Mizuho Americas, ທຸລະກິດຍ່ອຍຂອງ Mizuho Financial Group, Inc ໃນປະເທດຍີ່ປຸ່ນ, ໄດ້ປະກາດໃນມື້ນີ້ວ່າມັນໄດ້ເລືອກ Quantifi, ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການດ້ານ fintech ຂອງຄວາມສ່ຽງ, ການວິເຄາະແລະການແກ້ໄຂການຊື້ຂາຍ, ເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນແພລະຕະຟອມອະນຸພັນຫຼັກຊັບທີ່ຂະຫຍາຍອອກ.
Mizuho ກ່າວວ່າມັນກໍາລັງຊອກຫາການກໍານົດລາຄາເອກະລາດແລະການແກ້ໄຂໂຄງສ້າງເພື່ອເສີມການວັດແທກຄວາມສ່ຽງຕໍ່ບັນທຶກຫຼັກຊັບທີ່ມີໂຄງສ້າງລາຄາແລະຕໍາແຫນ່ງອະນຸພັນ.
Quantifi ຈະເສີມຂະບວນການພາຍໃນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຂອງ Mizuho America, ສະຫນອງຮູບແບບລາຄາເພີ່ມເຕີມເພື່ອກວດສອບຕົວແບບພາຍໃນຂອງມັນ.
Mizuho ກ່າວວ່າມັນເລືອກ Quantifi ເນື່ອງຈາກຄວາມເລິກຂອງການວິເຄາະຄວາມສະເຫມີພາບແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງເຕັກໂນໂລຢີຂອງມັນ. ນອກຈາກນັ້ນ, Mizuho ໄດ້ກ່າວວ່າມັນເລືອກ FINTECH
FINTECH
ເທັກໂນໂລຍີການເງິນ (fintech) ຖືກກໍານົດວ່າເປັນເທກໂນໂລຍີ ay ທີ່ມຸ່ງໄປສູ່ການອັດຕະໂນມັດແລະເສີມຂະຫຍາຍການຈັດສົ່ງແລະການນໍາໃຊ້ການບໍລິການທາງດ້ານການເງິນ. ຕົ້ນກໍາເນີດຂອງຄໍາວ່າ fintechs ສາມາດຕິດຕາມໄດ້ໃນຊຸມປີ 1990 ບ່ອນທີ່ມັນຖືກນໍາໃຊ້ຕົ້ນຕໍເປັນເຕັກໂນໂລຢີດ້ານຫລັງສໍາລັບສະຖາບັນການເງິນທີ່ມີຊື່ສຽງ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ນັບຕັ້ງແຕ່ນັ້ນມາ, ມັນໄດ້ເຕີບໃຫຍ່ຢູ່ນອກພາກທຸລະກິດໂດຍເນັ້ນໃສ່ການບໍລິການຜູ້ບໍລິໂພກຫຼາຍຂຶ້ນ. ຈຸດປະສົງຫຼັກຂອງ Fintechs ໃຫ້ບໍລິການແນວໃດ? ຈຸດປະສົງຫຼັກຂອງ fintechs ແມ່ນເພື່ອສະໜອງການບໍລິການດ້ານເທັກໂນໂລຍີທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ງ່າຍເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງຊ່ວຍຜູ້ບໍລິໂພກ, ຜູ້ດຳເນີນທຸລະກິດ ແລະ ເຄືອຂ່າຍອີກດ້ວຍ. .ນີ້ແມ່ນເຮັດໄດ້ໂດຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການທຸລະກິດແລະການດໍາເນີນງານທາງດ້ານການເງິນໂດຍຜ່ານການປະຕິບັດຊອບແວພິເສດ, ສູດການຄິດໄລ່, ແລະຂະບວນການຄອມພິວເຕີອັດຕະໂນມັດ. ການຫັນປ່ຽນຈາກຮາກຂອງຂະແຫນງການເງິນ, ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ fintech ສາມາດພົບເຫັນໄດ້ໂດຍຜ່ານອຸດສາຫະກໍາຈໍານວນຫລາຍເຊັ່ນ: ທະນາຄານຂາຍຍ່ອຍ, ການສຶກສາ, cryptocurrencies, ການປະກັນໄພ, ບໍ່ຫວັງຜົນກໍາໄລ, ແລະອື່ນໆ. ໃນຂະນະທີ່ fintechs ກວມເອົາຂະແຫນງທຸລະກິດທີ່ກວ້າງຂວາງ, ມັນສາມາດແບ່ງອອກເປັນສີ່ປະເພດດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້: ທຸລະກິດກັບທຸລະກິດສໍາລັບທະນາຄານ, ທຸລະກິດກັບທຸລະກິດສໍາລັບລູກຄ້າທຸລະກິດທະນາຄານ, ທຸລະກິດກັບຜູ້ບໍລິໂພກສໍາລັບທຸລະກິດຂະຫນາດນ້ອຍ, ແລະຜູ້ບໍລິໂພກ. ບໍ່ດົນມານີ້, ການປະກົດຕົວຂອງ fintechs ໄດ້ກາຍເປັນທີ່ຊັດເຈນຫຼາຍຂຶ້ນໃນຂະແຫນງການຄ້າ, ຕົ້ນຕໍແມ່ນສໍາລັບ cryptocurrencies ແລະ blockchain technology. ການສ້າງແລະການນໍາໃຊ້ Bitcoin ຍັງສາມາດປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນນະວັດກໍາທີ່ນໍາມາໂດຍ fintechs ໃນຂະນະທີ່ສັນຍາສະຫມາດໂດຍຜ່ານເທກໂນໂລຍີ blockchain ໄດ້ງ່າຍດາຍແລະສັນຍາອັດຕະໂນມັດລະຫວ່າງຜູ້ຊື້. ແລະຜູ້ຂາຍ. ໂດຍລວມແລ້ວ, ແອັບພລິເຄຊັນ fintechs ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍເນັ້ນໃສ່ຜູ້ບໍລິໂພກເປັນໃຈກາງ ໃນຂະນະທີ່ແອັບພລິເຄຊັນຂອງມັນຍັງສືບຕໍ່ປະດິດສ້າງຂະແໜງການຄ້າ ແລະ cryptocurrency ຜ່ານເທັກໂນໂລຍີອັດຕະໂນມັດ ແລະການປະຕິບັດທຸລະກິດ.
