Mizuho Americas، یک شرکت تابعه شرکت ژاپنی Mizuho Financial Group، امروز اعلام کرد که Quantifi، ارائه‌دهنده فین‌تک ریسک، تجزیه و تحلیل و راه‌حل‌های معاملاتی را برای پشتیبانی از پلتفرم مشتقات سهام در حال گسترش خود انتخاب کرده است.
Mizuho اظهار داشت که به دنبال یک راه حل قیمت گذاری و ساختار مستقل برای تکمیل اندازه گیری ریسک در اوراق مشارکت ساختار یافته قیمت و موقعیت های مشتقه خود است.
Quantifi فرآیند داخلی موجود Mizuho America را تکمیل می‌کند و مدل‌های قیمت‌گذاری اضافی را برای اعتبارسنجی مدل‌های داخلی آن ارائه می‌کند.
Mizuho گفت که Quantifi را به دلیل عمق تجزیه و تحلیل سهام و انعطاف‌پذیری فناوری آن انتخاب کرده است. علاوه بر این، Mizuho اظهار داشت که آن را انتخاب کرده است fintech
Fintech
فناوری مالی (fintech) به عنوان فناوری ay تعریف می شود که در جهت خودکارسازی و افزایش ارائه و کاربرد خدمات مالی است. خاستگاه اصطلاح فین تک ها را می توان به دهه 1990 ردیابی کرد، جایی که در درجه اول به عنوان یک فناوری سیستم پشتیبان برای موسسات مالی مشهور استفاده می شد. با این حال، از آن زمان در خارج از بخش تجاری با تمرکز بیشتر بر خدمات مصرف کننده رشد کرده است. فین تک ها به چه منظوری خدمت می کنند؟ هدف اصلی فین تک ها ارائه خدمات فناوری است که نه تنها به مصرف کنندگان، اپراتورهای تجاری و شبکه ها کمک می کند، بلکه به آنها کمک می کند. این امر با بهینه سازی فرآیندهای تجاری و عملیات مالی از طریق پیاده سازی نرم افزارهای تخصصی، الگوریتم ها و فرآیندهای محاسباتی خودکار انجام می شود. با گذار از ریشه های بخش مالی، ارائه دهندگان فین تک را می توان از طریق صنایع متعددی مانند بانکداری خرده فروشی، آموزش، ارزهای دیجیتال، بیمه، غیرانتفاعی و غیره پیدا کرد. در حالی که فینتکها طیف گستردهای از بخشهای تجاری را پوشش میدهند، میتوان آن را به چهار طبقهبندی تقسیم کرد که به شرح زیر است: تجارت به کسبوکار برای بانکها، تجارت به کسبوکار برای مشتریان تجاری بانکی، کسبوکار به مصرفکننده برای مشاغل کوچک، و مصرف کنندگان اخیراً، حضور فینتکها به طور فزایندهای در بخش تجارت، عمدتاً برای ارزهای دیجیتال و فناوری بلاک چین آشکار شده است. ایجاد و استفاده از بیتکوین همچنین میتواند به نوآوریهای فین تکها کمک کند، در حالی که قراردادهای هوشمند از طریق فناوری بلاک چین، قراردادهای بین خریداران را ساده و خودکار کرده است. و فروشندگان به طور کلی، برنامههای فین‌تک با تمرکز بر مصرفکنندهمحور متنوعتر میشوند، در حالی که برنامههای کاربردی آن همچنان به نوآوری در بخش تجارت و ارزهای دیجیتال از طریق فناوریهای خودکار و شیوههای تجاری ادامه میدهند.
