“加密货币差价合约现在非常受欢迎:”Match Prime Liquidity的首席执行官

币界网Xuất bản vào 2024-07-23Cập nhật gần nhất vào 2024-07-23

币界网报道:

Match Prime Liquidity首席执行官Andreas Kapsos在2024年iFX EXPO国际博览会上与Finance Magnates交谈时表示:“有一些新资产正在发挥作用。”他补充说:“加密货币差价合约和ESG也是其中之一。”

“加密货币的差价合约现在非常受欢迎。对于流动性提供商来说,这是他们需要掌握的东西。当他们渗透到新市场时,会对这些产品提出新的要求。”

尽管经纪商通常不会分享加密货币差价合约的数据,但Finance Magnates早些时候独家报道称,Axi去年3月处理了167亿美元的加密货币差价交易量。1月份的数字为76亿美元,2月份为104亿美元。

“有备份总是好的”

在过去的四年里,Kapsos一直领导着Match Prime流动性。他是一位经验丰富的行业高管,曾与BrightFX Capital和CAPEX.com等公司合作。在iFX EXPO International上,他还参加了关于流动性提供商未来的小组讨论。

他指出,经纪商需要一个或多个流动性提供者,他说:“我总是建议客户拥有多个。归根结底,我们希望客户得到最好的,所以对客户来说最好的是拥有多个流动资金提供者。”

“然而,这取决于客户的生命周期,”Kapsos说,并补充道,“但我肯定会建议有时拥有两个或三个以上的客户。原因很明显:当你的业务中有一些非常重要的东西,比如流动性,如果你的一个流动性提供者出了问题,有一个备份总是好的。”

“此外,增加一个也很重要,因为你可以比较服务,”他补充道。“你有这种影响力;你可以比较价格,然后你就可以为自己买到最好的产品。”

Match Prime总部位于塞浦路斯,与其姊妹品牌Match Trade Technologies并肩运营。今年早些时候,这两家公司在同一家母公司的领导下,在迪拜开设了一个新的联合办事处,以更好地与中东和北非地区不断增长的客户群互动并为其提供支持。

“人工智能帮助我们知道需求在哪里”

在扩张的同时,即使是像Match Prime这样的流动性提供商也感受到了人工智能在其运营中的渗透。尽管对于流动性提供者来说,人工智能的使用可能非常不同,但不容忽视。

Kapsos在谈到流动性提供商对人工智能的使用时说:“我们只是使用了其中的一小部分。我们如何使用它显然是从质量方面。它帮助我们识别事物、分析事物,并通过正确的方式分析从各地检索的数据。我想说,它再次帮助我们进行预测分析。使用人工智能,我们可以在需要时以最佳方式提供流动性。”

“此外,人工智能帮助我们知道需求在哪里,何时出现,以及如何出现。因此,尽管这是一个开始,但我们已经在使用人工智能并将其应用于我们的业务中。”

“进入壁垒很高”

Kapsos强调了流动性的下一个趋势,他说:“我确实看到了整合。”

“你经常看到合并。为了经营一个非常好的流动性业务,你需要让很多组件同时正常工作。所以我相信很多人会犯错误,他们甚至无法满足和改进这些组件,这样他们才能生存下去。”

“然而,如果新来者以正确的方式来,他们总是有市场的……但是,由于标准很高,进入门槛也很高。现在人们知道他们想要什么。交易员和经纪人变得更加老练。因此,进入这个市场是一个挑战。”

Nội dung Liên quan

Vừa Rồi, Anthropic Công Bố Tiêu Chuẩn MCP Vật Lý: Claude Bắt Đầu Tiếp Quản Thế Giới Thực

