A Mizuho Americas, a japán székhelyű Mizuho Financial Group, Inc. leányvállalata ma bejelentette, hogy a Quantifit, a kockázati, elemzési és kereskedési megoldások fintech szolgáltatóját választotta bővülő részvényderivatív-platformjának támogatására.
A Mizuho kijelentette, hogy független árazási és strukturálási megoldást keres az árfolyamstrukturált részvénykötvények és származékos pozíciók kockázatmérésének kiegészítésére.
A Quantifi kiegészíti a Mizuho America meglévő belső folyamatát, és további árképzési modelleket biztosít a belső modellek érvényesítéséhez.
A Mizuho elmondta, hogy a Quantifit a tőkeelemzés mélysége és a technológiája rugalmassága miatt választotta. Ezenkívül a Mizuho kijelentette, hogy a FINTECH
FINTECH
A pénzügyi technológia (fintech) meghatározása szerint minden olyan technológia, amely a pénzügyi szolgáltatások nyújtásának és alkalmazásának automatizálására és javítására irányul. A fintech kifejezés eredete az 1990-es évekre tehető, ahol elsősorban neves pénzintézetek háttérrendszer-technológiájaként használták. Azóta azonban az üzleti szektoron kívülre nőtt, és fokozottan a fogyasztói szolgáltatásokra helyezi a hangsúlyt. Milyen célt szolgálnak a fintechek? A fintechek fő célja olyan technológiai szolgáltatás nyújtása lenne, amely nemcsak leegyszerűsíti, hanem segíti is a fogyasztókat, az üzleti szereplőket és a hálózatokat .Ez az üzleti folyamatok és a pénzügyi műveletek optimalizálásával valósul meg speciális szoftverek, algoritmusok és automatizált számítási folyamatok megvalósításán keresztül. A pénzügyi szektor gyökereitől áttérve a fintech szolgáltatók számos iparágban megtalálhatók, mint például a lakossági banki szolgáltatások, az oktatás, a kriptovaluták, a biztosítás, a nonprofit és még sok más. Míg a fintech üzleti szektorok széles skáláját fedi le, négy osztályozásra osztható, amelyek a következők: Business-to-business a bankok számára, Business-to-business a banki üzleti ügyfelek számára, business-to-fogyasztók a kisvállalkozások számára, és a fogyasztók. A közelmúltban a fintech jelenléte egyre nyilvánvalóbbá vált a kereskedelmi szektorban, elsősorban a kriptovaluták és a blokklánc technológia terén. A Bitcoin létrehozása és használata a fintechek innovációihoz is hozzájárulhat, míg a blokklánc technológián keresztül kötött intelligens szerződések egyszerűsítették és automatizálták a vásárlók közötti szerződéseket. és eladók. Összességében a fintech alkalmazásai egyre sokrétűbbé válnak a fogyasztóközpontú fókuszban, miközben alkalmazásai automatizált technológiák és üzleti gyakorlatok révén továbbra is innovatívak a kereskedési és kriptovaluta szektorban.
A pénzügyi technológia (fintech) meghatározása szerint minden olyan technológia, amely a pénzügyi szolgáltatások nyújtásának és alkalmazásának automatizálására és javítására irányul. A fintech kifejezés eredete az 1990-es évekre tehető, ahol elsősorban neves pénzintézetek háttérrendszer-technológiájaként használták. Azóta azonban az üzleti szektoron kívülre nőtt, és fokozottan a fogyasztói szolgáltatásokra helyezi a hangsúlyt. Milyen célt szolgálnak a fintechek? A fintechek fő célja olyan technológiai szolgáltatás nyújtása lenne, amely nemcsak leegyszerűsíti, hanem segíti is a fogyasztókat, az üzleti szereplőket és a hálózatokat .Ez az üzleti folyamatok és a pénzügyi műveletek optimalizálásával valósul meg speciális szoftverek, algoritmusok és automatizált számítási folyamatok megvalósításán keresztül. A pénzügyi szektor gyökereitől áttérve a fintech szolgáltatók számos iparágban megtalálhatók, mint például a lakossági banki szolgáltatások, az oktatás, a kriptovaluták, a biztosítás, a nonprofit és még sok más. Míg a fintech üzleti szektorok széles skáláját fedi le, négy osztályozásra osztható, amelyek a következők: Business-to-business a bankok számára, Business-to-business a banki üzleti ügyfelek számára, business-to-fogyasztók a kisvállalkozások számára, és a fogyasztók. A közelmúltban a fintech jelenléte egyre nyilvánvalóbbá vált a kereskedelmi szektorban, elsősorban a kriptovaluták és a blokklánc technológia terén. A Bitcoin létrehozása és használata a fintechek innovációihoz is hozzájárulhat, míg a blokklánc technológián keresztül kötött intelligens szerződések egyszerűsítették és automatizálták a vásárlók közötti szerződéseket. és eladók. Összességében a fintech alkalmazásai egyre sokrétűbbé válnak a fogyasztóközpontú fókuszban, miközben alkalmazásai automatizált technológiák és üzleti gyakorlatok révén továbbra is innovatívak a kereskedési és kriptovaluta szektorban.