فناوری مالی (fintech) به عنوان فناوری ay تعریف می شود که در جهت خودکارسازی و افزایش ارائه و کاربرد خدمات مالی است. خاستگاه اصطلاح فین تک ها را می توان به دهه 1990 ردیابی کرد، جایی که در درجه اول به عنوان یک فناوری سیستم پشتیبان برای موسسات مالی مشهور استفاده می شد. با این حال، از آن زمان در خارج از بخش تجاری با تمرکز بیشتر بر خدمات مصرف کننده رشد کرده است. فین تک ها به چه منظوری خدمت می کنند؟ هدف اصلی فین تک ها ارائه خدمات فناوری است که نه تنها به مصرف کنندگان، اپراتورهای تجاری و شبکه ها کمک می کند، بلکه به آنها کمک می کند. این امر با بهینه سازی فرآیندهای تجاری و عملیات مالی از طریق پیاده سازی نرم افزارهای تخصصی، الگوریتم ها و فرآیندهای محاسباتی خودکار انجام می شود. با گذار از ریشه های بخش مالی، ارائه دهندگان فین تک را می توان از طریق صنایع متعددی مانند بانکداری خرده فروشی، آموزش، ارزهای دیجیتال، بیمه، غیرانتفاعی و غیره پیدا کرد. در حالی که فینتکها طیف گستردهای از بخشهای تجاری را پوشش میدهند، میتوان آن را به چهار طبقهبندی تقسیم کرد که به شرح زیر است: تجارت به کسبوکار برای بانکها، تجارت به کسبوکار برای مشتریان تجاری بانکی، کسبوکار به مصرفکننده برای مشاغل کوچک، و مصرف کنندگان اخیراً، حضور فینتکها به طور فزایندهای در بخش تجارت، عمدتاً برای ارزهای دیجیتال و فناوری بلاک چین آشکار شده است. ایجاد و استفاده از بیتکوین همچنین میتواند به نوآوریهای فین تکها کمک کند، در حالی که قراردادهای هوشمند از طریق فناوری بلاک چین، قراردادهای بین خریداران را ساده و خودکار کرده است. و فروشندگان به طور کلی، برنامههای فین‌تک با تمرکز بر مصرفکنندهمحور متنوعتر میشوند، در حالی که برنامههای کاربردی آن همچنان به نوآوری در بخش تجارت و ارزهای دیجیتال از طریق فناوریهای خودکار و شیوههای تجاری ادامه میدهند.
این اصطلاح را بخوانید این شرکت به دلیل خدمات پاسخگو و کتابخانه مدل گسترده برای کمک به تکمیل فناوری اختصاصی و داخلی خود.
با Quantifi، Mizuho Americas دسترسی خود را به قیمت گذاری دقیق و سریع افزایش می دهد علم تجزیه و تحلیل
تجزیه و تحلیل ترافیک
تجزیه و تحلیل ممکن است به عنوان تشخیص، تجزیه و تحلیل، و رله الگوهای نتیجه در داده ها تعریف شود. تجزیه و تحلیل همچنین به دنبال توضیح یا منعکس کردن دقیق رابطه بین داده ها و تصمیم گیری موثر است. در فضای معاملاتی، تجزیه و تحلیل ها به شیوه ای پیش بینی کننده در تلاش برای پیش بینی دقیق تر قیمت اعمال می شوند. این مدل پیشبینیکننده تحلیل معمولاً شامل تجزیه و تحلیل الگوهای قیمت تاریخی است که در تلاش برای تعیین نتایج قیمت خاص استفاده میشود. تجزیه و تحلیل همچنین ممکن است با یک مدل توصیفی ساختار یافته باشد، که در آن خوانندگان تلاش می کنند تا همبستگی و درک بهتری از نحوه و چرایی واکنش معامله گران به مجموعه خاصی از متغیرها ترسیم کنند. معاملهگران گاهی اوقات شاخصهای فنی مانند میانگینهای متحرک، باندهای بولینگر و نقاط شکست را اجرا میکنند که بر اساس دادههای تاریخی ساخته میشوند و برای پیشبینی