CoinQuant 进军面向新兴智能体经济的 AI 原生交易基础设施领域

什么是 CoinQuant？

（图片来源：CoinQuant）

CoinQuant 是一个由 AI 驱动的交易平台，致力于简化散户与自动化系统的算法交易流程。用户无需编写代码，通过自然语言交互即可轻松创建、测试、优化并部署交易策略。

据 CoinQuant 报告，自上线以来，其已吸引超过 15,000 名用户。目前，该公司正从最初的零代码界面拓展为更全面的基础设施层，旨在支持能够直接在金融市场中自主运行的 AI Agent。

交易领域的代理经济崛起

"代理经济"这一概念，指的是 AI Agent 独立执行投资组合管理、交易执行和市场分析等经济活动。在加密货币领域，随着开源 AI 框架与可编程金融系统的普及，这一趋势正加速发展。

CoinQuant 认为，尽管 AI 交易活动正在快速增长，但当前大部分基础设施仍较为碎片化。许多自主系统直接依赖交易所 API，缺乏稳健的验证机制、结构化测试环境及全面的风险管理工具。

为解决此问题，CoinQuant 将自己定位为 AI 交易决策与真实资本部署之间的智能中介层。

据该公司表示，平台上的任何策略在进入实盘交易前，必须依次执行回测、参数优化与风险评估流程。

从零代码交易到智能基础设施

CoinQuant 的最新转型代表着架构层面的深层演进，而非仅为现有交易平台增添新功能。

系统核心是一个统一的智能引擎，集成了以下要素：

• 机构级回测工具
• 结构化金融市场数据
• AI 驱动优化模型
• 用于策略评估的专有"领域专家"系统

该平台整合了 Kaiko 与 Financial Modeling Prep 等提供商的市场数据，为其分析框架提供支撑。

人类用户通过自然语言界面与平台交互，而 AI Agent 则经由 API 与模型上下文协议 (MCP) 集成进行连接。这种双访问结构使个人与自主系统能够共享同一套验证与执行环境。

CoinQuant 表示，可见界面仅是产品的一部分，强调底层智能基础设施才是公司的核心关注点。

构建共享智能层

CoinQuant 模型的一个显著特点在于其对聚合策略智能的运用。

在平台上创建、测试或部署的每项策略，都会将匿名化数据贡献至一个更大的智能数据集。据该公司称，该数据集绘制了交易逻辑、市场条件、优化参数与历史表现结果之间的映射关系。

该平台相信，这种共享智能结构能够通过识别更广泛市场环境中的模式，随时间推移持续改善人类与 AI 生成的交易策略。

此方法也反映了 AI 驱动金融领域的一种持续趋势，即机器学习系统通过不断接触更大、更多样化的数据集来实现自我改进。

向自动化执行拓展

CoinQuant 同时宣布计划推出一个与 HyperLiquid 集成的自动化策略执行层。

该自动化系统旨在使验证通过的策略能够直接从测试环境进入实时部署，无需依赖外部基础设施。

这一拓展代表着公司计划的第二项收入来源，并进一步强化了其对算法金融端到端交易基础设施的聚焦。

与此同时，CoinQuant 目前正进行一轮 300 万美元的种子轮融资，以支持基础设施建设、产品开发及国际拓展。

该公司还透露，其正在开发一个名为 HYDRA 的多代理研究架构，旨在为 AI 驱动系统提供高级投资组合分析、策略优化与风险建模支持。

为何 AI 原生交易基础设施至关重要

AI 原生交易系统的发展反映了数字金融领域的更广变革。随着自主代理能够更独立地执行金融任务，市场参与者越来越需要能够支持机器速度决策、同时保持透明度与风险控制的基础设施。

像 CoinQuant 这样的平台正试图解决这一转变中的关键挑战：确保自动化不以牺牲结构化验证与纪律性执行为代价。

该公司的方针并不仅聚焦于更快的交易速度，而是强调经过验证的策略、可靠的数据集以及能够同时支持人类交易员与自主金融代理的可扩展智能系统的重要性。

结论

CoinQuant 的拓展凸显出加密货币行业正逐步向 AI 辅助与代理驱动金融系统演进。通过将零代码易用性与机构级验证工具及自动化基础设施相结合，该公司试图将自身定位在人工智能与算法交易的交汇点。

随着 AI Agent 在数字市场中扮演更积极的角色，市场对结构化智能层、透明执行环境以及可扩展风险管理系统的需求很可能增加。CoinQuant 的最新战略反映了行业为构建自主金融下一阶段所需基础架构的广泛努力。