AIQuant, una nueva plataforma, ha lanzado bots de trading autónomos que operan a través de Solana, BNB Chain, y Base, permitiendo a los usuarios configurar y desplegar estrategias algorítmicas sin intervención manual continua.
Los agentes de trading de la plataforma, conocidos como Quants de IA, funcionan las 24 horas y ejecutan operaciones usando datos en tiempo real de la blockchain.
Los usuarios pueden diseñar estrategias, establecer parámetros de riesgo y rastrear el rendimiento a través de un panel de control central.
En lugar de ofrecer niveles de suscripción, la plataforma cobra una tarifa de activación única, inicialmente en ETH y luego en su token AIQ. El enfoque está destinado a hacer accesibles las herramientas de trading automatizado de alta frecuencia a un público más amplio.
Según el proyecto, cada Quant de IA viene con opciones para criterios de evaluación, configuraciones adaptativas de stop-loss y take-profit, y controles de slippage.
Una característica de curva de enlace con quants tokenizados está programada para más adelante en 2025, diseñada para expandir el ecosistema.
El lanzamiento posiciona a AIQuant en un segmento creciente de criptomonedas donde el trading algorítmico se cruza con la inteligencia artificial.
Los rivales en el espacio incluyen intercambios descentralizados y plataformas de trading que ofrecen herramientas de automatización, aunque pocos han integrado la funcionalidad cross-chain en múltiples redes desde el primer día.
Marlon Williams, fundador de AIQuant, dijo a Yellow Media que la herramienta fue construida para simplificar el trading en un panorama de tokens cada vez más fragmentado.
Agregó que los bots están diseñados para funcionar sin emoción humana, permitiendo una actividad de trading continua.
La tendencia más amplia destaca los intentos de reducir barreras tanto para traders minoristas como profesionales, proporcionando herramientas algorítmicas que antes estaban limitadas a la financiación institucional. Aunque el trading algorítmico ha sido común en los mercados tradicionales, su aplicación en mercados de criptomonedas descentralizados sigue siendo un área emergente.
La entrada de AIQuant también plantea preguntas sobre los posibles riesgos, incluida la dependencia de sistemas automatizados, la complejidad de la gestión de riesgos en activos volátiles y el impacto del trading impulsado por bots en el comportamiento del mercado.