Canada’s Top 5 Bank Makes Crypto ETF Move With New Multi-Asset Fund

bitcoinist2026-03-06 tarihinde yayınlandı2026-03-06 tarihinde güncellendi

Özet

Scotiabank's asset management arm, Dynamic Funds, has launched the Dynamic Active Multi-Crypto ETF (DXMC) in partnership with digital asset manager 3iQ. The fund provides regulated exposure to Bitcoin, Ether, Solana, and XRP through a single product on the Cboe Canada exchange, eliminating the need for direct crypto handling. Notably, it features a competitive management fee of 0.25%, reduced from the initially proposed 0.45%. The inclusion of Solana and XRP signals growing institutional acceptance, particularly for XRP following its legal challenges. The launch occurs amid reports of 3iQ's impending acquisition by Japanese exchange Coincheck. This move marks a major Canadian bank's entry into the multi-asset crypto ETF space, expanding accessible crypto investment options within the traditional regulated system.

The fund behind the product has history with this asset class. Toronto-based 3iQ debuted one of the world’s first publicly traded spot Bitcoin funds back in 2021, well ahead of US regulators, who didn’t greenlight comparable products until early 2024.

That fund crossed $1 billion Canadian dollars in assets under management — a milestone made more striking by how small Canada’s overall ETF market is compared to its southern neighbor.

Now 3iQ is back, this time with a major bank at its side. Dynamic Funds, the asset management arm of Scotiabank, announced Wednesday the launch of the Dynamic Active Multi-Crypto ETF.

The fund trades on Cboe Canada under the ticker DXMC and gives investors regulated access to Bitcoin, Ether, Solana, and XRP through a single product listed on a traditional stock exchange — no crypto wallets, no private keys, no exchange accounts required.

Scotiabank. Photo by Can Pac Swire from Flickr

Fee Cut Draws Attention Before Trading Begins

Before the fund had logged a full day of trading, it was already drawing attention for its price tag. Dynamic set the management fee at 0.25%, reduced from an original 0.45%, and locked that rate in through March 1, 2027.

Bloomberg ETF analyst Eric Balchunas flagged the number publicly, calling it highly competitive within the space.

Multi-asset crypto funds have been growing in appeal among investors who want broad exposure without picking individual tokens.

Rather than buying and storing each asset separately across different platforms, a single ETF handles all of it inside a familiar, regulated wrapper. For retail investors especially, that simplicity carries weight.

BTCUSD currently trading at $72,758. Chart: TradingView

The choice of assets also signals something. Bitcoin and Ether are fixtures in most institutional crypto products. Solana and XRP are newer additions to that tier.

XRP in particular spent years caught up in a high-profile legal dispute with US securities regulators — a fight that cast a long shadow over its institutional standing.

Its inclusion here suggests that, at least in Canada, that shadow has lifted enough to pass a bank’s compliance review.

Ownership Change Looms Over 3iQ’s Next Chapter

The timing of the launch comes with a footnote. According to reports, Japanese cryptocurrency exchange Coincheck recently agreed to acquire 3iQ for roughly $112 million in stock.

The deal has not yet closed and is expected to wrap up sometime in the second quarter of this year. How the ownership transition affects 3iQ’s existing partnerships — including the one with Dynamic Funds — remains to be seen.

Canada approved spot Bitcoin ETFs years before the US did, and its market has since expanded to include spot Ether products and a range of other digital asset funds spread across exchanges like the Toronto Stock Exchange and Cboe Canada.

Scotiabank’s entry adds another major financial institution to that list, widening the pool of Canadians who can access crypto through their standard brokerage accounts without stepping outside the regulated system.

Featured image from Unsplash, chart from TradingView

İlgili Sorular

QWhat is the name of the new multi-asset crypto ETF launched by Scotiabank's Dynamic Funds and what is its ticker symbol?

AThe new ETF is called the Dynamic Active Multi-Crypto ETF and it trades under the ticker symbol DXMC on Cboe Canada.

QWhich four cryptocurrencies does the Dynamic Active Multi-Crypto ETF provide regulated access to?

AThe ETF provides regulated access to Bitcoin (BTC), Ether (ETH), Solana (SOL), and XRP.

