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开设衍生品交易帐户的协议
（2）尽管（1）款，在满足执法规则要求的机构投资者中，鉴于公司承认的人有能力执行和解，鉴于其财务状况，信贷状况，公开利息和市场条件的状况以及市场条件等等，等等。（以下简称“合格的机构买家”）可以将客户保证金（以下简称为“事后利润率”），不少于执行规则中指定的金额，该金额是在<附件1>中指定的截止日期。规定，事实证明，合格的机构买方存入公司的套利交易或对冲交易的余地至少应为执行规则中指定的金额，但低于其他交易后的Ex tost forto保证金。
衍生品策略 ETF 报告
截至 3 月底，衍生品收入策略的季度资金流已升至一年多以来的最高水平。这不仅反映了衍生品 ETF 产品整体上日益流行的趋势。它还有助于凸显出买入增持和价差策略日益有利的背景。市场在第一季度屡屡创下历史新高，而且由于 VIX 的波动性在 2024 年迄今一直保持相当稳定的上升轨迹，这些策略寻求获得的溢价收入在第二季度可能会变得更加丰厚。
ISDA 衍生品未来领袖发布生成性人工智能白皮书 东京，2024 年 4 月 18 日——国际掉期和衍生品协会 (ISDA) 今天发布了 ISDA 衍生品未来领袖 (IFLD) 的白皮书，这是其针对衍生品市场新兴领袖的专业发展计划。白皮书《衍生品市场中的 GenAI：未来视角》由第三批 IFLD 参与者制定，他们于 2023 年 10 月开始合作。该小组的 38 名成员代表来自世界各地的买方和卖方机构、律师事务所和服务提供商。在被选中参加 IFLD 计划后，他们被要求与利益相关者接触，发展立场并制作一份关于生成性人工智能 (genAI) 在场外衍生品市场中潜在用途的白皮书。参与者还可以使用 ISDA 的培训材料、资源和员工专业知识，以支持该项目和他们自己的专业发展。白皮书借鉴行业专业知识和学术研究，确定了衍生品市场中 genAI 的一系列潜在用例，包括文档创建、市场洞察和风险分析。它还探讨了主要司法管辖区的监管问题，并解决了使用 genAI 所带来的挑战和风险。本文最后提出了一系列针对利益相关者的建议。这些建议包括投资人才发展、促进与技术提供商的合作和知识共享、优先考虑道德 AI 原则以及与政策制定者合作以促进适当的监管框架。ISDA 首席执行官 Scott O'Malia 表示：“人工智能的快速发展引起了金融市场和整个社会的广泛关注。随着技术的进步，genAI 有很大机会支持衍生品市场更高效、数据驱动的决策，但我们需要谨慎对待，确保正确处理该技术的影响和风险。在考虑未来的机遇和挑战时，需要新的视角，因此我赞扬 IFLD 完成这份文件，它为这个快速发展的话题做出了宝贵贡献。” “今年的 IFLD 小组来自不同的机构和司法管辖区，我们在过去六个月中共同探索 genAI 在全球衍生品市场的发展。很明显，这项技术有可能为多个行业流程增加重大价值。我们希望这份报告能够帮助市场参与者、政策制定者和其他利益相关者利用这项技术并应对相关挑战，”IFLD 参与者、瑞穗交易对手投资组合管理部门总监 Takuya Otani 表示。
ISDA 衍生品未来领袖发布生成性人工智能白皮书 东京，2024 年 4 月 18 日——国际掉期和衍生品协会 (ISDA) 今天发布了 ISDA 衍生品未来领袖 (IFLD) 的白皮书，这是其针对衍生品市场新兴领袖的专业发展计划。白皮书《衍生品市场中的 GenAI：未来视角》由第三批 IFLD 参与者制定，他们于 2023 年 10 月开始合作。该小组的 38 名成员代表来自世界各地的买方和卖方机构、律师事务所和服务提供商。