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签订定制化购电协议
量身定制的 PPA 和投资组合优化 通常，新电厂签署的 PPA 交付期为 10 至 15 年，以确保长期的价格安全和融资。 但根据这项协议，Tion 将从其运营投资组合中向 Nobian 供应电力，供应期限较短，约为三年。 “在我们仅有五年的公司历史中，我们已经成功与欧洲领先的企业达成了定制的短期和长期企业 PPA。 我们成功的决定性因素是，我们不仅稳步扩大我们的投资组合，还不断实现多元化并对其进行优化——例如，从我们的运营风电投资组合中为 Nobian 构建 PPA，这使我们能够向 Nobian 提供德国东部的绿色电力，”Tion Renewables Group 首席商务官 David Willemsen 概述道。 “它需要值得信赖和可靠的合作伙伴来推动能源转型。在 Nobian，我们发现了一位我们认为未来项目与我们并肩合作的合作伙伴。” Nobian 与 Tion Renewables 在德国签署的首份电力购买协议 Nobian 与 Tion Renewables 在德国签署的首份电力购买协议标志着其在 2040 年前实现 100% 可再生能源零碳排放的征程中又迈出了重要的一步。Nobian 能源总监 Johan Hospers 表示：“该协议强调了我们在运营所在国家采购电力的承诺，加强了我们在整个欧洲的可持续发展努力。这些电力将分配给 Nobian 位于德国东部比特菲尔德的电解厂，用于满足大风期间的所有电力消耗。每年，这约占该工厂总能耗的 20-25%，预计每年可节省 20,000 吨二氧化碳的范围 2 排放。” Nobian 希望在未来几年内在德国、荷兰和丹麦签署更多电力购买协议，以扩大其可再生能源组合。这将有助于通过减少盐、氯、烧碱和氢气生产过程中的二氧化碳排放来生产低碳产品。 Hospers 补充道：“继荷兰和芬兰成功签署 PPA 之后，与德国 Tion Renewables 建立的新合作伙伴关系体现了 Nobian 致力于向可持续能源供应转型的承诺。” 编者注 企业温室气体排放分为范围 1、范围 2 和范围 3 排放。此处披露的范围 2 排放包括企业获取或购买能源产生的所有间接排放。每年削减 20,000 吨二氧化碳排放量是基于这样的假设：以德国平均电网系数 0.474 kg CO2/kWh 计算，用电力替代生产的电力。 外部参与 以下外部方参与了此次交易：施耐德电气 (伦敦) 的 Zeigo 及其交易平台和作为 Tion 法律顾问的 Osborne Clarke (科隆)。
支持跨组织的安全数字市场
在当前由 ICT 驱动的全球竞争经济中，各方可能会从创建跨组织生产流程中受益。然而，这种跨组织协作意味着与他人共享敏感数据，可能导致对这些数据的控制权丧失。Lorenz 研讨会的挑战是提供一个分布式系统概念以及实施方向，以支持组织之间的灵活数字协作。特别是，在现有知识的基础上，研讨会讨论并从概念上解决了以下问题： - 支持数字协作的主要特征：1) 在以下情况下实例化的临时工作流程 2) 临时、完全自动化的拍卖（例如，企业赢得的 4 个机械零件的即时交付） 3) 拍卖中交换的（敏感）信息被安全地从失败的竞标者的域中删除。该过程是递归的，例如，中标企业可以随后创建生产和物流能力拍卖。最终，工厂和物流链将得到详细的指示（例如，通过脚本、程序）说明要做什么和何时做。在这种系统系统场景中，除非数字协作是基于重复的 ICT 模式构建的，并且这种模式还有利于设计空间分离、网络安全和信任以及稳健性，否则复杂性将激增。类似的问题出现在复杂（多尺度）机器的工程设计中，以及协作机器人系统（例如智能工厂）和协作智能运输系统中。 - 支持由一组连接的安全外联网和作为交易平台的交易软件组成的安全数字市场，例如在拍卖中竞标并随后生产所需技术的计算机。系统组件之间的通信由开放链接数据技术支持，这些技术可以访问复杂且敏感的数据结构和服务。这种数字市场的治理需要访问控制机制、数据来源和协作规则以及监控和执行机制。这些规则包括定义协作的规则（B2B）以及政府定义的规则（G2B）。为了能够保障安全并在开放链接数据技术之上引入来源机制，我们的目标是将数字分类账技术与开放链接数据技术相结合。