QWhat is the management fee for the new Dynamic Active Multi-Crypto ETF and how long is this rate locked in?

AThe management fee is set at 0.25%, and this rate is locked in through March 1, 2027.

QWhy is the inclusion of XRP in this ETF considered significant according to the article?

AIt is significant because XRP spent years in a high-profile legal dispute with US securities regulators, and its inclusion suggests that in Canada, this regulatory shadow has lifted enough to pass a bank's compliance review.

QWhat major corporate development is looming over 3iQ, the fund's provider, and how might it affect this partnership?

AJapanese cryptocurrency exchange Coincheck has agreed to acquire 3iQ for roughly $112 million in stock. The deal is expected to close in Q2 of this year, and it remains to be seen how this ownership transition will affect 3iQ's existing partnerships, including the one with Dynamic Funds.

İlgili Okumalar

It Took Me a Year to See the Bitter Truth About Agent Payments

After a year building infrastructure for the Agent economy, engaging with major players like Stripe, Visa, and Coinbase, the author shares a sobering analysis of the current state of Agent payments. The core finding is a stark lack of genuine, immediate demand across most envisioned use cases. The article breaks down four key market segments: 1. **Agent-to-Merchant (Consumer Shopping):** For most product categories (e.g., clothing, electronics), conversational AI shopping is a step backwards from visual e-commerce interfaces. While agents excel at understanding needs, they can't replace side-by-side product comparison. Real merchant interest is defensive "Agent Engine Optimization," not driven by current customer demand. Potential exists for high-frequency, low-decision purchases (like food delivery) or navigating complex store UIs, but these require massive B2C distribution channels dominated by giants like Amazon. 2. **Agent-to-API (Developer Services):** Developers already have subscriptions and billing relationships for APIs (compute, data). Prepaid balances solve micro-payment issues for low transaction volumes. A deeper structural problem is that major SaaS vendors' business models rely on enterprise contracts, resisting granular pay-per-call pricing. While protocols like MPP and x402 serve the long tail of niche services, this market is small and developers are historically low-willingness-to-pay. 3. **Agent-to-Agent:** This remains largely theoretical with minimal transaction volume. While it represents a long-term bet on a fundamentally new transaction infrastructure (sub-second, micro-penny to million-dollar, multi-party settlements), it does not constitute a present market. 4. **Agent-to-Finance:** This is the only category with existing, paying demand. Integrating AI into financial workflows (trading, portfolio management) is a natural evolution and enables new capabilities like autonomous rebalancing. However, competition favors established, regulated institutions. The "real problem" is not moving money between agents, but the broader challenge of **coordination**—orchestrating work between agents and humans, verifying outcomes, and settling results. Payment is just one component of settlement, which is itself part of coordination. Companies that solve the coordination layer will subsume payment, not the other way around. While well-funded incumbents build defensively for a long-term future, startups must find where the market is today—which, for the author's team, lies outside these four categories in an area of real, growing, and underserved activity.

