📊 EXPANSION INSTITUTIONNELLE :
🏦 Pyth Network entre sur le marché des revenus fixes avec des fournisseurs majeurs de données de marché
@PythNetwork s’étend vers le secteur des revenus fixes en intégrant Fenics Market Data, OpenYield et Tradeweb en tant que fournisseurs de données institutionnelles, apportant ainsi la tarification professionnelle du marché obligataire à son infrastructure Pyth Pro et Pyth Data Marketplace.
L’intégration couvre trois segments différents du marché obligataire. Fenics fournit des cotes exécutables OTC issues de transactions de courtiers, représentant plus de 1 000 milliards de dollars de volume quotidien sur les marchés des taux, du crédit, des devises, des matières premières et de l’énergie. OpenYield, un Système de Négociation Alternatif enregistré auprès de la SEC, fournit des cotes fermes pour les obligations du Trésor américain, les obligations d’entreprises et les dettes municipales directement depuis son carnet d’ordres.
Tradeweb ajoute les prix de clôture de référence pour les obligations d’État, y compris les obligations du Trésor américain, les Gilts britanniques et la dette souveraine européenne, gérées par FTSE Russell et utilisées dans de nombreux indices de référence institutionnels.
Cette initiative répond à un défi de longue date dans les revenus fixes : malgré sa taille parmi les plus grands marchés financiers mondiaux, la tarification obligataire reste fragmentée, coûteuse et difficile à intégrer dans les systèmes modernes en raison de la domination des transactions bilatérales entre courtiers.
En unifiant ces sources au sein de la même infrastructure déjà utilisée pour les actions, les futures, les changes, les matières premières et d’autres marchés, $Pyth se positionne comme une couche de données de marché plus large pour la finance institutionnelle.
Cette expansion suit les récentes intégrations d’entreprises telles que Fidelity Investments, Kalshi et Euronext FX, renforçant la volonté de Pyth de devenir un réseau de distribution unifié reliant les institutions plus étroitement à la formation des prix mondiaux.