ເທັກໂນໂລຍີການເງິນ (fintech) ຖືກກໍານົດວ່າເປັນເທກໂນໂລຍີ ay ທີ່ມຸ່ງໄປສູ່ການອັດຕະໂນມັດແລະເສີມຂະຫຍາຍການຈັດສົ່ງແລະການນໍາໃຊ້ການບໍລິການທາງດ້ານການເງິນ. ຕົ້ນກໍາເນີດຂອງຄໍາວ່າ fintechs ສາມາດຕິດຕາມໄດ້ໃນຊຸມປີ 1990 ບ່ອນທີ່ມັນຖືກນໍາໃຊ້ຕົ້ນຕໍເປັນເຕັກໂນໂລຢີດ້ານຫລັງສໍາລັບສະຖາບັນການເງິນທີ່ມີຊື່ສຽງ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ນັບຕັ້ງແຕ່ນັ້ນມາ, ມັນໄດ້ເຕີບໃຫຍ່ຢູ່ນອກພາກທຸລະກິດໂດຍເນັ້ນໃສ່ການບໍລິການຜູ້ບໍລິໂພກຫຼາຍຂຶ້ນ. ຈຸດປະສົງຫຼັກຂອງ Fintechs ໃຫ້ບໍລິການແນວໃດ? ຈຸດປະສົງຫຼັກຂອງ fintechs ແມ່ນເພື່ອສະໜອງການບໍລິການດ້ານເທັກໂນໂລຍີທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ງ່າຍເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງຊ່ວຍຜູ້ບໍລິໂພກ, ຜູ້ດຳເນີນທຸລະກິດ ແລະ ເຄືອຂ່າຍອີກດ້ວຍ. .ນີ້ແມ່ນເຮັດໄດ້ໂດຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການທຸລະກິດແລະການດໍາເນີນງານທາງດ້ານການເງິນໂດຍຜ່ານການປະຕິບັດຊອບແວພິເສດ, ສູດການຄິດໄລ່, ແລະຂະບວນການຄອມພິວເຕີອັດຕະໂນມັດ. ການຫັນປ່ຽນຈາກຮາກຂອງຂະແຫນງການເງິນ, ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ fintech ສາມາດພົບເຫັນໄດ້ໂດຍຜ່ານອຸດສາຫະກໍາຈໍານວນຫລາຍເຊັ່ນ: ທະນາຄານຂາຍຍ່ອຍ, ການສຶກສາ, cryptocurrencies, ການປະກັນໄພ, ບໍ່ຫວັງຜົນກໍາໄລ, ແລະອື່ນໆ. ໃນຂະນະທີ່ fintechs ກວມເອົາຂະແຫນງທຸລະກິດທີ່ກວ້າງຂວາງ, ມັນສາມາດແບ່ງອອກເປັນສີ່ປະເພດດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້: ທຸລະກິດກັບທຸລະກິດສໍາລັບທະນາຄານ, ທຸລະກິດກັບທຸລະກິດສໍາລັບລູກຄ້າທຸລະກິດທະນາຄານ, ທຸລະກິດກັບຜູ້ບໍລິໂພກສໍາລັບທຸລະກິດຂະຫນາດນ້ອຍ, ແລະຜູ້ບໍລິໂພກ. ບໍ່ດົນມານີ້, ການປະກົດຕົວຂອງ fintechs ໄດ້ກາຍເປັນທີ່ຊັດເຈນຫຼາຍຂຶ້ນໃນຂະແຫນງການຄ້າ, ຕົ້ນຕໍແມ່ນສໍາລັບ cryptocurrencies ແລະ blockchain technology. ການສ້າງແລະການນໍາໃຊ້ Bitcoin ຍັງສາມາດປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນນະວັດກໍາທີ່ນໍາມາໂດຍ fintechs ໃນຂະນະທີ່ສັນຍາສະຫມາດໂດຍຜ່ານເທກໂນໂລຍີ blockchain ໄດ້ງ່າຍດາຍແລະສັນຍາອັດຕະໂນມັດລະຫວ່າງຜູ້ຊື້. ແລະຜູ້ຂາຍ. ໂດຍລວມແລ້ວ, ແອັບພລິເຄຊັນ fintechs ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍເນັ້ນໃສ່ຜູ້ບໍລິໂພກເປັນໃຈກາງ ໃນຂະນະທີ່ແອັບພລິເຄຊັນຂອງມັນຍັງສືບຕໍ່ປະດິດສ້າງຂະແໜງການຄ້າ ແລະ cryptocurrency ຜ່ານເທັກໂນໂລຍີອັດຕະໂນມັດ ແລະການປະຕິບັດທຸລະກິດ.
ອ່ານເງື່ອນໄຂນີ້ ບໍລິສັດເນື່ອງຈາກວ່າການບໍລິການຕອບສະຫນອງຂອງຕົນແລະຫ້ອງສະຫມຸດຮູບແບບທີ່ກວ້າງຂວາງທີ່ຈະຊ່ວຍເສີມຂະບວນການຂອງຕົນ, ເຕັກໂນໂລຊີພາຍໃນ.
ດ້ວຍ Quantifi, Mizuho Americas ຈະເສີມຂະຫຍາຍການເຂົ້າເຖິງລາຄາທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະໄວ ແລະ ການວິເຄາະ
ການວິເຄາະ
ການວິເຄາະອາດຈະຖືກກໍານົດເປັນການຊອກຄົ້ນຫາ, ການວິເຄາະ, ແລະການສົ່ງຕໍ່ຂອງຮູບແບບຜົນສະທ້ອນໃນຂໍ້ມູນ. ການວິເຄາະຍັງຊອກຫາວິທີອະທິບາຍຫຼືສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນຢ່າງຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຂໍ້ມູນແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ໃນພື້ນທີ່ການຄ້າ, ການວິເຄາະແມ່ນໃຊ້ໃນລັກສະນະການຄາດຄະເນໃນຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະຄາດຄະເນລາຄາຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ຮູບແບບການວິເຄາະການຄາດຄະເນນີ້ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວກ່ຽວຂ້ອງກັບການວິເຄາະຂອງຮູບແບບລາຄາປະຫວັດສາດທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ໃນຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະກໍານົດຜົນໄດ້ຮັບລາຄາທີ່ແນ່ນອນ. ການວິເຄາະຍັງອາດຈະຖືກຈັດໃສ່ກັບຮູບແບບການອະທິບາຍ, ບ່ອນທີ່ຜູ້ອ່ານພະຍາຍາມແຕ້ມຄວາມສໍາພັນແລະຄວາມເຂົ້າໃຈດີຂຶ້ນກ່ຽວກັບວິທີການແລະເຫດຜົນທີ່ພໍ່ຄ້າມີປະຕິກິລິຍາກັບຊຸດຂອງຕົວແປໂດຍສະເພາະ. ບາງຄັ້ງພໍ່ຄ້າປະຕິບັດຕົວຊີ້ວັດດ້ານວິຊາການເຊັ່ນການເຄື່ອນຍ້າຍສະເລ່ຍ, Bollinger