marsbit12 dk önce

It Took Me a Year to See the Bitter Truth About Agent Payments

marsbit12 dk önce

It Took Me a Year to See the Hard Truth About Agent Payments

**Title: It Took Me a Year to See the Hard Truth About Agent Payments** Over the past year, I've worked on infrastructure for the Agent economy, engaging with major players like Stripe, Visa, Coinbase, and numerous startups. The findings reveal a stark reality: genuine, widespread demand for Agent-based payments does not yet exist. **Key Observations:** * **Agent-to-Merchant (Shopping):** The user experience for AI shopping often falls short, especially for visual product discovery. While AI excels at understanding needs, conversational interfaces can't yet replace browsing and comparing multiple products visually. Current merchant interest is largely defensive ("Agent Engine Optimization") for a future that hasn't arrived. High-frequency, low-friction purchases (like food delivery) are potential fits, but lack open APIs and face high AI inference costs. Simpler, more affordable, or cross-language interactions for complex UIs are a niche opportunity but require massive consumer distribution to scale. * **Agent-to-API (Developer Tools):** Developer payment needs for APIs (computing, data, models) are already met through subscriptions and prepaid credits. The core challenge is not payment friction but supplier economics: most large SaaS providers prefer enterprise contracts over micropayments for API calls. Protocols like MPP and x402 suit the long-tail of smaller services but cater to a developer market historically reluctant to pay for these tools. Major infrastructure needs at the top of the stack are already being addressed. * **Agent-to-Agent (Machine Commerce):** This is a long-term vision with almost no current transaction volume. While a future with high-speed, high-frequency, multi-party machine-to-machine transactions would require novel infrastructure, it remains theoretical. The market is not here yet. * **Agent-to-Finance:** This is the only category with clear, present demand. Financial professionals and DeFi users already pay for tools, and AI augmentation is a natural evolution. Autonomous AI agents can enable entirely new financial strategies. However, competition is fierce from established, regulated incumbents who can more easily layer AI onto their existing products. **The Core Insight:** Companies, especially giants with long time horizons, are building defensively for a potential future of mass machine commerce. For them, early investment is a low-cost hedge. For startups, the current market reality is different. The primary challenge isn't just moving money between agents (payments). The larger, unsolved problem is **orchestration** – coordinating work between agents and humans, verifying outcomes, and then settling. Payment is just a part of settlement, which is just a part of orchestration. Companies that solve the orchestration problem will subsume payments, not the other way around. After a year of building, we see the real, growing, and underserved market opportunity lies in this broader domain of orchestration.

链捕手35 dk önce

It Took Me a Year to See the Hard Truth About Agent Payments

链捕手35 dk önce

Claude Opus 4.8 Finds a $4.5 Billion Bug: The AI Era is Mass-Producing Hackers

A researcher discovered a critical "infinite mint" vulnerability in the Zcash cryptocurrency's Orchard protocol using Claude Opus 4.8, leading to a swift fix but also a 50% market drop, erasing billions in value. This incident highlights a new era where powerful, accessible AI models are dramatically lowering the barrier to finding software vulnerabilities. Previously, the security community feared specialized models like Claude Mythos Preview, capable of finding decades-old zero-day exploits. The Zcash case, however, involved a publicly available, general-purpose model. This shift makes advanced security auditing—and attack capabilities—accessible to far more people, not just experts. The mass democratization of vulnerability discovery brings a dual challenge: a flood of low-quality, AI-generated false reports that overwhelm maintainers, and the real, rapid uncovering of deep, dangerous bugs. Open-source projects, often understaffed and unfunded, are particularly vulnerable to this "attention DDoS." The article cites examples like curl shutting down its bug bounty program due to the unsustainable workload. Our perceived digital safety has often been luck, relying on the high cost and effort required to find deeply hidden flaws in complex systems, as seen with historical vulnerabilities like Heartbleed or Baron Samedit. AI changes this cost structure, effectively "mass-producing flashlights" to illuminate every corner of our codebase. While large companies operate extensive security chains involving external white-hat hackers and massive defensive operations, the global cybersecurity workforce faces a severe shortage, especially of experienced personnel capable of analyzing complex threats and coordinating fixes. The core dilemma emerges: AI makes *finding* bugs cheap and scalable, but *fixing* them remains a slow, expensive, and human-intensive process. The article concludes that AI won't destroy the internet but acts as a bright light, revealing that our digital existence is not inherently secure but is precariously maintained by ongoing human effort. The true cost in the AI era may not be discovery, but whether there will be enough people left willing and able to do the hard work of repair.

marsbit1 saat önce

Claude Opus 4.8 Finds a $4.5 Billion Bug: The AI Era is Mass-Producing Hackers

marsbit1 saat önce

Codex Goal Mode Usage Guide: How to Make AI Continuously Pursue a Specific Objective

