QuantHive.AI lance le premier agrégateur DEX de trading intelligent axé sur l'analyse des portefeuilles Alpha

Agrégateur d'échange décentralisé multi-chaînes, QuantHive.AI a annoncé le lancement d'une plateforme fournissant des signaux de trading en temps réel, pilotés par l'IA et issus de l'activité de portefeuilles régulièrement rentables sur plusieurs blockchains majeures. Ce service vise à aider les traders en leur fournissant des signaux répétables et basés sur les données, plutôt que de se concentrer sur les mouvements spéculatifs des jetons.

La plateforme fonctionne sur plusieurs réseaux, notamment Réseau Sui , Ethereum, Arbitrum, Optimisme, Base, Chaîne BNB , Polygon et Solana. Il génère des informations de marché exploitables en surveillant les flux d'échanges hautement fiables provenant de portefeuilles dits « Alpha Trader » (adresses on-chain affichant des historiques de rentabilité établis). Grâce à des algorithmes de clustering, QuantHive.

L'IA identifie les modèles de trading statistiquement importants et convertit les données brutes de la blockchain en signaux prédictifs conçus pour une réponse rapide, une fiabilité et une facilité d'exécution.

Au cœur de la plateforme se trouvent les signaux de flux Alpha Trader, alimentés par des modèles d'IA propriétaires créés en partenariat avec ZarkLabs. Ces modèles analysent l'activité en temps réel des portefeuilles Alpha Trader sur la chaîne, privilégiant les profits réalisés plutôt que les comportements de trading spéculatifs.

Les utilisateurs reçoivent des alertes de trading en temps réel, déclenchées par les transactions importantes des Alpha Traders, leur offrant un aperçu rapide des mouvements de marché potentiellement rentables. Ces alertes sont personnalisées grâce aux notifications de portefeuille, qui adaptent les mises à jour en fonction des actifs et du profil de risque de l'utilisateur. La plateforme propose également des indicateurs de momentum qui suivent l'évolution du volume de transactions des Alpha Traders, permettant ainsi de détecter les premiers signes d'évolution de l'intérêt ou du sentiment du marché.

De plus, l'indice de rentabilité des traders (TPI) fournit une mesure quotidienne des achats et des ventes des traders Alpha. Cet indice offre une vision directionnelle basée sur le comportement réel des portefeuilles et les données historiques, plutôt que sur les fluctuations de prix à court terme. Ensemble, ces outils visent à fournir aux traders des informations de marché exploitables et contextuellement pertinentes.

« Nous créons des informations commerciales pertinentes en temps réel, offrant aux utilisateurs un outil puissant plutôt que de se fier aux tendances et aux conseils de trading non sollicités », a déclaré Stone Lau, directeur technique de QuantHive.AI. « Notre atout réside dans notre capacité à détecter les comportements de portefeuille historiquement rentables et à les enrichir avec une quantité importante de données contextuelles. Cela confère aux traders un avantage fondé sur les données, et non sur le battage médiatique », a ajouté Stone Lau.

Quelles sont les prochaines étapes pour QuantHive.AI : introduction de l'analyse du sentiment social, des évaluations des risques des jetons et des informations améliorées sur la sécurité en chaîne

QuantHive.AI travaille sur plusieurs nouvelles fonctionnalités dont la sortie est prévue prochainement. L'une d'elles est l'analyse du sentiment social, qui utilisera le traitement du langage naturel pour analyser et intégrer le sentiment en temps réel provenant de plateformes comme X, fournissant ainsi aux traders des informations contextuelles supplémentaires. 

De plus, Token Risk Ratings proposera des évaluations automatisées du code des contrats intelligents, de la concentration de propriété et de l'état de liquidité afin d'aider les utilisateurs à évaluer la sécurité des actifs. La plateforme proposera également des informations sur la sécurité On-Chain, qui fourniront des notifications en temps réel sur les activités suspectes des portefeuilles, les vulnérabilités des contrats intelligents et les signes de centralisation, afin d'améliorer la sensibilisation des utilisateurs grâce à une meilleure transparence des risques.