Olvassa el ezt a kifejezést A vállalat érzékeny szolgáltatása és kiterjedt modellkönyvtára miatt, amely segít kiegészíteni saját, házon belüli technológiáját.
A Quantifi segítségével a Mizuho Americas javítja hozzáférését a pontos és gyors árképzéshez és analitika
Elemzések
Az Analytics az adatok következményes mintáinak észlelése, elemzése és továbbításaként definiálható. Az Analytics arra is törekszik, hogy elmagyarázza vagy pontosan tükrözze az adatok és a hatékony döntéshozatal közötti kapcsolatot. A kereskedési térben az elemzést prediktív módon alkalmazzák az árfolyam pontosabb előrejelzésére. Az elemzésnek ez a prediktív modellje általában magában foglalja a történeti árminták elemzését, amelyeket bizonyos áreredmények meghatározására használnak. Az elemzést leíró modellel is fel lehet építeni, ahol az olvasók megpróbálnak összefüggést felhívni és jobban megérteni, hogyan és miért reagálnak a kereskedők egy adott változókészletre. A kereskedők néha olyan technikai mutatókat alkalmaznak, mint a mozgóátlagok, Bollinger sávok és töréspontok, amelyek múltbeli adatokra épülnek, és a jövőbeni ármozgások előrejelzésére szolgálnak. Hogyan viszonyul az Analytics az Algo Tradinghez? Az algoritmikus kereskedés koncepciójában a szoftver úgy van programozva, hogy önállóan jelezze és/vagy hajtsa végre a vételi és eladási megbízásokat egy sor előre meghatározott tényező alapján. Az intézményi térben az Algo-trading rendkívül versenyképessé vált az évek során, mivel a kereskedési intézmények az automatizált rendszerek és a kereskedési stratégiák virtuális alkalmazása révén igyekeznek felülmúlni a versenytársakat. Az analitika megemésztése és számítása a nagyfrekvenciás kereskedés feltörekvő területén is látható. kereskedés, ahol szuperszámítógépeket használnak több piac egyidejű elemzésére, hogy szinte azonnali automatizált kereskedési döntéseket hozzanak. A HFT-t támogató platformok képesek jelentősen felülmúlni az emberi kereskedőket. Ez annak a veleszületett képességnek köszönhető, hogy képesek átfogóan elemezni a nagy adathalmazokat, miközben számtalan olyan tényezőt vesznek figyelembe, amelyeket az emberek ilyen sebességgel nem képesek felfogni. Ezenkívül az elemzések utólagos teszteléssel is láthatók. A visszatesztelést a kereskedők arra használják, hogy teszteljék a kereskedési stratégiák és szoftver alapú kereskedési megoldások konzisztenciáját és hatékonyságát a korábbi áradatokkal szemben. A visszatesztelés ideális játszótérként szolgál a nagyfrekvenciás kereskedés továbbfejlesztéséhez, valamint a kézi vagy automatizált kereskedések teljesítményének értékeléséhez. Az Analytics továbbra is egyre jelentősebb szerepet fog játszani a kereskedésben, ahogy a feltörekvő technológiák és a kereskedési alkalmazások fejlődése meghaladja az emberi képességeket.
