Pyth Network Publica Preços em Tempo Real para 100 Principais ETFs

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A Pyth Network lançou feeds de preços em tempo real para mais de 100 fundos negociados em bolsa, incluindo produtos da Blackrock, State Street e Vanguard, com acesso onchain a dados que representam mais de 8 trilhões de dólares em ativos.

Nova Integração Pyth Traz Preços de ETF ao Vivo para Construtores DeFi

A Pyth Network introduziu feeds de preços de fundos negociados em tempo real (ETF), permitindo que desenvolvedores de blockchain e plataformas financeiras acessem preços ao vivo para alguns dos fundos mais negociados do mundo.

De acordo com o anúncio partilhado com a Bitcoin.com News, a integração abrange mais de 100 ETFs geridos por grandes empresas financeiras, incluindo Blackrock, State Street e Vanguard.

A equipe explicou que a mudança traz dados de preços de ETF onchain em grande escala, fornecendo preços diretos e em tempo real de locais de negociação globais. Isso contrasta com tokens sintéticos ou espelhados frequentemente usados em finanças descentralizadas (DeFi) para aproximar a exposição a ETFs.

De acordo com a Pyth Network, o novo conjunto de dados abrange uma ampla gama de ETFs em várias classes de ativos, como ações, índices globais, commodities e rendimento fixo. Inclui também estratégias baseadas em dividendos, exposição a setores e estilos de crescimento ou valor.

Os dados da rede são provenientes de instituições financeiras globais e plataformas de negociação, com o objetivo de reduzir a dependência de fornecedores de dados de mercado tradicionais e dispendiosos. O CEO da Douro Labs, Mike Cahill, colaborador da rede, disse que o atual ecossistema de dados é estruturalmente excludente, citando a receita anual de dados de US$ 1,4 bilhão da ICE.

"A receita de dados da Nasdaq mais do que dobrou na última década, enquanto a ICE arrecadou $1,4 bilhão apenas com serviços de dados e conectividade em 2023," comentou Cahill.

Ao tornar os dados de ETF publicamente acessíveis na blockchain, a Pyth sugeriu que os desenvolvedores podem criar ferramentas financeiras que refletem de forma mais precisa as condições reais do mercado. Casos de uso potenciais incluem aplicações de negociação, ferramentas de tesouraria e produtos adaptados a estratégias de investimento específicas.

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