Mizuho Americas, et datterselskap av den japansk-baserte Mizuho Financial Group, Inc., har i dag kunngjort at de har valgt Quantifi, en fintech-leverandør av risiko-, analyse- og handelsløsninger, for å støtte sin ekspanderende plattform for aksjederivater.
Mizuho uttalte at de var på utkikk etter en uavhengig prisings- og struktureringsløsning for å supplere risikomåling på sine prisstrukturerte aksjesedler og derivatposisjoner.
Quantifi vil utfylle Mizuho Americas eksisterende interne prosess, og tilby ytterligere prismodeller for å validere sine interne modeller.
Mizuho sa at de valgte Quantifi på grunn av dybden i aksjeanalysene og fleksibiliteten til teknologien. I tillegg uttalte Mizuho at den valgte fintech
Fintech
Finansiell teknologi (fintech) er definert som ay-teknologi som er rettet mot å automatisere og forbedre levering og anvendelse av finansielle tjenester. Opprinnelsen til begrepet fintechs kan spores tilbake til 1990-tallet hvor det først og fremst ble brukt som back-end systemteknologi for anerkjente finansinstitusjoner. Imidlertid har det siden vokst utenfor næringslivet med økt fokus på forbrukertjenester. Hvilket formål tjener Fintechs? Hovedformålet med fintechs vil være å levere en teknologisk tjeneste som ikke bare forenkler, men som også hjelper forbrukere, bedriftsoperatører og nettverk .Dette gjøres ved å optimalisere forretningsprosesser og økonomiske operasjoner gjennom implementering av spesialisert programvare, algoritmer og automatiserte databehandlingsprosesser. Overgang fra røttene til finanssektoren kan fintech-leverandører bli funnet gjennom en rekke bransjer som detaljbankvirksomhet, utdanning, kryptovalutaer, forsikring, ideelle organisasjoner og mer. Mens fintech dekker et stort spekter av forretningssektorer, kan det deles inn i fire klassifiseringer som er som følger: Business-to-business for banker, Business-to-business for bankvirksomhetskunder, business-to-consumer for små bedrifter, og forbrukere. Nylig har fintechs tilstedeværelse blitt stadig tydeligere innenfor handelssektoren, først og fremst for kryptovalutaer og blokkjedeteknologi. Opprettelsen og bruken av Bitcoin kan også bidra til innovasjoner brakt frem av fintech, mens smarte kontrakter gjennom blokkjedeteknologi har forenklet og automatisert kontrakter mellom kjøpere og selgere. Som helhet vokser fintechs-applikasjoner mer mangfoldige med et forbrukersentrert fokus, mens applikasjonene fortsetter å innovere handels- og kryptovalutasektorene gjennom automatiserte teknologier og forretningspraksis.
Finansiell teknologi (fintech) er definert som ay-teknologi som er rettet mot å automatisere og forbedre levering og anvendelse av finansielle tjenester. Opprinnelsen til begrepet fintechs kan spores tilbake til 1990-tallet hvor det først og fremst ble brukt som back-end systemteknologi for anerkjente finansinstitusjoner. Imidlertid har det siden vokst utenfor næringslivet med økt fokus på forbrukertjenester. Hvilket formål tjener Fintechs? Hovedformålet med fintechs vil være å levere en teknologisk tjeneste som ikke bare forenkler, men som også hjelper forbrukere, bedriftsoperatører og nettverk .Dette gjøres ved å optimalisere forretningsprosesser og økonomiske operasjoner gjennom implementering av spesialisert programvare, algoritmer og automatiserte databehandlingsprosesser. Overgang fra røttene til finanssektoren kan fintech-leverandører bli funnet gjennom en rekke bransjer som detaljbankvirksomhet, utdanning, kryptovalutaer, forsikring, ideelle organisasjoner og mer. Mens fintech dekker et stort spekter av forretningssektorer, kan det deles inn i fire klassifiseringer som er som følger: Business-to-business for banker, Business-to-business for bankvirksomhetskunder, business-to-consumer for små bedrifter, og forbrukere. Nylig har fintechs tilstedeværelse blitt stadig tydeligere innenfor handelssektoren, først og fremst for kryptovalutaer og blokkjedeteknologi. Opprettelsen og bruken av Bitcoin kan også bidra til innovasjoner brakt frem av fintech, mens smarte kontrakter gjennom blokkjedeteknologi har forenklet og automatisert kontrakter mellom kjøpere og selgere. Som helhet vokser fintechs-applikasjoner mer mangfoldige med et forbrukersentrert fokus, mens applikasjonene fortsetter å innovere handels- og kryptovalutasektorene gjennom automatiserte teknologier og forretningspraksis.