Anthropic vừa công bố tiêu chuẩn mới mang tên Model Hardware Standard (MHS), một phần mở rộng của giao thức MCP, cho phép các tác nhân AI như Claude tương tác và điều khiển an toàn các thiết bị vật lý như kính hiển vi, cánh tay robot, máy xử lý chất lỏng và laser. MHS hoạt động như một trình điều khiển tiêu chuẩn hóa, dịch các lệnh cơ bản (đọc, ghi) để mọi thiết bị có giao diện lập trình có thể hiểu được. Nó giúp các tác nhân AI và thiết bị tự phát hiện, giao tiếp qua mạng mà không cần phần mềm chuyển đổi tùy chỉnh, rút ngắn quá trình tích hợp từ vài tuần xuống còn vài giờ hoặc vài phút. MHS còn tạo tài liệu tham chiếu với thông tin đặc tính và giới hạn an toàn của thiết bị, cho phép AI vận hành ngay cả những thiết bị chưa từng gặp. Trong thử nghiệm, Claude đã có thể khám phá, điều chỉnh laser, quan sát kết quả, đóng gói quy trình thành một script tự động. Tiêu chuẩn này hứa hẹn cách mạng hóa nghiên cứu và sản xuất bằng cách cho phép AI giám sát, sắp xếp trình tự thí nghiệm, điều chỉnh tham số theo thời gian thực và xử lý lỗi. MHS hiện đang trong giai đoạn xem trước nghiên cứu, với sự hợp tác từ các đối tác như AWS, Automata, Danaher, và nhiều công ty phần cứng khác. Dù vẫn cần sự giám sát của chuyên gia và chưa tương thích với thiết bị không có giao diện lập trình, MHS được kỳ vọng là bước tiến quan trọng đưa AI từ thế giới kỹ thuật số sang thế giới vật lý.

marsbit1 phút trước

Vừa Rồi, Anthropic Công Bố Tiêu Chuẩn MCP Vật Lý: Claude Bắt Đầu Tiếp Quản Thế Giới Thực

marsbit1 phút trước

Độc nhất trong lịch sử: Tài sản với tỷ lệ thắng 100% khi nắm giữ 4 năm

Tác giả phân tích một đặc điểm thống kê thú vị về Bitcoin: Trong số các tài sản rủi ro chính, chỉ có Bitcoin từng đạt được kỷ lục "lợi nhuận danh nghĩa dương 100% cho mọi chu kỳ nắm giữ 4 năm lịch sử". Nghiên cứu của Strategy sử dụng dữ liệu từ 2010 đến 2026 cho thấy, trong 4.419 cửa sổ lăn 4 năm, không có chu kỳ nào kết thúc trong thua lỗ. Ngay cả chu kỳ 4 năm tệ nhất (từ tháng 4/2021 đến tháng 4/2025) vẫn đạt tổng lợi nhuận +32,6%. Ngược lại, các tài sản truyền thống khác như S&P 500, Nasdaq 100, vàng, bất động sản Mỹ, trái phiếu dài hạn và trái phiếu doanh nghiệp đều từng có các chu kỳ 4 năm cho kết quả âm. Chỉ có các công cụ phi rủi ro như trái phiếu ngắn hạn Mỹ lăn liên tục, tiền gửi có kỳ hạn 4 năm (CD) hoặc trái phiếu Mỹ có thời gian đáo hạn dưới 4 năm mới có thể đảm bảo lợi nhuận danh nghĩa dương 100% nhờ cơ chế hợp đồng và bảo hiểm tín dụng. Tuy nhiên, bản chất của "100%" này giữa Bitcoin và trái phiếu là hoàn toàn khác biệt. Bitcoin không có người phát hành, không có cam kết hoàn trả, không có dòng tiền. Thành tích 100% của nó hoàn toàn đến từ việc giá thị trường tăng lên theo thời gian một cách hữu cơ, bất chấp nhiều lần lao dốc 70-90%. Điều này cho thấy sức mạnh đặc biệt của việc nắm giữ Bitcoin trong dài hạn so với việc giao dịch liên tục.

marsbit8 phút trước

Độc nhất trong lịch sử: Tài sản với tỷ lệ thắng 100% khi nắm giữ 4 năm

marsbit8 phút trước

AI đang tăng tốc mọi thứ, phòng tuyến toán học vừa thất thủ, vật lý đã nằm trong tầm ngắm của AI