Az Analytics az adatok következményes mintáinak észlelése, elemzése és továbbításaként definiálható. Az Analytics arra is törekszik, hogy elmagyarázza vagy pontosan tükrözze az adatok és a hatékony döntéshozatal közötti kapcsolatot. A kereskedési térben az elemzést prediktív módon alkalmazzák az árfolyam pontosabb előrejelzésére. Az elemzésnek ez a prediktív modellje általában magában foglalja a történeti árminták elemzését, amelyeket bizonyos áreredmények meghatározására használnak. Az elemzést leíró modellel is fel lehet építeni, ahol az olvasók megpróbálnak összefüggést felhívni és jobban megérteni, hogyan és miért reagálnak a kereskedők egy adott változókészletre. A kereskedők néha olyan technikai mutatókat alkalmaznak, mint a mozgóátlagok, Bollinger sávok és töréspontok, amelyek múltbeli adatokra épülnek, és a jövőbeni ármozgások előrejelzésére szolgálnak. Hogyan viszonyul az Analytics az Algo Tradinghez? Az algoritmikus kereskedés koncepciójában a szoftver úgy van programozva, hogy önállóan jelezze és/vagy hajtsa végre a vételi és eladási megbízásokat egy sor előre meghatározott tényező alapján. Az intézményi térben az Algo-trading rendkívül versenyképessé vált az évek során, mivel a kereskedési intézmények az automatizált rendszerek és a kereskedési stratégiák virtuális alkalmazása révén igyekeznek felülmúlni a versenytársakat. Az analitika megemésztése és számítása a nagyfrekvenciás kereskedés feltörekvő területén is látható. kereskedés, ahol szuperszámítógépeket használnak több piac egyidejű elemzésére, hogy szinte azonnali automatizált kereskedési döntéseket hozzanak. A HFT-t támogató platformok képesek jelentősen felülmúlni az emberi kereskedőket. Ez annak a veleszületett képességnek köszönhető, hogy képesek átfogóan elemezni a nagy adathalmazokat, miközben számtalan olyan tényezőt vesznek figyelembe, amelyeket az emberek ilyen sebességgel nem képesek felfogni. Ezenkívül az elemzések utólagos teszteléssel is láthatók. A visszatesztelést a kereskedők arra használják, hogy teszteljék a kereskedési stratégiák és szoftver alapú kereskedési megoldások konzisztenciáját és hatékonyságát a korábbi áradatokkal szemben. A visszatesztelés ideális játszótérként szolgál a nagyfrekvenciás kereskedés továbbfejlesztéséhez, valamint a kézi vagy automatizált kereskedések teljesítményének értékeléséhez. Az Analytics továbbra is egyre jelentősebb szerepet fog játszani a kereskedésben, ahogy a feltörekvő technológiák és a kereskedési alkalmazások fejlődése meghaladja az emberi képességeket.
Olvassa el ezt a kifejezést és zökkenőmentesen integrálja azokat egyéb belső folyamataival. A Quantifi kiválasztásával a Mizuho Americas fejlesztési időt és erőforrásokat takarított meg, és most már az alaptevékenységére koncentrálhat.
Rohan Douglas, a Quantifi vezérigazgatója kijelentette: „Nagy örömünkre szolgál, hogy technológiát és támogatást nyújthatunk a Mizuho Americasnak, az egyik vezető befektetési banknak a részvényderivatívák üzletágához. Bízunk benne, hogy a Mizuho Americas-szal együttműködve bővíthetjük részvénykínálatát.”
Az eszköz- és vagyonkezelés hozzáférhetőségének javítása
Az ügylet alátámasztja a Mizuho Americas azon elkötelezettségét, hogy bővítse befektetési banki kínálatát, és megoldásokat dolgozzon ki ügyfelei számára az alternatív befektetési piacon.
Tavaly decemberben a Mizuho stratégiai befektetést hajtott végre az M-Service-be, amely a vietnami digitális fizetési szektor egyik vezető szereplője. A Mizuho mintegy 7.5%-os részesedést szerzett az M-Service-ben, hogy segítse a céget a növekedésben.
A múlt hónapban a Mizuho Americas megállapodást írt alá a dallasi székhelyű Capstone Partners felvásárlásáról, amely egy vezető közép-piaci kihelyezési ügynök, amely magántőke-, hitel-, ingatlan- és infrastrukturális befektetési társaságok tanácsadói és adománygyűjtő szolgáltatásaira összpontosít. Az egyesüléssel a Mizuho meg akarja erősíteni tőkebevonási és -elosztási képességeit a Capstone több mint 1,500 korlátozott partnerből álló globális hálózatán keresztül Ázsiában, Európában és az Egyesült Államokban, és kibővítette a kiegészítő befektetési banki megoldások keresztértékesítési lehetőségeit.
Tavaly októberben a Mizuho felvett három magas rangú bankárt, hogy lehetővé tegye amerikai platformjának kiterjesztését a banki szolgáltatásokra, a részvényekre, a fix kamatozásra és a határidős ügyletekre, ügyfelei támogatására.