Les denne terminen selskapet på grunn av sin responsive service og omfattende modellbibliotek for å hjelpe til med å supplere sin egenutviklede, interne teknologi.
Med Quantifi vil Mizuho Americas forbedre sin tilgang til nøyaktige og raske priser og analytics
Analytics
Analytics kan defineres som deteksjon, analyse og videresending av følgemønstre i data. Analytics søker også å forklare eller nøyaktig reflektere forholdet mellom data og effektiv beslutningstaking. I handelsområdet brukes analyser på en prediktiv måte i et forsøk på å forutsi prisen mer nøyaktig. Denne prediktive modellen for analyse involverer generelt analyse av historiske prismønstre som brukes i et forsøk på å bestemme visse prisutfall. Analytics kan også være strukturert med en beskrivende modell, der leserne prøver å tegne en korrelasjon og bedre forståelse for hvordan og hvorfor tradere reagerer på et bestemt sett med variabler. Tradere implementerer noen ganger tekniske indikatorer som glidende gjennomsnitt, Bollinger Bands og bruddpunkter som er bygget på historiske data og brukes til å forutsi fremtidige prisbevegelser. Hvordan Analytics forholder seg til Algo TradingAnalytics er avhengig av konseptet med algoritmisk handel der programvare er programmert til autonomt å signalisere og/eller utføre kjøps- og salgsordrer basert på en rekke forhåndsbestemte faktorer. På det institusjonelle området har Algo-trading blitt enormt konkurransedyktig i løpet av årene ettersom handelsinstitusjoner søker å utkonkurrere konkurrenter gjennom automatiserte systemer og virtuell anvendelse av handelsstrategier. Fordøyelsen og beregningen av analyser sees også i det fremvoksende feltet høyfrekvens handel, der superdatamaskiner brukes til å analysere flere markeder samtidig for å ta nesten umiddelbare automatiserte handelsbeslutninger. Plattformer som støtter HFT har evnen til å utkonkurrere menneskelige handelsmenn betydelig. Dette skyldes den medfødte evnen til å kunne analysere store datasett på en omfattende måte mens de tar hensyn til en utallig sum av faktorer som mennesker ikke er i stand til å forstå i en slik hastighet. I tillegg blir analyser sett med backtesting. Backtesting brukes av tradere for å teste konsistensen og effektiviteten til handelsstrategier og programvarebaserte handelsløsninger mot historiske prisdata. Backtesting fungerer også som en ideell lekeplass for videreutvikling av høyfrekvent handel, samt evaluering av ytelsen til manuelle eller automatiserte handler. Analytics vil fortsette å ha en stadig viktigere rolle i handel etter hvert som nye teknologier og utviklingen av handelsapplikasjoner går utover menneskelig evne.