在被选中参加 IFLD 计划后，他们被要求与利益相关者接触，发展立场并制作一份关于生成性人工智能 (genAI) 在场外衍生品市场中潜在用途的白皮书。参与者还可以使用 ISDA 的培训材料、资源和员工专业知识，以支持该项目和他们自己的专业发展。白皮书借鉴行业专业知识和学术研究，确定了衍生品市场中 genAI 的一系列潜在用例，包括文档创建、市场洞察和风险分析。它还探讨了主要司法管辖区的监管问题，并解决了使用 genAI 所带来的挑战和风险。本文最后提出了一系列针对利益相关者的建议。这些建议包括投资人才发展、促进与技术提供商的合作和知识共享、优先考虑道德 AI 原则以及与政策制定者合作以促进适当的监管框架。ISDA 首席执行官 Scott O'Malia 表示：“人工智能的快速发展引起了金融市场和整个社会的广泛关注。随着技术的进步，genAI 有很大机会支持衍生品市场更高效、数据驱动的决策，但我们需要谨慎对待，确保正确处理该技术的影响和风险。在考虑未来的机遇和挑战时，需要新的视角，因此我赞扬 IFLD 完成这份文件，它为这个快速发展的话题做出了宝贵贡献。” “今年的 IFLD 小组来自不同的机构和司法管辖区，我们在过去六个月中共同探索 genAI 在全球衍生品市场的发展。很明显，这项技术有可能为多个行业流程增加重大价值。我们希望这份报告能够帮助市场参与者、政策制定者和其他利益相关者利用这项技术并应对相关挑战，”IFLD 参与者、瑞穗交易对手投资组合管理部门总监 Takuya Otani 表示。
Genai在衍生品市场中：未来的观点
尽管这些用例具有出色的效率，但Genai的使用并非没有挑战和风险。由于Genai的性质以及训练模型所需的大量数据，数据泄露可能是一个重大挑战，并导致声誉，机密性，知识产权和法律风险。使用Genai进行交易也可能会造成监管问题，而无需进行适当的监督，可能会导致金融监管机构的罚款和制裁。此外，Genai与产生偏见有关，可用于歧视受保护的阶级，从而导致对公司的民事和可能的刑事责任。最后，模型故障存在很大的风险，其中产生的结果不合标准或仅是错误的。这可能导致错误的交易并减少金融机构的信任。
育种者欢迎 UPOV 理事会通过新的《基本衍生品种解释性说明》
已通过文件中的一个重要澄清是，衍生行为产生的差异也可能包括基本特征。这意味着，如果主要衍生品种在一个或多个基本特征上有所不同，则它不属于用于创建衍生品种的原始品种的 EDV 范围之外。
衍生品定价和信用风险的量子计算算法转换经济
量子计算机尚未完成为财务分析师常用的实用随机扩散模型提供计算优势的任务。在本文中，我们介绍了一类随机过程，这些过程在模仿金融市场风险以及更适合潜在量子计算优势方面都是现实的。我们研究的模型类型是基于由马尔可夫链驱动的，具有可观察状态的制度转换波动率模型。基本模型具有几何布朗运动，其漂移和波动率参数由马尔可夫链的有限状态确定。我们研究算法以估计基于门的量子计算机上的信用风险和期权定价。这些模型使我们更接近现实的市场环境，因此更接近实用应用领域的量子计算。
能源安全与净零排放之路：衍生品市场的作用
为了减轻并最终抵消这些影响，世界各国政府和组织都致力于实施解决方案，在未来十年内将温室气体排放量减少一半，到 2050 年实现净排放 4 。具体而言，欧盟和美国已承诺到 2050 年实现碳中和（或净零排放）；中国已承诺在 2060 年之前实现碳中和，参与 2015 年《巴黎协定》的其他国家也做出了类似的承诺 5 。最近，2022 年联合国气候大会的决定重申了在先前提议的时间表内实现碳中和的承诺 6 。这些举措的结果是，许多减少或消除碳排放的新解决方案已经开发出来，此外还出现了为这些解决方案提供资金的新市场 7 。
印度石油天然气公司与 Greenko 旗下 ZeroC 建立战略合作伙伴关系，在印度生产绿色氨及相关衍生品