A Mizuho Americas, a japán székhelyű Mizuho Financial Group, Inc. leányvállalata ma bejelentette, hogy a Quantifit, a kockázati, elemzési és kereskedési megoldások fintech szolgáltatóját választotta bővülő részvényderivatív-platformjának támogatására.
A Mizuho kijelentette, hogy független árazási és strukturálási megoldást keres az árfolyamstrukturált részvénykötvények és származékos pozíciók kockázatmérésének kiegészítésére.
A Quantifi kiegészíti a Mizuho America meglévő belső folyamatát, és további árképzési modelleket biztosít a belső modellek érvényesítéséhez.
A Mizuho elmondta, hogy a Quantifit a tőkeelemzés mélysége és a technológiája rugalmassága miatt választotta. Ezenkívül a Mizuho kijelentette, hogy a FINTECH
FINTECH
A pénzügyi technológia (fintech) meghatározása szerint minden olyan technológia, amely a pénzügyi szolgáltatások nyújtásának és alkalmazásának automatizálására és javítására irányul. A fintech kifejezés eredete az 1990-es évekre tehető, ahol elsősorban neves pénzintézetek háttérrendszer-technológiájaként használták. Azóta azonban az üzleti szektoron kívülre nőtt, és fokozottan a fogyasztói szolgáltatásokra helyezi a hangsúlyt. Milyen célt szolgálnak a fintechek? A fintechek fő célja olyan technológiai szolgáltatás nyújtása lenne, amely nemcsak leegyszerűsíti, hanem segíti is a fogyasztókat, az üzleti szereplőket és a hálózatokat .Ez az üzleti folyamatok és a pénzügyi műveletek optimalizálásával valósul meg speciális szoftverek, algoritmusok és automatizált számítási folyamatok megvalósításán keresztül. A pénzügyi szektor gyökereitől áttérve a fintech szolgáltatók számos iparágban megtalálhatók, mint például a lakossági banki szolgáltatások, az oktatás, a kriptovaluták, a biztosítás, a nonprofit és még sok más. Míg a fintech üzleti szektorok széles skáláját fedi le, négy osztályozásra osztható, amelyek a következők: Business-to-business a bankok számára, Business-to-business a banki üzleti ügyfelek számára, business-to-fogyasztók a kisvállalkozások számára, és a fogyasztók. A közelmúltban a fintech jelenléte egyre nyilvánvalóbbá vált a kereskedelmi szektorban, elsősorban a kriptovaluták és a blokklánc technológia terén. A Bitcoin létrehozása és használata a fintechek innovációihoz is hozzájárulhat, míg a blokklánc technológián keresztül kötött intelligens szerződések egyszerűsítették és automatizálták a vásárlók közötti szerződéseket. és eladók. Összességében a fintech alkalmazásai egyre sokrétűbbé válnak a fogyasztóközpontú fókuszban, miközben alkalmazásai automatizált technológiák és üzleti gyakorlatok révén továbbra is innovatívak a kereskedési és kriptovaluta szektorban.
A pénzügyi technológia (fintech) meghatározása szerint minden olyan technológia, amely a pénzügyi szolgáltatások nyújtásának és alkalmazásának automatizálására és javítására irányul. A fintech kifejezés eredete az 1990-es évekre tehető, ahol elsősorban neves pénzintézetek háttérrendszer-technológiájaként használták. Azóta azonban az üzleti szektoron kívülre nőtt, és fokozottan a fogyasztói szolgáltatásokra helyezi a hangsúlyt. Milyen célt szolgálnak a fintechek? A fintechek fő célja olyan technológiai szolgáltatás nyújtása lenne, amely nemcsak leegyszerűsíti, hanem segíti is a fogyasztókat, az üzleti szereplőket és a hálózatokat .Ez az üzleti folyamatok és a pénzügyi műveletek optimalizálásával valósul meg speciális szoftverek, algoritmusok és automatizált számítási folyamatok megvalósításán keresztül. A pénzügyi szektor gyökereitől áttérve a fintech szolgáltatók számos iparágban megtalálhatók, mint például a lakossági banki szolgáltatások, az oktatás, a kriptovaluták, a biztosítás, a nonprofit és még sok más. Míg a fintech üzleti szektorok széles skáláját fedi le, négy osztályozásra osztható, amelyek a következők: Business-to-business a bankok számára, Business-to-business a banki üzleti ügyfelek számára, business-to-fogyasztók a kisvállalkozások számára, és a fogyasztók. A közelmúltban a fintech jelenléte egyre nyilvánvalóbbá vált a kereskedelmi szektorban, elsősorban a kriptovaluták és a blokklánc technológia terén. A Bitcoin létrehozása és használata a fintechek innovációihoz is hozzájárulhat, míg a blokklánc technológián keresztül kötött intelligens szerződések egyszerűsítették és automatizálták a vásárlók közötti szerződéseket. és eladók. Összességében a fintech alkalmazásai egyre sokrétűbbé válnak a fogyasztóközpontú fókuszban, miközben alkalmazásai automatizált technológiák és üzleti gyakorlatok révén továbbra is innovatívak a kereskedési és kriptovaluta szektorban.