حرکات آتی قیمت استفاده میشوند. نحوه ارتباط آنالیتیکس با Algo TradingAnalytics در مفهوم تجارت الگوریتمی که در آن نرم افزار به گونه ای برنامه ریزی شده است که به طور مستقل سفارشات خرید و فروش را بر اساس یک سری عوامل از پیش تعیین شده، سیگنال دهی و/یا اجرای سفارشات خرید و فروش را به طور مستقل برنامه ریزی کرده است. در فضای نهادی، Algo-trading در طول سالها به شدت رقابتی شده است، زیرا موسسات تجاری به دنبال عملکرد بهتر از رقبا از طریق سیستمهای خودکار و استفاده مجازی از استراتژیهای معاملاتی هستند. تجارت، که در آن از ابررایانه ها برای تجزیه و تحلیل چندین بازار به طور همزمان استفاده می شود تا تصمیمات معاملاتی خودکار تقریباً آنی اتخاذ شود. پلتفرمهایی که از HFT پشتیبانی میکنند، این قابلیت را دارند که عملکرد قابلتوجهی از معاملهگران انسانی داشته باشند. این به دلیل توانایی ذاتی آن است که میتوان مجموعههای کلان داده را به طور جامع تجزیه و تحلیل کرد و در عین حال مجموع بیشماری از عواملی را که انسانها در چنین سرعتی قادر به درک آنها نیستند، در نظر میگیرند. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل ها با بک تست دیده می شوند. بک تست توسط معامله گران برای آزمایش سازگاری و اثربخشی استراتژی های معاملاتی و راه حل های معاملاتی مبتنی بر نرم افزار در برابر داده های قیمتی تاریخی استفاده می شود. بک تست همچنین به عنوان یک زمین بازی ایده آل برای توسعه بیشتر تجارت با فرکانس بالا و همچنین ارزیابی عملکرد معاملات دستی یا خودکار عمل می کند. با پیشرفت فناوری های نوظهور و پیشرفت برنامه های تجاری فراتر از توانایی های انسانی، تجزیه و تحلیل ها همچنان نقش مهمی در تجارت خواهد داشت.
تجزیه و تحلیل ممکن است به عنوان تشخیص، تجزیه و تحلیل، و رله الگوهای نتیجه در داده ها تعریف شود. تجزیه و تحلیل همچنین به دنبال توضیح یا منعکس کردن دقیق رابطه بین داده ها و تصمیم گیری موثر است. در فضای معاملاتی، تجزیه و تحلیل ها به شیوه ای پیش بینی کننده در تلاش برای پیش بینی دقیق تر قیمت اعمال می شوند. این مدل پیشبینیکننده تحلیل معمولاً شامل تجزیه و تحلیل الگوهای قیمت تاریخی است که در تلاش برای تعیین نتایج قیمت خاص استفاده میشود. تجزیه و تحلیل همچنین ممکن است با یک مدل توصیفی ساختار یافته باشد، که در آن خوانندگان تلاش می کنند تا همبستگی و درک بهتری از نحوه و چرایی واکنش معامله گران به مجموعه خاصی از متغیرها ترسیم کنند. معاملهگران گاهی اوقات شاخصهای فنی مانند میانگینهای متحرک، باندهای بولینگر و نقاط شکست را اجرا میکنند که بر اساس دادههای تاریخی ساخته میشوند و برای پیشبینی حرکات آتی قیمت استفاده میشوند. نحوه ارتباط آنالیتیکس با Algo TradingAnalytics در مفهوم تجارت الگوریتمی که در آن نرم افزار به گونه ای برنامه ریزی شده است که به طور مستقل سفارشات خرید و فروش را بر اساس یک سری عوامل از پیش تعیین شده، سیگنال دهی و/یا اجرای سفارشات خرید و فروش را به طور مستقل برنامه ریزی کرده است. در فضای نهادی، Algo-trading در طول سالها به شدت رقابتی شده