"Codex Goal Mode: How to Make AI Work Continuously Toward a Specific Goal" OpenAI's Codex "goal mode" (/goal) transforms the AI from a reactive code assistant into a proactive execution agent capable of working autonomously for hours or even days to achieve a defined objective. To maximize its effectiveness, follow these key principles: 1. **Define Clear, Verifiable Exit Criteria:** The goal prompt should be a concise, measurable success condition, not a lengthy specification. Use quantifiable metrics like "reduce build time by 30%" or "achieve 100% test parity." 2. **Provide Initial Guidance and Tools:** Direct Codex toward likely problem areas and specify available tools (e.g., browsers, testing environments) to prevent it from exploring unproductive paths. 3. **Enable Progress Measurement:** Equip Codex with ways to track advancement, such as creating comparison tools for visual tasks or evaluation sets, ensuring it can gauge its own progress. 4. **Use a Realistic Execution Environment:** For tasks like performance optimization, provide access to environments that closely mimic production (e.g., similar configs, databases) to yield valid results. 5. **Be Cautious with Visual Goals:** Avoid vague "pixel-perfect" instructions. Instead, supplement visual references with functional checklists or design system specifications to prevent Codex from obsessing over minor details. 6. **Implement Progress Tracking:** For long-running tasks, have Codex commit code to draft PRs, update progress documents, or send Slack updates to maintain visibility into its work. 7. **Review and Consolidate Results:** Once the goal is met, instruct Codex to review its work, clean up ineffective experimental code, and reflect on what strategies succeeded or failed. Ultimately, using goal mode shifts the developer's role from writing prompts to managing a persistent engineering agent—defining objectives, establishing metrics, configuring environments, and conducting final reviews.

marsbit2 saat önce

Codex Goal Mode Usage Guide: How to Make AI Continuously Pursue a Specific Objective

marsbit2 saat önce

İşlemler

Spot
Futures

Popüler Makaleler

$BANK Nedir

Bank AI: Bankacılıkta Devrimsel Bir Adım Giriş Teknolojideki hızlı ilerlemelerin damgasını vurduğu bir çağda, Bank AI, yapay zeka (AI) ve bankacılık hizmetleri kesişiminde yer almaktadır. Bu yenilikçi proje, finansal manzarayı yeniden tanımlamayı, operasyonel verimliliği, güvenlik önlemlerini ve müşteri deneyimlerini AI'nin gücüyle geliştirmeyi hedefliyor. Bank AI yolculuğuna çıkarken, projenin içeriğine, operasyonel dinamiklerine, tarihsel bağlamına ve önemli kilometre taşlarına dalacağız. Bank AI Nedir? Bank AI, yapay zekanın çeşitli bankacılık operasyonlarına entegrasyonunu hedefleyen dönüştürücü bir girişimi temsil etmektedir. Bu proje, süreçleri otomatikleştirmek, risk yönetimi protokollerini geliştirmek ve kişiselleştirilmiş hizmetler aracılığıyla müşteri etkileşimini artırmak için AI'nin yeteneklerinden yararlanmaktadır. Bank AI'nin temel hedefleri şunlardır: Bankacılık Fonksiyonlarının Otomasyonu: AI teknolojilerini kullanarak, Bank AI rutin görevleri otomatikleştirmeyi, insan kaynakları üzerindeki yükü azaltmayı ve verimliliği artırmayı amaçlamaktadır. Geliştirilmiş Risk Yönetimi: Proje, dolandırıcılık ve diğer tehditlere karşı güvenlik önlemlerini güçlendirerek riski tahmin edip tanımlamak için AI algoritmalarını kullanmaktadır. Bankacılık Hizmetlerinin Kişiselleştirilmesi: Bank AI, müşteri verilerini ve davranışlarını analiz ederek, özel finansal ürünler ve hizmetler sunmaya odaklanmaktadır. Müşteri Deneyimini İyileştirme: Chatbotlar ve sanal asistanlar gibi AI destekli çözümlerin uygulanması, kullanıcıların daha insana yakın etkileşimler yaşamasını sağlamayı hedeflemekte, bankalarla etkileşim biçimlerini devrim niteliğinde değiştirmektedir. Bu hedeflerle, Bank AI, bankacılığı daha verimli, güvenli ve kullanıcı odaklı hale getiren önemli bir oyuncu olarak kendini konumlandırmaktadır. Bank AI'nin Yaratıcısı Kimdir? Bank AI'nin yaratıcısı hakkında detaylar bilinmemektedir. Bu nedenle, mevcut bilgilerde belirli bir kişi veya organizasyon tanımlanmamıştır. Projenin başlangıcı etrafındaki anonimlik soruları gündeme getirse de, bunun iddialı vizyonu ve hedefleri üzerinde bir olumsuz etkisi yoktur. Bank AI'nin Yatırımcıları Kimlerdir? Proje yaratıcılarında olduğu gibi, Bank AI'nin yatırımcıları veya destekleyen organizasyonları hakkında da özel bilgiler açıklanmamıştır. Bu bilgiler olmadan, projenin ilerlemesini destekleyen finansal destek ve kurumsal destek hakkında bir çerçeve çizmek zordur. Yine de, böyle yenilikçi bir alanda gelişimi sürdürmek için sağlam bir yatırım temelinin önemi büyüktür. Bank AI Nasıl Çalışır? Bank AI, geleneksel bankacılık çerçevelerinden ayıran benzersiz faktörlere odaklanarak birden fazla yenilikçi alanda faaliyet göstermektedir. İşte temel operasyonel özellikler: Otomasyon: Makine öğrenimi algoritmalarını uygulayarak, Bank AI bankalar içindeki çeşitli manuel süreçleri otomatikleştirir. Bu, operasyonel maliyetleri azaltır ve insan çalışanların daha stratejik faaliyetlere yönelmelerini sağlar. Gelişmiş Risk Yönetimi: Risk yönetimi uygulamalarına AI entegrasyonu, bankaların dolandırıcılık gibi potansiyel tehditleri doğru bir şekilde tahmin etme araçlarıyla donatılmasını sağlar, böylece müşteri bilgileri ve varlıkları güvence altına alınır. Özelleştirilmiş Finansal Tavsiyeler: Müşteri etkileşimlerinden sürekli olarak öğrenerek, AI sistemleri kullanıcı ihtiyaçlarının daha iyi anlaşılmasını sağlar ve finansal kararlar hakkında özelleştirilmiş tavsiyeler sunar. Geliştirilmiş Müşteri Etkileşimleri: AI destekli chatbotlar ve sanal asistanlar kullanarak, Bank AI daha etkileşimli bir müşteri deneyimi sunar, kullanıcıların sorularını hızlı bir şekilde çözmelerine imkan tanır, bekleme sürelerini azaltır ve memnuniyet seviyelerini artırır. Bu operasyonel özellikler, Bank AI'yi bankacılık sektöründe bir öncü olarak konumlandırmakta ve hizmet sunumu ile operasyonel mükemmeliyet için yeni standartlar belirlemektedir. Bank AI Zaman Çizelgesi Bank AI'nin gidişatını anlamak için tarihsel bağlamına bir göz atmak gerekmektedir. Aşağıda önemli kilometre taşlarını ve gelişmeleri vurgulayan bir zaman çizelgesi bulunmaktadır: 2010'ların Başları: AI entegrasyonunun bankacılık hizmetlerine olan ilgisi arttı, bankacılık kurumları potansiyel faydalarını tanımaya başladılar. 2018: Bankaların temel müşteri hizmetleri ve geliştirilmiş güvenlik yönetimi için risk yönetim sistemlerinde chatbotlar gibi AI araçları kullanmaya başlamasıyla AI teknolojilerinin uygulanmasında belirgin bir artış yaşandı. 2023: AI'nin karmaşıklığı artmaya devam etti ve belge işleme ile gerçek zamanlı yatırım analizi gibi daha karmaşık görevler için üretken AI devreye alındı. Bu yıl, AI teknolojisi sayesinde bankaların sahip olduğu yeteneklerde önemli bir sıçrama yaşandı. 2024-Güncel Durum: Bu yıl itibarıyla, Bank AI yükselişte, devam eden araştırmalar ve geliştirmeler bankacılık operasyonlarındaki yetenekleri daha da artırmaya hazırlanıyor. AI uygulamalarının sürekli araştırılması, heyecan verici gelişmelere işaret etmektedir. Bank AI Hakkında Anahtar Noktalar Bankacılıkta AI Entegrasyonu: Bank AI, bankacılık süreçlerini kolaylaştırmak ve kullanıcı deneyimlerini geliştirmek için yapay zekanın benimsenmesine odaklanmaktadır. Otomasyon ve Risk Yönetimi Vurgusu: Proje, rutin görevlerin yükünü azaltmayı amaçlarken, tahmine dayalı analizlerle güvenlik çerçevelerini geliştirmeye büyük önem vermektedir. Kişiselleştirilmiş Bankacılık Çözümleri: Müşteri verilerinden yararlanarak, Bank AI bireysel kullanıcı ihtiyaçlarına yönelik özelleştirilmiş bankacılık hizmetleri sunar. Gelişime Bağlılık: Bank AI, teknolojinin sürekli evrimi ile uyumlu olmasını sağlamak ve güncel kalmak için sürekli araştırma ve geliştirme çabalarına bağlı kalmaktadır. Sonuç Özetle, Bank AI bankacılık endüstrisinde önemli bir adımı temsil etmekte, yapay zekayı kullanarak operasyonel paradigmaları yeniden şekillendirmekte, güvenliği artırmakta ve müşteri memnuniyetini teşvik etmektedir. Yaratıcı ve yatırımcılar hakkındaki bilgi eksikliklerine rağmen, Bank AI'nin net hedefleri ve işlevsel mekanizmaları, devam eden evrimi için güçlü bir temel sunmaktadır. AI teknolojisi gelişmeye ve bankacılık sektörüyle birleşmeye devam ettikçe, Bank AI finansal hizmetlerin geleceğini önemli ölçüde etkilemeye hazır durumda, bankacılıkla olan anlayışımızı ve etkileşim biçimlerimizi geliştirmektedir.