这种结合将允许高级访问控制机制，并为可信的分布式数据存储和共享奠定重要基础。在 ICT 与行业研讨会上，研究人员与两家认识到此类安全数字市场的重要性和潜力的商业组织 KLM 和 Thales 合作。本报告描述了研讨会的结果。主要结果是将上述两个问题简化为单一问题，实质。这可以通过研讨会期间开发的“玩具案例”来规定。玩具案例——称为 KLM 的燃油泵数据共享系统——允许研讨会参与者提出一个有效防止滥用共享数据的概念。我们认识到数据不应与组织共享，而应与计算机程序共享。然后制定了这个概念。我们主要描述了使用安全环境（上图中的切片）来确保仅由经过认证的程序执行数据操作。我们研究了提供证书、合规要求和制裁的法律基础和组织，并确认有技术可以实施它们。
LME白皮书增强流动性
LME致力于现代化其市场结构，以增强流动性并扩大参与度，同时保护其市场的独特特征，包括LME价格的全球相关性以及在其多样化的生态系统中的大量物理市场存在。在本文（“白皮书”）中，LME概述了其计划实施一套措施，以提高中央电子场地的流动性，提高透明度并鼓励更大的价格竞争。这将受益于物理和财务最终用户，并使LME与行业标准进一步保持一致 - 同时还支持其行动计划中规定的总体目标，以现代化和加强LME市场，以确保它们长期蓬勃发展。从成功介绍了第1季度2024年额外的VWAP关闭价格方法论之后，这项旨在提高流动性的计划是LME市场现代化之旅的下一个主要步骤。一组措施包括一个流动性提供商计划，引入阻止贸易门槛，新的交易功能和市场数据变化。这些措施相互补充，并将作为包装交付，以最大程度地提高其有效性。增加集中的电子流动性与旅行的监管方向保持一致，以确保价格尽可能地反思。这将使整个市场，尤其是最终用户受益。关键目标是激励LME中央电子场所的流动性，鼓励更多的价格竞争和更高的透明度。这些增强功能的基础是LME为实体市场服务，确保公平性，提高用户选择并最大化交易效率的战略原则。此外，避免在办公室市场和OTC市场中避免流动性碎片，还与LME的核心监管要求保持一致，以维持公平，有序和高效的市场。引入贸易阈值的引入将集中在最液体仪器上。他们最初将适用于第3个月的3个月和每月合同（以及这些提示之间的所有分布合同）。这将使所有在这些及时的日期保持一定职位的市场参与者通过改善流动性，尤其是财务和大型物理，但也有许多较小的身体和任何其他每月职位的最终客户。支持物理市场并保持LME价格的相关性仍然是一个关键的战略重点。因此，LME将确保块阈值不适用于物理市场经常使用的每日日期，重要的是，所有现金直接交易都将不超出新的区块要求，以确保与物理平均业务有关的小订单可以继续管理，如果需要的话，可以继续管理。LME听取了最终用户对引入“微型”合同的需求。成功启动此类合同的先决条件是Micros将参考的基本每月期货合约中的深厚流动性。同样，LME打算在新的交易平台上启动电子上屏幕上的溢价选项，这将得到基础每月期货的流动性增强的大力支持。LME意识到所提出的更改对成员和客户的影响，包括执行过程更改以及其他潜在的系统影响，例如对单个经销商平台的更改。因此，LME正在尽快发表本文，以支持参与和讨论，并在LME市场的旅行方向上提供尽可能多的透明度。
野村全球金融产品公司
简介，报告实体和结构此声明由野村全球金融产品公司（“ NGFP”）作为2018年《现代奴隶制法》（CTH）作为报告实体提供。NGFP是1986年在美国特拉华州组织的公司。ngfp是Nomura Holdings，Inc。（“ NHI”）全资拥有的Nomura Holding America，Inc。（“ NHA”）的全资子公司，该公司是东京证券交易所（TSE：8604）和纽约证券交易所（NMR）的日本公司（“ NHI”）。NGFP的总部位于纽约。该公司有1名雇员和大约603名相关人员，该公司的定义是为了美国的监管目的。NGFP不拥有或控制任何其他实体。NGFP于2017年12月在澳大利亚注册为外国公司（ARBN 623 394 141）。运营和供应链NGFP临时注册为与商品期货交易委员会（“ CFTC”）的交换经销商。NGFP还在美国证券交易委员会（“ SEC”）注册为OTC衍生品经销商（从事某些OTC衍生品业务的特殊类别）。