2002 से व्यवसाय में थाईलैंड की प्रतिभूति ब्रोकरेज फर्म, Finansia Syrus Securities Public Company Limited ने अपने प्रोफाइल में डिजिटल संपत्ति जोड़ने की व्यवस्था की है।
सार्वजनिक कंपनी ने क्रिप्टो एक्सप्रेस (थाईलैंड) कंपनी के साथ एक समझौते पर हस्ताक्षर किए हैं, जो क्रिप्टो नवाचार के लिए एक्सचेंज और ब्रोकर तकनीक विकसित करती है, ताकि उसे देश में अपने डिजिटल परिसंपत्ति ब्रोकरेज व्यवसाय की स्थापना में सहायता प्रदान की जा सके।
फिनैंसिया के निदेशक मंडल ने 22 मार्च को कंपनी को एक सहायक कंपनी स्थापित करने की मंजूरी दे दी थी, जिसे थाईलैंड सिक्योरिटीज एंड एक्सचेंज कमीशन (एसईसी) को डिजिटल एसेट ब्रोकरेज लाइसेंस आवेदन जमा करने की तैयारी से गुजरना था।
फाइनेंसिया, जो का सदस्य है स्टॉक एक्सचेंज
स्टॉक एक्सचेंज
एक स्टॉक एक्सचेंज, जिसे सिक्योरिटीज एक्सचेंज या बोर्स के रूप में भी जाना जाता है, एक ऐसी सुविधा है जहां स्टॉकब्रोकर और व्यापारी सिक्योरिटीज खरीद और बेच सकते हैं। इसमें स्टॉक, बॉन्ड, एक्सचेंज-ट्रेडेड फंड (ईटीएफ), या अन्य वित्तीय साधनों के शेयर शामिल हैं। विस्तार से, स्टॉक एक्सचेंज ऐसी प्रतिभूतियों और उपकरणों के निर्गम और मोचन के लिए सुविधाएं भी प्रदान कर सकते हैं और आय और लाभांश के भुगतान सहित पूंजीगत घटनाएं स्टॉक एक्सचेंज वित्तीय बाजार में एक स्थायी स्थिरता के रूप में विकसित हुए हैं और पूरे में कुछ सबसे अधिक दिखाई देने वाली संस्थाएं हैं industry. लगभग हर विकसित देश में एक घरेलू स्टॉक एक्सचेंज है, जिसमें कई महत्व और आकार में भिन्न हैं। मई 2020 तक दुनिया के सबसे बड़े स्टॉक एक्सचेंजों में न्यूयॉर्क स्टॉक एक्सचेंज (NYSE), NASDAQ, टोक्यो स्टॉक एक्सचेंज, हांगकांग स्टॉक एक्सचेंज शामिल हैं। लंदन स्टॉक एक्सचेंज, यूरोनेक्स्ट और शेनजेन स्टॉक एक्सचेंज। स्टॉक एक्सचेंज क्या कार्य करते हैं? आधुनिक वित्तीय प्रणाली के भीतर स्टॉक एक्सचेंजों की विभिन्न उपयोगिताएं हैं। जैसा कि इसके नाम से पता चलता है, स्टॉक एक्सचेंज अक्सर शेयर बाजार का सबसे महत्वपूर्ण घटक होता है। स्टॉक एक्सचेंजों का एक अन्य महत्वपूर्ण तत्व कंपनी के शेयरों और निवेशकों के लिए बॉन्ड के प्रारंभिक सार्वजनिक पेशकश (आईपीओ) का प्रसार है। यह प्राथमिक बाजार और बाद में द्वितीयक बाजार दोनों में किया जाता है। किसी भी कंपनी या संस्था को स्टॉक एक्सचेंज में शामिल नहीं किया जा सकता है। एक निश्चित एक्सचेंज पर सुरक्षा का व्यापार करने में सक्षम होने के लिए विशिष्ट प्रतिभूतियों की सूची की आवश्यकता होती है। एक्सचेंज पर ट्रेडिंग प्रमाणित ब्रोकरों तक ही सीमित है जो एक्सचेंज के सदस्य हैं। भीड़-भाड़ वाले व्यापारिक फर्शों की पारंपरिक छवि हाल के वर्षों में अन्य विभिन्न व्यापारिक स्थानों को शामिल करने के लिए कम हो गई है। इसमें इलेक्ट्रॉनिक संचार नेटवर्क, वैकल्पिक व्यापार प्रणाली और "डार्क पूल" शामिल हैं, जिन्होंने अंततः पारंपरिक स्टॉक एक्सचेंजों से दूर व्यापारिक गतिविधि के प्रवास को देखा है।
