英国Smart Trade Technologies报告称,其24财年的营业利润增长了100%

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-08-19Terakhir diperbarui pada 2024-08-19

币界网报道:

英国外汇(FX)和固定收益软件开发商Smart Trade Technologies发布了2024财年的业绩,显示营业额、收入和利润均有增长。营业利润达到220万英镑,比去年报告的水平翻了一番。

Smart Trade Technologies报告称,截至24财年,其业绩表现强劲

在提交给英国公司注册处的最新报告中,Smart Trade Technologies UK Limited将截至3月31日的2024财年(FY24)的强劲业绩归因于欧洲和英国活动和销售势头的增加。

报告显示,该公司的营业额接近1800万英镑,比1550万英镑增长了16%。由于销售成本稳定在1400万英镑以下,如前所述,这转化为毛利润和营业利润的增加。

最终净利润为220万英镑,比2023财年报告的130万英镑增长了69%。这标志着又一年的净利润,比两年前的净利润仅为20万英镑增长了1000%。

该公司的资产也有所增加,从190万英镑增长到290万英镑。

最近,SmartTrade Technologies成功地将其私有云服务扩展到瑞士苏黎世,以满足客户对增强托管服务日益增长的需求。托管服务是指经纪商技术栈的位置。这是经纪公司最关键的要素之一,有助于防止公司因无法降低延迟风险而亏损。由于金融市场的波动速度,经纪商或交易所传统上非常容易受到延迟套利的影响。外汇经纪商的传统数据中心位置都集中在Equinix全球各地的设施中。世界上最重要的数据中心是什么?Sin Hosting指的是经纪商技术栈的位置。这是经纪公司最关键的要素之一,有助于防止公司因无法降低延迟风险而亏损。由于金融市场的波动速度,经纪商或交易所传统上非常容易受到延迟套利的影响。外汇经纪商的传统数据中心位置都集中在Equinix全球各地的设施中。世界上最重要的数据中心是什么?Sin阅读本条款和欧洲大陆的灾难恢复服务。

此次扩张是与Equinix合作实现的,加强了SmartTrade的全球基础设施,增加了伦敦、纽约和东京的现有站点,并进一步表明了该公司为关键交易和支付系统提供弹性和地理多样性解决方案的承诺。

其他财务业绩

其他几家公司最近也提交了他们的FY24报告。其中之一是Beeks Financial Cloud Group plc(AIM:BKS),该公司宣布了截至2024年6月30日的财政年度的初步财务业绩,并指出收入增长和经常性收入增加。

云计算和连接性连接性连接性被定义为用于将设备相互连接的术语。在大多数情况下,这是指计算机网络,更具体地说,包括网桥、路由器、交换机、网关和服务以及本地网络。连接可以指简单的形式,例如将家庭或办公室连接到互联网,甚至将数码相机连接到计算机或打印机。随着金融科技和大数据收集的发展,金融连接具有了新的含义。连接被定义为用于将设备相互连接的术语。在大多数情况下,这是指计算机网络,更具体地说,包括网桥、路由器、交换机、网关和服务以及本地网络。连接可以指简单的形式,例如将家庭或办公室连接到互联网,甚至将数码相机连接到计算机或打印机。金融连通性随着金融科技和大数据收集的增长,连通性具有了新的意义。阅读本条款金融市场服务提供商表示,其24财年的收入预计将比上一年增长约27%。该公司的年度承诺月度经常性收入(ACMRR)达到2800万英镑,比上一财年末报告的2380万英镑增长了18%。

与此同时,与上一财年相比,日本Monex集团在2024财年的净利润增长了近850%,达到315亿日元。与此同时,营业收入增长了20%,达到668亿日元。

Bacaan Terkait

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

Meskipun harga Ethereum (ETH) turun 20-45% sejak awal tahun, minat institusional terhadap aset kriptu terkemuka ini tetap kuat. SharpLink, setelah jeda delapan bulan, kembali membeli 5.000 ETH senilai sekitar $7,88 juta, diikuti penambahan 26.324 LSETH senilai $45,54 juta. Total kepemilikannya kini mencapai 876.285 ETH, menunjukkan keyakinan pada utilitas jangka panjang dan pendapatan staking Ethereum, meski menghadapi kerugian belum terealisasi hampir $1,71 miliar. Tren akumulasi ini juga tercermin pada aktivitas "paus" (whale), dengan satu dompet baru mengakumulasi 18.361 ETH senilai $28,9 juta dalam sembilan hari terakhir, menandakan persiapan untuk pergerakan harga di masa depan. Namun, kepercayaan yang kembali bangun ini belum sepenuhnya tercermin dalam permintaan institusional yang lebih luas. ETF Spot Ethereum justru mencatat arus keluar bersih, dengan penarikan $12,85 juta pada 26 Juni. Meski demikian, total aset yang dipegang penerbit ETF masih signifikan, senilai lebih dari $8,38 miliar, yang mengindikasikan penyesuaian posisi berkelanjutan daripada pelepasan total. Pada intinya, akumulasi oleh treasury perusahaan dan paus mendukung prospek jangka panjang Ethereum, tetapi pemulihan berkelanjutan masih bergantung pada membaiknya sentimen pasar dan arus masuk ETF yang lebih kuat untuk mengimbangi tekanan penjualan institusional yang masih ada.

