Криптобиржа Kraken вышла на рынок традиционных активов. Что она предложит

RBK-cryptoPublished on 2025-04-14Last updated on 2025-04-14

Торговля более чем 11 тыс. американских акций и биржевых фондов теперь доступна для некоторых клиентов платформы из США

Американская криптобиржа Kraken начала предлагать клиентам доступ к акциям и биржевым фондам (ETF), котирующимся в США. Команда платформы заявила, что делает ставку на интеграцию криптовалют и традиционных активов, токенизацию и создание единой торговой инфраструктуры.

Kraken — американская криптобиржа, основанная в 2011 году. Она занимает шестое место в рейтинге CoinGecko по надежности, на платформе представлены 392 криптовалюты и 973 торговые пары. Объем торгов на Kraken за последние сутки составил $912 млн.

Клиенты биржи из США теперь могут инвестировать в акции и ETF наравне с криптовалютой и стейблкоинами. В настоящий момент на площадке поддерживается более 11 тыс. ценных бумаг. Комиссия за торговлю акциями не взимается.

Сервис дает доступ к торгам ценными бумагами на NYSE, NASDAQ, AMEX и других биржах. Ордера можно размещать круглосуточно, но если ордер на акции размещен в нерабочее для фондовых бирж время, он будет поставлен в очередь и исполнен в начале следующей торговой сессии.

Пользователи из 10 штатов (Нью-Джерси, Коннектикут, Вайоминг, Оклахома, Айдахо, Айова, Род-Айленд, Кентукки, Алабама и округ Колумбия) могут торговать акциями и ETF напрямую со своего аккаунта Kraken, начиная с 14 апреля. Внедрение программы будет проходить поэтапно, позже такая возможность откроется для клиентов из других штатов.

Телеграм-канал «РБК-Крипто» — подпишитесь и будьте в курсе самых главных и актуальных новостей о криптовалюте.

Присоединяйтесь к форуму «РБК-Крипто» в Telegram для обсуждения новостей и тенденций криптомира.

Это первый шаг Kraken за пределы крипторынка. В пресс-релизе говорится, что биржа добавляет классические финансовые инструменты и готовит выход на рынки Великобритании, Европы и Австралии.

Сервис торговли ценными бумагам разработан Kraken Securities — подразделением Kraken, контролируемым Службой регулирования отрасли финансовых услуг США (FINRA). Ключевыми особенностями предложения на бирже называют доступность дробных инвестиций (можно купить долю акции) и упрощенный интерфейс, позволяющий управлять ценными бумагами и криптовалютами на одной платформе.

В сообщении говорится, что выход на рынок традиционных активов стал итогом переосмысления доступа к инвестициям для клиентов, и это естественный шаг биржи, который прокладывает путь к токенизации активов.

«Криптовалюты не просто развиваются, они становятся основой для торговли различными классами активов, такими как акции, сырьевые товары и валюты. По мере роста спроса на круглосуточный глобальный доступ клиенты хотят получать удобный комплексный торговый опыт», — сказал соуправляющий Kraken Арджун Сети.

Токенизация активов реального мира (Real World Assets, RWA) — сектор рынка, перспективы которого оценили крупнейшие участники отрасли. Так, в BlackRock считают, что если будут токенизироваться все ценные бумаги и другие активы, то это произведет революцию в инвестировании. Крупнейшая компания по управлению активов уже запустила платформу BUILD, которая токенизирует государственные облигации США. В ноябре 2024 года эмитент стейблкоина USDT, компания Tether, представила собственную платформу Hadron для токенизации «чего угодно».

Что такое токеномика. Что учитывать при оценке криптопроекта

Tether стала одним из лидеров криптокредитования. Кому она дает в долг

Криптопроект Трампа в убытке на $145 млн от покупки токенов. Почему так

Related Reads

Chip Stocks Lead U.S. Market Decline: Is AI Trading Being Hit by Both Interest Rates and Returns?

Chip stocks led a broad decline in US markets, with the Nasdaq dropping 2.2% and the S&P 500 falling 1.4%. This selloff reflects a dual challenge for the once-high-flying AI hardware trade: rising interest rate expectations and growing investor impatience for clear returns from massive AI capital expenditures. The pressure was most acute on hardware leaders. Nvidia fell about 4%, dipping below a $5 trillion market cap, while Micron plunged 13.2% ahead of its earnings report. Declines across memory, storage, AI, and mobile chips indicated a sector-wide retreat. The selloff spread globally, with South Korea's KOSPI index dropping nearly 10% as key suppliers SK Hynix and Samsung recorded double-digit losses. Investors appeared to be taking profits from the most crowded trades first. Macro headwinds intensified as market expectations shifted toward a more aggressive Federal Reserve. Forecasts for multiple rate hikes in 2026 pressured high-valuation tech stocks, which rely on long-term growth projections that become less attractive as discount rates rise. Concurrently, investors are scrutinizing the profit potential of the immense AI spending by cloud giants like Alphabet, Amazon, and Meta. While these expenditures drive demand for chips and hardware, the market is now questioning whether AI services will generate sufficient returns to justify the ongoing costs. This adjustment is not necessarily a bubble burst but a recalibration. AI demand fundamentals remain, but the narrative of endless growth can no longer fully offset concerns over higher interest rates and a longer path to profitability. Near-term direction may hinge on Micron's upcoming earnings guidance and incoming inflation data, which will influence both the AI demand outlook and the Fed's policy path. The market is transitioning from blindly buying growth to demanding clearer visibility on returns.

marsbit11m ago

Chip Stocks Lead U.S. Market Decline: Is AI Trading Being Hit by Both Interest Rates and Returns?

marsbit11m ago

OpenAI's New Paper: How to Train an AI that "Doesn't Deteriorate Under Pressure"?