145 Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2024.04.06Güncellenme 2024.12.03

$BANK Nedir

BANK Nasıl Satın Alınır

HTX.com’a hoş geldiniz! Lorenzo Protocol (BANK) satın alma işlemlerini basit ve kullanışlı bir hâle getirdik. Adım adım açıkladığımız rehberimizi takip ederek kripto yolculuğunuza başlayın. 1. Adım: HTX Hesabınızı OluşturunHTX'te ücretsiz bir hesap açmak için e-posta adresinizi veya telefon numaranızı kullanın. Sorunsuzca kaydolun ve tüm özelliklerin kilidini açın. Hesabımı Aç2. Adım: Kripto Satın Al Bölümüne Gidin ve Ödeme Yönteminizi SeçinKredi/Banka Kartı: Visa veya Mastercard'ınızı kullanarak anında Lorenzo Protocol (BANK) satın alın.Bakiye: Sorunsuz bir şekilde işlem yapmak için HTX hesap bakiyenizdeki fonları kullanın.Üçüncü Taraflar: Kullanımı kolaylaştırmak için Google Pay ve Apple Pay gibi popüler ödeme yöntemlerini ekledik.P2P: HTX'teki diğer kullanıcılarla doğrudan işlem yapın.Borsa Dışı (OTC): Yatırımcılar için kişiye özel hizmetler ve rekabetçi döviz kurları sunuyoruz.3. Adım: Lorenzo Protocol (BANK) Varlıklarınızı SaklayınLorenzo Protocol (BANK) satın aldıktan sonra HTX hesabınızda saklayın. Alternatif olarak, blok zinciri transferi yoluyla başka bir yere gönderebilir veya diğer kripto para birimlerini takas etmek için kullanabilirsiniz.4. Adım: Lorenzo Protocol (BANK) Varlıklarınızla İşlem YapınHTX'in spot piyasasında Lorenzo Protocol (BANK) ile kolayca işlemler yapın.Hesabınıza erişin, işlem çiftinizi seçin, işlemlerinizi gerçekleştirin ve gerçek zamanlı olarak izleyin. Hem yeni başlayanlar hem de deneyimli yatırımcılar için kullanıcı dostu bir deneyim sunuyoruz.

714 Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2025.05.09Güncellenme 2026.06.02

BANK Nasıl Satın Alınır

Tartışmalar

HTX Topluluğuna hoş geldiniz. Burada, en son platform gelişmeleri hakkında bilgi sahibi olabilir ve profesyonel piyasa görüşlerine erişebilirsiniz. Kullanıcıların BANK (BANK) fiyatı hakkındaki görüşleri aşağıda sunulmaktadır.

活动图片