एक स्टॉक एक्सचेंज, जिसे सिक्योरिटीज एक्सचेंज या बोर्स के रूप में भी जाना जाता है, एक ऐसी सुविधा है जहां स्टॉकब्रोकर और व्यापारी सिक्योरिटीज खरीद और बेच सकते हैं। इसमें स्टॉक, बॉन्ड, एक्सचेंज-ट्रेडेड फंड (ईटीएफ), या अन्य वित्तीय साधनों के शेयर शामिल हैं। विस्तार से, स्टॉक एक्सचेंज ऐसी प्रतिभूतियों और उपकरणों के निर्गम और मोचन के लिए सुविधाएं भी प्रदान कर सकते हैं और आय और लाभांश के भुगतान सहित पूंजीगत घटनाएं स्टॉक एक्सचेंज वित्तीय बाजार में एक स्थायी स्थिरता के रूप में विकसित हुए हैं और पूरे में कुछ सबसे अधिक दिखाई देने वाली संस्थाएं हैं industry. लगभग हर विकसित देश में एक घरेलू स्टॉक एक्सचेंज है, जिसमें कई महत्व और आकार में भिन्न हैं। मई 2020 तक दुनिया के सबसे बड़े स्टॉक एक्सचेंजों में न्यूयॉर्क स्टॉक एक्सचेंज (NYSE), NASDAQ, टोक्यो स्टॉक एक्सचेंज, हांगकांग स्टॉक एक्सचेंज शामिल हैं। लंदन स्टॉक एक्सचेंज, यूरोनेक्स्ट और शेनजेन स्टॉक एक्सचेंज। स्टॉक एक्सचेंज क्या कार्य करते हैं? आधुनिक वित्तीय प्रणाली के भीतर स्टॉक एक्सचेंजों की विभिन्न उपयोगिताएं हैं। जैसा कि इसके नाम से पता चलता है, स्टॉक एक्सचेंज अक्सर शेयर बाजार का सबसे महत्वपूर्ण घटक होता है। स्टॉक एक्सचेंजों का एक अन्य महत्वपूर्ण तत्व कंपनी के शेयरों और निवेशकों के लिए बॉन्ड के प्रारंभिक सार्वजनिक पेशकश (आईपीओ) का प्रसार है। यह प्राथमिक बाजार और बाद में द्वितीयक बाजार दोनों में किया जाता है। किसी भी कंपनी या संस्था को स्टॉक एक्सचेंज में शामिल नहीं किया जा सकता है। एक निश्चित एक्सचेंज पर सुरक्षा का व्यापार करने में सक्षम होने के लिए विशिष्ट प्रतिभूतियों की सूची की आवश्यकता होती है। एक्सचेंज पर ट्रेडिंग प्रमाणित ब्रोकरों तक ही सीमित है जो एक्सचेंज के सदस्य हैं। भीड़-भाड़ वाले व्यापारिक फर्शों की पारंपरिक छवि हाल के वर्षों में अन्य विभिन्न व्यापारिक स्थानों को शामिल करने के लिए कम हो गई है। इसमें इलेक्ट्रॉनिक संचार नेटवर्क, वैकल्पिक व्यापार प्रणाली और "डार्क पूल" शामिल हैं, जिन्होंने अंततः पारंपरिक स्टॉक एक्सचेंजों से दूर व्यापारिक गतिविधि के प्रवास को देखा है।
इस टर्म को पढ़ें थाईलैंड के नागरिक और थाई बॉन्ड डीलिंग सेंटर के सदस्य, क्रिप्टो एक्सप्रेस के आधुनिक इलेक्ट्रॉनिक नो-योर-कस्टमर सॉल्यूशन सिस्टम से लाभ प्राप्त करने की उम्मीद करते हैं जो नवीनतम का उपयोग करता है यंत्र अधिगम
मशीन लर्निंग
मशीन लर्निंग को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के एक एप्लिकेशन के रूप में परिभाषित किया गया है जो स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना अनुभव से स्वचालित रूप से सीखने और बेहतर बनाने के लिए दिखता है। मशीन लर्निंग एक तेजी से बढ़ता हुआ क्षेत्र है जो कंप्यूटर प्रोग्राम के विकास पर भी ध्यान केंद्रित करता है जो डेटा तक पहुंच सकता है और इसका उपयोग खुद के लिए सीख सकता है। वित्तीय सेवा उद्योग सहित अधिकांश उद्योगों और क्षेत्रों के लिए इसके कई संभावित लाभ हैं। मशीन लर्निंग की व्याख्या मशीन लर्निंग को अवलोकन संबंधी व्यवहार के माध्यम से समझाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, सीखने की प्रक्रिया अवलोकन या डेटा से शुरू होती है। इसमें डेटा में पैटर्न का पता लगाने में मदद करने के लिए उदाहरण और अप्रत्यक्ष अनुभव या निर्देश शामिल हैं। ऐसा करने में, लक्ष्य प्रदान किए गए उदाहरणों के आधार पर भविष्य में बेहतर