tiek pirminėje rinkoje, tiek vėliau prekiaujant antrinėje rinkoje. Jokia įmonė ar subjektas negali būti įtrauktas į vertybinių popierių biržą. Norint prekiauti vertybiniais popieriais tam tikroje biržoje, reikia įtraukti konkrečius vertybinius popierius. Prekyba biržoje apsiriboja sertifikuotais brokeriais, kurie yra biržos nariai. Tradicinis perpildytų prekybos aikštelių įvaizdis pastaraisiais metais susilpnėjo ir apėmė kitas įvairias kitas prekybos vietas. Tai apima elektroninių ryšių tinklus, alternatyvias prekybos sistemas ir „tamsius baseinus“, dėl kurių prekyba galiausiai nukrypo nuo tradicinių vertybinių popierių biržų.
Perskaitykite šį terminą Tailando atstovas, taip pat Thai Bond Dealing Center narys, tikisi gauti naudos iš „Crypto Express“ modernių elektroninių „pažinkite savo klientą“ sprendimų sistemų, kuriose naudojamos naujausios mašininis mokymasis
Mašininis mokymasis
Mašinų mokymasis apibrėžiamas kaip dirbtinio intelekto (AI) taikymas, kuris automatiškai mokosi ir tobulėja iš patirties, nebūdamas aiškiai užprogramuotas. Mašininis mokymasis yra sparčiai auganti sritis, kurioje taip pat pagrindinis dėmesys skiriamas kompiuterių programų, galinčių pasiekti duomenis ir naudotis jais mokytis, kūrimui. Tai gali turėti daug naudos daugeliui pramonės šakų ir sektorių, įskaitant finansinių paslaugų pramonę. Mašininio mokymosi paaiškinimai Mašininį mokymąsi galima paaiškinti stebint elgseną. Pavyzdžiui, mokymosi procesas prasideda nuo stebėjimų ar duomenų. Tai apima pavyzdžius ir netiesioginę patirtį arba nurodymus, padedančius aptikti duomenų šablonus. Tai darant tikslas yra priimti geresnius sprendimus ateityje remiantis pateiktais pavyzdžiais. Idealiomis aplinkybėmis kompiuteriai mokosi automatiškai be žmogaus įsikišimo ar pagalbos ir atitinkamai koreguoja veiksmus. Mašininis mokymasis gali būti dviejų skirtingų formų, ty mokymosi prižiūrimas arba neprižiūrimas. Prižiūrimi mašininio mokymosi algoritmai gali pritaikyti tai, kas buvo išmokta praeityje, naujiems duomenims, naudojant pažymėtus pavyzdžius, kad prognozuotų būsimus įvykius. Taigi sistema gali pateikti tikslus bet kokiai naujai įvestiei po pakankamo mokymo lygio. Mokymosi algoritmas taip pat gali palyginti savo išvestį, kad surastų klaidas, kad būtų galima atitinkamai modifikuoti modelį. Be to, neprižiūrimi mašininio mokymosi algoritmai naudojami, kai mokymui naudojama informacija nėra nei klasifikuojama, nei pažymėta. Neprižiūrimas mokymasis tiria, kaip sistemos gali nustatyti funkciją, apibūdinančią paslėptą struktūrą iš nepažymėtų duomenų. Sistema neranda tinkamos išvesties, bet tiria duomenis ir gali daryti išvadas iš duomenų rinkinių, kad apibūdintų paslėptas struktūras iš nepažymėtų duomenų.
