Росфинмониторинг: Результаты эксперимента ЦБ определят будущую криптополитику в России

cryptonews.ruXuất bản vào 2025-02-14Cập nhật gần nhất vào 2025-10-15

Анализ результатов экспериментального правового режима Центробанка ляжет в основу принципов регулирования криптовалют в России, заявил заместитель главы Росфинмониторинга Герман Негляд.

В интервью для телеканала «Вместе-РФ» на полях форума «Финополис-2025» Негляд отметил, что Россия продолжает изучать потенциал использования криптовалют в рамках действующего экспериментального правового режима (ЭПР) Банка России для внешнеэкономических расчетов.

«Итоги и анализ проекта Центробанка могут стать ключевыми при принятии решений о дальнейшем регулировании и возможном расширении использования цифровых инструментов в российской финансовой системе», — заявил Негляд.

Чиновник добавил, что в стране не запрещено владение цифровыми активами как для граждан, так и для юридических лиц — ограничены лишь расчеты с их применением.

Ранее начальник юридического управления Росфинмониторинга Ольга Тисен заявила, что участники российского криптовалютного рынка добровольно идут на сотрудничество с правоохранительными органами и раскрывают по их запросу данные о владельцах цифровых активов.

Накануне Министерство внутренних дел России предложило ввести уголовную и финансовую ответственность за передачу криптокошельков от одного владельца другому — по аналогии с дропперством, когда банковские счета и карты используются для мошенничества.

Nội dung Liên quan

Thanh kiếm treo trên đầu trong thị trường bò AI: Không chỉ Hàn Quốc, đòn bẩy trên thị trường chứng khoán Mỹ cũng đáng kinh ngạc

Tác giả: Trương Nhã Kỳ | Nguồn: Phố Wall Kiến Văn Thị trường chứng khoán toàn cầu liên tục lập đỉnh mới nhờ làn sóng AI, nhưng động lực tăng trưởng này đang trở nên ngày càng rủi ro. Từ Mỹ đến Hàn Quốc, số dư ký quỹ và quy mô ETF đòn bẩy đều đã chạm mức kỷ lục, trong khi đặc tính chu kỳ thuận của đòn bẩy đang khuếch đại gấp bội rủi ro đuôi của biến động thị trường. Tại Mỹ, số dư nợ ký quỹ (margin debt) tháng 5 tăng 54% so với cùng kỳ, đạt đỉnh lịch sử 1.400 tỷ USD. Cùng lúc, tổng tài sản ETF đòn bẩy tăng gần gấp đôi trong chưa đầy 70 ngày, vượt 2200 tỷ USD vào đầu tháng 6. Làn sóng gia tăng đòn bẩy này đã bộc lộ rủi ro trước tiên ở thị trường Hàn Quốc: Chỉ số KOSPI tuần trước lao dốc 10%, kích hoạt ngắt mạch, sau đó phục hồi mạnh rồi lại ngắt mạch, gây ra biến động dữ dội ảnh hưởng đến cổ phiếu AI liên quan tại Mỹ. Cảnh báo từ Phố Wall: Các nhà phân tích Barclays cảnh báo quỹ đòn bẩy đã mua khoảng 3000 tỷ USD công cụ phái sinh liên kết cổ phiếu và chỉ số kể từ cuối tháng 3. Quy mô này, nếu cần thanh lý tập trung trong thời gian ngắn, sẽ tạo ra tác động "đáng sợ". Morgan Stanley cũng cảnh báo sự phụ thuộc chưa từng có của người mua biên vào đòn bẩy, trong khi chi phí vay ngày càng đắt đỏ và khan hiếm. ETF đòn bẩy không chỉ phóng đại lãi lỗ, mà còn có thể bóp méo biến động giá của tài sản cơ sở thông qua cơ chế "đuôi vẫy chó". Sự tập trung cao độ vào một số ít lĩnh vực (như công nghệ, bán dẫn) khiến thị trường càng dễ tổn thương. Bài học từ Hàn Quốc: Thị trường tăng mạnh nhờ chip bán dẫn nhưng cấu trúc nắm giữ tập trung cùng đòn bẩy cực cao khiến tính dễ tổn thương tăng mạnh. Cơ quan giám sát Hàn Quốc thừa nhận hối tiếc vì không ngăn được việc phát hành quỹ đòn bẩy tập trung cổ phiếu đơn lẻ, sản phẩm rủi ro cao mà hơn 90% người nắm giữ là nhà đầu tư nhỏ lẻ. Chi phí vay để đầu tư chứng khoán (thể hiện qua chỉ số AXW) đang ở mức cao nhất kể từ cuối năm 2020. Nhu cầu vốn này tập trung cao độ, chủ yếu đổ vào lĩnh vực công nghệ thông tin. Morgan Stanley cảnh báo về rủi ro phi tuyến: chi phí vay cao khiến người mua sử dụng đòn bẩy không thể tiếp tục gia nhập, thị trường mất động lực tăng, điều chỉnh giá kích hoạt quá trình giảm đòn bẩy, và áp lực bán bị khuếch đại bởi chính đòn bẩy, cuối cùng dẫn đến mức sụt giảm vượt quá kỳ vọng. Một khi quá trình giảm đòn bẩy bắt đầu, cú sốc sẽ bị khuếch đại nhiều lần, buộc nhà đầu tư phải đánh giá lại điều kiện tài chính và định giá lại con đường chính sách của Fed.