निर्णय लेना है। परिस्थितियों के एक आदर्श सेट में, कंप्यूटर मानव हस्तक्षेप या सहायता के बिना स्वचालित रूप से सीखते हैं और तदनुसार क्रियाओं को समायोजित करते हैं। मशीन लर्निंग दो अलग-अलग रूप ले सकती है, यानी पर्यवेक्षित या असुरक्षित शिक्षा। पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए लेबल किए गए उदाहरणों का उपयोग करके अतीत में सीखी गई चीजों को नए डेटा पर लागू कर सकते हैं। इस प्रकार, प्रणाली पर्याप्त स्तर के प्रशिक्षण के बाद किसी भी नए इनपुट के लिए लक्ष्य प्रदान करने में सक्षम है। लर्निंग एल्गोरिदम भी अपने आउटपुट की तुलना मॉडल को संशोधित करने के लिए त्रुटियों को खोजने के लिए कर सकता है। विस्तार से, अप्रशिक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग तब किया जाता है जब प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली जानकारी न तो वर्गीकृत होती है और न ही लेबल की जाती है। गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण अध्ययन करता है कि कैसे सिस्टम बिना लेबल वाले डेटा से छिपी संरचना का वर्णन करने के लिए एक फ़ंक्शन का अनुमान लगा सकता है। सिस्टम सही आउटपुट का पता नहीं लगाता है, लेकिन यह डेटा की खोज करता है और बिना लेबल वाले डेटा से छिपी संरचनाओं का वर्णन करने के लिए डेटासेट से निष्कर्ष निकाल सकता है।
मशीन लर्निंग को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के एक एप्लिकेशन के रूप में परिभाषित किया गया है जो स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना अनुभव से स्वचालित रूप से सीखने और बेहतर बनाने के लिए दिखता है। मशीन लर्निंग एक तेजी से बढ़ता हुआ क्षेत्र है जो कंप्यूटर प्रोग्राम के विकास पर भी ध्यान केंद्रित करता है जो डेटा तक पहुंच सकता है और इसका उपयोग खुद के लिए सीख सकता है। वित्तीय सेवा उद्योग सहित अधिकांश उद्योगों और क्षेत्रों के लिए इसके कई संभावित लाभ हैं। मशीन लर्निंग की व्याख्या मशीन लर्निंग को अवलोकन संबंधी व्यवहार के माध्यम से समझाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, सीखने की प्रक्रिया अवलोकन या डेटा से शुरू होती है। इसमें डेटा में पैटर्न का पता लगाने में मदद करने के लिए उदाहरण और अप्रत्यक्ष अनुभव या निर्देश शामिल हैं। ऐसा करने में, लक्ष्य प्रदान किए गए उदाहरणों के आधार पर भविष्य में बेहतर निर्णय लेना है। परिस्थितियों के एक आदर्श सेट में, कंप्यूटर मानव हस्तक्षेप या सहायता के बिना स्वचालित रूप से सीखते हैं और तदनुसार क्रियाओं को समायोजित करते हैं। मशीन लर्निंग दो अलग-अलग रूप ले सकती है, यानी पर्यवेक्षित या असुरक्षित शिक्षा। पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए लेबल किए गए उदाहरणों का उपयोग करके अतीत में सीखी गई चीजों को नए डेटा पर लागू कर सकते हैं। इस प्रकार, प्रणाली पर्याप्त स्तर के प्रशिक्षण के बाद किसी भी नए इनपुट के लिए लक्ष्य प्रदान करने में सक्षम है। लर्निंग एल्गोरिदम भी अपने आउटपुट की तुलना मॉडल को संशोधित करने के लिए त्रुटियों को खोजने के लिए कर सकता है। विस्तार से, अप्रशिक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग तब किया जाता है जब प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली जानकारी न तो वर्गीकृत होती है और न ही लेबल की जाती है। गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण अध्ययन करता है कि कैसे सिस्टम बिना लेबल वाले डेटा से छिपी संरचना का वर्णन करने के लिए एक फ़ंक्शन का अनुमान लगा सकता है। सिस्टम सही आउटपुट का पता नहीं लगाता है, लेकिन यह डेटा की खोज करता है और बिना लेबल वाले डेटा से छिपी संरचनाओं का वर्णन करने के लिए डेटासेट से निष्कर्ष निकाल सकता है।
इस टर्म को पढ़ें और कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित अंतर्दृष्टि से इसकी ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया की गति में 80% सुधार होगा।
क्रिप्टो एक्सप्रेस की तकनीक इसे सुविधाजनक, तेज़ और सुरक्षित सोशल नेटवर्क में लेनदेन की पहचान करने में सक्षम बनाती है।
डिजिटल संपत्ति की ओर एक वैश्विक कदम
जैसे-जैसे दुनिया भर में डिजिटल संपत्ति अपनाने में वृद्धि हो रही है, अधिक पारंपरिक ब्रोकरेज कंपनियां उभरते बाजारों की मांगों को पूरा करने की दौड़ में शामिल हो रही हैं। इसके कारण एक निवेश में उछाल डिजिटल संपत्ति में।
उदाहरण के लिए, आज NASDAQ-सूचीबद्ध कोवेन इंक ने अपना डिजिटल परिसंपत्ति प्रभाग लॉन्च किया, कोवेन डिजिटल एलएलसी, एक पूर्ण स्वामित्व वाली सहायक कंपनी, जो स्टैमफोर्ड, कनेक्टिकट, संयुक्त राज्य अमेरिका में स्थित है। नए प्रभाग के माध्यम से, कोवेन का कहना है कि वह संस्थागत निवेशकों को कुशल व्यापार और हिरासत समाधान प्रदान करने की योजना बना रहा है।
कोवेन ने यह भी खुलासा किया कि वह पिछले 15 महीनों में कोवेन डिजिटल के लॉन्च के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे और प्रणालियों के विकास पर काम कर रहा है और एक सुरक्षित और अनुपालन डिजिटल परिसंपत्ति पारिस्थितिकी तंत्र की आवश्यकता पर जोर दिया है।
कोवेन के अध्यक्ष और मुख्य कार्यकारी अधिकारी जेफरी एम. सोलोमन ने कहा, "कोवेन डिजिटल के माध्यम से, हमारे ग्राहकों के पास अब हमारी संस्थागत गुणवत्ता और पूरी तरह से एकीकृत एंड-टू-एंड निष्पादन और हिरासत क्षमताओं के साथ क्रिप्टो और डिजिटल परिसंपत्ति बाजारों तक पहुंच है।" "कोवेन नवाचार में सबसे आगे रहकर अपने ग्राहकों के लिए बेहतर प्रदर्शन करने के लिए प्रतिबद्ध है।"
इस महीने की शुरुआत में, संयुक्त अरब अमीरात के सात अमीरातों में से एक, दुबई अमीरात ने डिजिटल परिसंपत्ति क्षेत्र में एक बड़ा कदम उठाया। आभासी संपत्तियों को विनियमित करने वाला पहला कानून और इस क्षेत्र के लिए एक नियामक प्राधिकरण की स्थापना करना।
नए नियामक, दुबई वर्चुअल एसेट्स रेगुलेटरी अथॉरिटी पर अमीरात में बिटकॉइन और अपूरणीय टोकन (एनएफटी) जैसी सभी आभासी संपत्तियों की देखरेख करने का आरोप लगाया गया था। नियामक की स्थापना दुबई वर्चुअल एसेट रेगुलेशन कानून के तहत की गई थी, जो देश में आभासी संपत्तियों के आसपास एक कानूनी ढांचा स्थापित करना चाहता है।
दुबई के शासक शेख मोहम्मद बिन राशिद ने कहा, "हमने विनियमन, लाइसेंसिंग, प्रशासन और स्थानीय और वैश्विक वित्तीय प्रणालियों के अनुरूप आभासी संपत्तियों के लिए दुनिया में सबसे अच्छे कारोबारी माहौल के विकास की निगरानी के लिए एक स्वतंत्र प्राधिकरण की स्थापना की है।" विकास का.