此外，NGFP在SEC注册为基于安全的交换经销商。NGFP购买并出售非处方（“ OTC”）和交易所交易衍生品，以帮助机构投资者实施其交易和对冲策略。NGFP还购买并出售现金证券和其他工具，以对冲其交易头寸并进入其本身的主要交易。大多数NGFP的供应商都位于美国。NGFP最重要的活动是在全球范围内，是Nomura主要针对OTC利率互换的客户面向客户的实体之一。交易由NGFP公司分支机构在澳大利亚，香港，日本，新加坡，英国和美国雇用的授权销售人员和贸易商进行。NGFP的全球贸易对手是受监管的金融机构和机构投资者。NGFP的直接和间接供应链包括提供贸易执行，清算和和解服务的供应商，电子交易平台的提供商以及市场数据的供应商，咨询服务以及其他专业服务，IT服务和IT服务，IT服务和基础设施，基础设施，旅行服务和办公室用品。几乎所有这些都是由NGFP通过与NGFP的分支机构的交易一起购买的，而NGFP不能控制采购。NGFP的大多数供应商在全球供应与交易相关的基础设施和其他专业服务是受监管的金融机构，市场运营商和位于司法管辖区的专业服务公司，在现代奴隶制方面被认为是相对较低的风险。有关Nomura组的更多信息，请访问www.nomura.com。现代奴隶制风险NGFP采取了步骤，以确定其运营和供应链中现代奴隶制实践的风险，主要是通过考虑其获得的产品和服务的部门和地理来源。我们通过我们的全球政策和程序来解决这些风险，包括Nomura集团人权虽然NGFP认为它的运营和供应链为现代奴隶制实践提供了有限的机会，但我们认识到我们的业务非常依赖于技术服务，基础设施和市场数据，因此我们敏锐地意识到，技术硬件和其他电子产品是使用与中等范围的现代奴隶制风险相关的材料而生产的，而是使用较高的现代奴隶制风险而产生的。由于金融服务部门的相互联系，我们承认，现代奴隶制风险可以通过外包安排在交易对手之间间接转移，并通过提供财务，并及其与其他行业的联系。
Xinrun Wang-计算与信息系统学院
[28]。Zhang，Lingxuan Zhao，Haochong Xia，Shuo Sun，Jiaze Sun，Molei Qin，Xinyi Li，Yuqing Zhao，Yilei Zhao，Xinyu Cai，Longtao Zheng，Longtao Zheng，Xinrun Wang，Bo an。金融贸易的多模式基础代理：工具增强，多元化和通才。第30届ACM SIGKDD知识发现与数据会议（KDD）的会议记录，2024年。[27]。Pengdeng Li，Shuxin Li，Chang Yang，Xinrun Wang†，Shuyue Hu，Xiao Huang，Hau Chan，Bo an。可配置的镜像下降：统一决策。第41届国际机器学习会议（ICML）会议录，2024年。[26]。Xinrun Wang ∗，Chang Yang ∗，Shuxin Li，Pengdeng Li，Xiao Huang，Hau Chan和Bo An。增强NASH平衡求解器。第33届国际人工智能会议（IJCAI）的会议记录，2024年。[25]。Pengdeng Li，Shuxin Li，Chang Yang，Xinrun Wang†，Xiao Huang，Hau Chan，Bo an。自适应PSRO：迈向自动基于人群的游戏求解器。第33届国际人工智能会议（IJCAI）的会议记录，2024年。[24]。Longtao Zheng，Rundong Wang，Xinrun Wang†，Bo An†。Synapse：轨迹-AS-exemplar提示，并带有用于计算机控制的内存。2024年国际学习代表会议（ICLR）的会议记录，2024年。[23]。Weihao Tan，Winao Zhang，Shanqi Liu，Longtao Zheng，Xinrun Wang†，Bo An†。真正的知识来自实践：通过强化学习使大型语言模型与具体的环境保持一致。2024年国际学习代表会议（ICLR）的会议记录，2024年。[22]。Shanqi Liu，Dong Xing，Pengjie Gu，Bo An，Yong Liu，Xinrun Wang†。贪婪的顺序执行：使用统一框架解决同质和异质的合作任务。2024年国际学习代表会议（ICLR）会议录，Spotlight，2024。