marsbit12 phút trước

Thanh kiếm treo trên đầu trong thị trường bò AI: Không chỉ Hàn Quốc, đòn bẩy trên thị trường chứng khoán Mỹ cũng đáng kinh ngạc

marsbit12 phút trước

Solana nhắm mục tiêu 80 USD tiếp theo – 3 yếu tố giúp phe mua SOL duy trì đà tăng này

Solana (SOL) đã thể hiện áp lực tăng mạnh gần đây, phòng thủ thành công mức 70 USD và tăng lên mức cao cục bộ 73 USD trước khi điều chỉnh nhẹ. Tính đến thời điểm viết bài, SOL giao dịch quanh 72 USD, tăng 2,6% trong ngày, với khối lượng giao dịch tăng 39%. Biểu đồ kỹ thuật cho thấy SOL duy trì trên các đường trung bình động ngắn hạn, củng cố cấu trúc thị trường tăng. Chỉ báo Động lượng Stochastic (SMI) cũng hình thành đường cắt tăng giá, cho thấy đà tăng đang được cải thiện. Sức mạnh này dường như được thúc đẩy bởi sự chuyển dịch tâm lý trong nhóm cá voi. Dữ liệu cho thấy lệnh mua lớn tập trung quanh mức 70-71 USD, đồng thời dòng tiền ròng trên các sàn giao dịch (Spot Netflow) âm liên tục trong ba ngày qua, cho thấy xu hướng tích lũy mạnh từ các nhà đầu tư lớn. Nhờ đà tăng được hỗ trợ bởi động thái tích cực từ cá voi và các chỉ báo kỹ thuật, SOL có khả năng thử thách lại mức kháng cự 75 USD và hướng tới mục tiêu 80 USD trong trung hạn nếu nhu cầu mua tiếp tục được duy trì. Tuy nhiên, nếu động lực từ cá voi suy yếu, SOL có nguy cơ giảm trở lại dưới 70 USD, với hỗ trợ quan trọng tiếp theo ở vùng 62 USD.

ambcrypto17 phút trước

Solana nhắm mục tiêu 80 USD tiếp theo – 3 yếu tố giúp phe mua SOL duy trì đà tăng này

ambcrypto17 phút trước

Strategy Ra Mắt 'Khung Vốn Tín Dụng Số': Ủy Quyền Bán Bitcoin Trị Giá 12 Tỷ USD, Kịch Bản 'Không Bao Giờ Bán' Kết Thúc

Strategy (tên cũ MicroStrategy), công ty nắm giữ Bitcoin doanh nghiệp lớn nhất thế giới với 847.363 BTC, đã công bố 'Khung vốn tín dụng kỹ thuật số' vào ngày 29/6, đánh dấu sự thay đổi chiến lược lớn so với kịch bản 'không bao giờ bán' trước đây. Động thái này diễn ra trong bối cảnh cổ phiếu ưu đãi STRC của họ giảm sâu ~24% so với mệnh giá và nghĩa vụ cổ tức hàng năm tăng vọt lên khoảng 12 tỷ USD. Khung mới bao gồm: ủy quyền bán Bitcoin để huy động tối đa 1,25 tỷ USD; thiết lập dự trữ tiền mặt mục tiêu 2,55 tỷ USD; tăng tỷ lệ cổ tức STRC lên 12%; và ủy quyền mua lại tối đa 1 tỷ USD cổ phiếu phổ thông cùng 1 tỷ USD chứng khoán ưu đãi. Mục tiêu là ổn định cấu trúc vốn, đảm bảo thanh khoản và khả năng chi trả cổ tức. Công ty đang chuyển hướng từ 'tích trữ Bitcoin' sang tăng cường 'tích trữ tiền mặt', thể hiện qua việc gần đây bán cổ phiếu MSTR và dùng phần lớn số tiền để bổ sung dự trữ thay vì mua BTC. Áp lực còn đến từ cuộc điều tra pháp lý tiềm tàng và khối nợ lớn khoảng 82 tỷ USD, trong bối cảnh giá Bitcoin hiện tại thấp hơn chi phí bình quân gia quyền mua vào của công ty. Sự thành công của kế hoạch này phụ thuộc nhiều vào diễn biến giá Bitcoin.

marsbit18 phút trước

Strategy Ra Mắt 'Khung Vốn Tín Dụng Số': Ủy Quyền Bán Bitcoin Trị Giá 12 Tỷ USD, Kịch Bản 'Không Bao Giờ Bán' Kết Thúc

marsbit18 phút trước

Vitalik Buterin Cho Rằng Việc Làm Mã Hóa Có Thể Tăng Cường Tính Riêng Tư Trên Blockchain