Mùa hè này, toán học chấn động khi mô hình Astra của OpenAI giải quyết 10 vấn đề tồn đọng lâu năm, còn Claude Fable 5 thúc đẩy đáng kể Giả thuyết Riemann. Điều này khiến nhiều nhà nghiên cứu trẻ, như nghiên cứu sinh Sidharth Hariharan, hoang mang khi công trình bị AI công bố trước. Không chỉ toán học, vật lý lý thuyết cũng bước vào kỷ nguyên AI. Gavin E. Crooks, chuyên gia về nhiệt động lực học thống kê không cân bằng, đã đưa một bài toán mở cho Claude. Chỉ vài ngày sau, Claude đã giải quyết triệt để vấn đề mà một nghiên cứu sinh vật lý có thể cần hàng tháng. Vấn đề thuộc về định lý dao động chi tiết (DFT) trong nhiệt động lực học ngẫu nhiên, liên quan đến các ràng buộc thống kê của entropy sản sinh. Claude đã đưa ra câu trả lời thống nhất và thanh lịch: tất cả các phân bố tuân theo DFT tương ứng với một phân bố "khoảng cách" duy nhất. Các thống kê chung tạo thành một khối lồi, với mỗi mô-men bậc n chỉ có một cận dưới chính xác và không có cận trên. Hầu hết các giới hạn DFT đã công bố trước đây đều là hình chiếu của khối lồi thống nhất này. Claude đã tự viết toàn bộ bản thảo bài báo. Điều đáng chú ý không chỉ là kết quả vật lý, mà là quy trình nghiên cứu do AI dẫn dắt. AI không chỉ giải quyết vấn đề đã biết, mà đang giúp các nhà khoa học khám phá những vấn đề chưa biết cách tiếp cận. Điều này báo hiệu một cuộc chuyển đổi lớn trong học thuật, đặt ra câu hỏi về vai trò tương lai của việc nghiên cứu và đào tạo con người.

marsbit23 phút trước

AI đang tăng tốc mọi thứ, phòng tuyến toán học vừa thất thủ, vật lý đã nằm trong tầm ngắm của AI

marsbit23 phút trước

OpenAI tiến gần đến việc tạo ra AI cấp độ con người: Điều gì đang cản trở việc phát hành nó

OpenAI đã tiến gần tới việc tạo ra trí tuệ nhân tạo cấp độ con người (AGI), với dự kiến có một hệ thống nội bộ đạt chuẩn AGI vào cuối năm 2026. Giám đốc điều hành Sam Altman và các lãnh đạo khác bày tỏ sự lạc quan, đánh giá tiến trình hiện tại đạt khoảng 80%. Trọng tâm hiện nay là dòng mô hình thế hệ mới Astra, được chứng minh có khả năng nghiên cứu tự động đáng kinh ngạc, hoàn thành công việc tương đương một tuần của con người chỉ trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, sự tiến bộ nhanh chóng đi kèm với lo ngại về an ninh mạng. Các đánh giá nội bộ cho thấy Astra đã đạt được khả năng mã hóa tác nhân và năng lực mạng đáng kể, buộc OpenAI phải tạm dừng một phần công việc với mô hình này từ đầu tháng 8/2026 để thực hiện các biện pháp an toàn tăng cường. Các biện pháp bao gồm tạm ngừng đào tạo, cách ly cơ sở hạ tầng chặt chẽ hơn và giám sát gia tăng. Altman xác nhận trên mạng xã hội X rằng họ cần thêm thời gian để đảm bảo tính an toàn trước khi phát hành Astra rộng rãi. Tình huống này cho thấy sự cân bằng tinh tế mà OpenAI phải đối mặt: thúc đẩy phát triển AGI trong khi kiểm soát các rủi ro an ninh tiềm ẩn. Bối cảnh cạnh tranh khốc liệt giữa các phòng thí nghiệm AI càng làm tăng thêm áp lực, đặt ra câu hỏi liệu tốc độ hay an toàn sẽ là yếu tố quyết định cuối cùng.

cryptonews.ru3 giờ trước

OpenAI tiến gần đến việc tạo ra AI cấp độ con người: Điều gì đang cản trở việc phát hành nó

cryptonews.ru3 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片