Bands, ແລະຈຸດຢຸດທີ່ສ້າງຂຶ້ນຈາກຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແລະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນການເຄື່ອນໄຫວຂອງລາຄາໃນອະນາຄົດ. ວິທີການວິເຄາະກ່ຽວຂ້ອງກັບ Algo TradingAnalytics ແມ່ນອີງໃສ່ໃນແນວຄວາມຄິດຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic ທີ່ຊອບແວແມ່ນໂຄງການເພື່ອໃຫ້ສັນຍານແລະ / ຫຼືປະຕິບັດຄໍາສັ່ງຊື້ແລະຂາຍໂດຍອີງໃສ່ຊຸດຂອງປັດໄຈທີ່ກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າ. ໃນພື້ນທີ່ຂອງສະຖາບັນ, ການຊື້ຂາຍ Algo ໄດ້ກາຍເປັນການແຂ່ງຂັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້ຍ້ອນວ່າສະຖາບັນການຄ້າຊອກຫາວິທີທີ່ຈະດີກວ່າຄູ່ແຂ່ງໂດຍຜ່ານລະບົບອັດຕະໂນມັດແລະການນໍາໃຊ້ virtual ຂອງຍຸດທະສາດການຄ້າ. ການຍ່ອຍສະຫຼາຍແລະການຄິດໄລ່ຂອງການວິເຄາະແມ່ນຍັງເຫັນໄດ້ໃນພາກສະຫນາມທີ່ເກີດຂື້ນຂອງຄວາມຖີ່ສູງ. ການຊື້ຂາຍ, ບ່ອນທີ່ supercomputers ຖືກນໍາໃຊ້ໃນການວິເຄາະຕະຫຼາດຫຼາຍພ້ອມໆກັນເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈການຊື້ຂາຍອັດຕະໂນມັດໃກ້ທັນທີ. ແພລະຕະຟອມທີ່ສະຫນັບສະຫນູນ HFT ມີຄວາມສາມາດທີ່ຈະດີກວ່ານັກຄ້າຂອງມະນຸດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ນີ້ແມ່ນເນື່ອງມາຈາກຄວາມສາມາດທີ່ເກີດມາເພື່ອສາມາດວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນໃຫຍ່ໄດ້ຢ່າງສົມບູນໃນຂະນະທີ່ພິຈາລະນາເຖິງປັດໃຈຈໍານວນຫລາຍທີ່ມະນຸດບໍ່ສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ໃນຄວາມໄວດັ່ງກ່າວ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການວິເຄາະແມ່ນເຫັນໄດ້ດ້ວຍ backtesting. Backtesting ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍພໍ່ຄ້າເພື່ອທົດສອບຄວາມສອດຄ່ອງແລະປະສິດທິພາບຂອງຍຸດທະສາດການຄ້າແລະການແກ້ໄຂການຊື້ຂາຍທີ່ອີງໃສ່ຊອບແວຕໍ່ກັບຂໍ້ມູນລາຄາປະຫວັດສາດ. Backtesting ຍັງເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນສະຫນາມເດັກຫຼິ້ນທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການພັດທະນາຕໍ່ໄປຂອງການຊື້ຂາຍທີ່ມີຄວາມຖີ່ສູງເຊັ່ນດຽວກັນກັບການປະເມີນການປະຕິບັດຂອງການຊື້ຂາຍຄູ່ມືຫຼືອັດຕະໂນມັດ. ການວິເຄາະຈະສືບຕໍ່ມີບົດບາດສໍາຄັນຫຼາຍຂື້ນໃນການຊື້ຂາຍເປັນເຕັກໂນໂລຢີທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນແລະຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຄ້າທີ່ກ້າວຫນ້າເກີນຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດ.
ການວິເຄາະອາດຈະຖືກກໍານົດເປັນການຊອກຄົ້ນຫາ, ການວິເຄາະ, ແລະການສົ່ງຕໍ່ຂອງຮູບແບບຜົນສະທ້ອນໃນຂໍ້ມູນ. ການວິເຄາະຍັງຊອກຫາວິທີອະທິບາຍຫຼືສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນຢ່າງຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຂໍ້ມູນແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ໃນພື້ນທີ່ການຄ້າ, ການວິເຄາະແມ່ນໃຊ້ໃນລັກສະນະການຄາດຄະເນໃນຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະຄາດຄະເນລາຄາຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ຮູບແບບການວິເຄາະການຄາດຄະເນນີ້ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວກ່ຽວຂ້ອງກັບການວິເຄາະຂອງຮູບແບບລາຄາປະຫວັດສາດທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ໃນຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະກໍານົດຜົນໄດ້ຮັບລາຄາທີ່ແນ່ນອນ. ການວິເຄາະຍັງອາດຈະຖືກຈັດໃສ່ກັບຮູບແບບການອະທິບາຍ, ບ່ອນທີ່ຜູ້ອ່ານພະຍາຍາມແຕ້ມຄວາມສໍາພັນແລະຄວາມເຂົ້າໃຈດີຂຶ້ນກ່ຽວກັບວິທີການແລະເຫດຜົນທີ່ພໍ່ຄ້າມີປະຕິກິລິຍາກັບຊຸດຂອງຕົວແປໂດຍສະເພາະ. ບາງຄັ້ງພໍ່ຄ້າປະຕິບັດຕົວຊີ້ວັດດ້ານວິຊາການເຊັ່ນການເຄື່ອນຍ້າຍສະເລ່ຍ, Bollinger Bands, ແລະຈຸດຢຸດທີ່ສ້າງຂຶ້ນຈາກຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແລະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນການເຄື່ອນໄຫວຂອງລາຄາໃນອະນາຄົດ. ວິທີການວິເຄາະກ່ຽວຂ້ອງກັບ Algo TradingAnalytics ແມ່ນອີງໃສ່ໃນແນວຄວາມຄິດຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic ທີ່ຊອບແວແມ່ນໂຄງການເພື່ອໃຫ້ສັນຍານແລະ / ຫຼືປະຕິບັດຄໍາສັ່ງຊື້ແລະຂາຍໂດຍອີງໃສ່ຊຸດຂອງປັດໄຈທີ່ກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າ. ໃນພື້ນທີ່ຂອງສະຖາບັນ, ການຊື້ຂາຍ Algo ໄດ້ກາຍເປັນການແຂ່ງຂັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້ຍ້ອນວ່າສະຖາບັນການຄ້າຊອກຫາວິທີທີ່ຈະດີກວ່າຄູ່ແຂ່ງໂດຍຜ່ານລະບົບອັດຕະໂນມັດແລະການນໍາໃຊ້ virtual ຂອງຍຸດທະສາດການຄ້າ. ການຍ່ອຍສະຫຼາຍແລະການຄິດໄລ່ຂອງການວິເຄາະແມ່ນຍັງເຫັນໄດ້ໃນພາກສະຫນາມທີ່ເກີດຂື້ນຂອງຄວາມຖີ່ສູງ. ການຊື້ຂາຍ, ບ່ອນທີ່ supercomputers ຖືກນໍາໃຊ້ໃນການວິເຄາະຕະຫຼາດຫຼາຍພ້ອມໆກັນເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈການຊື້ຂາຍອັດຕະໂນມັດໃກ້ທັນທີ. ແພລະຕະຟອມທີ່ສະຫນັບສະຫນູນ HFT ມີຄວາມສາມາດທີ່ຈະດີກວ່ານັກຄ້າຂອງມະນຸດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ນີ້ແມ່ນເນື່ອງມາຈາກຄວາມສາມາດທີ່ເກີດມາເພື່ອສາມາດວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນໃຫຍ່ໄດ້ຢ່າງສົມບູນໃນຂະນະທີ່ພິຈາລະນາເຖິງປັດໃຈຈໍານວນຫລາຍທີ່ມະນຸດບໍ່ສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ໃນຄວາມໄວດັ່ງກ່າວ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການວິເຄາະແມ່ນເຫັນໄດ້ດ້ວຍ backtesting. Backtesting ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍພໍ່ຄ້າເພື່ອທົດສອບຄວາມສອດຄ່ອງແລະປະສິດທິພາບຂອງຍຸດທະສາດການຄ້າແລະການແກ້ໄຂການຊື້ຂາຍທີ່ອີງໃສ່ຊອບແວຕໍ່ກັບຂໍ້ມູນລາຄາປະຫວັດສາດ. Backtesting ຍັງເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນສະຫນາມເດັກຫຼິ້ນທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການພັດທະນາຕໍ່ໄປຂອງການຊື້ຂາຍທີ່ມີຄວາມຖີ່ສູງເຊັ່ນດຽວກັນກັບການປະເມີນການປະຕິບັດຂອງການຊື້ຂາຍຄູ່ມືຫຼືອັດຕະໂນມັດ. ການວິເຄາະຈະສືບຕໍ່ມີບົດບາດສໍາຄັນຫຼາຍຂື້ນໃນການຊື້ຂາຍເປັນເຕັກໂນໂລຢີທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນແລະຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຄ້າທີ່ກ້າວຫນ້າເກີນຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດ.
ອ່ານເງື່ອນໄຂນີ້ ແລະປະສົມປະສານພວກມັນຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງກັບຂະບວນການພາຍໃນອື່ນໆ. ໂດຍການເລືອກ Quantifi, Mizuho Americas ໄດ້ປະຫຍັດເວລາ ແລະຊັບພະຍາກອນໃນການພັດທະນາ ແລະຕອນນີ້ສາມາດສຸມໃສ່ທຸລະກິດຫຼັກຂອງມັນໄດ້.
Rohan Douglas, CEO ຂອງ Quantifi, ກ່າວວ່າ: "ພວກເຮົາດີໃຈທີ່ໄດ້ໃຫ້ Mizuho Americas, ຫນຶ່ງໃນທະນາຄານການລົງທຶນຊັ້ນນໍາ, ດ້ວຍເຕັກໂນໂລຢີແລະການສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບທຸລະກິດຫຼັກຊັບຫຼັກຊັບ. ພວກເຮົາຫວັງວ່າຈະໄດ້ຮ່ວມມືກັບ Mizuho Americas ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ມັນຂະຫຍາຍການສະເຫນີຂາຍຮຸ້ນຂອງຕົນ."
ເພີ່ມທະວີການເຂົ້າເຖິງການຄຸ້ມຄອງຊັບສິນ ແລະຄວາມຮັ່ງມີ
ຂໍ້ຕົກລົງດັ່ງກ່າວໄດ້ເນັ້ນໃສ່ຄວາມມຸ່ງໝັ້ນຂອງ Mizuho Americas ທີ່ຈະເສີມຂະຫຍາຍການສະເໜີໃຫ້ທະນາຄານການລົງທຶນຂອງຕົນ ແລະ ພັດທະນາຊຸດໂຊລູຊັ່ນສຳລັບລູກຄ້າໃນຕະຫຼາດການລົງທຶນທາງເລືອກ.
ໃນເດືອນທັນວາປີກາຍ, Mizuho ໄດ້ມີການລົງທຶນຍຸດທະສາດໃນ M-Service, ແມ່ນຜູ້ນຳໜ້າໃນຂະແໜງການຊຳລະເງິນດີຈີຕອນຂອງຫວຽດນາມ. Mizuho ໄດ້ຊື້ຫຸ້ນປະມານ 7.5% ຂອງ M-Service ເພື່ອຊ່ວຍບໍລິສັດໃນການເຕີບໂຕ.
ໃນເດືອນແລ້ວນີ້, Mizuho Americas ໄດ້ລົງນາມໃນຂໍ້ຕົກລົງທີ່ຈະຊື້ບໍລິສັດ Capstone Partners ທີ່ຕັ້ງຢູ່ Dallas, ຕົວແທນການຈັດຕໍາແຫນ່ງຕະຫຼາດກາງຊັ້ນນໍາທີ່ສຸມໃສ່ການບໍລິການທີ່ປຶກສາແລະການລະດົມທຶນໃຫ້ແກ່ຮຸ້ນເອກະຊົນ, ສິນເຊື່ອ, ຊັບສິນທີ່ແທ້ຈິງແລະບໍລິສັດລົງທຶນພື້ນຖານໂຄງລ່າງ. ດ້ວຍການລວມຕົວ, Mizuho ຕ້ອງການເສີມສ້າງຄວາມສາມາດໃນການລະດົມທຶນ ແລະ ການແຈກຢາຍຜ່ານເຄືອຂ່າຍທົ່ວໂລກຂອງ Capstone ທີ່ມີຫຼາຍກວ່າ 1,500 ຄູ່ຄ້າຈຳກັດໃນທົ່ວອາຊີ, ເອີຣົບ ແລະ ສະຫະລັດ ພ້ອມກັບໂອກາດທີ່ຂະຫຍາຍອອກສໍາລັບການແກ້ໄຂການທະນາຄານການລົງທຶນເສີມການຂາຍຂ້າມ.
ໃນເດືອນຕຸລາປີກາຍນີ້, Mizuho ໄດ້ຈ້າງທະນາຄານອາວຸໂສສາມຄົນເພື່ອໃຫ້ສາມາດຂະຫຍາຍແພລະຕະຟອມອາເມລິກາຂອງຕົນໃນທົ່ວທະນາຄານ, ຫຼັກຊັບ, ລາຍໄດ້ຄົງທີ່ແລະອະນາຄົດເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນລູກຄ້າ.
