CoinQuant เปิดตัวโครงสร้างพื้นฐานการเทรดสำหรับ Crypto Agents อัตโนมัติ

ดูไบ, UAE — การเกิดขึ้นของการเทรดอัตโนมัติในฐานะความสามารถที่ใช้งานได้จริงกำลังปรับเปลี่ยนรูปแบบการนำเงินทุนไปใช้ในตลาดคริปโต CoinQuant แพลตฟอร์มเทรดด้วย AI ที่ตั้งอยู่ในดูไบ กำลังตอบสนองด้วยการอัปเกรดจากเครื่องมือเทรดแบบไม่ต้องเขียนโค้ดไปสู่สถาปัตยกรรมข้อมูลอัจฉริยะด้านการเทรดแบบรวมศูนย์ที่รองรับทั้งนักเทรดที่เป็นมนุษย์และ AI Agent อัตโนมัติ การเคลื่อนไหวนี้บ่งชี้ถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในตลาด: เมื่อ Agent เปลี่ยนจากการทดลองต้นแบบไปสู่การดำเนินการจริง โครงสร้างพื้นฐานที่เข้มงวดสำหรับการตรวจสอบ การบริหารความเสี่ยง และการประมวลผลข้อมูลจึงกลายเป็นสิ่งจำเป็น

CoinQuant ระบุว่ามีผู้ใช้งานมากกว่า 15,000 รายที่เข้าใช้แพลตฟอร์มนับตั้งแต่เปิดตัว ผู้ก่อตั้งและ CEO Maan Ftouni เน้นย้ำว่าการเทรดอัตโนมัติไม่ใช่แค่ทฤษฎีอีกต่อไป แต่ขั้นตอนต่อไปต้องการกรอบการดำเนินงานที่มีความน่าเชื่อถือ "การเทรดอัตโนมัติกำลังเกิดขึ้นแล้ว" Ftouni กล่าว "แต่ขั้นตอนต่อไปต้องการการตรวจสอบที่มีโครงสร้าง การบริหารความเสี่ยงที่มีวินัย และโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลอัจฉริยะ นั่นคือสิ่งที่ CoinQuant มอบให้"

การตรวจสอบที่มีโครงสร้างเชื่อมโยงเจตนากับเงินทุน

เมื่อ AI Agent เชื่อมต่อโดยตรงกับกระดานเทรดและกระเป๋าเงินมากขึ้นเรื่อยๆ พวกมันมักพึ่งพา API ดิบโดยไม่มีประโยชน์จากการ Backtest การวิเคราะห์ความเสี่ยง หรือ Data Pipeline ที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว CoinQuant แนะนำชั้นข้อมูลอัจฉริยะที่มีโครงสร้างซึ่งอยู่ระหว่างเจตนาการเทรดและการนำเงินทุนจริงไปใช้ ในทางปฏิบัติ ไม่มีกลยุทธ์ใดไม่ว่าจะสร้างโดยมนุษย์หรือสร้างโดย AI Agent ที่จะเริ่มใช้งานจริงโดยไม่ผ่านการตรวจสอบ ขั้นตอนการทำงานฝังการ Backtest เมตริกความเสี่ยง และการปรับพารามิเตอร์ให้เหมาะสม เพื่อให้เงินทุนถูกนำไปใช้หลังจากการประเมินอย่างเป็นระบบเท่านั้น

แนวทางนี้มุ่งเน้นที่จะแก้ไขช่องว่างหลักในการเทรดที่ขับเคลื่อนโดย Agent: การขาดกรอบการกำกับดูแลที่มีวินัยซึ่งสามารถขยายขนาดได้ครอบคลุมหลายสิบหรือหลายร้อยกลยุทธ์ ด้วยการบังคับใช้ขั้นตอนการตรวจสอบในทุกขั้นตอน CoinQuant มุ่งหวังที่จะปรับการดำเนินการอัตโนมัติให้สอดคล้องกับประสิทธิภาพที่พิสูจน์แล้วภายใต้สภาวะตลาดที่หลากหลาย การเน้นย้ำถึงความน่าเชื่อถือนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อ Agent ดำเนินการด้วยความถี่สูงและขนาดใหญ่มากขึ้น ซึ่งการเทรดที่ไม่ผ่านการตรวจสอบสามารถแปลงเป็นความสูญเสียที่มีนัยสำคัญได้อย่างรวดเร็วหากไม่ถูกควบคุมอย่างเหมาะสม

