Нью-Йоркская фондовая биржа кардинально меняет традиционный режим закрытия торгов

marsbitОпубликовано 2026-01-29Обновлено 2026-01-29

Введение

Нью-Йоркская фондовая биржа (NYSE) объявила о создании платформы для торговли токенизированными ценными бумагами на базе блокчейна, работающей круглосуточно. В отличие от предыдущих попыток токенизации, которые были сосредоточены на продуктах вне основного рынка, инициатива NYSE направлена на изменение внутренней структуры торговли и расчетов. Ключевыми элементами являются непрерывная торговля (24/7) и расчеты на блокчейне в режиме, близком к реальному времени. Это сокращает временные разрывы между исполнением сделки и расчетом, что уменьшает необходимость в залоговом капитале и снижает риски контрагентов. Изменения затронут в первую очередь институциональных участников, таких как маркет-мейкеры и брокеры, которым придется управлять капиталом и рисками в более сжатые сроки. Это может привести к изменению моделей волатильности, сокращению арбитражных возможностей через производные инструменты и усилению роли биржи в управлении рисками.

Автор: Vaidik Mandloi

Компиляция: Block unicorn

Предисловие

На прошлой неделе Нью-Йоркская фондовая биржа (NYSE) объявила о планах создания работающей круглосуточно (24/7) платформы для торговли токенизированными ценными бумагами на основе блокчейна. На первый взгляд, это может показаться просто еще одним заголовком на тему «Традиционные финансы осваивают блокчейн». Для тех, кто следил за криптовалютной сферой в последние годы, токенизированные акции, расчеты в блокчейне и финансирование через стейблкоины уже стали привычными понятиями.

Однако это объявление направлено не на тестирование новых технологий, а на то, чтобы бросить вызов тем областям рынка, которые редко меняются.

Фондовые рынки по-прежнему используют фиксированные торговые часы и механизмы отложенного расчета, главным образом потому, что эта система эффективно управляла рисками на протяжении десятилетий. Торговля ведется в короткие временные окна, а клиринг и расчеты происходят позже. Значительные средства простаивают между моментом сделки и ее расчетом, чтобы поглотить контрагентский риск. Хотя эта система стабильна, она также медленная, дорогая и все больше расходится с тем, как движутся глобальные капиталы.

Предложение NYSE напрямую бросает вызов этой структуре, переосмысливая то, как рынок обрабатывает время. Торговая площадка, которая никогда не закрывается, расчеты, приближенные ко времени исполнения, меньше периодов, когда цены не обновляются, но риски остаются — все это указывает в одном направлении.

В отличие от криптовалютных рынков, построенных в иных условиях, традиционные фондовые рынки могут приостанавливать торги или задерживать расчеты. Криптовалютные рынки, напротив, работают непрерывно — ценообразование, исполнение и расчеты происходят в реальном времени, мгновенно отражая риски, а не откладывая их на потом. Хотя у такой конструкции есть свои недостатки, она устраняет неэффективность, присущую системам, основанным на времени, от которых все еще зависят традиционные рынки.

NYSE сейчас пытается интегрировать элементы модели непрерывной торговли в регулируемую среду, сохраняя при этом защитные механизмы, поддерживающие стабильность фондового рынка. В этой статье подробно рассматривается, как на самом деле будет работать NYSE, и почему это не просто броский заголовок.

Почему это не «еще одно объявление о токенизации»

Акцент в объявлении NYSE сделан не на самой токенизации акций. Токенизация акций существует в различных формах уже много лет, но большинство попыток провалились. Отличие здесь в том, кто является инициатором токенизации и на каком уровне они действуют.

Предыдущие попытки запустить токенизированные акции были направлены на их репликацию вне основного рынка, например, токенизированные акции FTX, продукты токенизированного акционерного капитала от Securitize, а также синтетические продукты на акции, построенные на таких протоколах, как Mirror и Synthetix. Эти продукты торговались на разных торговых площадках, в разное время и зависели от ценовых данных рынков, которые часто закрывались. Следовательно, им было трудно получить постоянную ликвидность, и в основном они использовались как нишевые продукты доступа, а не как основные рыночные инструменты.