است، زیرا موسسات تجاری به دنبال عملکرد بهتر از رقبا از طریق سیستمهای خودکار و استفاده مجازی از استراتژیهای معاملاتی هستند. تجارت، که در آن از ابررایانه ها برای تجزیه و تحلیل چندین بازار به طور همزمان استفاده می شود تا تصمیمات معاملاتی خودکار تقریباً آنی اتخاذ شود. پلتفرمهایی که از HFT پشتیبانی میکنند، این قابلیت را دارند که عملکرد قابلتوجهی از معاملهگران انسانی داشته باشند. این به دلیل توانایی ذاتی آن است که میتوان مجموعههای کلان داده را به طور جامع تجزیه و تحلیل کرد و در عین حال مجموع بیشماری از عواملی را که انسانها در چنین سرعتی قادر به درک آنها نیستند، در نظر میگیرند. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل ها با بک تست دیده می شوند. بک تست توسط معامله گران برای آزمایش سازگاری و اثربخشی استراتژی های معاملاتی و راه حل های معاملاتی مبتنی بر نرم افزار در برابر داده های قیمتی تاریخی استفاده می شود. بک تست همچنین به عنوان یک زمین بازی ایده آل برای توسعه بیشتر تجارت با فرکانس بالا و همچنین ارزیابی عملکرد معاملات دستی یا خودکار عمل می کند. با پیشرفت فناوری های نوظهور و پیشرفت برنامه های تجاری فراتر از توانایی های انسانی، تجزیه و تحلیل ها همچنان نقش مهمی در تجارت خواهد داشت.
این اصطلاح را بخوانید و یکپارچه آنها را با سایر فرآیندهای داخلی خود یکپارچه کند. با انتخاب Quantifi، Mizuho Americas در زمان و منابع توسعه صرفه جویی کرده است و اکنون می تواند بر تجارت اصلی خود تمرکز کند.
روهان داگلاس، مدیرعامل Quantifi، اظهار داشت: «ما خوشحالیم که به Mizuho Americas، یکی از بانک‌های سرمایه‌گذاری برتر، فناوری و پشتیبانی برای تجارت مشتقات سهام خود ارائه می‌کنیم. ما مشتاقانه منتظر همکاری با Mizuho Americas هستیم تا به آن کمک کنیم تا عرضه سهام خود را گسترش دهد.
افزایش دسترسی مدیریت دارایی و ثروت
این معامله بر تعهد Mizuho Americas برای افزایش پیشنهادات بانک سرمایه گذاری خود و توسعه مجموعه ای از راه حل ها برای مشتریان در بازار سرمایه گذاری جایگزین تاکید می کند.
در دسامبر سال گذشته، Mizuho یک سرمایه گذاری استراتژیک در M-Service، یک بازیگر پیشرو در بخش پرداخت دیجیتال ویتنام انجام داد. Mizuho حدود 7.5 درصد از سهام M-Service را برای کمک به رشد شرکت خریداری کرد.
ماه گذشته، Mizuho Americas قراردادی را برای خرید Capstone Partners مستقر در دالاس، یک عامل پیشرو در بازار متوسط با تمرکز بر خدمات مشاوره و جذب سرمایه به سهام خصوصی، اعتبار، دارایی‌های واقعی و شرکت‌های سرمایه‌گذاری زیرساخت امضا کرد. با ادغام، Mizuho می‌خواهد قابلیت‌های افزایش سرمایه و توزیع خود را از طریق شبکه جهانی Capstone متشکل از بیش از 1,500 شریک محدود در سراسر آسیا، اروپا و ایالات متحده با فرصت‌های گسترده برای راه‌حل‌های بانکداری سرمایه‌گذاری مکمل بیع متقابل تقویت کند.
در اکتبر سال گذشته، میزوهو سه بانکدار ارشد را استخدام کرد تا به منظور پشتیبانی از مشتریان خود، پلتفرم آمریکا را در بانکداری، سهام، درآمد ثابت و معاملات آتی گسترش دهد.