बिन राशिद ने कहा: "भविष्य उसका है जो इसे डिजाइन करेगा... और आज, आभासी संपत्ति कानून के माध्यम से, हम इस नए और तेजी से बढ़ते वैश्विक क्षेत्र के डिजाइन में भाग लेना चाहते हैं।"
2002 से व्यवसाय में थाईलैंड की प्रतिभूति ब्रोकरेज फर्म, Finansia Syrus Securities Public Company Limited ने अपने प्रोफाइल में डिजिटल संपत्ति जोड़ने की व्यवस्था की है।
सार्वजनिक कंपनी ने क्रिप्टो एक्सप्रेस (थाईलैंड) कंपनी के साथ एक समझौते पर हस्ताक्षर किए हैं, जो क्रिप्टो नवाचार के लिए एक्सचेंज और ब्रोकर तकनीक विकसित करती है, ताकि उसे देश में अपने डिजिटल परिसंपत्ति ब्रोकरेज व्यवसाय की स्थापना में सहायता प्रदान की जा सके।
फिनैंसिया के निदेशक मंडल ने 22 मार्च को कंपनी को एक सहायक कंपनी स्थापित करने की मंजूरी दे दी थी, जिसे थाईलैंड सिक्योरिटीज एंड एक्सचेंज कमीशन (एसईसी) को डिजिटल एसेट ब्रोकरेज लाइसेंस आवेदन जमा करने की तैयारी से गुजरना था।
फाइनेंसिया, जो का सदस्य है स्टॉक एक्सचेंज
स्टॉक एक्सचेंज
एक स्टॉक एक्सचेंज, जिसे सिक्योरिटीज एक्सचेंज या बोर्स के रूप में भी जाना जाता है, एक ऐसी सुविधा है जहां स्टॉकब्रोकर और व्यापारी सिक्योरिटीज खरीद और बेच सकते हैं। इसमें स्टॉक, बॉन्ड, एक्सचेंज-ट्रेडेड फंड (ईटीएफ), या अन्य वित्तीय साधनों के शेयर शामिल हैं। विस्तार से, स्टॉक एक्सचेंज ऐसी प्रतिभूतियों और उपकरणों के निर्गम और मोचन के लिए सुविधाएं भी प्रदान कर सकते हैं और आय और लाभांश के भुगतान सहित पूंजीगत घटनाएं स्टॉक एक्सचेंज वित्तीय बाजार में एक स्थायी स्थिरता के रूप में विकसित हुए हैं और पूरे में कुछ सबसे अधिक दिखाई देने वाली संस्थाएं हैं industry. लगभग हर विकसित देश में एक घरेलू स्टॉक एक्सचेंज है, जिसमें कई महत्व और आकार में भिन्न हैं। मई 2020 तक दुनिया के सबसे बड़े स्टॉक एक्सचेंजों में न्यूयॉर्क स्टॉक एक्सचेंज (NYSE), NASDAQ, टोक्यो स्टॉक एक्सचेंज, हांगकांग स्टॉक एक्सचेंज शामिल हैं। लंदन स्टॉक एक्सचेंज, यूरोनेक्स्ट और शेनजेन स्टॉक एक्सचेंज। स्टॉक एक्सचेंज क्या कार्य करते हैं? आधुनिक वित्तीय प्रणाली के भीतर स्टॉक एक्सचेंजों की विभिन्न उपयोगिताएं हैं। जैसा कि इसके नाम से पता चलता है, स्टॉक एक्सचेंज अक्सर शेयर बाजार का सबसे महत्वपूर्ण घटक होता है। स्टॉक एक्सचेंजों का एक अन्य महत्वपूर्ण तत्व कंपनी के शेयरों और निवेशकों के लिए बॉन्ड के प्रारंभिक सार्वजनिक पेशकश (आईपीओ) का प्रसार है। यह प्राथमिक बाजार और बाद में द्वितीयक बाजार दोनों में किया जाता है। किसी भी कंपनी या संस्था को स्टॉक एक्सचेंज में शामिल नहीं किया जा सकता है। एक निश्चित एक्सचेंज पर सुरक्षा का व्यापार करने में सक्षम होने के लिए विशिष्ट प्रतिभूतियों की सूची की आवश्यकता होती है। एक्सचेंज पर ट्रेडिंग प्रमाणित ब्रोकरों तक ही सीमित है जो एक्सचेंज के सदस्य हैं। भीड़-भाड़ वाले व्यापारिक फर्शों की पारंपरिक छवि हाल के वर्षों में अन्य विभिन्न व्यापारिक स्थानों को शामिल करने के लिए कम हो गई है। इसमें इलेक्ट्रॉनिक संचार नेटवर्क, वैकल्पिक व्यापार प्रणाली और "डार्क पूल" शामिल हैं, जिन्होंने अंततः पारंपरिक स्टॉक एक्सचेंजों से दूर व्यापारिक गतिविधि के प्रवास को देखा है।