Все эти ранние попытки происходили за пределами первичного рынка акций. Они не меняли способ выпуска акций, способ расчета по сделкам и не меняли подход к управлению рисками внутри реальной системы ценообразования.

Однако NYSE подходит к этой проблеме изнутри. Она не запускает параллельный продукт, а меняет способ торговли и расчетов внутри регулируемой биржи. Сами ценные бумаги остаются прежними, но то, как ими торгуют и рассчитываются по ним, со временем изменится.

Самая важная часть этого объявления — решение совместить непрерывную торговлю с расчетами в блокчейне. Любое из этих двух изменений можно было реализовать отдельно. NYSE могла бы увеличить время торгов без внедрения блокчейна или попробовать выпуск токенов, не влияя на время торгов. Однако NYSE решила объединить оба подхода. Это указывает на то, что фокус биржи сосредоточен не на удобстве торговли или пользовательском опыте, а на том, как работают риски и капитал, когда рынок работает непрерывно.

Значительная часть современной рыночной инфраструктуры создана для应对所谓的 «временного разрыва». Когда рынок закрывается, торговля останавливается, но позиции остаются открытыми. Даже если цены не меняются, риски и exposure (риск подверженности) сохраняются. Для управления этими разрывами брокерам и расчетным организациям требуются залоги и буферные средства, которые остаются заблокированными до завершения расчетов. Этот процесс, хотя и стабильный, становится менее эффективным по мере ускорения торгов, роста глобального участия и увеличения объема торговой активности вне местного торгового времени.

Непрерывная работа рынка и ускорение расчетов по сделкам могут сократить этот разрыв. Риски обрабатываются по мере их возникновения, а не откладываются на ночь или на несколько дней. Это не устраняет риски, но сокращает время, в течение которого капитал простаивает только для покрытия неопределенности, связанной со временем. Это именно та проблема, которую пытается решить NYSE.

Именно поэтому финансирование на основе стейблкоинов вписывается в эту модель.

Сегодня наличные деньги и ценные бумаги перемещаются через разные системы и часто следуют разным графикам, что приводит к задержкам и дополнительной координации. Использование ончейн-наличных позволяет сторонам сделки синхронизироваться, не需要 ждать внешних платежных систем. В сочетании с непрерывной торговлей это имеет решающее значение для глобальных рынков, где информация и инвесторы активны круглосуточно. Цены могут корректироваться в реальном времени по мере выхода новостей, а не через несколько часов при следующем открытии рынка, как это было раньше. Однако, улучшит ли это поведение рынка в условиях стресса, еще предстоит выяснить, и в этом заключается真正的 значимость этих изменений.

Изменения внутри рынка

Простое, но важное следствие предложения NYSE проявляется в том, как за кулисами происходит клиринг и расчеты по сделкам. Сегодня фондовые рынки сильно зависят от неттинга. Миллионы сделок взаимно компенсируются до расчета, уменьшая необходимые денежные средства и залоги. Это хорошо работает в системе с фиксированным временем торгов и отложенным расчетом, но она также полагается на временные разрывы для эффективной работы.

Непрерывная торговля и более быстрые расчеты меняют способ клиринга сделок. Когда расчеты ускоряются, возможности компенсировать большую торговую активность посредством ежедневного неттинга уменьшаются. Это означает, что часть эффективности, достигаемой за счет пакетной обработки, снижается. Следовательно, брокерам, клиринговым членам и поставщикам ликвидности придется управлять средствами и рисками в течение всего торгового дня, а не полагаться на процесс ночного расчета для поглощения и распределения рисков.

Маркет-мейкеры и крупные посредники первыми адаптируются к этим изменениям. В текущей модели они могут держать инвентарь и корректировать позиции в соответствии с предсказуемыми циклами расчетов. По мере ускорения расчетов и непрерывности торгов оборот позиций ускоряется, и средства должны быть доступны быстрее. Компании, которые уже используют автоматизированные проверки рисков в реальном времени и гибкую ликвидность, смогут легче справиться с этим. Другие же столкнутся с более жесткими ограничениями, поскольку у них будет меньше времени на ребалансировку позиций или依赖 расчетов на следующий день.