จากไม่ต้องเขียนโค้ดสู่เครื่องยนต์ข้อมูลอัจฉริยะแบบรวมศูนย์

ใจกลางของการพัฒนา CoinQuant คือระบบข้อมูลอัจฉริยะแบบรวมศูนย์ที่ผสมผสานการ Backtest ระดับสถาบัน ข้อมูลตลาดที่คัดสรรแล้ว การปรับแต่งที่ขับเคลื่อนด้วย AI และความสามารถ Domain Expert ของบริษัท แพลตฟอร์มดึงข้อมูลจากผู้ให้บริการเช่น Kaiko และ Financial Modeling Prep เพื่อให้แน่ใจว่านักเทรดและ Agent ทำงานจากชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างและมีคุณภาพสูง ในด้านมนุษย์ อินเทอร์เฟซออกแบบมาสำหรับการโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถอธิบาย ทดสอบ ปรับแต่ง และปรับใช้กลยุทธ์โดยไม่ต้องเขียนโค้ด สำหรับ AI Agent การเชื่อมต่อผ่าน API แบบโปรแกรมและการรวม MCP เพื่อเข้าถึงข้อมูลและตรวจสอบกลยุทธ์ในระดับขนาดใหญ่

ตามที่บริษัทระบุ เป้าหมายนั้นเรียบง่ายแต่ทะเยอทะยาน: เครื่องยนต์เดียวกันที่รองรับการ Backtest ครั้งแรกสำหรับผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์ควรสามารถตรวจสอบกลยุทธ์หลายร้อยรายการสำหรับระบบอัตโนมัติในแบบขนานได้ "อินเทอร์เฟซเป็นแค่พื้นผิว เครื่องยนต์ข้อมูลอัจฉริยะที่อยู่ข้างใต้คือผลิตภัณฑ์ตัวจริง" Ftouni อธิบาย สถาปัตยกรรมนี้จึงวางตำแหน่ง CoinQuant เป็นแพลตฟอร์มแบบ Dual-use ที่สามารถรองรับทั้งนักเทรดแบบดั้งเดิมและ Agent ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ภายในกรอบที่สอดคล้องกันเพียงกรอบเดียว

สองเวกเตอร์การเติบโตที่ขับเคลื่อนการนำไปใช้

CoinQuant นำเสนอการขยายตัวของตนว่าเป็นส่วนต่อขยายตามธรรมชาติของรูปแบบธุรกิจที่มีอยู่ ด้วยฐานผู้ใช้ที่เติบโตมากกว่า 15,000 นักเทรด แพลตฟอร์มได้แสดงให้เห็นถึงความต้องการข้อมูลอัจฉริยะด้านการเทรดที่มีโครงสร้างซึ่งสามารถแนะนำทั้งกลยุทธ์แบบ Manual และขั้นตอนการตรวจสอบอัตโนมัติ ชั้นข้อมูลอัจฉริยะที่ไม่ระบุตัวตนและรวมกลุ่มที่เกิดขึ้นเมื่อมีการสร้างและทดสอบกลยุทธ์มากขึ้นมีส่วนสนับสนุนชุดข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งจับคู่เจตนาการเทรดกับตรรกะ เมตริกการตรวจสอบ และผลลัพธ์ประสิทธิภาพในสภาวะตลาดหลายรูปแบบ กระดูกสันหลังข้อมูลนี้มีจุดประสงค์เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจสำหรับผู้ใช้ทุกคน ขณะที่ปกป้องกลยุทธ์แต่ละรายการผ่านการไม่ระบุตัวตน

Ftouni ย้ำว่าเครื่องยนต์ข้อมูลอัจฉริยะได้รับการออกแบบมาเพื่อขับเคลื่อนทั้ง Pipeline การตรวจสอบของมนุษย์และที่ขับเคลื่อนด้วย AI "เครื่องยนต์เดียวกันที่ขับเคลื่อนการ Backtest ครั้งแรกของนักเทรดสามารถตรวจสอบกลยุทธ์หลายร้อยรายการสำหรับระบบอัตโนมัติในแบบขนานได้" เขากล่าว ความสามารถในการตรวจสอบแบบขนานนี้คือสิ่งที่ช่วยให้ CoinQuant ขยายขนาดการดำเนินงานโดยไม่สูญเสียความเข้มงวด ซึ่งเป็นความสมดุลที่สำคัญเมื่อระบบนิเวศเคลื่อนไปสู่การทำงานอัตโนมัติมากขึ้นและขั้นตอนการทำงานระดับสถาบัน

ระบบอัตโนมัติที่กำลังมาถึงและระยะการระดมทุนใหม่

มองไปข้างหน้า CoinQuant กำลังเตรียมเปิดตัวชั้นการดำเนินกลยุทธ์อัตโนมัติบน HyperLiquid ซึ่งจะกลายเป็นกระแสรายได้หลักที่สองของบริษัท ชั้นระบบอัตโนมัติได้รับการออกแบบมาเพื่อแปลง Backtest ที่ผ่านการตรวจสอบแล้วเป็นการปรับใช้จริงภายในกรอบข้อมูลอัจฉริยะเดียวกัน สร้างสเปกตรัมที่ต่อเนื่องจากแนวคิดไปสู่การดำเนินการ สำหรับนักเทรดและนักพัฒนา การรวมระบบนี้สัญญาว่าจะมีเส้นทางที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นจากการทดสอบไปสู่กิจกรรมในตลาดจริง ในขณะที่สำหรับแพลตฟอร์ม มันแสดงถึงการขยายตัวที่สำคัญของคุณค่าที่นำเสนอ