Đồng sáng lập Ethereum Vitalik Buterin đã công bố một bài viết toàn diện về kỹ thuật Obfuscation (làm mờ) trong ngành công nghiệp tiền mã hóa. Ông giải thích cách làm mờ mật mã có thể củng cố quyền riêng tư và bảo mật của blockchain trong tương lai. Obfuscation chuyển đổi mã thông thường thành dạng được mã hóa nhưng vẫn cho ra kết quả đầu ra giống nhau, nhằm bảo vệ chính mã nguồn khỏi bị phân tích. Theo Buterin, sự kết hợp giữa kỹ thuật làm mờ và công nghệ blockchain có thể tạo ra các hệ thống bảo vệ quyền riêng tư của người dùng trong khi giảm phụ thuộc vào bên trung gian. Blockchain, với khả năng ghi lại quyền sở hữu trên sổ cái phân tán, có thể bổ sung cho obfuscation để xây dựng các ứng dụng vừa chứng minh được quyền sở hữu vừa ẩn logic chương trình, hứa hẹn cho các hệ thống thanh toán an toàn, tài chính và hoạt động kinh doanh bảo mật. Tuy nhiên, Buterin chỉ ra rằng các khó khăn kỹ thuật đang cản trở ứng dụng thực tế của obfuscation. Mặc dù nghiên cứu về "indistinguishability obfuscation" đã có tiến bộ, hiệu suất của các phương pháp hiện tại cực kỳ kém, thậm chí một số kỹ thuật tiêu tốn nhiều tài nguyên đến mức thời gian thực thi vượt quá tuổi thọ của vũ trụ. Các nhà khoa học đang nghiên cứu nhiều hướng để cải thiện hiệu quả thuật toán. Buterin kết luận rằng obfuscation thực tế sẽ cần thời gian dài để khả thi, nhưng những cải tiến tiếp theo sẽ mở đường cho các sản phẩm blockchain bảo mật cao không cần bên thứ ba đáng tin cậy.

TheNewsCrypto20 phút trước

Vitalik Buterin Cho Rằng Việc Làm Mã Hóa Có Thể Tăng Cường Tính Riêng Tư Trên Blockchain

TheNewsCrypto20 phút trước

Biến đổi Cấu trúc Transformer, LLM Trở Nên Thông Minh Hơn

Năm 2026, khi ngành công nghiệp mô hình lớn tập trung vào việc nhồi nhét nhiều tham số hơn, một nghiên cứu mới từ Mila, Đại học Cornell và Đại học Montréal đặt ra câu hỏi ngược lại: Điều gì xảy ra nếu chỉ di chuyển các tham số hiện có mà không thêm bất kỳ tham số nào? Bài báo có tên "Tapered Language Models" (TLM) chỉ ra rằng các lớp trong kiến trúc Transformer truyền thống không quan trọng như nhau. Các nghiên cứu về thoát sớm, cắt tỉa lớp và khả năng giải thích đã cho thấy các lớp đầu nắm bắt thông tin cơ bản (như ngữ pháp), trong khi các lớp sau xử lý thông tin cấp cao hơn (như ngữ nghĩa) và thường chỉ "nhấn mạnh lại" các phán đoán hiện có. Thay vì phân bổ tham số đồng đều cho tất cả các lớp, nhóm nghiên cứu đề xuất một thiết kế "hình nón": giảm dần đều chiều rộng của mạng chuyển tiếp (FFN) - thành phần lưu trữ và xử lý thông tin chính của mỗi lớp - từ đầu đến cuối mô hình, trong khi vẫn giữ nguyên tổng số tham số và lượng tính toán. Thử nghiệm trên mô hình Transformer 440M tham số cho thấy, với đường cong giảm dần dạng cosine (chiều rộng đầu gấp 1.5 lần cơ sở, chiều rộng cuối là 0.5 lần), điểm perplexity cải thiện tới 1.84 điểm so với mô hình cơ sở phân bổ đồng đều. Kết quả tích cực này được khẳng định lại trên ba kiến trúc khác (mô hình chú ý có cổng, Hope-attention, Titans) ở quy mô 760M và 1.3B tham số, trên nhiều nhiệm vụ đánh giá như suy luận thường thức và dự đoán ngôn ngữ, mà không làm giảm khả năng xử lý ngữ cảnh dài. Nghiên cứu chứng minh việc phân bổ dung lượng "não bộ" của mô hình một cách có chủ đích - tập trung nhiều hơn vào các lớp đầu nơi xử lý thông tin đa dạng - là một đòn bẩy hiệu quả gần như miễn phí. Phương pháp này mở ra hướng đi mới không chỉ cho mô hình ngôn ngữ mà còn cho các mô hình Thị giác Transformer, khuếch tán và đa phương thức vốn kế thừa thiết kế phân bổ đồng đều truyền thống.

marsbit27 phút trước

Biến đổi Cấu trúc Transformer, LLM Trở Nên Thông Minh Hơn

marsbit27 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片