新加坡金融管理局暂停本地STO

MAS禁STO违规广告
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暴走时评: 1月24日,新加坡金融管理局(MAS)发布公告表示,日前已禁止了一家本地首次代币发行(ICO)项目公司推出证券型代币发行(STO)项目。根据现行规定,所有STO必须遵守新加坡证券法,并有义务在MAS进行注册。MAS指出,若项目方希望提供的产品可以属于豁免范围,他们应该对包括广告限制在内的发行条件进行了解。本次被暂停的STO项目,其发行人原本打算凭借豁免权,在未向MAS注册的情况下发起发行项目。然而,发行人未能遵守广告禁令,并在LinkedIn发布了推广文章。

作者:Ana Berman  翻译:Miracle Zhang

1月24日,新加坡金融管理局(MAS)发布公告表示,日前已禁止了一家本地首次代币发行(ICO)项目公司推出证券型代币发行(STO)项目。

根据现行规定,所有STO必须遵守新加坡证券法,并有义务在MAS进行注册。MAS指出,若项目方希望提供的产品可以属于豁免范围,他们应该对包括广告限制在内的发行条件进行了解。

本次被暂停的STO项目,官方并未宣布项目名称,但其发行人原本打算凭借豁免权,在未向MAS注册的情况下发起发行项目。然而,发行人未能遵守广告禁令,并在LinkedIn发布了推广文章。在MAS发出警告后不久,发行人被迫暂时停止了STO。

新加坡金融管理局还警告投资者有关与代币产品相关的风险,例如可能存在的价格投机、欺诈,以及公司缺乏可靠的跟踪记录。金融机构敦促客户在投资之前对这些风险进行评估。

Cointelegraph先前曾报道,MAS负责在新加坡实施加密货币监管。

11月,当局完成了对支付提供商现有指导方针的修订,从而将某些加密货币置于其管辖范围内。该文件为支付服务提供商引入了强制许可制度,现在要求他们根据其加密货币活动的性质和范围申请三个许可之一。

MAS还参加了由新加坡交易所有限公司(SGX)于10月进行的区块链试验。在美国股票市场纳斯达克、四大咨询公司之一的德勤和新加坡科技公司安泉的帮助下,该交易所成功测试了区块链代币化资产结算项目。

本文仅代表作者个人观点,不代表区块链铅笔的立场,不构成投资建议,内容仅供参考。

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金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模的适应性。 六、模构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模预测能力,可采用集成策略,如结合多个模的预测结果。这有助于降低单一模的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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