С короткими продажами и securities lending (ссудой ценных бумаг) возникает такое же давление. В настоящее время заимствование акций, поиск инвентаря и решение проблем с расчетами обычно требуют нескольких шагов и временных окон. Когда сроки расчетов сокращаются, эти шаги сжимаются, что затрудняет продление случаев неудачи поставки (delivery failures), а стоимость займа и доступность быстрее адаптируются к изменениям на рынке.

Самое важное здесь то, что большая часть воздействия ощущается за кулисами. Розничные пользователи на уровне интерфейса могут не заметить больших изменений, но институты, предоставляющие ликвидность и финансирующие позиции, сталкиваются с более жесткими временными ограничениями. Некоторые точки трения устраняются, а другие становятся более заметными. Время больше не может, как раньше, компенсировать ошибки, система должна оставаться синхронизированной в течение всего торгового дня, а не корректироваться задним числом.

Следующие за этим эффекты второго порядка

Как только рынок перестает полагаться на время как на буфер, начинают действовать другие ограничения. Это сначала проявляется в том, как крупные институты повторно используют капитал внутри себя. Сегодня один и тот же баланс может поддерживать позиции в течение нескольких расчетных циклов, потому что со временем обязательства в конечном итоге компенсируют друг друга. Но по мере ужесточения расчетных циклов такое повторное использование становится сложнее. Капитал должен быть доступен раньше и точнее, что незаметно меняет внутренние решения по распределению капитала, ограничивает использование杠杆 и меняет то, как оценивается ликвидность в периоды волатильности рынка.

Другое следствие — то, как распространяется волатильность. На рынках, основанных на пакетной обработке, риски имеют тенденцию накапливаться в периоды простоя, а затем высвобождаться в предсказуемые моменты, такие как открытие или закрытие. Когда торговля и расчеты непрерывны, этот эффект кластеризации перестает работать. Колебания цен分散ляются во времени, а не концентрируются в определенных временных окнах. Это не делает рынок более спокойным, но确实 затрудняет прогнозирование и управление волатильностью, а также应对 старыми стратегиями, которые полагаются на паузы, сбросы или простои.

Это также влияет на координацию между разными рынками. Сегодня значительная часть price discovery (обнаружения цен) происходит не на основных фондовых площадках, а через фьючерсы, ETF и другие инструменты-посредники, в основном потому, что базовые рынки закрыты. Когда основные торговые площадки остаются открытыми и ускоряют расчеты, важность этих обходных путей снижается. Арбитражные возможности вернутся на основные рынки, изменяя модели ликвидности деривативов и уменьшая потребность в хеджировании рисков через косвенные инструменты.

Наконец, это меняет саму роль биржи. Биржа перестает быть просто организатором торгов и больше участвует в координации рисков. Это увеличивает ответственность биржи во время стрессовых событий и сокращает расстояние между торговой инфраструктурой и управлением рисками.

В совокупности эти эффекты объясняют, почему это важно, даже если это не изменит immediately внешний вид или атмосферу рынка. Воздействие проявляется постепенно, в том, как повторно используется капитал, как волатильность распространяется с течением времени, как арбитражная активность смещается к основным торговым площадкам и как управляются балансы в более жестких условиях. Это не краткосрочные улучшения или поверхностные обновления, а структурные изменения,重塑内部ние стимулы системы. Как только рынки начнут работать таким образом, отменить эти изменения будет сложнее, чем当初 принять их.

В современной структуре рынка задержки и многоуровневые посредники служат буфером при возникновении проблем, позволяя им проявиться позже, убыткам поглощаться постепенно, а ответственности распределяться во времени и между учреждениями. Но по мере сокращения временных линий этот буферный эффект ослабевает. Решения по финансам и рискам все ближе к моменту исполнения. Пространство для сокрытия ошибок или отсрочки последствий становится все меньше, поэтому сбои проявляются раньше и их легче отследить.