Analytics kan defineres som deteksjon, analyse og videresending av følgemønstre i data. Analytics søker også å forklare eller nøyaktig reflektere forholdet mellom data og effektiv beslutningstaking. I handelsområdet brukes analyser på en prediktiv måte i et forsøk på å forutsi prisen mer nøyaktig. Denne prediktive modellen for analyse involverer generelt analyse av historiske prismønstre som brukes i et forsøk på å bestemme visse prisutfall. Analytics kan også være strukturert med en beskrivende modell, der leserne prøver å tegne en korrelasjon og bedre forståelse for hvordan og hvorfor tradere reagerer på et bestemt sett med variabler. Tradere implementerer noen ganger tekniske indikatorer som glidende gjennomsnitt, Bollinger Bands og bruddpunkter som er bygget på historiske data og brukes til å forutsi fremtidige prisbevegelser. Hvordan Analytics forholder seg til Algo TradingAnalytics er avhengig av konseptet med algoritmisk handel der programvare er programmert til autonomt å signalisere og/eller utføre kjøps- og salgsordrer basert på en rekke forhåndsbestemte faktorer. På det institusjonelle området har Algo-trading blitt enormt konkurransedyktig i løpet av årene ettersom handelsinstitusjoner søker å utkonkurrere konkurrenter gjennom automatiserte systemer og virtuell anvendelse av handelsstrategier. Fordøyelsen og beregningen av analyser sees også i det fremvoksende feltet høyfrekvens handel, der superdatamaskiner brukes til å analysere flere markeder samtidig for å ta nesten umiddelbare automatiserte handelsbeslutninger. Plattformer som støtter HFT har evnen til å utkonkurrere menneskelige handelsmenn betydelig. Dette skyldes den medfødte evnen til å kunne analysere store datasett på en omfattende måte mens de tar hensyn til en utallig sum av faktorer som mennesker ikke er i stand til å forstå i en slik hastighet. I tillegg blir analyser sett med backtesting. Backtesting brukes av tradere for å teste konsistensen og effektiviteten til handelsstrategier og programvarebaserte handelsløsninger mot historiske prisdata. Backtesting fungerer også som en ideell lekeplass for videreutvikling av høyfrekvent handel, samt evaluering av ytelsen til manuelle eller automatiserte handler. Analytics vil fortsette å ha en stadig viktigere rolle i handel etter hvert som nye teknologier og utviklingen av handelsapplikasjoner går utover menneskelig evne.
Les denne terminen og sømløst integrere dem med andre interne prosesser. Ved å velge Quantifi har Mizuho Americas spart på utviklingstid og ressurser og kan nå fokusere på sin kjernevirksomhet.
Rohan Douglas, administrerende direktør i Quantifi, uttalte: "Vi er glade for å kunne gi Mizuho Americas, en av de fremste investeringsbankene, teknologi og støtte for sin aksjederivatvirksomhet. Vi ser frem til å samarbeide med Mizuho Americas for å hjelpe den med å utvide aksjetilbudet.»
Forbedre tilgjengelighet for aktiva og formueforvaltning
Avtalen understreker Mizuho Americas' forpliktelse til å forbedre sitt investeringsbanktilbud og utvikle en rekke løsninger for kunder i det alternative investeringsmarkedet.
I desember i fjor gjorde Mizuho en strategisk investering i M-Service, en ledende aktør i Vietnams digitale betalingssektor. Mizuho kjøpte rundt 7.5% av M-Service for å hjelpe firmaet i veksten.
Forrige måned signerte Mizuho Americas en avtale om å kjøpe Dallas-baserte Capstone Partners, en ledende mellommarkedsplasseringsagent med fokus på rådgivnings- og innsamlingstjenester til private equity, kreditt, realaktiva og investeringsselskaper i infrastruktur. Med fusjonen ønsker Mizuho å forsterke sine kapitalinnhentings- og distribusjonsevner gjennom Capstones globale nettverk av over 1,500 Limited Partners over hele Asia, Europa og USA med utvidede muligheter for krysssalg av komplementære investeringsbankløsninger.
I oktober i fjor hyret Mizuho inn tre seniorbankfolk for å muliggjøre utvidelse av sin Amerika-plattform på tvers av bank, aksjer, rente og futures til støtte for sine kunder.