Mizuho Americas، یک شرکت تابعه شرکت ژاپنی Mizuho Financial Group، امروز اعلام کرد که Quantifi، ارائه‌دهنده فین‌تک ریسک، تجزیه و تحلیل و راه‌حل‌های معاملاتی را برای پشتیبانی از پلتفرم مشتقات سهام در حال گسترش خود انتخاب کرده است.
Mizuho اظهار داشت که به دنبال یک راه حل قیمت گذاری و ساختار مستقل برای تکمیل اندازه گیری ریسک در اوراق مشارکت ساختار یافته قیمت و موقعیت های مشتقه خود است.
Quantifi فرآیند داخلی موجود Mizuho America را تکمیل می‌کند و مدل‌های قیمت‌گذاری اضافی را برای اعتبارسنجی مدل‌های داخلی آن ارائه می‌کند.
Mizuho گفت که Quantifi را به دلیل عمق تجزیه و تحلیل سهام و انعطاف‌پذیری فناوری آن انتخاب کرده است. علاوه بر این، Mizuho اظهار داشت که آن را انتخاب کرده است fintech
Fintech
فناوری مالی (fintech) به عنوان فناوری ay تعریف می شود که در جهت خودکارسازی و افزایش ارائه و کاربرد خدمات مالی است. خاستگاه اصطلاح فین تک ها را می توان به دهه 1990 ردیابی کرد، جایی که در درجه اول به عنوان یک فناوری سیستم پشتیبان برای موسسات مالی مشهور استفاده می شد. با این حال، از آن زمان در خارج از بخش تجاری با تمرکز بیشتر بر خدمات مصرف کننده رشد کرده است. فین تک ها به چه منظوری خدمت می کنند؟ هدف اصلی فین تک ها ارائه خدمات فناوری است که نه تنها به مصرف کنندگان، اپراتورهای تجاری و شبکه ها کمک می کند، بلکه به آنها کمک می کند. این امر با بهینه سازی فرآیندهای تجاری و عملیات مالی از طریق پیاده سازی نرم افزارهای تخصصی، الگوریتم ها و فرآیندهای محاسباتی خودکار انجام می شود. با گذار از ریشه های بخش مالی، ارائه دهندگان فین تک را می توان از طریق صنایع متعددی مانند بانکداری خرده فروشی، آموزش، ارزهای دیجیتال، بیمه، غیرانتفاعی و غیره پیدا کرد. در حالی که فینتکها طیف گستردهای از بخشهای تجاری را پوشش میدهند، میتوان آن را به چهار طبقهبندی تقسیم کرد که به شرح زیر است: تجارت به کسبوکار برای بانکها، تجارت به کسبوکار برای مشتریان تجاری بانکی، کسبوکار به مصرفکننده برای مشاغل کوچک، و مصرف کنندگان اخیراً، حضور فینتکها به طور فزایندهای در بخش تجارت، عمدتاً برای ارزهای دیجیتال و فناوری بلاک چین آشکار شده است. ایجاد و استفاده از بیتکوین همچنین میتواند به نوآوریهای فین تکها کمک کند، در حالی که قراردادهای هوشمند از طریق فناوری بلاک چین، قراردادهای بین خریداران را ساده و خودکار کرده است. و فروشندگان به طور کلی، برنامههای فین‌تک با تمرکز بر مصرفکنندهمحور متنوعتر میشوند، در حالی که برنامههای کاربردی آن همچنان به نوآوری در بخش تجارت و ارزهای دیجیتال از طریق فناوریهای خودکار و شیوههای تجاری ادامه میدهند.