एक स्टॉक एक्सचेंज, जिसे सिक्योरिटीज एक्सचेंज या बोर्स के रूप में भी जाना जाता है, एक ऐसी सुविधा है जहां स्टॉकब्रोकर और व्यापारी सिक्योरिटीज खरीद और बेच सकते हैं। इसमें स्टॉक, बॉन्ड, एक्सचेंज-ट्रेडेड फंड (ईटीएफ), या अन्य वित्तीय साधनों के शेयर शामिल हैं। विस्तार से, स्टॉक एक्सचेंज ऐसी प्रतिभूतियों और उपकरणों के निर्गम और मोचन के लिए सुविधाएं भी प्रदान कर सकते हैं और आय और लाभांश के भुगतान सहित पूंजीगत घटनाएं स्टॉक एक्सचेंज वित्तीय बाजार में एक स्थायी स्थिरता के रूप में विकसित हुए हैं और पूरे में कुछ सबसे अधिक दिखाई देने वाली संस्थाएं हैं industry. लगभग हर विकसित देश में एक घरेलू स्टॉक एक्सचेंज है, जिसमें कई महत्व और आकार में भिन्न हैं। मई 2020 तक दुनिया के सबसे बड़े स्टॉक एक्सचेंजों में न्यूयॉर्क स्टॉक एक्सचेंज (NYSE), NASDAQ, टोक्यो स्टॉक एक्सचेंज, हांगकांग स्टॉक एक्सचेंज शामिल हैं। लंदन स्टॉक एक्सचेंज, यूरोनेक्स्ट और शेनजेन स्टॉक एक्सचेंज। स्टॉक एक्सचेंज क्या कार्य करते हैं? आधुनिक वित्तीय प्रणाली के भीतर स्टॉक एक्सचेंजों की विभिन्न उपयोगिताएं हैं। जैसा कि इसके नाम से पता चलता है, स्टॉक एक्सचेंज अक्सर शेयर बाजार का सबसे महत्वपूर्ण घटक होता है। स्टॉक एक्सचेंजों का एक अन्य महत्वपूर्ण तत्व कंपनी के शेयरों और निवेशकों के लिए बॉन्ड के प्रारंभिक सार्वजनिक पेशकश (आईपीओ) का प्रसार है। यह प्राथमिक बाजार और बाद में द्वितीयक बाजार दोनों में किया जाता है। किसी भी कंपनी या संस्था को स्टॉक एक्सचेंज में शामिल नहीं किया जा सकता है। एक निश्चित एक्सचेंज पर सुरक्षा का व्यापार करने में सक्षम होने के लिए विशिष्ट प्रतिभूतियों की सूची की आवश्यकता होती है। एक्सचेंज पर ट्रेडिंग प्रमाणित ब्रोकरों तक ही सीमित है जो एक्सचेंज के सदस्य हैं। भीड़-भाड़ वाले व्यापारिक फर्शों की पारंपरिक छवि हाल के वर्षों में अन्य विभिन्न व्यापारिक स्थानों को शामिल करने के लिए कम हो गई है। इसमें इलेक्ट्रॉनिक संचार नेटवर्क, वैकल्पिक व्यापार प्रणाली और "डार्क पूल" शामिल हैं, जिन्होंने अंततः पारंपरिक स्टॉक एक्सचेंजों से दूर व्यापारिक गतिविधि के प्रवास को देखा है।
इस टर्म को पढ़ें थाईलैंड के नागरिक और थाई बॉन्ड डीलिंग सेंटर के सदस्य, क्रिप्टो एक्सप्रेस के आधुनिक इलेक्ट्रॉनिक नो-योर-कस्टमर सॉल्यूशन सिस्टम से लाभ प्राप्त करने की उम्मीद करते हैं जो नवीनतम का उपयोग करता है यंत्र अधिगम
मशीन लर्निंग
मशीन लर्निंग को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के एक एप्लिकेशन के रूप में परिभाषित किया गया है जो स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना अनुभव से स्वचालित रूप से सीखने और बेहतर बनाने के लिए दिखता है। मशीन लर्निंग एक तेजी से बढ़ता हुआ क्षेत्र है जो कंप्यूटर प्रोग्राम के विकास पर भी ध्यान केंद्रित करता है जो डेटा तक पहुंच सकता है और इसका उपयोग खुद के लिए सीख सकता है। वित्तीय सेवा उद्योग सहित अधिकांश उद्योगों और क्षेत्रों के लिए इसके कई संभावित लाभ हैं। मशीन लर्निंग की व्याख्या मशीन लर्निंग को अवलोकन संबंधी व्यवहार के माध्यम से समझाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, सीखने की प्रक्रिया अवलोकन या डेटा से शुरू होती है। इसमें डेटा में पैटर्न का पता लगाने में मदद करने के लिए उदाहरण और अप्रत्यक्ष अनुभव या निर्देश शामिल हैं। ऐसा करने में, लक्ष्य प्रदान किए गए उदाहरणों के आधार पर भविष्य में बेहतर निर्णय लेना है। परिस्थितियों के एक आदर्श सेट में, कंप्यूटर मानव