CoinQuant presenta una infraestructura de trading para la economía de agentes

TheNewsCryptoPublicado a 2026-05-26Actualizado a 2026-05-26

Resumen

CoinQuant, la plataforma de trading sin código impulsada por IA con más de 15.000 usuarios, anuncia su expansión hacia una arquitectura unificada de inteligencia de trading diseñada tanto para operadores humanos como para agentes de IA autónomos. Esta infraestructura actúa como una capa de validación y confianza entre la intención de trading y el despliegue de capital en vivo, incorporando backtesting, métricas de riesgo y optimización en el flujo de trabajo. Su motor central combina backtesting de grado institucional, datos de mercado estructurados y un sistema propietario de expertos en dominio. Los traders humanos interactúan mediante una interfaz de lenguaje natural, mientras los agentes de IA se conectan mediante API para validar estrategias. Cada estrategia probada contribuye a una capa de inteligencia agregada y anónima. La compañía prepara el lanzamiento de una capa de ejecución automatizada en HyperLiquid y está recaudando una ronda de financiación de 3 millones de dólares para escalar el desarrollo y su arquitectura de agentes multi-nivel HYDRA. CoinQuant aspira a ser la columna vertebral de inteligencia para el trading algorítmico en la era de los agentes autónomos.

La economía de agentes está transformando los mercados financieros. Los marcos de agentes de código abierto están acelerando la actividad financiera autónoma, con agentes de IA que cada vez más ejecutan operaciones, gestionan carteras e interactúan directamente con los exchanges. Sin embargo, la infraestructura financiera que respalda este cambio no ha evolucionado al mismo ritmo.

CoinQuant, la plataforma de trading sin código impulsada por IA que ha atraído a más de 15.000 usuarios desde su lanzamiento, anuncia hoy su expansión hacia una arquitectura unificada de inteligencia de trading diseñada tanto para traders humanos como para agentes de IA autónomos.

"El trading autónomo ya no es teórico. Ya está sucediendo. La próxima fase requiere validación estructurada, gestión disciplinada del riesgo e infraestructura de inteligencia. Eso es lo que ofrece CoinQuant", dijo Maan Ftouni, Fundador y CEO de CoinQuant.

La capa de confianza para agentes de IA autónomos

A medida que los agentes de IA se conectan cada vez más directamente a los exchanges y carteras, muchos dependen de APIs sin procesar, sin backtesting estructurado, análisis de riesgo o pipelines de datos validadas. CoinQuant introduce una capa de inteligencia estructurada entre la intención de trading y el despliegue de capital en vivo.

Ninguna estrategia se pone en marcha sin validar, ya sea construida por un humano o generada de forma autónoma. El backtesting, las métricas de riesgo y la optimización de parámetros están integrados directamente en el flujo de trabajo, garantizando que el capital se despliegue solo después de una evaluación sistemática.

De plataforma sin código a arquitectura de inteligencia de trading

La expansión de CoinQuant refleja la evolución de su motor central. En el centro de la plataforma hay un sistema de inteligencia unificado que combina backtesting de nivel institucional, datos de mercado estructurados de proveedores como Kaiko y Financial Modeling Prep, optimización impulsada por IA y el sistema Domain Expert propietario de CoinQuant.

Los traders humanos interactúan a través de una interfaz de lenguaje natural que les permite describir, probar, optimizar y desplegar estrategias sin escribir código. Los agentes de IA se conectan programáticamente a través de integraciones de API y MCP para validar estrategias y acceder a datos estructurados a gran escala.

La interfaz es solo la superficie. El motor de inteligencia que hay debajo es el producto.

Un motor, dos vectores de crecimiento

Esta expansión representa una extensión natural del modelo de negocio de CoinQuant. La creciente base de más de 15.000 traders de la plataforma valida el ajuste producto-mercado y genera inteligencia de estrategia estructurada. La interfaz para agentes multiplica ese valor a través de flujos de trabajo de validación y automatización programáticos de alto volumen.