فناوری مالی (fintech) به عنوان فناوری ay تعریف می شود که در جهت خودکارسازی و افزایش ارائه و کاربرد خدمات مالی است. خاستگاه اصطلاح فین تک ها را می توان به دهه 1990 ردیابی کرد، جایی که در درجه اول به عنوان یک فناوری سیستم پشتیبان برای موسسات مالی مشهور استفاده می شد. با این حال، از آن زمان در خارج از بخش تجاری با تمرکز بیشتر بر خدمات مصرف کننده رشد کرده است. فین تک ها به چه منظوری خدمت می کنند؟ هدف اصلی فین تک ها ارائه خدمات فناوری است که نه تنها به مصرف کنندگان، اپراتورهای تجاری و شبکه ها کمک می کند، بلکه به آنها کمک می کند. این امر با بهینه سازی فرآیندهای تجاری و عملیات مالی از طریق پیاده سازی نرم افزارهای تخصصی، الگوریتم ها و فرآیندهای محاسباتی خودکار انجام می شود. با گذار از ریشه های بخش مالی، ارائه دهندگان فین تک را می توان از طریق صنایع متعددی مانند بانکداری خرده فروشی، آموزش، ارزهای دیجیتال، بیمه، غیرانتفاعی و غیره پیدا کرد. در حالی که فینتکها طیف گستردهای از بخشهای تجاری را پوشش میدهند، میتوان آن را به چهار طبقهبندی تقسیم کرد که به شرح زیر است: تجارت به کسبوکار برای بانکها، تجارت به کسبوکار برای مشتریان تجاری بانکی، کسبوکار به مصرفکننده برای مشاغل کوچک، و مصرف کنندگان اخیراً، حضور فینتکها به طور فزایندهای در بخش تجارت، عمدتاً برای ارزهای دیجیتال و فناوری بلاک چین آشکار شده است. ایجاد و استفاده از بیتکوین همچنین میتواند به نوآوریهای فین تکها کمک کند، در حالی که قراردادهای هوشمند از طریق فناوری بلاک چین، قراردادهای بین خریداران را ساده و خودکار کرده است. و فروشندگان به طور کلی، برنامههای فین‌تک با تمرکز بر مصرفکنندهمحور متنوعتر میشوند، در حالی که برنامههای کاربردی آن همچنان به نوآوری در بخش تجارت و ارزهای دیجیتال از طریق فناوریهای خودکار و شیوههای تجاری ادامه میدهند.
این اصطلاح را بخوانید این شرکت به دلیل خدمات پاسخگو و کتابخانه مدل گسترده برای کمک به تکمیل فناوری اختصاصی و داخلی خود.
با Quantifi، Mizuho Americas دسترسی خود را به قیمت گذاری دقیق و سریع افزایش می دهد علم تجزیه و تحلیل
تجزیه و تحلیل ترافیک
تجزیه و تحلیل ممکن است به عنوان تشخیص، تجزیه و تحلیل، و رله الگوهای نتیجه در داده ها تعریف شود. تجزیه و تحلیل همچنین به دنبال توضیح یا منعکس کردن دقیق رابطه بین داده ها و تصمیم گیری موثر است. در فضای معاملاتی، تجزیه و تحلیل ها به شیوه ای پیش بینی کننده در تلاش برای پیش بینی دقیق تر قیمت اعمال می شوند. این مدل پیشبینیکننده تحلیل معمولاً شامل تجزیه و تحلیل الگوهای قیمت تاریخی است که در تلاش برای تعیین نتایج قیمت خاص استفاده میشود. تجزیه و تحلیل همچنین ممکن است با یک مدل توصیفی ساختار یافته باشد، که در آن خوانندگان تلاش می کنند تا همبستگی و درک بهتری از نحوه و چرایی واکنش معامله گران به مجموعه خاصی از متغیرها ترسیم کنند. معاملهگران گاهی اوقات شاخصهای فنی مانند میانگینهای متحرک، باندهای بولینگر و نقاط شکست را اجرا میکنند که بر اساس دادههای تاریخی ساخته میشوند و برای پیشبینی حرکات آتی قیمت استفاده میشوند. نحوه ارتباط