NYSE тестирует, может ли крупный регулируемый рынок нормально функционировать в этих условиях, не полагаясь на задержки в торговле для управления рисками. Сокращение времени между торговлей и расчетом означает, что остается меньше пространства для корректировки позиций, распределения средств или устранения проблем постфактум. Это изменение заставляет проблемы проявляться в ходе обычной торговли, а не откладываться на последующие процессы, ясно выявляя слабые места рынка.

Связанные с этим вопросы

QЧто объявила Нью-Йоркская фондовая биржа (NYSE) на прошлой неделе?

ANYSE объявила о планах создания работающей круглосуточно (24/7) торговой платформы на базе блокчейна для токенизированных ценных бумаг.

QЧем новая инициатива NYSE принципиально отличается от предыдущих попыток токенизации акций?

AВ отличие от предыдущих попыток, которые создавали параллельные продукты вне основного рынка, NYSE меняет сам способ торговли и расчетов внутри регулируемой биржи, сохраняя при этом сами ценные бумаги неизменными.

QКакие два ключевых изменения предлагает объединить NYSE в своей новой системе?

ANYSE предлагает объединить непрерывную (круглосуточную) торговлю с расчетами на блокчейне.

QКак переход на непрерывную торговлю и ускоренные расчеты повлияет на клиринг и расчеты на рынке?

AЭто сократит возможности для неттинга (взаимозачета) большого объема сделок в конце дня. Участникам рынка придется управлять средствами и рисками в течение всего торгового дня, а не полагаться на ночные расчетные процессы.

QКакие основные последствия может иметь внедрение такой системы для рынка в целом?

AПоследствия включают: изменение способа повторного использования капитала и использования левериджа, более равномерное распределение волатильности во времени, смещение арбитражных возможностей обратно на основные торговые площадки, а также усиление роли биржи в координации рисков.

Похожее

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

В статье представлен новый подход к обучению генеративных моделей под названием Explorative Modeling (XM), который позволяет осуществлять сквозное (end-to-end) обучение. Традиционные генеративные модели, такие как диффузионные или авторегрессионные, страдают от «смешения мод» (mode blurring), когда модель усредняет множество возможных правильных ответов, что приводит к размытым или нереалистичным результатам. Это также вызывает «смещение экспозиции» (exposure bias), когда ошибки накапливаются во время вывода. Ключевая идея XM проста: на каждом шаге обучения модель генерирует K кандидатов, а для обратного распространения градиента выбирает только того кандидата, который наиболее близок к реальным данным. Этот цикл, реализованный в несколько строк кода, повышает «генеративную выразительность» модели, позволяя ей охватывать несколько мод распределения данных, а не усреднять их. Авторы показывают, что «исследование» (exploration) становится третьей осью масштабирования наряду с увеличением параметров и данных. Эксперименты с изображениями, видео и текстом демонстрируют монотонное улучшение качества: при увеличении масштаба данных выгода от исследования возрастает с 7% до 36%, а эффективность использования вычислений (FLOP) повышается в 4.1 раза. В задачах управления роботами сквозная модель XM с одним проходом вперед достигает результатов, сравнимых с диффузионными моделями, требующими сотни проходов. Таким образом, Explorative Modeling предлагает путь к truly end-to-end генеративным моделям, перенося сложность с этапа вывода на этап обучения, что открывает потенциал для более эффективных и мощных систем.

marsbit8 мин. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

marsbit8 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

Корейская биржа Upbit провела внутреннюю ребалансировку 864 миллиардов токенов SHIB между своими кошельками. Движение активов на сумму около 4 миллионов долларов произошло после роста стоимости SHIB на 36%, что привлекло внимание трейдеров. Однако анализ помеченных адресов показывает, что это была стандартная операция по перераспределению средств между "горячими" и другими внутренними кошельками биржи, а не вывод средств или подготовка к продаже. Общий объем перемещений включал 384 миллиарда SHIB, отправленных с основного горячего кошелька, и 480 миллиардов SHIB, возвращенных обратно. Этот случай подчеркивает важность проверки контекста и меток кошельков при интерпретации крупных ончейн-транзакций, чтобы избежать ошибочных выводов о продаже или давлении на рынок.