ในเวลาเดียวกัน CoinQuant ได้วางแผนการระดมทุน Seed Round มูลค่า 3 ล้านดอลลาร์เพื่อเร่งการพัฒนาผลิตภัณฑ์ ขยายโครงสร้างพื้นฐาน และสนับสนุนการเติบโตทั่วโลก บริษัทยังกำลังพัฒนา HYDRA สถาปัตยกรรม Multi-Agent แบบลำดับชั้นที่มีจุดประสงค์สำหรับการวิจัยขั้นสูง การสร้างแบบจำลองความเสี่ยง และการปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสม เมื่อพิจารณาโดยรวม โครงการริเริ่มเหล่านี้สะท้อนถึงการผลักดันอย่างประสานงานเพื่อทำให้บทบาทของ AI และระบบอัตโนมัติในขั้นตอนการเทรดระดับมืออาชีพเป็นทางการ ขณะที่สร้างกระดูกสันหลังที่แข็งแกร่งและปรับขนาดได้ซึ่งสามารถรองรับปริมาณที่เพิ่มขึ้นและการกำหนดค่า Agent ที่ซับซ้อนมากขึ้น

ด้วยผู้ใช้มากกว่า 15,000 รายที่ยืนยันความต้องการข้อมูลอัจฉริยะด้านการเทรดที่มีโครงสร้าง CoinQuant มุ่งหวังที่จะกลายเป็นกระดูกสันหลังด้านข้อมูลอัจฉริยะของการเทรดแบบ Algorithmic ในยุคที่กิจกรรมที่ขับเคลื่อนโดย Agent กำลังกลายเป็นกระแสหลัก การผสมผสานของกรอบการตรวจสอบที่โตเต็มที่ การเข้าถึงข้อมูลระดับสถาบัน และชุดความสามารถด้านระบบอัตโนมัติที่ขยายตัว วางตำแหน่งแพลตฟอร์มที่ตั้งอยู่ในดูไบให้เป็นผู้เข้ามาที่น่าจับตามองในสาขาการทำตลาดที่ช่วยเหลือด้วย AI และการเทรดแบบเป็นระบบ

สิ่งที่ต้องติดตามต่อไปสำหรับนักเทรดและนักลงทุน

เมื่อ CoinQuant ขยายสถาปัตยกรรมของตน ตัวชี้วัดหลักที่นักลงทุนจะมุ่งเน้นน่าจะเป็นความแข็งแกร่งของ Pipeline การตรวจสอบภายใต้สภาวะตลาดที่หลากหลาย ประสิทธิภาพของการปรับใช้จริงที่เปิดใช้งานโดยการรวม HyperLiquid และประสิทธิผลของ HYDRA ในการประสานงาน Multi-Agent และการสร้างแบบจำลองความเสี่ยง คุณภาพและความละเอียดของชุดข้อมูลอัจฉริยะที่ไม่ระบุตัวตนจะเป็นเมตริกที่ถูกจับตามองอย่างใกล้ชิดด้วย เนื่องจากมีศักยภาพในการปรับปรุงการตรวจสอบข้ามกลยุทธ์และแจ้งให้ทราบถึงระบบอัตโนมัติที่ปลอดภัยและปรับขนาดได้มากขึ้น

ในระยะใกล้ ตลาดยังจะติดตามดูว่าชั้นระบบอัตโนมัติส่งผลต่อคุณภาพการดำเนินการ Latency และประสิทธิภาพเงินทุนอย่างไรเมื่อกลยุทธ์เปลี่ยนจาก Backtest ไปสู่การเทรดจริง หาก CoinQuant สามารถแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่สม่ำเสมอและปรับความเสี่ยงแล้วในระดับขนาดใหญ่ ก็อาจเร่งการนำการเทรดที่ขับเคลื่อนโดย Agent มาใช้ในกลุ่มที่กว้างขึ้นของระบบนิเวศคริปโต ตั้งแต่นักเทรดรายบุคคลไปจนถึงกองทุนมืออาชีพที่ต้องการระบบอัตโนมัติแบบโปรแกรมได้ที่มีการกำกับดูแลรองรับ

ผู้อ่านควรติดตามดูว่า HYDRA พัฒนาอย่างไรและการรวม HyperLiquid ทำงานอย่างไรเมื่อการปรับใช้จริงเริ่มต้น เดือนข้างหน้าจะเปิดเผยว่าแนวทางแบบรวมศูนย์ของ CoinQuant สามารถรักษาการตรวจสอบที่เข้มงวดในขณะที่มอบความสามารถด้านระบบอัตโนมัติที่ใช้งานได้จริงซึ่งกำหนดขอบเขตของการเทรดคริปโตเชิงปริมาณมากขึ้นเรื่อยๆ ได้หรือไม่

บทความนี้ถูกเผยแพร่ครั้งแรกในชื่อ CoinQuant Unveils Trading Infrastructure for Automated Crypto Agents บน Crypto Breaking News – แหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ของคุณสำหรับข่าวคริปโต ข่าว Bitcoin และอัปเดตบล็อกเชน