[21]。Pengdeng Li ∗，Shuxin Li ∗，Xinrun Wang†，Jakub Cerny，Youzhi Zhang，Stephen Marcus McAleer，Hau Chan，Bo An。Grasper：追求追求问题的通才追求者。第23届国际自主代理和多代理系统会议（AAMAS）的开发项目，2024年。[20]。molei Qin，Shuo Sun，Winao Zhang，Haochong Xia，Xinrun Wang†，Bo An†。Earnhft：高频交易的有效层次增强学习。第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。[19]。Haochong Xia，Shuo Sun，Xinrun Wang†，Bo An†。 市场贡献：通过语义上下文将控制权添加到金融市场数据的生产中。 第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。 [18]。 Pengdeng Li，Runsheng Yu，Xinrun Wang†，Bo An。 大规模stackelberg均值游戏的过渡信息增强学习。 第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。 [17]。 shuo sun ∗，molei Qin ∗，wentao Zhang，Haochong Xia，Chuqiao Zong，Jie Ying，Yonggang Xie，Lingxuan Zhao，Xinrun Wang wang†，Bo An†。 [16]。Haochong Xia，Shuo Sun，Xinrun Wang†，Bo An†。市场贡献：通过语义上下文将控制权添加到金融市场数据的生产中。第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。[18]。Pengdeng Li，Runsheng Yu，Xinrun Wang†，Bo An。大规模stackelberg均值游戏的过渡信息增强学习。第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。[17]。shuo sun ∗，molei Qin ∗，wentao Zhang，Haochong Xia，Chuqiao Zong，Jie Ying，Yonggang Xie，Lingxuan Zhao，Xinrun Wang wang†，Bo An†。[16]。商家：一个由强化学习增强的整体定量交易平台。第三十七届神经信息处理系统会议（NEURIPS）数据集和基准曲目，2023年。Pengjie Gu，Xinyu Cai，Dong Xing，Xinrun Wang†，Mengchen Zhao，Bo An。离线RL具有离散代理表示POMDPS中的概括性。第三十七届神经信息处理系统会议（神经），2023年。[15]。Shuo Sun，Xinrun Wang†，Wanqi Xue，Xiaoxuan Lou，bo an†。掌握股票市场，并有效地混合了多元化的交易专家。第29届ACM SIGKDD知识发现与数据会议（KDD）的会议记录，2023年。[14]。Runsheng Yu，Weiyu Chen，Xinrun Wang，James Kwok。通过多目标软改进功能增强元学习。第11届学习代表国际会议（ICLR），2023年。[13]。Pengdeng Li，Xinrun Wang†，Shuxin Li，Hau Chan，Bo an。对均值现场游戏的人口大小的政策优化。第11届学习代表国际会议（ICLR），2023年。[12]。Shuxin Li，Xinrun Wang†，Youzhi Zhang†，Wanqi Xue，Jakub Cerny，Bo an。使用预训练的策略来解决大规模追求逃避游戏。第37届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，11586-
Nebius Group NV宣布2024年第三季度财务业绩
算法交易（也称为自动交易）涉及使用计算机算法根据预定义的标准自动生成买卖订单。这种方法与手动交易一样，这不是一项富裕的业务，并且确实对市场影响有所担忧。但是，没有任何法律或规则可以阻止零售商人使用交易算法。算法交易已经存在了一段时间，但是在美国等国家 /地区，它在零售贸易商和投资者中的使用比其他地方更为广泛。由于技术的进步，它被认为是交易的自然发展，就像交易从咖啡店聚会到电子交易的发展方式一样。通过改进计算能力和Internet连接性，使其向算法交易的过渡成为可能。最初，这允许发送电子订单，但是随着技术的进一步发展，计算机还可以根据预设规则执行交易。这导致了交易策略的自动化，从而减少了情绪在贸易执行中的影响。今天，我们看到机器学习和人工智能（AI）在交易中的应用持续发展。这引起了定量交易和高频交易，以及其他形式。但是，并非每个人都迅速适应改变，导致某些人反对算法交易。尽管有这种反对，但人们普遍接受算法交易，尤其是在西方世界，这是通过对计算技术的持续投资所证明的。这可以帮助您优化资本分配。2。3。虽然其合法性可能会根据司法管辖区和交易者/投资者的类型而有所不同，但没有任何理由将其直接考虑在内。即使在机构交易者是唯一合法使用算法交易的国家，监管机构也认识到其影响，例如2010年3月6日在美国的Flash崩溃。这导致了诸如断路器之类的措施，以防止将来类似事件。在某些情况下，交易者必须为故障实施杀死开关功能。对于个人交易者和投资者而言，如果从好的课程中正确学到的话，算法交易将是一个有价值的工具。自动化的趋势仍在继续，机构交易者将机器学习和AI纳入了他们的策略。因此，越早开始计划自动进行交易，其职业生涯就越好。开发交易算法时，您对历史价格和数量数据进行了重新测试，以评估其绩效和交易的几率。计算机算法扫描市场，以闪电的速度执行交易，使其非常适合快速发展的市场或延迟导致入境价格差的延迟交易方式。此外，算法交易可最大程度地减少人类干预，减少错误和错误的机会，例如放置异常位置大小或无意中的交易。算法交易还减少了情绪对贸易结果的影响，因为您不直接参与执行。您只提供说明，除非干预，否则该算法采取了行动。建立算法交易可能是昂贵的。算法可以不断扫描市场，不休息而进行交易，确保不会错过任何合格的设置。这与酌情交易不同，当时交易者在远离屏幕时会错过机会。通过算法系统变得更容易多样化，从而使您可以同时跨时间交易多个市场。这对于手动分析和执行来说是具有挑战性的，但对于算法而言毫不费力。最后，算法交易确保执行的一致性，并坚持没有情感影响的计划交易。有许多有效的交易策略可以将其转换为算法，但并非所有人都可以轻松编码。如果您的策略对于代码很复杂，则可能需要坚持手动交易，并寻找一种更简单的自动交易方法。您需要快速计算机和可靠的互联网等高端设备。也可能需要使用专用服务器来防止技术问题。此外，从供应商那里雇用程序员或购买算法可以增加费用。开发自己的算法交易系统需要编程技能，但您不一定需要学习所有编程语言。学习交易平台的编码语言就足够了。或者，如果您不想自己开发，请雇用程序员或从可靠的供应商那里购买算法。开发算法交易系统的过程涉及多个步骤：1。**搜索贸易想法**：在市场上找到具有可靠边缘的贸易想法。4。5。**将想法转换为可交易的策略**：将这些想法变成具有特定条件，管理和退出的特定标准的策略。**算法中的代码策略**：定义策略规则并编写命令以执行和管理交易。**回测您的算法**：使用历史数据来测试您的算法以确定其性能并确定是实时测试还是对其进行修改。**测试系统鲁棒性**：进行鲁棒性的系统进行前测试，以确保其在现场市场条件下表现良好。算法交易可能很昂贵，需要编程技能，但它提供了一些好处，包括自动化，系统过程，经过回头测试策略，快速执行，减少情绪影响，持续交易，多元化，多元化和一致性。良好的算法交易课程可以为那些希望通过算法交易增强交易职业的人提供宝贵的见解和技能。算法交易在很大程度上依赖于技术，包括高级计算机和可靠的数据提要，以及在系统故障的情况下，诸如断路器或杀戮开关等法规合规性措施。计算机中的任何打ic，可靠的在线链接或基于云的存储都会削弱整个设置。例如，如果Internet连接变暗，则可能导致缺失的市场机会，甚至在执行退出策略时遭受财务挫折。（注意：我已经根据系统的概率指南重写了“写为非母语说话者（nnes）”方法的文本。）