bitcoinist9 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist9 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

Новая политика конференции ICLR 2027 ограничивает количество подаваемых одним автором работ до 20. По мнению организаторов, это необходимо для снижения нагрузки на рецензентов, учитывая рекордный рост числа заявок — на 68% за год. В ответ на это исследователь Google DeepMind Дэн Рой иронично запустил «петицию» против лимита, заявив, что он замедлит прогресс в ИИ, особенно в эпоху, когда агенты ИИ могут генерировать множество статей, а рецензии часто пишутся с помощью больших языковых моделей (по некоторым данным, до 21% рецензий на ICLR 2026 могли быть полностью сгенерированы ИИ). Его сатирический пост поднимает серьёзный вопрос о целесообразности простого ограничения количества работ вместо решения системных проблем, связанных с массовым производством статей и автоматизацией рецензирования в современной академической среде.

marsbit13 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

marsbit13 мин. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

Уязвимость в аппаратном кошельке Coldcard привела к краже 1367,05 BTC (около 89 млн долларов) с 4585 адресов. Инцидент, связанный с ошибкой в генерации сид-фраз в определенной прошивке, вызвал массовую миграцию средств пользователей на новые безопасные адреса. Это привело к аномальному всплеску активности в сети Биткоин, исказив ключевые ончейн-индикаторы, такие как активность долгосрочных держателей и объем мелких транзакций. Активность и рыночные настроения достигли уровня, сравнимого с периодом после краха FTX. Расследование столкнулось с трудностями из-за ограничений коммерческих ИИ-моделей (например, в США), которые блокируют анализ вредоносных данных даже для целей защиты. Следователи были вынуждены использовать открытые модели, такие как китайский GLM 5.2, для отслеживания украденных средств. Этот случай высветил проблему асимметрии: злоумышленники используют неограниченные ИИ-инструменты, в то время как защитники сталкиваются с барьерами коммерческих систем безопасности, что критично в сфере криптовалют, где скорость отслеживания средств крайне важна.

marsbit59 мин. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

marsbit59 мин. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

Новый этап конкуренции в сфере искусственного интеллекта столкнулся с неожиданным препятствием — острой нехваткой квалифицированных технических специалистов, особенно электриков и строителей, для возведения сверхмощных центров обработки данных. В США, согласно прогнозам, к 2030 году для инфраструктуры ИИ потребуется дополнительно 130 000 электриков и 240 000 строителей, однако ежегодно остается незаполненными около 80 000 вакансий электриков. Компании, такие как OpenAI (проект "Stargate" стоимостью $160 млрд), Meta и Microsoft, сталкиваются с огромными убытками из-за задержек строительства. Например, задержка ввода центра мощностью 60 МВт может обернуться потерей $14,2 млн в месяц. Причина спроса — беспрецедентная сложность строительства ИИ-центров. Они потребляют колоссальную энергию (сотни мегаватт), требуют уникальных систем электроснабжения и охлаждения (жидкостное или иммерсионное), что делает работу высококвалифицированных монтажников, сантехников и инженеров незаменимой. Для решения проблемы кадрового голода ИИ-гиганты начали масштабные программы обучения. Meta инвестировала $115 млн в создание собственной школы строителей с бесплатным обучением и стипендией, а OpenAI сотрудничает с профсоюзами. Активная вербовка ведется даже среди старшеклассников. Потребление энергии ИИ-центрами растет экспоненциально, опережая общий рост энергопотребления в 16 раз и увеличивая счета за электричество для потребителей. Однако строительство таких объектов носит проектный характер: для возведения центра "Stargate" требуется 6400 рабочих, а для его обслуживания — всего 100-1000. Это создает риск перенасыщения рынка труда после завершения строительного бума, что может привести к падению зарплат в отрасли.

marsbit1 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片