हस्तक्षेप या सहायता के बिना स्वचालित रूप से सीखते हैं और तदनुसार क्रियाओं को समायोजित करते हैं। मशीन लर्निंग दो अलग-अलग रूप ले सकती है, यानी पर्यवेक्षित या असुरक्षित शिक्षा। पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए लेबल किए गए उदाहरणों का उपयोग करके अतीत में सीखी गई चीजों को नए डेटा पर लागू कर सकते हैं। इस प्रकार, प्रणाली पर्याप्त स्तर के प्रशिक्षण के बाद किसी भी नए इनपुट के लिए लक्ष्य प्रदान करने में सक्षम है। लर्निंग एल्गोरिदम भी अपने आउटपुट की तुलना मॉडल को संशोधित करने के लिए त्रुटियों को खोजने के लिए कर सकता है। विस्तार से, अप्रशिक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग तब किया जाता है जब प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली जानकारी न तो वर्गीकृत होती है और न ही लेबल की जाती है। गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण अध्ययन करता है कि कैसे सिस्टम बिना लेबल वाले डेटा से छिपी संरचना का वर्णन करने के लिए एक फ़ंक्शन का अनुमान लगा सकता है। सिस्टम सही आउटपुट का पता नहीं लगाता है, लेकिन यह डेटा की खोज करता है और बिना लेबल वाले डेटा से छिपी संरचनाओं का वर्णन करने के लिए डेटासेट से निष्कर्ष निकाल सकता है।
मशीन लर्निंग को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के एक एप्लिकेशन के रूप में परिभाषित किया गया है जो स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना अनुभव से स्वचालित रूप से सीखने और बेहतर बनाने के लिए दिखता है। मशीन लर्निंग एक तेजी से बढ़ता हुआ क्षेत्र है जो कंप्यूटर प्रोग्राम के विकास पर भी ध्यान केंद्रित करता है जो डेटा तक पहुंच सकता है और इसका उपयोग खुद के लिए सीख सकता है। वित्तीय सेवा उद्योग सहित अधिकांश उद्योगों और क्षेत्रों के लिए इसके कई संभावित लाभ हैं। मशीन लर्निंग की व्याख्या मशीन लर्निंग को अवलोकन संबंधी व्यवहार के माध्यम से समझाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, सीखने की प्रक्रिया अवलोकन या डेटा से शुरू होती है। इसमें डेटा में पैटर्न का पता लगाने में मदद करने के लिए उदाहरण और अप्रत्यक्ष अनुभव या निर्देश शामिल हैं। ऐसा करने में, लक्ष्य प्रदान किए गए उदाहरणों के आधार पर भविष्य में बेहतर निर्णय लेना है। परिस्थितियों के एक आदर्श सेट में, कंप्यूटर मानव हस्तक्षेप या सहायता के बिना स्वचालित रूप से सीखते हैं और तदनुसार क्रियाओं को समायोजित करते हैं। मशीन लर्निंग दो अलग-अलग रूप ले सकती है, यानी पर्यवेक्षित या असुरक्षित शिक्षा। पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए लेबल किए गए उदाहरणों का उपयोग करके अतीत में सीखी गई चीजों को नए डेटा पर लागू कर सकते हैं। इस प्रकार, प्रणाली पर्याप्त स्तर के प्रशिक्षण के बाद किसी भी नए इनपुट के लिए लक्ष्य प्रदान करने में सक्षम है। लर्निंग एल्गोरिदम भी अपने आउटपुट की तुलना मॉडल को संशोधित करने के लिए त्रुटियों को खोजने के लिए कर सकता है। विस्तार से, अप्रशिक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग तब किया जाता है जब प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली जानकारी न तो वर्गीकृत होती है और न ही लेबल की जाती है। गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण अध्ययन करता है कि कैसे सिस्टम बिना लेबल वाले डेटा से छिपी संरचना का वर्णन करने के लिए एक फ़ंक्शन का अनुमान लगा सकता है। सिस्टम सही आउटपुट का पता नहीं लगाता है, लेकिन यह डेटा की खोज करता है और बिना लेबल वाले डेटा से छिपी संरचनाओं का वर्णन करने के लिए डेटासेट से निष्कर्ष निकाल सकता है।
