CoinQuant推出加密货币自动化交易基础设施_文章

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CoinQuant推出加密货币自动化交易基础设施

2026-05-26 07:51:59

阿联酋迪拜——自主交易作为一种实用能力的崛起，正在重塑资本在加密市场的部署方式。总部位于迪拜的人工智能交易平台CoinQuant正从无代码交易工具升级为统一的交易智能架构，服务于人类交易员和自主AI智能体。这一举措标志着市场更广泛的转变：随着智能体从原型实验转向实时执行，用于验证、风险管理和数据处理的严谨基础设施变得至关重要。

CoinQuant表示，自推出以来已有超过15,000名用户使用其平台。创始人兼首席执行官Maan Ftouni强调，自主交易已不再是纯理论概念，但下一阶段需要一个可靠的操作框架。“自主交易正在发生，”Ftouni指出，“但下一阶段需要结构化的验证、严格的风险管理和智能基础设施。这正是CoinQuant所提供的。”

结构化验证连接意图与资本

随着AI智能体日益直接连接交易所和钱包，它们通常依赖原始API，缺乏回测、风险分析或已验证数据管道的支持。CoinQuant引入了一个结构化的智能层，位于交易意图与实时资本部署之间。在实践中，任何策略——无论是人工制定还是AI智能体生成——未经验证都不会上线。该工作流程嵌入回测、风险指标和参数优化，确保资金仅在系统评估后部署。

该方法旨在解决AI智能体交易中的一个核心缺口：缺乏可扩展至数十或数百个策略的严格治理框架。通过在各个阶段强制执行验证步骤，CoinQuant力求使自动化执行与不同市场条件下已验证的性能保持一致。随着智能体日益高频和大规模运行，这种对可靠性的强调尤为关键，未经验证的交易若未得到妥善约束，可能迅速导致重大损失。

从无代码到统一的智能引擎

CoinQuant升级的核心是一个统一的智能系统，融合了机构级回测、精选市场数据、AI驱动的优化以及公司的领域专家能力。该平台从Kaiko和Financial Modeling Prep等数据提供商获取数据，确保交易员和智能体使用结构化、高质量的数据集。在面向用户的一端，界面设计为支持自然语言交互，允许用户在不编写代码的情况下描述、测试、优化和部署策略。对于AI智能体，则通过编程API和MCP集成进行连接，以大规模访问数据和验证策略。

据该公司称，目标简单而宏大：支撑人类用户首次回测的同一引擎，应能够并行验证自主系统的数百个策略。“界面是表层，其下的智能引擎才是产品的核心，”Ftouni解释道。因此，该架构将CoinQuant定位为一个双重用途的平台，能够在单一、连贯的框架内支持传统交易员和AI驱动的智能体。

推动采用的两大增长方向

CoinQuant将其扩张视为现有商业模式的自然延伸。随着用户群超过15,000名交易员，该平台已证明市场对结构化交易智能的需求，这种智能既能指导手动策略，也能支持自主验证工作流。随着更多策略被构建和测试，由此产生的匿名化、聚合的智能层贡献了一个专有数据集，该数据集将交易意图与逻辑、验证指标及跨多种市场周期的表现结果对应起来。这一数据骨干旨在改善所有用户的决策，同时通过匿名化保护个体策略。

Ftouni重申，该智能引擎旨在为人类和AI驱动的验证流程提供动力。“为交易员首次回测提供动力的同一引擎，可以并行验证自主系统的数百个策略。” 这种并行验证能力使得CoinQuant能够在扩展运营的同时不牺牲严谨性，这是在生态系统朝着更高自动化和机构级工作流程迈进时至关重要的平衡。

自动化前景与新的融资阶段

展望未来，CoinQuant正准备在HyperLiquid上推出自动化策略执行层，这将成为公司的第二大收入来源。自动化层旨在将已验证的回测结果转化为同一智能框架内的实时部署，形成从概念到执行的无缝流程。对于交易员和开发者而言，这种集成承诺了从测试到真实市场活动的更高效路径；而对于平台而言，它代表了价值主张的显著扩展。

与此同时，CoinQuant已概述了一项筹集300万美元种子轮资金的计划，以加速产品开发、扩展基础设施并支持全球增长。公司还在开发HYDRA，这是一个分层多智能体架构，旨在用于高级研究、风险建模和策略优化。总体而言，这些举措反映了共同努力，旨在将AI和自动化在专业交易工作流中的作用正式化，同时构建一个稳健、可扩展的骨干，能够适应不断增长的交易量和更复杂的智能体配置。

凭借超过15,000名用户验证了对结构化交易智能的需求，CoinQuant旨在成为算法交易在智能体驱动活动成为主流时代的智能骨干。成熟的验证框架、机构级数据的访问权限以及不断扩展的自动化能力相结合，使这个迪拜平台成为AI辅助做市和系统交易领域的一个引人注目的参与者。

交易员和投资者下一步应关注什么

随着CoinQuant扩展其架构，投资者可能关注的关键指标包括：在不同市场条件下验证流程的稳健性、通过HyperLiquid集成实现的实时部署性能，以及HYDRA在多智能体协调和风险建模方面的效能。匿名化智能数据集的质量和细粒度也将是一个受密切关注的指标，因为它有潜力改进跨策略验证并为更安全、更具扩展性的自动化提供信息。

在短期内，市场还将关注自动化层在策略从回测转向实时交易时如何影响执行质量、延迟和资本效率。如果CoinQuant能够展示大规模、经风险调整的稳定表现，它可能会加速更广泛的加密生态系统对智能体驱动交易的采用——从个体交易员到寻求可编程、有治理支持的自动化的专业基金。

读者应密切关注HYDRA的进展以及HyperLiquid集成在实时部署开始后的表现。未来几个月将揭示CoinQuant的统一方法是否能在保持严格验证的同时，提供日益定义加密量化交易前沿的实用自动化能力。

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