Mizuho Americas, et datterselskap av den japansk-baserte Mizuho Financial Group, Inc., har i dag kunngjort at de har valgt Quantifi, en fintech-leverandør av risiko-, analyse- og handelsløsninger, for å støtte sin ekspanderende plattform for aksjederivater.
Mizuho uttalte at de var på utkikk etter en uavhengig prisings- og struktureringsløsning for å supplere risikomåling på sine prisstrukturerte aksjesedler og derivatposisjoner.
Quantifi vil utfylle Mizuho Americas eksisterende interne prosess, og tilby ytterligere prismodeller for å validere sine interne modeller.
Mizuho sa at de valgte Quantifi på grunn av dybden i aksjeanalysene og fleksibiliteten til teknologien. I tillegg uttalte Mizuho at den valgte fintech
Fintech
Finansiell teknologi (fintech) er definert som ay-teknologi som er rettet mot å automatisere og forbedre levering og anvendelse av finansielle tjenester. Opprinnelsen til begrepet fintechs kan spores tilbake til 1990-tallet hvor det først og fremst ble brukt som back-end systemteknologi for anerkjente finansinstitusjoner. Imidlertid har det siden vokst utenfor næringslivet med økt fokus på forbrukertjenester. Hvilket formål tjener Fintechs? Hovedformålet med fintechs vil være å levere en teknologisk tjeneste som ikke bare forenkler, men som også hjelper forbrukere, bedriftsoperatører og nettverk .Dette gjøres ved å optimalisere forretningsprosesser og økonomiske operasjoner gjennom implementering av spesialisert programvare, algoritmer og automatiserte databehandlingsprosesser. Overgang fra røttene til finanssektoren kan fintech-leverandører bli funnet gjennom en rekke bransjer som detaljbankvirksomhet, utdanning, kryptovalutaer, forsikring, ideelle organisasjoner og mer. Mens fintech dekker et stort spekter av forretningssektorer, kan det deles inn i fire klassifiseringer som er som følger: Business-to-business for banker, Business-to-business for bankvirksomhetskunder, business-to-consumer for små bedrifter, og forbrukere. Nylig har fintechs tilstedeværelse blitt stadig tydeligere innenfor handelssektoren, først og fremst for kryptovalutaer og blokkjedeteknologi. Opprettelsen og bruken av Bitcoin kan også bidra til innovasjoner brakt frem av fintech, mens smarte kontrakter gjennom blokkjedeteknologi har forenklet og automatisert kontrakter mellom kjøpere og selgere. Som helhet vokser fintechs-applikasjoner mer mangfoldige med et forbrukersentrert fokus, mens applikasjonene fortsetter å innovere handels- og kryptovalutasektorene gjennom automatiserte teknologier og forretningspraksis.
Finansiell teknologi (fintech) er definert som ay-teknologi som er rettet mot å automatisere og forbedre levering og anvendelse av finansielle tjenester. Opprinnelsen til begrepet fintechs kan spores tilbake til 1990-tallet hvor det først og fremst ble brukt som back-end systemteknologi for anerkjente finansinstitusjoner. Imidlertid har det siden vokst utenfor næringslivet med økt fokus på forbrukertjenester. Hvilket formål tjener Fintechs? Hovedformålet med fintechs vil være å levere en teknologisk tjeneste som ikke bare forenkler, men som også hjelper forbrukere, bedriftsoperatører og nettverk .Dette gjøres ved å optimalisere forretningsprosesser og økonomiske operasjoner gjennom implementering av spesialisert programvare, algoritmer og automatiserte databehandlingsprosesser. Overgang fra røttene til finanssektoren kan fintech-leverandører bli funnet gjennom en rekke bransjer som detaljbankvirksomhet, utdanning, kryptovalutaer, forsikring, ideelle organisasjoner og mer. Mens fintech dekker et stort spekter av forretningssektorer, kan det deles inn i fire klassifiseringer som er som følger: Business-to-business for banker, Business-to-business for bankvirksomhetskunder, business-to-consumer for små bedrifter, og forbrukere. Nylig har fintechs tilstedeværelse blitt stadig tydeligere innenfor handelssektoren, først og fremst for kryptovalutaer og blokkjedeteknologi. Opprettelsen og bruken av Bitcoin kan også bidra til innovasjoner brakt frem av fintech, mens smarte kontrakter gjennom blokkjedeteknologi har forenklet og automatisert kontrakter mellom kjøpere og selgere. Som helhet vokser fintechs-applikasjoner mer mangfoldige med et forbrukersentrert fokus, mens applikasjonene fortsetter å innovere handels- og kryptovalutasektorene gjennom automatiserte teknologier og forretningspraksis.