इस टर्म को पढ़ें और कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित अंतर्दृष्टि से इसकी ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया की गति में 80% सुधार होगा।
क्रिप्टो एक्सप्रेस की तकनीक इसे सुविधाजनक, तेज़ और सुरक्षित सोशल नेटवर्क में लेनदेन की पहचान करने में सक्षम बनाती है।
डिजिटल संपत्ति की ओर एक वैश्विक कदम
जैसे-जैसे दुनिया भर में डिजिटल संपत्ति अपनाने में वृद्धि हो रही है, अधिक पारंपरिक ब्रोकरेज कंपनियां उभरते बाजारों की मांगों को पूरा करने की दौड़ में शामिल हो रही हैं। इसके कारण एक निवेश में उछाल डिजिटल संपत्ति में।
उदाहरण के लिए, आज NASDAQ-सूचीबद्ध कोवेन इंक ने अपना डिजिटल परिसंपत्ति प्रभाग लॉन्च किया, कोवेन डिजिटल एलएलसी, एक पूर्ण स्वामित्व वाली सहायक कंपनी, जो स्टैमफोर्ड, कनेक्टिकट, संयुक्त राज्य अमेरिका में स्थित है। नए प्रभाग के माध्यम से, कोवेन का कहना है कि वह संस्थागत निवेशकों को कुशल व्यापार और हिरासत समाधान प्रदान करने की योजना बना रहा है।
कोवेन ने यह भी खुलासा किया कि वह पिछले 15 महीनों में कोवेन डिजिटल के लॉन्च के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे और प्रणालियों के विकास पर काम कर रहा है और एक सुरक्षित और अनुपालन डिजिटल परिसंपत्ति पारिस्थितिकी तंत्र की आवश्यकता पर जोर दिया है।
कोवेन के अध्यक्ष और मुख्य कार्यकारी अधिकारी जेफरी एम. सोलोमन ने कहा, "कोवेन डिजिटल के माध्यम से, हमारे ग्राहकों के पास अब हमारी संस्थागत गुणवत्ता और पूरी तरह से एकीकृत एंड-टू-एंड निष्पादन और हिरासत क्षमताओं के साथ क्रिप्टो और डिजिटल परिसंपत्ति बाजारों तक पहुंच है।" "कोवेन नवाचार में सबसे आगे रहकर अपने ग्राहकों के लिए बेहतर प्रदर्शन करने के लिए प्रतिबद्ध है।"
इस महीने की शुरुआत में, संयुक्त अरब अमीरात के सात अमीरातों में से एक, दुबई अमीरात ने डिजिटल परिसंपत्ति क्षेत्र में एक बड़ा कदम उठाया। आभासी संपत्तियों को विनियमित करने वाला पहला कानून और इस क्षेत्र के लिए एक नियामक प्राधिकरण की स्थापना करना।
नए नियामक, दुबई वर्चुअल एसेट्स रेगुलेटरी अथॉरिटी पर अमीरात में बिटकॉइन और अपूरणीय टोकन (एनएफटी) जैसी सभी आभासी संपत्तियों की देखरेख करने का आरोप लगाया गया था। नियामक की स्थापना दुबई वर्चुअल एसेट रेगुलेशन कानून के तहत की गई थी, जो देश में आभासी संपत्तियों के आसपास एक कानूनी ढांचा स्थापित करना चाहता है।
दुबई के शासक शेख मोहम्मद बिन राशिद ने कहा, "हमने विनियमन, लाइसेंसिंग, प्रशासन और स्थानीय और वैश्विक वित्तीय प्रणालियों के अनुरूप आभासी संपत्तियों के लिए दुनिया में सबसे अच्छे कारोबारी माहौल के विकास की निगरानी के लिए एक स्वतंत्र प्राधिकरण की स्थापना की है।" विकास का.
बिन राशिद ने कहा: "भविष्य उसका है जो इसे डिजाइन करेगा... और आज, आभासी संपत्ति कानून के माध्यम से, हम इस नए और तेजी से बढ़ते वैश्विक क्षेत्र के डिजाइन में भाग लेना चाहते हैं।"
स्रोत: https://www.financemagnates.com/institutional-forex/thailands-finansia-moves-to-add-digital-assets-to-brokerage-business/