آنالیتیکس با Algo TradingAnalytics در مفهوم تجارت الگوریتمی که در آن نرم افزار به گونه ای برنامه ریزی شده است که به طور مستقل سفارشات خرید و فروش را بر اساس یک سری عوامل از پیش تعیین شده، سیگنال دهی و/یا اجرای سفارشات خرید و فروش را به طور مستقل برنامه ریزی کرده است. در فضای نهادی، Algo-trading در طول سالها به شدت رقابتی شده است، زیرا موسسات تجاری به دنبال عملکرد بهتر از رقبا از طریق سیستمهای خودکار و استفاده مجازی از استراتژیهای معاملاتی هستند. تجارت، که در آن از ابررایانه ها برای تجزیه و تحلیل چندین بازار به طور همزمان استفاده می شود تا تصمیمات معاملاتی خودکار تقریباً آنی اتخاذ شود. پلتفرمهایی که از HFT پشتیبانی میکنند، این قابلیت را دارند که عملکرد قابلتوجهی از معاملهگران انسانی داشته باشند. این به دلیل توانایی ذاتی آن است که میتوان مجموعههای کلان داده را به طور جامع تجزیه و تحلیل کرد و در عین حال مجموع بیشماری از عواملی را که انسانها در چنین سرعتی قادر به درک آنها نیستند، در نظر میگیرند. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل ها با بک تست دیده می شوند. بک تست توسط معامله گران برای آزمایش سازگاری و اثربخشی استراتژی های معاملاتی و راه حل های معاملاتی مبتنی بر نرم افزار در برابر داده های قیمتی تاریخی استفاده می شود. بک تست همچنین به عنوان یک زمین بازی ایده آل برای توسعه بیشتر تجارت با فرکانس بالا و همچنین ارزیابی عملکرد معاملات دستی یا خودکار عمل می کند. با پیشرفت فناوری های نوظهور و پیشرفت برنامه های تجاری فراتر از توانایی های انسانی، تجزیه و تحلیل ها همچنان نقش مهمی در تجارت خواهد داشت.
تجزیه و تحلیل ممکن است به عنوان تشخیص، تجزیه و تحلیل، و رله الگوهای نتیجه در داده ها تعریف شود. تجزیه و تحلیل همچنین به دنبال توضیح یا منعکس کردن دقیق رابطه بین داده ها و تصمیم گیری موثر است. در فضای معاملاتی، تجزیه و تحلیل ها به شیوه ای پیش بینی کننده در تلاش برای پیش بینی دقیق تر قیمت اعمال می شوند. این مدل پیشبینیکننده تحلیل معمولاً شامل تجزیه و تحلیل الگوهای قیمت تاریخی است که در تلاش برای تعیین نتایج قیمت خاص استفاده میشود. تجزیه و تحلیل همچنین ممکن است با یک مدل توصیفی ساختار یافته باشد، که در آن خوانندگان تلاش می کنند تا همبستگی و درک بهتری از نحوه و چرایی واکنش معامله گران به مجموعه خاصی از متغیرها ترسیم کنند. معاملهگران گاهی اوقات شاخصهای فنی مانند میانگینهای متحرک، باندهای بولینگر و نقاط شکست را اجرا میکنند که بر اساس دادههای تاریخی ساخته میشوند و برای پیشبینی حرکات آتی قیمت استفاده میشوند. نحوه ارتباط آنالیتیکس با Algo TradingAnalytics در مفهوم تجارت الگوریتمی که در آن نرم افزار به گونه ای برنامه ریزی شده است که به طور مستقل سفارشات خرید و فروش را بر اساس یک سری عوامل از پیش تعیین شده، سیگنال دهی و/یا اجرای سفارشات خرید و فروش را به طور مستقل برنامه ریزی کرده است. در فضای نهادی، Algo-trading در طول سالها به شدت رقابتی شده است، زیرا موسسات تجاری به دنبال عملکرد بهتر از رقبا از طریق سیستمهای خودکار و استفاده