OpenAI's new paper "Reinforcement Learning Towards Broadly and Persistently Beneficial Models" explores training AI to maintain safe, helpful, and honest behavior even under pressure, in unseen scenarios, or after being fine-tuned for harmful purposes. Moving beyond simple rule-based "don'ts," the research focuses on cultivating "beneficial traits" like honesty, risk-awareness, corrigibility, and transparency. It investigates if reinforcement learning (RL), often prone to "reward hacking" where models exploit loopholes, can instead be used to instill robust, generalized positive behaviors. Researchers created a multi-domain synthetic dialogue dataset covering areas like healthcare and law. They trained a model by replacing 5% of standard RL data with "beneficial trait" data. This model outperformed the baseline in 83% of 53 evaluations, showing average gains of 9.1% in alignment, safety, and helpfulness. Crucially, improvements generalized: a model trained only on healthcare "good behavior" data also performed better in 17 out of 19 non-healthcare alignment tests. The paper also tests "alignment persistence." When subjected to adversarial prompts or harmful fine-tuning, the beneficial trait model showed greater resilience, with smaller performance drops and less "spillover" of bad behavior to unrelated tasks. While not a complete solution, this work suggests a shift from post-hoc correction to proactively shaping robust, principled AI behavior, a critical step for deploying models in high-stakes, complex decision-making scenarios.

marsbit14m ago

OpenAI's New Paper: How to Train an AI that "Doesn't Deteriorate Under Pressure"?

marsbit14m ago

Goldman Sachs Revisits the State of the AI Boom: Strong Earnings Will Override Valuation Concerns Until the Investment Cycle Peaks, Volatility to Rise Further

Goldman Sachs discusses the current AI investment boom, arguing it is not a simple repeat of the 1999-2000 bubble. Unlike the dot-com era, current valuations are not wildly out of control because earnings expectations are rising in tandem with stock prices. The key issue is that market prices have already priced in substantial optimism, making them sensitive to any narrative shifts. The core risk has shifted from "valuation bubble" to "earnings bubble." While strong profits from companies in semiconductors, cloud infrastructure, and data centers currently outweigh valuation concerns, this is dependent on the ongoing capital expenditure cycle. The true test will be whether these robust earnings can be sustained after the investment cycle peaks. Current market prices imply optimistic assumptions, such as faster AI adoption, higher productivity gains, and a larger share of economic profits going to capital owners. The AI boom may also be masking relative weakness in the non-AI sectors of the economy. As a result, market volatility is expected to rise. Goldman recommends that investors consider maintaining exposure while adding downside protection, such as put options, to manage potential drawdowns.

marsbit17m ago

Goldman Sachs Revisits the State of the AI Boom: Strong Earnings Will Override Valuation Concerns Until the Investment Cycle Peaks, Volatility to Rise Further

marsbit17m ago

Zuckerberg Enters the Prediction Market

Mark Zuckerberg's Meta has entered the predictive markets arena with a new app called "Arena." Currently in an early experimental phase, Arena will initially operate as a standalone app using a points-based system where users can predict outcomes on politics, sports, and world events without real money. Meta plans to leverage its vast daily active user base for growth. The move comes as the predictive market industry sees explosive growth, with platforms like Polymarket and Kalshi handling hundreds of billions in volume. While a points system avoids initial regulatory hurdles, Meta hasn't ruled out introducing real-money betting later. The strategy aligns with Meta's pattern of adopting popular trends, though challenges remain, including regulatory scrutiny and the historically mixed success of its standalone apps.

Foresight News24m ago

Zuckerberg Enters the Prediction Market

Foresight News24m ago

Semiconductor Stock Rebound: Is the Technical Correction Over or a Trend Reversal?

The core of recent semiconductor stock volatility is not about daily price swings, but rather the market questioning whether AI-driven semiconductor pricing has entered a new phase. Following a sharp sell-off in Korean stocks on June 23rd, led by Samsung and SK Hynix, a subsequent rebound is seen more as a technical positioning adjustment rather than a confirmed trend reversal. The key variable is HBM (High Bandwidth Memory), essential for AI chips. Its supply-demand imbalance granted memory makers significant pricing power. The current market focus is on whether this dynamic remains strong enough to justify elevated valuations. All eyes are on Micron's upcoming earnings report. The critical factor is not whether results meet already high expectations, but whether the company's guidance confirms that AI memory pricing power, order visibility, and future margins are still expanding. Micron's outlook will serve as a crucial test for the broader AI semiconductor chain, including Samsung, SK Hynix, and other infrastructure players. The recent bounce appears to be a pre-earnings positioning repair. For it to evolve into a sustained uptrend, concrete evidence is needed that the AI infrastructure expansion cycle's fundamentals—particularly for high-end memory—remain robust and can continue to surpass elevated market expectations. The risk is that strong demand alone may not be sufficient if future guidance hints at peaking momentum or increasing supply-side pressures.

marsbit51m ago

Semiconductor Stock Rebound: Is the Technical Correction Over or a Trend Reversal?

marsbit51m ago

Trading

Spot
Futures
活动图片