Chainlink lanza datos en tiempo real de acciones estadounidenses en 37 blockchains
Chainlink ha lanzado nuevos Data Streams para acciones y fondos cotizados (ETFs) de EE.UU., proporcionando datos financieros de grado institucional en cadena a través de 37 redes blockchain.
Esta actualización permite a los desarrolladores acceder a feeds de precios con latencia inferior a un segundo para activos altamente negociados como SPY (ETF del S&P 500), QQQ (ETF del Nasdaq 100), Apple (AAPL), Nvidia (NVDA) y Microsoft (MSFT). Este avance supone un hito significativo para las aplicaciones de finanzas descentralizadas (DeFi) y activos del mundo real tokenizados (RWA).
Los nuevos Data Streams de Chainlink ya están operativos, respaldados por protocolos DeFi líderes como GMX, Kamino y GMX-Solana. Están diseñados para soportar una nueva generación de aplicaciones on-chain como trading sintético de ETFs, carteras tokenizadas de acciones, derivados on-chain y mercados de préstamos.
Los datos de precios en tiempo real, provenientes de fuentes institucionales reputadas como Finalto, Tiingo y Finnhub, incluyen funciones críticas como detección de horario de mercado, alertas de interruptores de circuito e identificación de datos obsoletos, ideales para operaciones financieras serias.
Con más de $275 billones en activos reales tokenizados actualmente, la demanda de datos rápidos y precisos es mayor que nunca. La expansión de Chainlink impulsa este ecosistema al conectar datos de finanzas tradicionales con aplicaciones blockchain.
Este movimiento también juega un papel esencial en la integración de la infraestructura de Wall Street en Web3, permitiendo casos de uso previamente limitados por latencia o cobertura de mercado reducida.
A medida que los mercados de capitales migran a la cadena, esta actualización de Chainlink podría ser el precursor de una nueva ola de innovación en DeFi, donde instrumentos financieros del mundo físico se negocian con activos crypto nativos de forma transparente y a máxima velocidad.
Traducido por NovaTrader