مجازی از استراتژیهای معاملاتی هستند. تجارت، که در آن از ابررایانه ها برای تجزیه و تحلیل چندین بازار به طور همزمان استفاده می شود تا تصمیمات معاملاتی خودکار تقریباً آنی اتخاذ شود. پلتفرمهایی که از HFT پشتیبانی میکنند، این قابلیت را دارند که عملکرد قابلتوجهی از معاملهگران انسانی داشته باشند. این به دلیل توانایی ذاتی آن است که میتوان مجموعههای کلان داده را به طور جامع تجزیه و تحلیل کرد و در عین حال مجموع بیشماری از عواملی را که انسانها در چنین سرعتی قادر به درک آنها نیستند، در نظر میگیرند. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل ها با بک تست دیده می شوند. بک تست توسط معامله گران برای آزمایش سازگاری و اثربخشی استراتژی های معاملاتی و راه حل های معاملاتی مبتنی بر نرم افزار در برابر داده های قیمتی تاریخی استفاده می شود. بک تست همچنین به عنوان یک زمین بازی ایده آل برای توسعه بیشتر تجارت با فرکانس بالا و همچنین ارزیابی عملکرد معاملات دستی یا خودکار عمل می کند. با پیشرفت فناوری های نوظهور و پیشرفت برنامه های تجاری فراتر از توانایی های انسانی، تجزیه و تحلیل ها همچنان نقش مهمی در تجارت خواهد داشت.
این اصطلاح را بخوانید و یکپارچه آنها را با سایر فرآیندهای داخلی خود یکپارچه کند. با انتخاب Quantifi، Mizuho Americas در زمان و منابع توسعه صرفه جویی کرده است و اکنون می تواند بر تجارت اصلی خود تمرکز کند.
روهان داگلاس، مدیرعامل Quantifi، اظهار داشت: «ما خوشحالیم که به Mizuho Americas، یکی از بانک‌های سرمایه‌گذاری برتر، فناوری و پشتیبانی برای تجارت مشتقات سهام خود ارائه می‌کنیم. ما مشتاقانه منتظر همکاری با Mizuho Americas هستیم تا به آن کمک کنیم تا عرضه سهام خود را گسترش دهد.
افزایش دسترسی مدیریت دارایی و ثروت
این معامله بر تعهد Mizuho Americas برای افزایش پیشنهادات بانک سرمایه گذاری خود و توسعه مجموعه ای از راه حل ها برای مشتریان در بازار سرمایه گذاری جایگزین تاکید می کند.
در دسامبر سال گذشته، Mizuho یک سرمایه گذاری استراتژیک در M-Service، یک بازیگر پیشرو در بخش پرداخت دیجیتال ویتنام انجام داد. Mizuho حدود 7.5 درصد از سهام M-Service را برای کمک به رشد شرکت خریداری کرد.
ماه گذشته، Mizuho Americas قراردادی را برای خرید Capstone Partners مستقر در دالاس، یک عامل پیشرو در بازار متوسط با تمرکز بر خدمات مشاوره و جذب سرمایه به سهام خصوصی، اعتبار، دارایی‌های واقعی و شرکت‌های سرمایه‌گذاری زیرساخت امضا کرد. با ادغام، Mizuho می‌خواهد قابلیت‌های افزایش سرمایه و توزیع خود را از طریق شبکه جهانی Capstone متشکل از بیش از 1,500 شریک محدود در سراسر آسیا، اروپا و ایالات متحده با فرصت‌های گسترده برای راه‌حل‌های بانکداری سرمایه‌گذاری مکمل بیع متقابل تقویت کند.
در اکتبر سال گذشته، میزوهو سه بانکدار ارشد را استخدام کرد تا به منظور پشتیبانی از مشتریان خود، پلتفرم آمریکا را در بانکداری، سهام، درآمد ثابت و معاملات آتی گسترش دهد.
منبع: https://www.financemagnates.com/fintech/mizuho-americas-taps-quantifi-to-support-its-growing-equity-derivatives-platform/