Les denne terminen selskapet på grunn av sin responsive service og omfattende modellbibliotek for å hjelpe til med å supplere sin egenutviklede, interne teknologi.
Med Quantifi vil Mizuho Americas forbedre sin tilgang til nøyaktige og raske priser og analytics
Analytics
Analytics kan defineres som deteksjon, analyse og videresending av følgemønstre i data. Analytics søker også å forklare eller nøyaktig reflektere forholdet mellom data og effektiv beslutningstaking. I handelsområdet brukes analyser på en prediktiv måte i et forsøk på å forutsi prisen mer nøyaktig. Denne prediktive modellen for analyse involverer generelt analyse av historiske prismønstre som brukes i et forsøk på å bestemme visse prisutfall. Analytics kan også være strukturert med en beskrivende modell, der leserne prøver å tegne en korrelasjon og bedre forståelse for hvordan og hvorfor tradere reagerer på et bestemt sett med variabler. Tradere implementerer noen ganger tekniske indikatorer som glidende gjennomsnitt, Bollinger Bands og bruddpunkter som er bygget på historiske data og brukes til å forutsi fremtidige prisbevegelser. Hvordan Analytics forholder seg til Algo TradingAnalytics er avhengig av konseptet med algoritmisk handel der programvare er programmert til autonomt å signalisere og/eller utføre kjøps- og salgsordrer basert på en rekke forhåndsbestemte faktorer. På det institusjonelle området har Algo-trading blitt enormt konkurransedyktig i løpet av årene ettersom handelsinstitusjoner søker å utkonkurrere konkurrenter gjennom automatiserte systemer og virtuell anvendelse av handelsstrategier. Fordøyelsen og beregningen av analyser sees også i det fremvoksende feltet høyfrekvens handel, der superdatamaskiner brukes til å analysere flere markeder samtidig for å ta nesten umiddelbare automatiserte handelsbeslutninger. Plattformer som støtter HFT har evnen til å utkonkurrere menneskelige handelsmenn betydelig. Dette skyldes den medfødte evnen til å kunne analysere store datasett på en omfattende måte mens de tar hensyn til en utallig sum av faktorer som mennesker ikke er i stand til å forstå i en slik hastighet. I tillegg blir analyser sett med backtesting. Backtesting brukes av tradere for å teste konsistensen og effektiviteten til handelsstrategier og programvarebaserte handelsløsninger mot historiske prisdata. Backtesting fungerer også som en ideell lekeplass for videreutvikling av høyfrekvent handel, samt evaluering av ytelsen til manuelle eller automatiserte handler. Analytics vil fortsette å ha en stadig viktigere rolle i handel etter hvert som nye teknologier og utviklingen av handelsapplikasjoner går utover menneskelig evne.