- 两家公司计划成立合资企业，建设一座 1.3 吉瓦的绿色氢能工厂，年产 100 万吨绿色氨 - 将联合开发约 6 吉瓦的太阳能和风能发电能力 - 将利用 Greenko 的抽水蓄能平台和能源存储云为绿色氨工厂供应不间断的可再生能源电力，并利用 ONGC 的大宗商品营销经验 新德里，海得拉巴，2022 年 7 月 26 日 ONGC，一家 Maharatna 集团，是印度最大的原油和天然气公司，净资产为 280 亿美元，今天宣布与印度领先的能源转型公司 Greenko 集团建立战略合作伙伴关系，共同在该国开发年产 100 万吨的绿色氨生产和储存设施，用于出口。两家公司计划成立合资企业，通过 1.3 吉瓦的绿色氢能工厂生产年产 100 万吨绿色氨，利用 Greenko 与全球最大的碱性电解槽制造商 John Cockerill 的独家合作伙伴关系这项开创性的努力将成为世界上最大的可再生能源项目之一，需要约 6 吉瓦的太阳能和风能可再生能源，再加上 Greenko 开创性的抽水蓄能平台，可产生 1.4 吉瓦的全天候可再生能源电力 (RE RTC)。该项目将由 ONGC 和 Greenko 共同拥有和资助，结合双方优势，在产品设计和市场开发的各个方面展开合作。该项目生产的绿色氨打算在国际市场上销售，因为国际市场对以绿色能源为原料的替代分子需求很高。该项目旨在协助印度的绿色氢能使命，满足该国对提供本土绿色能源解决方案的迫切需求，并为该国的深度脱碳努力做出贡献。Greenko 首席执行官兼董事总经理 Anil Kumar Chalamalasetty 在评论此次合作时表示：“我们很高兴能与印度最大的原油和天然气公司 ONGC 合作，共同努力让印度成为全球能源转型努力的领导者。这一开创性的合作伙伴关系将推动印度从碳基化石能源进口国转变为绿色氢、绿色氨和绿色分子等可再生能源衍生产品的出口国。Greenko 的智能可再生能源存储平台 (IRESP) 将实现尊敬的印度总理 Shri Modi Ji 的愿景，即印度在全球应对气候变化的努力中发挥领导作用，并使我们成为可靠、可持续的国家
人工智能衍生品 - 奖学金@范德堡大学法学院
1 我曾在其他地方讨论过，“原因”（近因而非简单原因的一种形式）如何成为一个合适的概念，用来确定文学或艺术作品是否有人类作者。请参阅 Daniel Gervais 的《机器作为作者》，105 I OWA L. R EV. 2053（2020 年）；以及 Daniel Gervais 的《人类原因、知识产权与人工智能》（R. Abbott 编辑，即将于 2022 年出版）。我在这两个来源中都给出了这些类型作品的多个例子。本文使用“机器”作为通用术语，可能适用于使用人工智能软件的计算机，但也可以涵盖能够移动的机器，例如在画布上绘画的机器人。 2 机器学习是人工智能的主要形式。参见 Roberto Iriondo，机器学习 (ML) 与人工智能 (AI)，《走向人工智能》(Towards AI) (2018 年 10 月 15 日)，https://medium.com/datadriveninvestor/differences-between-ai-and-machine- learning-and-why-it-matters-1255b182fc6（“‘机器学习 [ML] 是研究计算机算法的学科，它允许计算机程序通过经验自动改进。’—— ML 是我们期望实现人工智能的方式之一。机器学习依赖于处理大型数据集，通过检查和比较数据来找到共同模式并探索细微差别[,]”引用卡内基梅隆大学机器学习系前主任 Tom M. Mitchell 教授的话）。3 17 USC §106(2) (2021)。