Cada estrategia construida, probada y desplegada contribuye a una capa de inteligencia agregada y anónima, creando un conjunto de datos propietario que mapea la intención de trading con la lógica, las métricas de validación y los resultados de rendimiento en diferentes condiciones del mercado.

"El mismo motor que potencia el primer backtest de un trader puede validar cientos de estrategias para sistemas autónomos en paralelo. Estamos construyendo un único fundamento de inteligencia tanto para humanos como para agentes de IA", añadió Ftouni.

La capa de automatización se lanzará próximamente

CoinQuant se prepara para lanzar su capa de ejecución automatizada de estrategias en HyperLiquid como su segunda fuente principal de ingresos.

La capa de automatización permitirá que las estrategias validadas pasen sin problemas del backtest al despliegue en vivo dentro del mismo marco de inteligencia.

Recaudando 3 millones de dólares para escalar

CoinQuant está actualmente recaudando una ronda de capital semilla de 3 millones de dólares para apoyar el desarrollo de producto, el escalado de la infraestructura y la expansión global. La empresa también está desarrollando HYDRA, una arquitectura multi-agente jerárquica diseñada para investigación avanzada, modelado de riesgos y optimización de estrategias.

Con más de 15.000 usuarios validando la demanda de inteligencia de trading estructurada, CoinQuant aspira a convertirse en la columna vertebral de inteligencia del trading algorítmico en la era financiera impulsada por agentes.

Acerca de CoinQuant

CoinQuant es una plataforma de trading de IA que permite a traders y agentes de IA construir, validar, optimizar y automatizar estrategias de trading utilizando lenguaje natural. Con sede en Dubái, CoinQuant se integra con los principales exchanges y proveedores de datos institucionales para ofrecer infraestructura de trading de nivel profesional a una comunidad global.

  • Sitio web: https://coinquant.ai
  • X: https://x.com/CoinQuantX
  • Discord: https://discord.gg/StNxg33z
  • Instagram: https://www.instagram.com/coinquant.ai/
  • TikTok: https://www.tiktok.com/@coinquant.ai
  • LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/coinquant

Contacto para medios:

  • Nada Ali
  • Marketing@coinquant.ai

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EtiquetasCoinQuantComunicado de Prensa

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Q¿Qué anuncia CoinQuant en relación con la economía de agentes y la infraestructura comercial?

ACoinQuant anuncia su expansión en una arquitectura unificada de inteligencia comercial, diseñada tanto para comerciantes humanos como para agentes de IA autónomos, para proporcionar una capa de confianza y validación estructurada.

Q¿Cómo garantiza CoinQuant que las estrategias comerciales sean seguras antes de su implementación en vivo?

ACoinQuant integra backtesting, métricas de riesgo y optimización de parámetros directamente en el flujo de trabajo, asegurando que ninguna estrategia, humana o autónoma, se implemente sin una validación sistemática previa.

Q¿Qué dos formas principales tienen los usuarios de interactuar con la plataforma CoinQuant?

ALos comerciantes humanos interactúan a través de una interfaz de lenguaje natural, mientras que los agentes de IA se conectan programáticamente a través de API e integraciones MCP para validar estrategias y acceder a datos estructurados.

Q¿Cuál es el próximo lanzamiento clave que planea CoinQuant para generar ingresos?

ACoinQuant planea lanzar próximamente su capa de ejecución automatizada de estrategias en HyperLiquid, lo que permitirá una transición fluida del backtest a la implementación en vivo y será su segunda fuente principal de ingresos.

Q¿Con qué objetivo está CoinQuant recaudando 3 millones de dólares en su ronda de financiación inicial?

ACoinQuant está recaudando 3 millones de dólares para apoyar el desarrollo de productos, el escalado de infraestructura, la expansión global y el desarrollo de HYDRA, una arquitectura multiagente jerárquica para investigación avanzada y modelado de riesgos.

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