扶植
金融巨头伦敦峰会上聚集的专家表示,交易
2023 (FMLS:23),提供技术解决方案,使经纪商能够获得
零售贸易的竞争优势。对于其中一位讨论参与者来说,
自营交易就像 Uber,但在金融领域。
版主
由 FYNXT 首席执行官兼创始人 Aeby Samuel 撰写,涵盖 FMLS:23 小组
主题涵盖从风险管理到人工智能道德再到选择正确的交易
平台。
启动
在讨论中,Samuel 提出了一个问题:经纪商如何利用技术来
提高风险管理和运营效率?
正如 FXCUBIC 首席商务官 Wassim Khateeb 所解释的那样:“技术允许计算大量数据,以便在短时间内分析大量数据,并减少人为错误的可能性。”
他给了
可以分析交易并将其路由到不同的算法的示例
执行 场地根据经纪商定义的定制规则集进行管理
相应的风险。
克里斯托弗罗斯
MetaQuotes 全球业务与销售主管 Theodoulou 进一步阐述了
这点并补充说“经纪商需要使用自动交易系统
来管理他们的风险。”例如,MetaTrader 5 使经纪商能够设置
建立定制的路由规则来处理来自不同类型交易者的交易
和策略,将风险交易保留在内部或将其发送到外部
派对。
零售业的优步化
交易
维塔利
Devexperts 销售和业务开发高级副总裁库迪诺夫 (Kudinov) 绘制了一张
之间有趣的比较 道具交易 以及 Uber 无处不在的拼车服务
服务。正如 Uber 允许个人通过使用
别人的工具,自营交易允许交易者交易金融市场
用公司的资本而不是他们自己的资本。
“支柱
交易,这对我来说就像一个话题。这就像 Uber,但涉及零售交易。”
库季诺夫评论道。
同时
在这种情况下,有一个中介提供必要的资源,使
服务、优步的车辆和自营公司的交易资本。并且,作为交换
为了提供这些资源,中介机构会抽取利润。
有
评级和绩效系统也有类似之处。有了 Uber,司机就可以
由骑手评分,并且必须保持良好的评分才能继续驾驶。
同样, 道具公司 根据交易者的盈利能力和风险对他们进行评级
指标。
“有一个
评级系统,因此最好的表现会获得最高的评级,这就是
人气增长。我们有很多,超过10家自营交易公司,我觉得
像更多的经纪人希望除了他们的经典服务之外还拥有这项服务
经纪服务,”库迪诺夫补充道。
成长
提供这些服务以吸引零售交易者的自营交易公司是
这可与 Uber 通过入职司机的快速扩张相媲美。就像 Uber 一样,
贸易通过降低进入壁垒开辟了机会。小型
交易者只需通过以下方式即可访问机构级平台并获得资金
订阅收费。
“感觉
就像订阅模式在这里也适用。人们已经准备好支付
固定费用只是为了参与这种非常有趣的体验,”该公司的高级副总裁
Devexperts 的销售和业务发展总结。
人工智能
零售交易中的机器学习和机器学习
委员会
还讨论了零售业中人工智能和机器学习的道德影响
贸易。正如 Kudinov 解释的那样:“虽然像 ChatGPT 这样的人工智能工具可以改善
效率,他们需要一个额外的层来确保安全。要做到这一点,
Devexperts 在 ChatGPT 之上构建了一个单独的 AI 层,重点关注
行业特定的问题,以便客户数据永远不会暴露。”
如何
技术可以增强交易体验,首席交易员 John Murillo
B2Broker 官员强调了工作流程优化的重要性
和自动化。正如他所说,“越 自动化 你将达到,
您可以及时服务更多客户。”
西奥杜卢
补充说,一个直观的多设备平台,具有自动帐户等功能
开放、教程、定制程序和沟通渠道(包括
人工智能驱动的聊天机器人)显着提高了可用性。
讨论
库迪诺夫解释了经纪人如何利用人工智能获得竞争优势
Devexperts 允许人工智能根据标准对交易者进行动态分组,而不仅仅是
业绩、盈利能力等。这为经纪商提供了更精细的定制
深入了解他们的风险暴露。
技术差异化,
不仅能够实现
在选择
交易平台总监 Christoforos Theodoulou 和 Dinos Michaelides
DGM 技术解决方案,强调可靠性、多资产等因素
能力、总拥有成本以及满足当前和未来的需求
目标市场。
“一
重要的一点是所使用的技术经过尝试和测试,
确保其可靠。可靠性是一个非常重要的因素,”Michaelides
评论道。 “你需要确保你引入的技术不是
在某个关键时刻会失败,确保你不只是一只小白鼠。”
当被问及
关于他们最大的技术投资,专家们强调了连续性,即根据客户反馈和市场趋势不断改进产品。
重点领域包括可扩展性、开放 API 架构、可用性、人工智能和自动化。
最后,
塞缪尔重申,技术现在是追求的差异化因素
阿尔法,不仅仅是一个推动者,更是一个突破界限的承诺
卓越。
欺诈调查
我们邀请您参与 FXStreet 和 Finance Magnates Group 联合开展的调查,该调查探讨了常见的在线金融欺诈类型、用于欺诈活动的平台、对策的有效性以及企业在应对此类欺诈方面面临的挑战。您的宝贵见解将有助于为未来打击金融欺诈的战略和资源分配提供信息。
扶植
金融巨头伦敦峰会上聚集的专家表示,交易
2023 (FMLS:23),提供技术解决方案,使经纪商能够获得
零售贸易的竞争优势。对于其中一位讨论参与者来说,
自营交易就像 Uber,但在金融领域。
版主
由 FYNXT 首席执行官兼创始人 Aeby Samuel 撰写,涵盖 FMLS:23 小组
主题涵盖从风险管理到人工智能道德再到选择正确的交易
平台。
启动
在讨论中,Samuel 提出了一个问题:经纪商如何利用技术来
提高风险管理和运营效率?