Analytics kan defineres som deteksjon, analyse og videresending av følgemønstre i data. Analytics søker også å forklare eller nøyaktig reflektere forholdet mellom data og effektiv beslutningstaking. I handelsområdet brukes analyser på en prediktiv måte i et forsøk på å forutsi prisen mer nøyaktig. Denne prediktive modellen for analyse involverer generelt analyse av historiske prismønstre som brukes i et forsøk på å bestemme visse prisutfall. Analytics kan også være strukturert med en beskrivende modell, der leserne prøver å tegne en korrelasjon og bedre forståelse for hvordan og hvorfor tradere reagerer på et bestemt sett med variabler. Tradere implementerer noen ganger tekniske indikatorer som glidende gjennomsnitt, Bollinger Bands og bruddpunkter som er bygget på historiske data og brukes til å forutsi fremtidige prisbevegelser. Hvordan Analytics forholder seg til Algo TradingAnalytics er avhengig av konseptet med algoritmisk handel der programvare er programmert til autonomt å signalisere og/eller utføre kjøps- og salgsordrer basert på en rekke forhåndsbestemte faktorer. På det institusjonelle området har Algo-trading blitt enormt konkurransedyktig i løpet av årene ettersom handelsinstitusjoner søker å utkonkurrere konkurrenter gjennom automatiserte systemer og virtuell anvendelse av handelsstrategier. Fordøyelsen og beregningen av analyser sees også i det fremvoksende feltet høyfrekvens handel, der superdatamaskiner brukes til å analysere flere markeder samtidig for å ta nesten umiddelbare automatiserte handelsbeslutninger. Plattformer som støtter HFT har evnen til å utkonkurrere menneskelige handelsmenn betydelig. Dette skyldes den medfødte evnen til å kunne analysere store datasett på en omfattende måte mens de tar hensyn til en utallig sum av faktorer som mennesker ikke er i stand til å forstå i en slik hastighet. I tillegg blir analyser sett med backtesting. Backtesting brukes av tradere for å teste konsistensen og effektiviteten til handelsstrategier og programvarebaserte handelsløsninger mot historiske prisdata. Backtesting fungerer også som en ideell lekeplass for videreutvikling av høyfrekvent handel, samt evaluering av ytelsen til manuelle eller automatiserte handler. Analytics vil fortsette å ha en stadig viktigere rolle i handel etter hvert som nye teknologier og utviklingen av handelsapplikasjoner går utover menneskelig evne.
Les denne terminen og sømløst integrere dem med andre interne prosesser. Ved å velge Quantifi har Mizuho Americas spart på utviklingstid og ressurser og kan nå fokusere på sin kjernevirksomhet.
Rohan Douglas, administrerende direktør i Quantifi, uttalte: "Vi er glade for å kunne gi Mizuho Americas, en av de fremste investeringsbankene, teknologi og støtte for sin aksjederivatvirksomhet. Vi ser frem til å samarbeide med Mizuho Americas for å hjelpe den med å utvide aksjetilbudet.»
Forbedre tilgjengelighet for aktiva og formueforvaltning
Avtalen understreker Mizuho Americas' forpliktelse til å forbedre sitt investeringsbanktilbud og utvikle en rekke løsninger for kunder i det alternative investeringsmarkedet.
I desember i fjor gjorde Mizuho en strategisk investering i M-Service, en ledende aktør i Vietnams digitale betalingssektor. Mizuho kjøpte rundt 7.5% av M-Service for å hjelpe firmaet i veksten.
Forrige måned signerte Mizuho Americas en avtale om å kjøpe Dallas-baserte Capstone Partners, en ledende mellommarkedsplasseringsagent med fokus på rådgivnings- og innsamlingstjenester til private equity, kreditt, realaktiva og investeringsselskaper i infrastruktur. Med fusjonen ønsker Mizuho å forsterke sine kapitalinnhentings- og distribusjonsevner gjennom Capstones globale nettverk av over 1,500 Limited Partners over hele Asia, Europa og USA med utvidede muligheter for krysssalg av komplementære investeringsbankløsninger.
I oktober i fjor hyret Mizuho inn tre seniorbankfolk for å muliggjøre utvidelse av sin Amerika-plattform på tvers av bank, aksjer, rente og futures til støtte for sine kunder.
Kilde: https://www.financemagnates.com/fintech/mizuho-americas-taps-quantifi-to-support-its-growing-equity-derivatives-platform/