La siguiente capa de datos de mercado está siendo construida por las instituciones más cercanas a los mercados.
Kalshi. Revolut. Fenics. Coinbase. Jane Street. SGX FX. Cboe. Tradeweb. Virtu. Y más.
El hilo conductor es Pyth.
Los mercados financieros se están volviendo definidos por software. Los precios ahora alimentan motores de intercambio, sistemas de colateral, modelos de riesgo, productos tokenizados, flujos de trabajo de IA, mercados de predicción y centros que operan 24/7.
La infraestructura de datos de mercado tiene que evolucionar con ellos.
Más de 138 instituciones publican datos en Pyth. El informe de julio de 2026 de Pyth Pro mostró 3.501 feeds, incluidos 1.901 feeds de acciones.
El modelo es sencillo:
• Suministro: las instituciones aportan datos desde los mercados, centros y sistemas más cercanos a la actividad subyacente
• Distribución: Pyth distribuye esos datos a través de infraestructura diseñada para aplicaciones en tiempo real
• Aplicación: bolsas, protocolos, sistemas de riesgo, mercados de predicción y productos financieros lo usan en distintos mercados
Kalshi usa Pyth Pro para la resolución de commodities.
Coinbase usa Pyth en cripto, acciones y FX para fijación de precios en tiempo real, valoración de colateral e infraestructura de liquidación.
Fenics incorpora datos de renta fija de intermediario a intermediario a la red.
SGX FX aporta precios institucionales de divisas en hubs globales de liquidez.
Jane Street conecta Pyth con los datos de los creadores de mercado más cercanos a la formación del precio en vivo.
Instituciones distintas. Mercados distintos. Una sola capa de distribución.
Los mercados se están volviendo más automatizados, globales y siempre activos.
La capa de datos que está debajo debe seguirles el ritmo.
Explora la red de editores de Pyth: https://www.pyth.network/publishers
#PYTH #trading
Kalshi. Revolut. Fenics. Coinbase. Jane Street. SGX FX. Cboe. Tradeweb. Virtu. Y más.
El hilo conductor es Pyth.
Los mercados financieros se están volviendo definidos por software. Los precios ahora alimentan motores de intercambio, sistemas de colateral, modelos de riesgo, productos tokenizados, flujos de trabajo de IA, mercados de predicción y centros que operan 24/7.
La infraestructura de datos de mercado tiene que evolucionar con ellos.
Más de 138 instituciones publican datos en Pyth. El informe de julio de 2026 de Pyth Pro mostró 3.501 feeds, incluidos 1.901 feeds de acciones.
El modelo es sencillo:
• Suministro: las instituciones aportan datos desde los mercados, centros y sistemas más cercanos a la actividad subyacente
• Distribución: Pyth distribuye esos datos a través de infraestructura diseñada para aplicaciones en tiempo real
• Aplicación: bolsas, protocolos, sistemas de riesgo, mercados de predicción y productos financieros lo usan en distintos mercados
Kalshi usa Pyth Pro para la resolución de commodities.
Coinbase usa Pyth en cripto, acciones y FX para fijación de precios en tiempo real, valoración de colateral e infraestructura de liquidación.
Fenics incorpora datos de renta fija de intermediario a intermediario a la red.
SGX FX aporta precios institucionales de divisas en hubs globales de liquidez.
Jane Street conecta Pyth con los datos de los creadores de mercado más cercanos a la formación del precio en vivo.
Instituciones distintas. Mercados distintos. Una sola capa de distribución.
Los mercados se están volviendo más automatizados, globales y siempre activos.
La capa de datos que está debajo debe seguirles el ritmo.
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