Mizuho Americas, ທຸລະກິດຍ່ອຍຂອງ Mizuho Financial Group, Inc ໃນປະເທດຍີ່ປຸ່ນ, ໄດ້ປະກາດໃນມື້ນີ້ວ່າມັນໄດ້ເລືອກ Quantifi, ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການດ້ານ fintech ຂອງຄວາມສ່ຽງ, ການວິເຄາະແລະການແກ້ໄຂການຊື້ຂາຍ, ເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນແພລະຕະຟອມອະນຸພັນຫຼັກຊັບທີ່ຂະຫຍາຍອອກ.
Mizuho ກ່າວວ່າມັນກໍາລັງຊອກຫາການກໍານົດລາຄາເອກະລາດແລະການແກ້ໄຂໂຄງສ້າງເພື່ອເສີມການວັດແທກຄວາມສ່ຽງຕໍ່ບັນທຶກຫຼັກຊັບທີ່ມີໂຄງສ້າງລາຄາແລະຕໍາແຫນ່ງອະນຸພັນ.
Quantifi ຈະເສີມຂະບວນການພາຍໃນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຂອງ Mizuho America, ສະຫນອງຮູບແບບລາຄາເພີ່ມເຕີມເພື່ອກວດສອບຕົວແບບພາຍໃນຂອງມັນ.
Mizuho ກ່າວວ່າມັນເລືອກ Quantifi ເນື່ອງຈາກຄວາມເລິກຂອງການວິເຄາະຄວາມສະເຫມີພາບແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງເຕັກໂນໂລຢີຂອງມັນ. ນອກຈາກນັ້ນ, Mizuho ໄດ້ກ່າວວ່າມັນເລືອກ FINTECH
FINTECH
ເທັກໂນໂລຍີການເງິນ (fintech) ຖືກກໍານົດວ່າເປັນເທກໂນໂລຍີ ay ທີ່ມຸ່ງໄປສູ່ການອັດຕະໂນມັດແລະເສີມຂະຫຍາຍການຈັດສົ່ງແລະການນໍາໃຊ້ການບໍລິການທາງດ້ານການເງິນ. ຕົ້ນກໍາເນີດຂອງຄໍາວ່າ fintechs ສາມາດຕິດຕາມໄດ້ໃນຊຸມປີ 1990 ບ່ອນທີ່ມັນຖືກນໍາໃຊ້ຕົ້ນຕໍເປັນເຕັກໂນໂລຢີດ້ານຫລັງສໍາລັບສະຖາບັນການເງິນທີ່ມີຊື່ສຽງ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ນັບຕັ້ງແຕ່ນັ້ນມາ, ມັນໄດ້ເຕີບໃຫຍ່ຢູ່ນອກພາກທຸລະກິດໂດຍເນັ້ນໃສ່ການບໍລິການຜູ້ບໍລິໂພກຫຼາຍຂຶ້ນ. ຈຸດປະສົງຫຼັກຂອງ Fintechs ໃຫ້ບໍລິການແນວໃດ? ຈຸດປະສົງຫຼັກຂອງ fintechs ແມ່ນເພື່ອສະໜອງການບໍລິການດ້ານເທັກໂນໂລຍີທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ງ່າຍເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງຊ່ວຍຜູ້ບໍລິໂພກ, ຜູ້ດຳເນີນທຸລະກິດ ແລະ ເຄືອຂ່າຍອີກດ້ວຍ. .ນີ້ແມ່ນເຮັດໄດ້ໂດຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການທຸລະກິດແລະການດໍາເນີນງານທາງດ້ານການເງິນໂດຍຜ່ານການປະຕິບັດຊອບແວພິເສດ, ສູດການຄິດໄລ່, ແລະຂະບວນການຄອມພິວເຕີອັດຕະໂນມັດ. ການຫັນປ່ຽນຈາກຮາກຂອງຂະແຫນງການເງິນ, ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ fintech ສາມາດພົບເຫັນໄດ້ໂດຍຜ່ານອຸດສາຫະກໍາຈໍານວນຫລາຍເຊັ່ນ: ທະນາຄານຂາຍຍ່ອຍ, ການສຶກສາ, cryptocurrencies, ການປະກັນໄພ, ບໍ່ຫວັງຜົນກໍາໄລ, ແລະອື່ນໆ. ໃນຂະນະທີ່ fintechs ກວມເອົາຂະແຫນງທຸລະກິດທີ່ກວ້າງຂວາງ, ມັນສາມາດແບ່ງອອກເປັນສີ່ປະເພດດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້: ທຸລະກິດກັບທຸລະກິດສໍາລັບທະນາຄານ, ທຸລະກິດກັບທຸລະກິດສໍາລັບລູກຄ້າທຸລະກິດທະນາຄານ, ທຸລະກິດກັບຜູ້ບໍລິໂພກສໍາລັບທຸລະກິດຂະຫນາດນ້ອຍ, ແລະຜູ້ບໍລິໂພກ. ບໍ່ດົນມານີ້, ການປະກົດຕົວຂອງ fintechs ໄດ້ກາຍເປັນທີ່ຊັດເຈນຫຼາຍຂຶ້ນໃນຂະແຫນງການຄ້າ, ຕົ້ນຕໍແມ່ນສໍາລັບ cryptocurrencies ແລະ blockchain technology. ການສ້າງແລະການນໍາໃຊ້ Bitcoin ຍັງສາມາດປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນນະວັດກໍາທີ່ນໍາມາໂດຍ fintechs ໃນຂະນະທີ່ສັນຍາສະຫມາດໂດຍຜ່ານເທກໂນໂລຍີ blockchain ໄດ້ງ່າຍດາຍແລະສັນຍາອັດຕະໂນມັດລະຫວ່າງຜູ້ຊື້. ແລະຜູ້ຂາຍ. ໂດຍລວມແລ້ວ, ແອັບພລິເຄຊັນ fintechs ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍເນັ້ນໃສ່ຜູ້ບໍລິໂພກເປັນໃຈກາງ ໃນຂະນະທີ່ແອັບພລິເຄຊັນຂອງມັນຍັງສືບຕໍ່ປະດິດສ້າງຂະແໜງການຄ້າ ແລະ cryptocurrency ຜ່ານເທັກໂນໂລຍີອັດຕະໂນມັດ ແລະການປະຕິບັດທຸລະກິດ.