正如 FXCUBIC 首席商务官 Wassim Khateeb 所解释的那样:“技术允许计算大量数据,以便在短时间内分析大量数据,并减少人为错误的可能性。”
他给了
可以分析交易并将其路由到不同的算法的示例
执行 场地根据经纪商定义的定制规则集进行管理
相应的风险。
克里斯托弗罗斯
MetaQuotes 全球业务与销售主管 Theodoulou 进一步阐述了
这点并补充说“经纪商需要使用自动交易系统
来管理他们的风险。”例如,MetaTrader 5 使经纪商能够设置
建立定制的路由规则来处理来自不同类型交易者的交易
和策略,将风险交易保留在内部或将其发送到外部
派对。
零售业的优步化
交易
维塔利
Devexperts 销售和业务开发高级副总裁库迪诺夫 (Kudinov) 绘制了一张
之间有趣的比较 道具交易 以及 Uber 无处不在的拼车服务
服务。正如 Uber 允许个人通过使用
别人的工具,自营交易允许交易者交易金融市场
用公司的资本而不是他们自己的资本。
“支柱
交易,这对我来说就像一个话题。这就像 Uber,但涉及零售交易。”
库季诺夫评论道。
同时
在这种情况下,有一个中介提供必要的资源,使
服务、优步的车辆和自营公司的交易资本。并且,作为交换
为了提供这些资源,中介机构会抽取利润。
有
评级和绩效系统也有类似之处。有了 Uber,司机就可以
由骑手评分,并且必须保持良好的评分才能继续驾驶。
同样, 道具公司 根据交易者的盈利能力和风险对他们进行评级
指标。
“有一个
评级系统,因此最好的表现会获得最高的评级,这就是
人气增长。我们有很多,超过10家自营交易公司,我觉得
像更多的经纪人希望除了他们的经典服务之外还拥有这项服务
经纪服务,”库迪诺夫补充道。
成长
提供这些服务以吸引零售交易者的自营交易公司是
这可与 Uber 通过入职司机的快速扩张相媲美。就像 Uber 一样,
贸易通过降低进入壁垒开辟了机会。小型
交易者只需通过以下方式即可访问机构级平台并获得资金
订阅收费。
“感觉
就像订阅模式在这里也适用。人们已经准备好支付
固定费用只是为了参与这种非常有趣的体验,”该公司的高级副总裁
Devexperts 的销售和业务发展总结。
人工智能
零售交易中的机器学习和机器学习
委员会
还讨论了零售业中人工智能和机器学习的道德影响
贸易。正如 Kudinov 解释的那样:“虽然像 ChatGPT 这样的人工智能工具可以改善
效率,他们需要一个额外的层来确保安全。要做到这一点,
Devexperts 在 ChatGPT 之上构建了一个单独的 AI 层,重点关注
行业特定的问题,以便客户数据永远不会暴露。”
如何
技术可以增强交易体验,首席交易员 John Murillo
B2Broker 官员强调了工作流程优化的重要性
和自动化。正如他所说,“越 自动化 你将达到,
您可以及时服务更多客户。”
西奥杜卢
补充说,一个直观的多设备平台,具有自动帐户等功能
开放、教程、定制程序和沟通渠道(包括
人工智能驱动的聊天机器人)显着提高了可用性。
讨论
库迪诺夫解释了经纪人如何利用人工智能获得竞争优势
Devexperts 允许人工智能根据标准对交易者进行动态分组,而不仅仅是
业绩、盈利能力等。这为经纪商提供了更精细的定制
深入了解他们的风险暴露。
技术差异化,
不仅能够实现
在选择
交易平台总监 Christoforos Theodoulou 和 Dinos Michaelides
DGM 技术解决方案,强调可靠性、多资产等因素
能力、总拥有成本以及满足当前和未来的需求
目标市场。
“一
重要的一点是所使用的技术经过尝试和测试,
确保其可靠。可靠性是一个非常重要的因素,”Michaelides
评论道。 “你需要确保你引入的技术不是
在某个关键时刻会失败,确保你不只是一只小白鼠。”
当被问及
关于他们最大的技术投资,专家们强调了连续性,即根据客户反馈和市场趋势不断改进产品。
重点领域包括可扩展性、开放 API 架构、可用性、人工智能和自动化。
最后,
塞缪尔重申,技术现在是追求的差异化因素
阿尔法,不仅仅是一个推动者,更是一个突破界限的承诺
卓越。
欺诈调查
我们邀请您参与 FXStreet 和 Finance Magnates Group 联合开展的调查,该调查探讨了常见的在线金融欺诈类型、用于欺诈活动的平台、对策的有效性以及企业在应对此类欺诈方面面临的挑战。您的宝贵见解将有助于为未来打击金融欺诈的战略和资源分配提供信息。
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- 10
- 2023
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- 定位、竞价/采购和分析/优化数字媒体采购,但算法只不过是解决问题的操作和规则。
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