Olvassa el ezt a kifejezést A vállalat érzékeny szolgáltatása és kiterjedt modellkönyvtára miatt, amely segít kiegészíteni saját, házon belüli technológiáját.
A Quantifi segítségével a Mizuho Americas javítja hozzáférését a pontos és gyors árképzéshez és analitika
Elemzések
Az Analytics az adatok következményes mintáinak észlelése, elemzése és továbbításaként definiálható. Az Analytics arra is törekszik, hogy elmagyarázza vagy pontosan tükrözze az adatok és a hatékony döntéshozatal közötti kapcsolatot. A kereskedési térben az elemzést prediktív módon alkalmazzák az árfolyam pontosabb előrejelzésére. Az elemzésnek ez a prediktív modellje általában magában foglalja a történeti árminták elemzését, amelyeket bizonyos áreredmények meghatározására használnak. Az elemzést leíró modellel is fel lehet építeni, ahol az olvasók megpróbálnak összefüggést felhívni és jobban megérteni, hogyan és miért reagálnak a kereskedők egy adott változókészletre. A kereskedők néha olyan technikai mutatókat alkalmaznak, mint a mozgóátlagok, Bollinger sávok és töréspontok, amelyek múltbeli adatokra épülnek, és a jövőbeni ármozgások előrejelzésére szolgálnak. Hogyan viszonyul az Analytics az Algo Tradinghez? Az algoritmikus kereskedés koncepciójában a szoftver úgy van programozva, hogy önállóan jelezze és/vagy hajtsa végre a vételi és eladási megbízásokat egy sor előre meghatározott tényező alapján. Az intézményi térben az Algo-trading rendkívül versenyképessé vált az évek során, mivel a kereskedési intézmények az automatizált rendszerek és a kereskedési stratégiák virtuális alkalmazása révén igyekeznek felülmúlni a versenytársakat. Az analitika megemésztése és számítása a nagyfrekvenciás kereskedés feltörekvő területén is látható. kereskedés, ahol szuperszámítógépeket használnak több piac egyidejű elemzésére, hogy szinte azonnali automatizált kereskedési döntéseket hozzanak. A HFT-t támogató platformok képesek jelentősen felülmúlni az emberi kereskedőket. Ez annak a veleszületett képességnek köszönhető, hogy képesek átfogóan elemezni a nagy adathalmazokat, miközben számtalan olyan tényezőt vesznek figyelembe, amelyeket az emberek ilyen sebességgel nem képesek felfogni. Ezenkívül az elemzések utólagos teszteléssel is láthatók. A visszatesztelést a kereskedők arra használják, hogy teszteljék a kereskedési stratégiák és szoftver alapú kereskedési megoldások konzisztenciáját és hatékonyságát a korábbi áradatokkal szemben. A visszatesztelés ideális játszótérként szolgál a nagyfrekvenciás kereskedés továbbfejlesztéséhez, valamint a kézi vagy automatizált kereskedések teljesítményének értékeléséhez. Az Analytics továbbra is egyre jelentősebb szerepet fog játszani a kereskedésben, ahogy a feltörekvő technológiák és a kereskedési alkalmazások fejlődése meghaladja az emberi képességeket.