ເທັກໂນໂລຍີການເງິນ (fintech) ຖືກກໍານົດວ່າເປັນເທກໂນໂລຍີ ay ທີ່ມຸ່ງໄປສູ່ການອັດຕະໂນມັດແລະເສີມຂະຫຍາຍການຈັດສົ່ງແລະການນໍາໃຊ້ການບໍລິການທາງດ້ານການເງິນ. ຕົ້ນກໍາເນີດຂອງຄໍາວ່າ fintechs ສາມາດຕິດຕາມໄດ້ໃນຊຸມປີ 1990 ບ່ອນທີ່ມັນຖືກນໍາໃຊ້ຕົ້ນຕໍເປັນເຕັກໂນໂລຢີດ້ານຫລັງສໍາລັບສະຖາບັນການເງິນທີ່ມີຊື່ສຽງ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ນັບຕັ້ງແຕ່ນັ້ນມາ, ມັນໄດ້ເຕີບໃຫຍ່ຢູ່ນອກພາກທຸລະກິດໂດຍເນັ້ນໃສ່ການບໍລິການຜູ້ບໍລິໂພກຫຼາຍຂຶ້ນ. ຈຸດປະສົງຫຼັກຂອງ Fintechs ໃຫ້ບໍລິການແນວໃດ? ຈຸດປະສົງຫຼັກຂອງ fintechs ແມ່ນເພື່ອສະໜອງການບໍລິການດ້ານເທັກໂນໂລຍີທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ງ່າຍເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງຊ່ວຍຜູ້ບໍລິໂພກ, ຜູ້ດຳເນີນທຸລະກິດ ແລະ ເຄືອຂ່າຍອີກດ້ວຍ. .ນີ້ແມ່ນເຮັດໄດ້ໂດຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການທຸລະກິດແລະການດໍາເນີນງານທາງດ້ານການເງິນໂດຍຜ່ານການປະຕິບັດຊອບແວພິເສດ, ສູດການຄິດໄລ່, ແລະຂະບວນການຄອມພິວເຕີອັດຕະໂນມັດ. ການຫັນປ່ຽນຈາກຮາກຂອງຂະແຫນງການເງິນ, ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ fintech ສາມາດພົບເຫັນໄດ້ໂດຍຜ່ານອຸດສາຫະກໍາຈໍານວນຫລາຍເຊັ່ນ: ທະນາຄານຂາຍຍ່ອຍ, ການສຶກສາ, cryptocurrencies, ການປະກັນໄພ, ບໍ່ຫວັງຜົນກໍາໄລ, ແລະອື່ນໆ. ໃນຂະນະທີ່ fintechs ກວມເອົາຂະແຫນງທຸລະກິດທີ່ກວ້າງຂວາງ, ມັນສາມາດແບ່ງອອກເປັນສີ່ປະເພດດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້: ທຸລະກິດກັບທຸລະກິດສໍາລັບທະນາຄານ, ທຸລະກິດກັບທຸລະກິດສໍາລັບລູກຄ້າທຸລະກິດທະນາຄານ, ທຸລະກິດກັບຜູ້ບໍລິໂພກສໍາລັບທຸລະກິດຂະຫນາດນ້ອຍ, ແລະຜູ້ບໍລິໂພກ. ບໍ່ດົນມານີ້, ການປະກົດຕົວຂອງ fintechs ໄດ້ກາຍເປັນທີ່ຊັດເຈນຫຼາຍຂຶ້ນໃນຂະແຫນງການຄ້າ, ຕົ້ນຕໍແມ່ນສໍາລັບ cryptocurrencies ແລະ blockchain technology. ການສ້າງແລະການນໍາໃຊ້ Bitcoin ຍັງສາມາດປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນນະວັດກໍາທີ່ນໍາມາໂດຍ fintechs ໃນຂະນະທີ່ສັນຍາສະຫມາດໂດຍຜ່ານເທກໂນໂລຍີ blockchain ໄດ້ງ່າຍດາຍແລະສັນຍາອັດຕະໂນມັດລະຫວ່າງຜູ້ຊື້. ແລະຜູ້ຂາຍ. ໂດຍລວມແລ້ວ, ແອັບພລິເຄຊັນ fintechs ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍເນັ້ນໃສ່ຜູ້ບໍລິໂພກເປັນໃຈກາງ ໃນຂະນະທີ່ແອັບພລິເຄຊັນຂອງມັນຍັງສືບຕໍ່ປະດິດສ້າງຂະແໜງການຄ້າ ແລະ cryptocurrency ຜ່ານເທັກໂນໂລຍີອັດຕະໂນມັດ ແລະການປະຕິບັດທຸລະກິດ.
ອ່ານເງື່ອນໄຂນີ້ ບໍລິສັດເນື່ອງຈາກວ່າການບໍລິການຕອບສະຫນອງຂອງຕົນແລະຫ້ອງສະຫມຸດຮູບແບບທີ່ກວ້າງຂວາງທີ່ຈະຊ່ວຍເສີມຂະບວນການຂອງຕົນ, ເຕັກໂນໂລຊີພາຍໃນ.
ດ້ວຍ Quantifi, Mizuho Americas ຈະເສີມຂະຫຍາຍການເຂົ້າເຖິງລາຄາທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະໄວ ແລະ ການວິເຄາະ
ການວິເຄາະ
ການວິເຄາະອາດຈະຖືກກໍານົດເປັນການຊອກຄົ້ນຫາ, ການວິເຄາະ, ແລະການສົ່ງຕໍ່ຂອງຮູບແບບຜົນສະທ້ອນໃນຂໍ້ມູນ. ການວິເຄາະຍັງຊອກຫາວິທີອະທິບາຍຫຼືສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນຢ່າງຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຂໍ້ມູນແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ໃນພື້ນທີ່ການຄ້າ, ການວິເຄາະແມ່ນໃຊ້ໃນລັກສະນະການຄາດຄະເນໃນຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະຄາດຄະເນລາຄາຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ຮູບແບບການວິເຄາະການຄາດຄະເນນີ້ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວກ່ຽວຂ້ອງກັບການວິເຄາະຂອງຮູບແບບລາຄາປະຫວັດສາດທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ໃນຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະກໍານົດຜົນໄດ້ຮັບລາຄາທີ່ແນ່ນອນ. ການວິເຄາະຍັງອາດຈະຖືກຈັດໃສ່ກັບຮູບແບບການອະທິບາຍ, ບ່ອນທີ່ຜູ້ອ່ານພະຍາຍາມແຕ້ມຄວາມສໍາພັນແລະຄວາມເຂົ້າໃຈດີຂຶ້ນກ່ຽວກັບວິທີການແລະເຫດຜົນທີ່ພໍ່ຄ້າມີປະຕິກິລິຍາກັບຊຸດຂອງຕົວແປໂດຍສະເພາະ. ບາງຄັ້ງພໍ່ຄ້າປະຕິບັດຕົວຊີ້ວັດດ້ານວິຊາການເຊັ່ນການເຄື່ອນຍ້າຍສະເລ່ຍ, Bollinger Bands, ແລະຈຸດຢຸດທີ່ສ້າງຂຶ້ນຈາກຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແລະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນການເຄື່ອນໄຫວຂອງລາຄາໃນອະນາຄົດ. ວິທີການວິເຄາະກ່ຽວຂ້ອງກັບ Algo TradingAnalytics ແມ່ນອີງໃສ່ໃນແນວຄວາມຄິດຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic ທີ່ຊອບແວແມ່ນໂຄງການເພື່ອໃຫ້ສັນຍານແລະ / ຫຼືປະຕິບັດຄໍາສັ່ງຊື້ແລະຂາຍໂດຍອີງໃສ່ຊຸດຂອງປັດໄຈທີ່ກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າ. ໃນພື້ນທີ່ຂອງສະຖາບັນ, ການຊື້ຂາຍ Algo ໄດ້ກາຍເປັນການແຂ່ງຂັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້ຍ້ອນວ່າສະຖາບັນການຄ້າຊອກຫາວິທີທີ່ຈະດີກວ່າຄູ່ແຂ່ງໂດຍຜ່ານລະບົບອັດຕະໂນມັດແລະການນໍາໃຊ້ virtual ຂອງຍຸດທະສາດການຄ້າ. ການຍ່ອຍສະຫຼາຍແລະການຄິດໄລ່ຂອງການວິເຄາະແມ່ນຍັງເຫັນໄດ້ໃນພາກສະຫນາມທີ່ເກີດຂື້ນຂອງຄວາມຖີ່ສູງ. ການຊື້ຂາຍ, ບ່ອນທີ່ supercomputers ຖືກນໍາໃຊ້ໃນການວິເຄາະຕະຫຼາດຫຼາຍພ້ອມໆກັນເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈການຊື້ຂາຍອັດຕະໂນມັດໃກ້ທັນທີ. ແພລະຕະຟອມທີ່ສະຫນັບສະຫນູນ HFT ມີຄວາມສາມາດທີ່ຈະດີກວ່ານັກຄ້າຂອງມະນຸດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ນີ້ແມ່ນເນື່ອງມາຈາກຄວາມສາມາດທີ່ເກີດມາເພື່ອສາມາດວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນໃຫຍ່ໄດ້ຢ່າງສົມບູນໃນຂະນະທີ່ພິຈາລະນາເຖິງປັດໃຈຈໍານວນຫລາຍທີ່ມະນຸດບໍ່ສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ໃນຄວາມໄວດັ່ງກ່າວ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການວິເຄາະແມ່ນເຫັນໄດ້ດ້ວຍ backtesting. Backtesting ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍພໍ່ຄ້າເພື່ອທົດສອບຄວາມສອດຄ່ອງແລະປະສິດທິພາບຂອງຍຸດທະສາດການຄ້າແລະການແກ້ໄຂການຊື້ຂາຍທີ່ອີງໃສ່ຊອບແວຕໍ່ກັບຂໍ້ມູນລາຄາປະຫວັດສາດ. Backtesting ຍັງເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນສະຫນາມເດັກຫຼິ້ນທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການພັດທະນາຕໍ່ໄປຂອງການຊື້ຂາຍທີ່ມີຄວາມຖີ່ສູງເຊັ່ນດຽວກັນກັບການປະເມີນການປະຕິບັດຂອງການຊື້ຂາຍຄູ່ມືຫຼືອັດຕະໂນມັດ. ການວິເຄາະຈະສືບຕໍ່ມີບົດບາດສໍາຄັນຫຼາຍຂື້ນໃນການຊື້ຂາຍເປັນເຕັກໂນໂລຢີທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນແລະຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຄ້າທີ່ກ້າວຫນ້າເກີນຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດ.
ການວິເຄາະອາດຈະຖືກກໍານົດເປັນການຊອກຄົ້ນຫາ, ການວິເຄາະ, ແລະການສົ່ງຕໍ່ຂອງຮູບແບບຜົນສະທ້ອນໃນຂໍ້ມູນ. ການວິເຄາະຍັງຊອກຫາວິທີອະທິບາຍຫຼືສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນຢ່າງຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຂໍ້ມູນແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ໃນພື້ນທີ່ການຄ້າ, ການວິເຄາະແມ່ນໃຊ້ໃນລັກສະນະການຄາດຄະເນໃນຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະຄາດຄະເນລາຄາຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ຮູບແບບການວິເຄາະການຄາດຄະເນນີ້ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວກ່ຽວຂ້ອງກັບການວິເຄາະຂອງຮູບແບບລາຄາປະຫວັດສາດທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ໃນຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະກໍານົດຜົນໄດ້ຮັບລາຄາທີ່ແນ່ນອນ. ການວິເຄາະຍັງອາດຈະຖືກຈັດໃສ່ກັບຮູບແບບການອະທິບາຍ, ບ່ອນທີ່ຜູ້ອ່ານພະຍາຍາມແຕ້ມຄວາມສໍາພັນແລະຄວາມເຂົ້າໃຈດີຂຶ້ນກ່ຽວກັບວິທີການແລະເຫດຜົນທີ່ພໍ່ຄ້າມີປະຕິກິລິຍາກັບຊຸດຂອງຕົວແປໂດຍສະເພາະ. ບາງຄັ້ງພໍ່ຄ້າປະຕິບັດຕົວຊີ້ວັດດ້ານວິຊາການເຊັ່ນການເຄື່ອນຍ້າຍສະເລ່ຍ, Bollinger Bands, ແລະຈຸດຢຸດທີ່ສ້າງຂຶ້ນຈາກຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແລະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນການເຄື່ອນໄຫວຂອງລາຄາໃນອະນາຄົດ. ວິທີການວິເຄາະກ່ຽວຂ້ອງກັບ Algo TradingAnalytics ແມ່ນອີງໃສ່ໃນແນວຄວາມຄິດຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic ທີ່ຊອບແວແມ່ນໂຄງການເພື່ອໃຫ້ສັນຍານແລະ / ຫຼືປະຕິບັດຄໍາສັ່ງຊື້ແລະຂາຍໂດຍອີງໃສ່ຊຸດຂອງປັດໄຈທີ່ກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າ. ໃນພື້ນທີ່ຂອງສະຖາບັນ, ການຊື້ຂາຍ Algo