Crypto.com acelera expansão de ativos tokenizados com DMCC para negociação e liquidação de commodities

Crypto.com corta intermediários tradicionais e acelera a tokenização de ativos do mundo real através de uma parceria estratégica com a DMCC.

O acordo posiciona a exchange para negociar e liquidar commodities tokenizadas diretamente, ignorando os sistemas de compensação antiquados que ainda dominam o setor financeiro tradicional.

Expansão agressiva no mercado de ativos tokenizados

A jogada não é apenas sobre eficiência operacional—é uma investida direta para capturar uma fatia do crescente mercado de tokenização. Ao integrar a infraestrutura da DMCC, a Crypto.com constrói uma ponte entre commodities físicas e o ecossistema digital, criando novos fluxos de liquidez.

Isso transforma ativos ilíquidos—de metais preciosos a contratos de energia—em instrumentos negociáveis 24/7. A liquidação quase instantânea oferece um contraste gritante com o processo de T+2 do mercado tradicional, um lembrete irônico de como a burocracia financeira cria seu próprio valor através da ineficiência.

O futuro da negociação de commodities é digital, descentralizado e desintermediado. Enquanto os bancos tradicionais ainda debatem os riscos, os players de cripto estão construindo a infraestrutura que irá, eventualmente, contorná-los por completo.

Foco na infraestrutura de commodities tokenizadas

A aliança , conforme delineada pela DMCC, tem como objetivo modernizar as áreas de financiamento, negociação e liquidação de commodities que ainda operam com os sistemas antigos.

As duas organizações também explorarão a opção de listar commodities tokenizadas na exchange Crypto.com, conforme o acordo, desde que atendam aos padrões regulatórios e critérios de listagem aplicáveis. O acordo também oferece uma visão geral dos modelos de custódia para ativos tokenizados e analisa produtos de facilitação de liquidez, que podem tornar o mercado secundário mais ativo.

A cooperação baseia-se na parceria entre a DMCC e a Autoridade Reguladora de Ativos Virtuais (VARA) do Dubai, que visava desenvolver infraestruturas para a tokenização de commodities num quadro regulamentado.

Educação e envolvimento institucional

Além do desenvolvimento de infraestrutura, a cooperação também inclui um componente educacional, por meio do qual a Crypto.com colaborará com o DMCC Crypto Centre. As partes desenvolverão treinamentos técnicos e educacionais para promover o conhecimento institucional sobre ativos tokenizados e instrumentos de negociação digital.

Algumas das atividades sugeridas incluem workshops, hackathons e cursos de capacitação voltados para empresas que consideram modelos de ativos tokenizados. Os programas visam promover a experimentação responsável e o compartilhamento de conhecimento no crescente ecossistema da Web3 e de ativos digitais em Dubai.

Segundo a DMCC, espera-se que o envolvimento ampliado transforme Dubai em um polo de inovação comercial, conectando os mercados tradicionais de commodities com novas tecnologias de ativos digitais por meio de iniciativas estruturadas e regulamentadas.

A expansão paralela da Crypto.com para plataformas de inteligência de mercado

Em outro comunicado, a Crypto.com também anunciou sua parceria com a ERShares e a Signal Markets para criar uma plataforma global de inteligência futura baseada em mercados de previsão. O programa está sendo lançado sob a marca Crypto.com | Derivatives North America (CDNA), uma bolsa e câmara de compensação registrada na CFTC e afiliada à Crypto.com.

A plataforma será projetada para integrar dados macroeconômicos, indicadores do mercado financeiro e resultados corporativos em uma única plataforma orientada a previsões. Conforme declarado pelas partes, ela incorporará modelagem probabilística em diversos aspectos, incluindo taxas de juros, inflação, emprego, ações, commodities, ativos digitais e lucros corporativos.

Nessa parceria, a ERShares ficará responsável pelo planejamento da pesquisa, integração de informações e disseminação na mídia, enquanto a Signal Markets fornecerá a arquitetura de modelagem e previsão baseada em probabilidade. 

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