Das Pyth-Netzwerk hat Echtzeit-Preisfeeds für über 100 große börsengehandelte Fonds gestartet, darunter Produkte von Blackrock, State Street und Vanguard, mit Onchain-Zugang zu Daten, die mehr als 8 Billionen Dollar an Vermögenswerten repräsentieren.
Pyth Network veröffentlicht Echtzeitpreise für 100 bedeutende ETFs
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Neue Pyth-Integration bringt Live-ETF-Preise zu DeFi-Entwicklern
Pyth Network hat Echtzeit-Preisfeeds für börsengehandelte Fonds (ETF) eingeführt, die es Blockchain-Entwicklern und Finanzplattformen ermöglichen, auf Live-Preise einiger der weltweit am stärksten gehandelten Fonds zuzugreifen.
Laut der Ankündigung, die Bitcoin.com News mitgeteilt wurde, umfasst die Integration mehr als 100 ETFs, die von großen Finanzfirmen wie Blackrock, State Street und Vanguard verwaltet werden.
Das Team erklärte, dass dieser Schritt Preisdaten von ETFs im großen Maßstab onchain bringt, indem direkte, Echtzeit-Preise von globalen Handelsplätzen bereitgestellt werden. Dies steht im Gegensatz zu synthetischen oder gespiegelten Tokens, die in der dezentralen Finanzierung (DeFi) oft verwendet werden, um ETF-Exposition nachzubilden.
Laut Pyth Network umfasst das neue Datenset ein breites Spektrum von ETFs in verschiedenen Anlageklassen wie Aktien, globale Indizes, Rohstoffe und festverzinsliche Wertpapiere. Es schließt auch Strategien auf Basis von Dividenden, Sektorexpositionen und Wachstums- oder Wertstilen ein.
Die Daten des Netzwerks stammen von globalen Finanzinstitutionen und Handelsplattformen, mit dem Ziel, die Abhängigkeit von kostspieligen traditionellen Marktdatenanbietern zu verringern. Douro Labs CEO Mike Cahill, ein Mitwirkender des Netzwerks, sagte, dass das derzeitige Datensystem strukturell exclusiv sei und ICEs 1,4 Milliarden Dollar an jährlichen Datenumsätzen erwähnte.
„Nasdaqs Datenumsätze haben sich in den letzten zehn Jahren mehr als verdoppelt, während ICE allein 2023 1,4 Milliarden Dollar aus Daten- und Konnektivitätsdiensten erzielte“, bemerkte Cahill.
Indem ETF-Daten öffentlich zugänglich onchain gemacht werden, schlug Pyth vor, dass Entwickler Finanzinstrumente bauen können, die die realen Marktbedingungen genauer widerspiegeln. Potenzielle Anwendungsfälle umfassen Handelsanwendungen, Treasury-Tools und Produkte, die auf spezifische Anlagestrategien zugeschnitten sind.