ໄດ້ກາຍເປັນການແຂ່ງຂັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້ຍ້ອນວ່າສະຖາບັນການຄ້າຊອກຫາວິທີທີ່ຈະດີກວ່າຄູ່ແຂ່ງໂດຍຜ່ານລະບົບອັດຕະໂນມັດແລະການນໍາໃຊ້ virtual ຂອງຍຸດທະສາດການຄ້າ. ການຍ່ອຍສະຫຼາຍແລະການຄິດໄລ່ຂອງການວິເຄາະແມ່ນຍັງເຫັນໄດ້ໃນພາກສະຫນາມທີ່ເກີດຂື້ນຂອງຄວາມຖີ່ສູງ. ການຊື້ຂາຍ, ບ່ອນທີ່ supercomputers ຖືກນໍາໃຊ້ໃນການວິເຄາະຕະຫຼາດຫຼາຍພ້ອມໆກັນເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈການຊື້ຂາຍອັດຕະໂນມັດໃກ້ທັນທີ. ແພລະຕະຟອມທີ່ສະຫນັບສະຫນູນ HFT ມີຄວາມສາມາດທີ່ຈະດີກວ່ານັກຄ້າຂອງມະນຸດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ນີ້ແມ່ນເນື່ອງມາຈາກຄວາມສາມາດທີ່ເກີດມາເພື່ອສາມາດວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນໃຫຍ່ໄດ້ຢ່າງສົມບູນໃນຂະນະທີ່ພິຈາລະນາເຖິງປັດໃຈຈໍານວນຫລາຍທີ່ມະນຸດບໍ່ສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ໃນຄວາມໄວດັ່ງກ່າວ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການວິເຄາະແມ່ນເຫັນໄດ້ດ້ວຍ backtesting. Backtesting ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍພໍ່ຄ້າເພື່ອທົດສອບຄວາມສອດຄ່ອງແລະປະສິດທິພາບຂອງຍຸດທະສາດການຄ້າແລະການແກ້ໄຂການຊື້ຂາຍທີ່ອີງໃສ່ຊອບແວຕໍ່ກັບຂໍ້ມູນລາຄາປະຫວັດສາດ. Backtesting ຍັງເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນສະຫນາມເດັກຫຼິ້ນທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການພັດທະນາຕໍ່ໄປຂອງການຊື້ຂາຍທີ່ມີຄວາມຖີ່ສູງເຊັ່ນດຽວກັນກັບການປະເມີນການປະຕິບັດຂອງການຊື້ຂາຍຄູ່ມືຫຼືອັດຕະໂນມັດ. ການວິເຄາະຈະສືບຕໍ່ມີບົດບາດສໍາຄັນຫຼາຍຂື້ນໃນການຊື້ຂາຍເປັນເຕັກໂນໂລຢີທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນແລະຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຄ້າທີ່ກ້າວຫນ້າເກີນຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດ.
ອ່ານເງື່ອນໄຂນີ້ ແລະປະສົມປະສານພວກມັນຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງກັບຂະບວນການພາຍໃນອື່ນໆ. ໂດຍການເລືອກ Quantifi, Mizuho Americas ໄດ້ປະຫຍັດເວລາ ແລະຊັບພະຍາກອນໃນການພັດທະນາ ແລະຕອນນີ້ສາມາດສຸມໃສ່ທຸລະກິດຫຼັກຂອງມັນໄດ້.
Rohan Douglas, CEO ຂອງ Quantifi, ກ່າວວ່າ: "ພວກເຮົາດີໃຈທີ່ໄດ້ໃຫ້ Mizuho Americas, ຫນຶ່ງໃນທະນາຄານການລົງທຶນຊັ້ນນໍາ, ດ້ວຍເຕັກໂນໂລຢີແລະການສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບທຸລະກິດຫຼັກຊັບຫຼັກຊັບ. ພວກເຮົາຫວັງວ່າຈະໄດ້ຮ່ວມມືກັບ Mizuho Americas ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ມັນຂະຫຍາຍການສະເຫນີຂາຍຮຸ້ນຂອງຕົນ."
ເພີ່ມທະວີການເຂົ້າເຖິງການຄຸ້ມຄອງຊັບສິນ ແລະຄວາມຮັ່ງມີ
ຂໍ້ຕົກລົງດັ່ງກ່າວໄດ້ເນັ້ນໃສ່ຄວາມມຸ່ງໝັ້ນຂອງ Mizuho Americas ທີ່ຈະເສີມຂະຫຍາຍການສະເໜີໃຫ້ທະນາຄານການລົງທຶນຂອງຕົນ ແລະ ພັດທະນາຊຸດໂຊລູຊັ່ນສຳລັບລູກຄ້າໃນຕະຫຼາດການລົງທຶນທາງເລືອກ.
ໃນເດືອນທັນວາປີກາຍ, Mizuho ໄດ້ມີການລົງທຶນຍຸດທະສາດໃນ M-Service, ແມ່ນຜູ້ນຳໜ້າໃນຂະແໜງການຊຳລະເງິນດີຈີຕອນຂອງຫວຽດນາມ. Mizuho ໄດ້ຊື້ຫຸ້ນປະມານ 7.5% ຂອງ M-Service ເພື່ອຊ່ວຍບໍລິສັດໃນການເຕີບໂຕ.
ໃນເດືອນແລ້ວນີ້, Mizuho Americas ໄດ້ລົງນາມໃນຂໍ້ຕົກລົງທີ່ຈະຊື້ບໍລິສັດ Capstone Partners ທີ່ຕັ້ງຢູ່ Dallas, ຕົວແທນການຈັດຕໍາແຫນ່ງຕະຫຼາດກາງຊັ້ນນໍາທີ່ສຸມໃສ່ການບໍລິການທີ່ປຶກສາແລະການລະດົມທຶນໃຫ້ແກ່ຮຸ້ນເອກະຊົນ, ສິນເຊື່ອ, ຊັບສິນທີ່ແທ້ຈິງແລະບໍລິສັດລົງທຶນພື້ນຖານໂຄງລ່າງ. ດ້ວຍການລວມຕົວ, Mizuho ຕ້ອງການເສີມສ້າງຄວາມສາມາດໃນການລະດົມທຶນ ແລະ ການແຈກຢາຍຜ່ານເຄືອຂ່າຍທົ່ວໂລກຂອງ Capstone ທີ່ມີຫຼາຍກວ່າ 1,500 ຄູ່ຄ້າຈຳກັດໃນທົ່ວອາຊີ, ເອີຣົບ ແລະ ສະຫະລັດ ພ້ອມກັບໂອກາດທີ່ຂະຫຍາຍອອກສໍາລັບການແກ້ໄຂການທະນາຄານການລົງທຶນເສີມການຂາຍຂ້າມ.
ໃນເດືອນຕຸລາປີກາຍນີ້, Mizuho ໄດ້ຈ້າງທະນາຄານອາວຸໂສສາມຄົນເພື່ອໃຫ້ສາມາດຂະຫຍາຍແພລະຕະຟອມອາເມລິກາຂອງຕົນໃນທົ່ວທະນາຄານ, ຫຼັກຊັບ, ລາຍໄດ້ຄົງທີ່ແລະອະນາຄົດເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນລູກຄ້າ.
ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: https://www.financemagnates.com/fintech/mizuho-americas-taps-quantifi-to-support-its-growing-equity-derivatives-platform/