CoinQuant Introduces une Infrastructure de Trading pour l'Économie des Agents

TheNewsCryptoPublié le 2026-05-26Dernière mise à jour le 2026-05-26

Résumé

CoinQuant, une plateforme de trading sans code alimentée par IA, élargit ses services pour devenir une architecture unifiée d'intelligence de trading, conçue pour les traders humains et les agents IA autonomes. Avec plus de 15 000 utilisateurs, la plateforme répond au besoin d'infrastructure structurée dans l'économie émergente des agents, où l'activité financière autonome s'accélère. L'initiative introduit une "couche de confiance" qui s'interpose entre l'intention de trading et le déploiement en direct du capital. Aucune stratégie, humaine ou autonome, n'est exécutée sans validation préalable via des backtests, des analyses de risque et une optimisation des paramètres intégrés au flux de travail. Le moteur central de CoinQuant combine du backtest de niveau institutionnel, des données de marché structurées, une optimisation par IA et un système propriétaire "Domain Expert". Les traders humains utilisent une interface en langage naturel, tandis que les agents IA se connectent via des API pour valider des stratégies à grande échelle. Cette expansion ouvre deux vecteurs de croissance : servir la base existante de traders et multiplier la valeur via la validation programmatique pour les agents autonomes. Toute stratégie testée contribue à une couche d'intelligence agrégée et anonymisée. Prochainement, CoinQuant lancera une couche d'automatisation d'exécution sur HyperLiquid et lève actuellement 3 millions de dollars en financement d'amorçage pour développer ses produits et s...

L'économie des agents est en train de remodeler les marchés financiers. Les frameworks d'agents open source accélèrent l'activité financière autonome, les agents d'IA exécutant de plus en plus des trades, gérant des portefeuilles et interagissant directement avec les plateformes d'échange. Pourtant, l'infrastructure financière soutenant cette transition n'a pas évolué au même rythme.

CoinQuant, la plateforme de trading no-code alimentée par l'IA qui a attiré plus de 15 000 utilisateurs depuis son lancement, annonce aujourd'hui son expansion en une architecture unifiée d'intelligence de trading conçue à la fois pour les traders humains et les agents d'IA autonomes.

« Le trading autonome n'est plus théorique. Il se produit déjà. La phase suivante nécessite une validation structurée, une gestion disciplinée des risques et une infrastructure d'intelligence. C'est ce que CoinQuant propose », a déclaré Maan Ftouni, Fondateur et PDG de CoinQuant.

La couche de confiance pour les agents d'IA autonomes

Alors que les agents d'IA se connectent de plus en plus directement aux échanges et aux portefeuilles, beaucoup s'appuient sur des API brutes sans backtesting structuré, analyse des risques ou pipelines de données validés. CoinQuant introduit une couche d'intelligence structurée entre l'intention de trading et le déploiement de capital en direct.

Aucune stratégie n'est mise en ligne sans validation, qu'elle soit construite par un humain ou générée de manière autonome. Le backtesting, les métriques de risque et l'optimisation des paramètres sont intégrés directement dans le flux de travail, garantissant que le capital n'est déployé qu'après une évaluation systématique.

D'une plateforme no-code à une architecture d'intelligence de trading

L'expansion de CoinQuant reflète l'évolution de son moteur central. Au centre de la plateforme se trouve un système d'intelligence unifié combinant du backtest de qualité institutionnelle, des données de marché structurées provenant de fournisseurs comme Kaiko et Financial Modeling Prep, une optimisation alimentée par l'IA et le système propriétaire Domain Expert de CoinQuant.

Les traders humains interagissent via une interface en langage naturel qui leur permet de décrire, tester, optimiser et déployer des stratégies sans écrire de code. Les agents d'IA se connectent de manière programmatique via des intégrations API et MCP pour valider des stratégies et accéder à des données structurées à grande échelle.

L'interface n'est que la surface. Le moteur d'intelligence en dessous est le produit.

Un moteur, deux vecteurs de croissance

Cette expansion représente une extension naturelle du modèle économique de CoinQuant. La base croissante de plus de 15 000 traders de la plateforme valide la correspondance produit-marché et génère une intelligence de stratégie structurée. L'interface agent multiplie cette valeur grâce à une validation programmatique à haut volume et des flux de travail d'automatisation.

Chaque stratégie construite, testée et déployée contribue à une couche d'intelligence agrégée et anonymisée, créant un ensemble de données propriétaire cartographiant l'intention de trading vers la logique, les métriques de validation et les résultats de performance dans différentes conditions de marché.

« Le même moteur qui alimente le premier backtest d'un trader peut valider des centaines de stratégies pour des systèmes autonomes en parallèle. Nous construisons une seule fondation d'intelligence pour les humains et les agents d'IA », a ajouté Ftouni.

La couche d'automatisation à venir

CoinQuant se prépare à lancer sa couche d'exécution automatisée des stratégies sur HyperLiquid en tant que deuxième flux de revenus majeur.

La couche d'automatisation permettra aux stratégies validées de passer de manière transparente du backtest au déploiement en direct au sein du même cadre d'intelligence.

Lever 3 millions de dollars pour passer à l'échelle

CoinQuant lève actuellement un financement Seed de 3 millions de dollars pour soutenir le développement produit, la mise à l'échelle de l'infrastructure et l'expansion mondiale. L'entreprise développe également HYDRA, une architecture multi-agent hiérarchique conçue pour la recherche avancée, la modélisation des risques et l'optimisation des stratégies.

Avec plus de 15 000 utilisateurs validant la demande pour une intelligence de trading structurée, CoinQuant vise à devenir l'épine dorsale de l'intelligence du trading algorithmique à l'ère financière pilotée par les agents.

À propos de CoinQuant

CoinQuant est une plateforme de trading IA qui permet aux traders et aux agents d'IA de construire, valider, optimiser et automatiser des stratégies de trading en utilisant le langage naturel. Basée à Dubaï, CoinQuant s'intègre avec les principales plateformes d'échange et fournisseurs de données institutionnels pour offrir une infrastructure de trading de qualité professionnelle à une communauté mondiale.

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TagsCoinQuantCommuniqué de presse

Questions liées

QQuel est l'objectif principal de l'expansion annoncée par CoinQuant ?

AL'objectif principal de l'expansion de CoinQuant est de devenir une architecture d'intelligence de trading unifiée, conçue pour servir à la fois les traders humains et les agents d'IA autonomes dans l'économie des agents.

QQuel problème spécifique CoinQuant cherche-t-il à résoudre pour les agents d'IA dans le trading ?

ACoinQuant cherche à résoudre le manque d'infrastructure structurée pour les agents d'IA, qui se connectent souvent directement aux bourses via des API brutes sans couche de validation, d'analyse des risques ou de pipelines de données vérifiés.

QComment les traders humains interagissent-ils avec la plateforme CoinQuant ?

ALes traders humains interagissent avec la plateforme CoinQuant via une interface en langage naturel qui leur permet de décrire, tester, optimiser et déployer des stratégies de trading sans avoir à écrire de code.

QQuelle est la prochaine étape majeure dans le développement de CoinQuant mentionnée dans l'article ?

ALa prochaine étape majeure mentionnée est le lancement de la couche d'exécution automatisée des stratégies sur HyperLiquid, qui constituera la deuxième source de revenus principale de l'entreprise.

QQuel est le montant et l'objectif de la levée de fonds en cours pour CoinQuant ?

ACoinQuant lève actuellement 3 millions de dollars dans un tour de financement de type Seed pour soutenir le développement de produits, la mise à l'échelle des infrastructures et l'expansion mondiale.

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