Mašinų mokymasis apibrėžiamas kaip dirbtinio intelekto (AI) taikymas, kuris automatiškai mokosi ir tobulėja iš patirties, nebūdamas aiškiai užprogramuotas. Mašininis mokymasis yra sparčiai auganti sritis, kurioje taip pat pagrindinis dėmesys skiriamas kompiuterių programų, galinčių pasiekti duomenis ir naudotis jais mokytis, kūrimui. Tai gali turėti daug naudos daugeliui pramonės šakų ir sektorių, įskaitant finansinių paslaugų pramonę. Mašininio mokymosi paaiškinimai Mašininį mokymąsi galima paaiškinti stebint elgseną. Pavyzdžiui, mokymosi procesas prasideda nuo stebėjimų ar duomenų. Tai apima pavyzdžius ir netiesioginę patirtį arba nurodymus, padedančius aptikti duomenų šablonus. Tai darant tikslas yra priimti geresnius sprendimus ateityje remiantis pateiktais pavyzdžiais. Idealiomis aplinkybėmis kompiuteriai mokosi automatiškai be žmogaus įsikišimo ar pagalbos ir atitinkamai koreguoja veiksmus. Mašininis mokymasis gali būti dviejų skirtingų formų, ty mokymosi prižiūrimas arba neprižiūrimas. Prižiūrimi mašininio mokymosi algoritmai gali pritaikyti tai, kas buvo išmokta praeityje, naujiems duomenims, naudojant pažymėtus pavyzdžius, kad prognozuotų būsimus įvykius. Taigi sistema gali pateikti tikslus bet kokiai naujai įvestiei po pakankamo mokymo lygio. Mokymosi algoritmas taip pat gali palyginti savo išvestį, kad surastų klaidas, kad būtų galima atitinkamai modifikuoti modelį. Be to, neprižiūrimi mašininio mokymosi algoritmai naudojami, kai mokymui naudojama informacija nėra nei klasifikuojama, nei pažymėta. Neprižiūrimas mokymasis tiria, kaip sistemos gali nustatyti funkciją, apibūdinančią paslėptą struktūrą iš nepažymėtų duomenų. Sistema neranda tinkamos išvesties, bet tiria duomenis ir gali daryti išvadas iš duomenų rinkinių, kad apibūdintų paslėptas struktūras iš nepažymėtų duomenų.
Perskaitykite šį terminą ir dirbtiniu intelektu pagrįstų įžvalgų, kad 80 % pagreitėtų jo įdiegimo procesas.
„Crypto Express“ technologija leidžia identifikuoti operacijas patogiame, greitame ir saugiame socialiniame tinkle.
Visuotinis žingsnis skaitmeninio turto link
Visame pasaulyje didėjant skaitmeninių išteklių naudojimui, daugiau tradicinių tarpininkavimo įmonių stoja į lenktynes, siekdamos patenkinti besivystančių rinkų poreikius. Tai lėmė an investicijų pakilimas skaitmeniniame turte.
Pavyzdžiui, šiandien NASDAQ listinguojama Cowen Inc pradėjo savo skaitmeninio turto padalinį, Cowen Digital LLC, visiškai priklausanti dukterinė įmonė, įsikūrusi Stamforde, Konektikuto valstijoje, Jungtinėse Amerikos Valstijose. Per naują padalinį Cowen teigia, kad ketina aptarnauti institucinius investuotojus su efektyviais prekybos ir saugojimo sprendimais.
„Cowen“ taip pat atskleidė, kad pastaruosius 15 mėnesių dirbo kurdama infrastruktūrą ir sistemas, būtinas „Cowen Digital“ paleidimui, ir pabrėžė, kad reikia saugios ir suderinamos skaitmeninio turto ekosistemos.
„Naudodami Cowen Digital, mūsų klientai dabar turi prieigą prie kriptovaliutų ir skaitmeninio turto rinkų su mūsų institucine kokybe ir visiškai integruotomis galutinio vykdymo ir saugojimo galimybėmis“, – sakė Jeffrey M. Solomon, Cowen pirmininkas ir vykdomasis direktorius. „Cowen yra įsipareigojusi pranokti savo klientus ir likti inovacijų priešakyje.
Anksčiau šį mėnesį Dubajaus emyratas, vienas iš septynių Jungtinių Arabų Emyratų emyratų, žengė svarbų žingsnį skaitmeninio turto erdvėje, atnešdamas savo pirmasis įstatymas, reglamentuojantis virtualų turtą ir įsteigti šio sektoriaus reguliavimo instituciją.
Naujoji reguliavimo institucija, Dubajaus virtualiojo turto reguliavimo institucija, buvo įpareigota prižiūrėti visą virtualų turtą, pvz., Bitcoin ir nepakeičiamus žetonus (NFT) emyrate. Reguliavimo institucija buvo įsteigta pagal Dubajaus virtualaus turto reguliavimo įstatymą, kuriuo siekiama sukurti teisinę sistemą, susijusią su virtualiu turtu šalyje.
„Įsteigėme nepriklausomą instituciją, kuri prižiūrėtų geriausios verslo aplinkos pasaulyje kūrimą virtualiam turtui reguliavimo, licencijavimo, valdymo ir vietinių bei pasaulinių finansų sistemų atžvilgiu“, – sakė Dubajaus valdovas šeichas Mohammedas Bin Rashidas. plėtros.
Bin Rashid pridūrė: „Ateitis priklauso tam, kas ją kuria... ir šiandien, pasitelkę virtualaus turto įstatymą, siekiame dalyvauti kuriant šį naują ir sparčiai augantį pasaulinį sektorių.
Šaltinis: https://www.financemagnates.com/institutional-forex/thailands-finansia-moves-to-add-digital-assets-to-brokerage-business/