ambcrypto4j yang lalu

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

ambcrypto4j yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

Baru-baru ini, DeepSeek V4 diperbarui dengan framework *Speculative Decoding* baru bernama **DSpark**, yang diklaim meningkatkan kecepatan inferensi hingga 80%. Pembaruan ini, yang juga disertai open-sourcing framework **DeepSpec**, berfokus pada optimasi teknikal dan peningkatan performa, bukan perubahan arsitektur model inti. DSpark mengimplementasikan **Semi-Autoregressive Generation** untuk menjaga throughput tinggi dan meningkatkan akurasi token yang dihasilkan oleh model draf (*draft model*). Inovasi utamanya adalah **Confidence-Scheduled Verification**, yaitu sistem penjadwalan yang cerdas dan adaptif. Sistem ini menggunakan *Confidence Head* untuk memperkirakan probabilitas penerimaan setiap token kandidat dan secara dinamis menyesuaikan panjang verifikasi berdasarkan beban kerja sistem (*hardware-aware*), sehingga mengalokasikan daya komputasi hanya ke token yang paling potensial. Dalam pengujian di berbagai domain (penalaran matematika, generasi kode, percakapan), DSpark menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan model *state-of-the-art* seperti Eagle3 dan DFlash. Pada kondisi *throughput* yang setara, DSpark meningkatkan kecepatan respons pengguna sebesar 57%-85% untuk model DeepSeek-V4 Flash dan Pro. DeepSpec, yang dirilis bersamaan, adalah *codebase* lengkap untuk melatih dan mengevaluasi model draf *speculative decoding*. Framework ini menyediakan pipeline standar (persiapan data, pelatihan, evaluasi) dan mendukung beberapa algoritma (DSpark, DFlash, Eagle3) serta model target (Qwen3, Gemma), memudahkan peneliti dan insinyur untuk mengembangkan dan menerapkan teknik percepatan inferensi pada model bahasa besar mereka sendiri.

marsbit5j yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

marsbit5j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

Sejak bergabung dengan Anthropic, aktivitas Andrej Karpathy di komunitas terbuka berkurang drastis. Baru-baru ini, sebuah dokumen bernama CLAUDE.md yang diklaim sebagai panduan penggunaan Claude milik Karpathy beredar di komunitas. Isinya berisi sejumlah prinsip ketat untuk memandu AI dalam menulis kode, yang bertujuan mengurangi kesalahan umum model bahasa besar (LLM). Prinsip-prinsip utama mencakup: 1) **Baca dahulu sebelum menulis** – pahami struktur dan gaya kode proyek yang ada. 2) **Berpikir sebelum menulis kode** – klarifikasi asumsi, pertimbangkan trade-off, dan uraikan rencana. 3) **Tetap sederhana** – hindari desain berlebihan, abstraksi prematur, dan fleksibilitas yang tidak diperlukan. 4) **Modifikasi terarah** – lakukan perubahan minimal yang sesuai dengan gaya kode asli, jangan melakukan reformatting atau pembersihan yang tidak relevan. 5) **Verifikasi dan uji** – pastikan kode berfungsi seperti yang diharapkan dengan pengujian yang tepat. 6) **Debug secara sistematis** – jangan menebak, selidiki akar masalahnya. 7) **Hati-hati dengan dependensi** – hindari menambah dependensi yang tidak perlu. 8) **Komunikasi yang jelas** – jelaskan apa yang dilakukan dan alasannya. Dokumen ini juga menyoroti pola kegagalan umum seperti abstraksi yang salah, "optimistic path", dan "halusinasi pengetahuan". Meskipun keaslian dokumen ini diragukan, isinya sangat selaras dengan pemikiran Karpathy yang telah banyak mengkritik kelemahan LLM dalam pemrograman. Prinsip-prinsip ini, yang juga telah dijadikan template populer di GitHub, dianggap dapat meningkatkan efektivitas dan mengurangi kesalahan saat menggunakan asisten AI seperti Claude untuk pengembangan perangkat lunak.

marsbit7j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

marsbit7j yang lalu

Trading

Spot
活动图片