Pyth Network Publica Preços em Tempo Real para 100 ETFs Principais

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

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

A Pyth Network introduziu feeds de preços em tempo real do fundo negociado em bolsa (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 compartilhado com a Bitcoin.com News, a integração abrange mais de 100 ETFs geridos por grandes empresas financeiras, incluindo a Blackrock, a State Street e a Vanguard.

A equipe explicou que a mudança traz dados de preços de ETF onchain em escala, proporcionando 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 ao ETF.

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 renda fixa. Inclui também estratégias baseadas em dividendos, exposição setorial 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 dispendiosos. Mike Cahill, CEO da Douro Labs e colaborador da rede, afirmou que o atual ecossistema de dados é estruturalmente excludente, citando os $1,4 bilhões em receita anual de dados da ICE.

“A receita de dados da Nasdaq mais do que dobrou na última década, enquanto a ICE arrecadou 1,4 bilhões de dólares apenas em serviços de dados e conectividade em 2023,” comentou Cahill.

Ao tornar os dados de ETF publicamente acessíveis em onchain, a Pyth sugeriu que os desenvolvedores podem construir ferramentas financeiras que refletem de forma mais precisa as condições do mercado do mundo real. Os potenciais casos de uso incluem aplicações de negociação, ferramentas de tesouraria e produtos adaptados a estratégias de investimento específicas.

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