Az Analytics az adatok következményes mintáinak észlelése, elemzése és továbbításaként definiálható. Az Analytics arra is törekszik, hogy elmagyarázza vagy pontosan tükrözze az adatok és a hatékony döntéshozatal közötti kapcsolatot. A kereskedési térben az elemzést prediktív módon alkalmazzák az árfolyam pontosabb előrejelzésére. Az elemzésnek ez a prediktív modellje általában magában foglalja a történeti árminták elemzését, amelyeket bizonyos áreredmények meghatározására használnak. Az elemzést leíró modellel is fel lehet építeni, ahol az olvasók megpróbálnak összefüggést felhívni és jobban megérteni, hogyan és miért reagálnak a kereskedők egy adott változókészletre. A kereskedők néha olyan technikai mutatókat alkalmaznak, mint a mozgóátlagok, Bollinger sávok és töréspontok, amelyek múltbeli adatokra épülnek, és a jövőbeni ármozgások előrejelzésére szolgálnak. Hogyan viszonyul az Analytics az Algo Tradinghez? Az algoritmikus kereskedés koncepciójában a szoftver úgy van programozva, hogy önállóan jelezze és/vagy hajtsa végre a vételi és eladási megbízásokat egy sor előre meghatározott tényező alapján. Az intézményi térben az Algo-trading rendkívül versenyképessé vált az évek során, mivel a kereskedési intézmények az automatizált rendszerek és a kereskedési stratégiák virtuális alkalmazása révén igyekeznek felülmúlni a versenytársakat. Az analitika megemésztése és számítása a nagyfrekvenciás kereskedés feltörekvő területén is látható. kereskedés, ahol szuperszámítógépeket használnak több piac egyidejű elemzésére, hogy szinte azonnali automatizált kereskedési döntéseket hozzanak. A HFT-t támogató platformok képesek jelentősen felülmúlni az emberi kereskedőket. Ez annak a veleszületett képességnek köszönhető, hogy képesek átfogóan elemezni a nagy adathalmazokat, miközben számtalan olyan tényezőt vesznek figyelembe, amelyeket az emberek ilyen sebességgel nem képesek felfogni. Ezenkívül az elemzések utólagos teszteléssel is láthatók. A visszatesztelést a kereskedők arra használják, hogy teszteljék a kereskedési stratégiák és szoftver alapú kereskedési megoldások konzisztenciáját és hatékonyságát a korábbi áradatokkal szemben. A visszatesztelés ideális játszótérként szolgál a nagyfrekvenciás kereskedés továbbfejlesztéséhez, valamint a kézi vagy automatizált kereskedések teljesítményének értékeléséhez. Az Analytics továbbra is egyre jelentősebb szerepet fog játszani a kereskedésben, ahogy a feltörekvő technológiák és a kereskedési alkalmazások fejlődése meghaladja az emberi képességeket.
Olvassa el ezt a kifejezést és zökkenőmentesen integrálja azokat egyéb belső folyamataival. A Quantifi kiválasztásával a Mizuho Americas fejlesztési időt és erőforrásokat takarított meg, és most már az alaptevékenységére koncentrálhat.
Rohan Douglas, a Quantifi vezérigazgatója kijelentette: „Nagy örömünkre szolgál, hogy technológiát és támogatást nyújthatunk a Mizuho Americasnak, az egyik vezető befektetési banknak a részvényderivatívák üzletágához. Bízunk benne, hogy a Mizuho Americas-szal együttműködve bővíthetjük részvénykínálatát.”
Az eszköz- és vagyonkezelés hozzáférhetőségének javítása
Az ügylet alátámasztja a Mizuho Americas azon elkötelezettségét, hogy bővítse befektetési banki kínálatát, és megoldásokat dolgozzon ki ügyfelei számára az alternatív befektetési piacon.
Tavaly decemberben a Mizuho stratégiai befektetést hajtott végre az M-Service-be, amely a vietnami digitális fizetési szektor egyik vezető szereplője. A Mizuho mintegy 7.5%-os részesedést szerzett az M-Service-ben, hogy segítse a céget a növekedésben.
A múlt hónapban a Mizuho Americas megállapodást írt alá a dallasi székhelyű Capstone Partners felvásárlásáról, amely egy vezető közép-piaci kihelyezési ügynök, amely magántőke-, hitel-, ingatlan- és infrastrukturális befektetési társaságok tanácsadói és adománygyűjtő szolgáltatásaira összpontosít. Az egyesüléssel a Mizuho meg akarja erősíteni tőkebevonási és -elosztási képességeit a Capstone több mint 1,500 korlátozott partnerből álló globális hálózatán keresztül Ázsiában, Európában és az Egyesült Államokban, és kibővítette a kiegészítő befektetési banki megoldások keresztértékesítési lehetőségeit.
Tavaly októberben a Mizuho felvett három magas rangú bankárt, hogy lehetővé tegye amerikai platformjának kiterjesztését a banki szolgáltatásokra, a részvényekre, a fix kamatozásra és a határidős ügyletekre, ügyfelei támogatására.
Forrás: https://www.financemagnates.com/fintech/mizuho-americas-taps-quantifi-to-support-its-growing-equity-derivatives-platform/