文章作者、来源:Quantum Execute
Quantum Execute(QE)是一家AI驱动加密货币执行基础设施公司,核心团队来自北美头部量化及算法机构,累计交易量近百亿美元。QE提供完整的机构级执行算法矩阵——TWAP、VWAP、POV、Arrival Price 等,平台覆盖Binance、OKX、Hyperliquid等主流CEX与DEX。
服务对象覆盖金融机构、量化基金、上市公司、家族办公室及大额交易用户。QE已将完整执行能力封装为标准化的"交易技能(Skill)",支持AI Agent通过API/MCP协议直接调用——包括Claude等主流大模型可直接接入QE算法服务。
QE目前是LTP、BIT(原Matrixport)、Amber Group等多家头部数字资产机构合作的算法执行服务商,为下游机构客户和大额交易用户提供执行服务,同时也服务多家量化机构、DAT公司等。当前加密市场流动性相对稀缺、机构入场加速,算法执行的必要性正在被快速重估,QE通过与机构渠道的战略合作,正在快速成为加密市场的执行标准层。
场景 某加密期权交易台双币产品行权后需转换为现货或USDT,结算价锚定每日 15:30–16:00 时段的 TWAP 均价,对执行精度要求极高。
效果 使用QE前自建脚本执行成本约 15–20 bps;2026年4月启用QE的TWAP算法后,滑点稳定在 0.5 bps 以内,月均数亿美元交易规模下单月节省执行成本达数十万美元。
图1:期权交易台启用QE算法前后,执行成本相对 15:30–16:00 TWAP 基准的对比
场景 某量化机构客户运行分钟级换仓策略,主要交易中小市值币种,月均交易量 6千万–1.5亿美元。市场流动性差、spread 大,执行质量对策略收益的影响与 alpha 本身同等重要。
效果 使用QE前(2026年1–3月),同样策略 累计 PnL 接近零甚至小幅亏损;2026年4月切换至QE算法后(策略逻辑完全相同),QE算法节省成本3-5bps,策略Sharpe 比率显著提升,策略开始持续正收益。
图2:同一策略使用QE算法前后的累计 PnL 对比
场景 某量化机构客户用相同的策略信号同时驱动两个账户,实验组使用QE算法、对照组使用客户自有算法。QE账户的交易名义额是对照组的5倍以上,理论上更大规模应面临更高的执行成本。
效果 连续三个月实盘,不管策略本身赚钱还是亏钱,QE 算法账户始终稳定跑赢——盈利月多赚 1–2%,亏损月少亏 1–2%,年化增强收益约15%。
图3:QE算法与客户自有算法的收益曲线对比
QE提供的不是交易所原生的基础算法,而是专为机构设计的智能算法——内嵌 Flow Alpha 与高频 Alpha 信号,实时根据盘口流动性和 Alpha 择时,通过智能拆单降低市场冲击、优化成交价格。
这一差异化能力对中低频策略客户(交易窗口在 1 分钟以上的策略,例如分钟级、小时级或日级换仓)的收益增强尤为显著——目前所有此类客户场景均已验证有效。QE 算法本身在执行环节就为客户策略注入了一部分高频 Alpha 收益,相当于"执行层补充了一层 Alpha"。
正是这套"专为机构设计的执行能力",让 QE 不只可以服务于人工下单的交易台,也可成为 AI Agent 生态的底层执行层。交易正在从"人类点击 UI"转向"机器调用 API",从自动交易机器人到链上策略执行器,越来越多的应用场景需要一个标准化、高质量的执行通道。
QE 已将完整执行能力封装为标准化的"交易技能(Skill)",支持AI Agent通过API/MCP协议直接调用,任何第三方 AI Agent 都可以调用 QE 的技能接口获得专业级执行能力,无需自建交易基础设施、无需理解市场微观结构。
图4:OpenClaw 实际交易流程——自然语言下单 → 实时监控 → TCA 报告
QE 服务多家专业机构客户,对安全性与稳定性有机构级的要求和实践:
▍ 风控内嵌于算法 算法内嵌异常盘口处理逻辑,自动识别极端行情并触发保护机制,杜绝单点失误造成的损失。
▍ 实时透明 订单执行状态、成交明细、TCA 报告实时同步至客户端,重要事件主动推送。
▍ 7×24 全天候运维 中美两地双时区团队覆盖加密市场全天候运行,过去一年内多次极端行情下均表现稳定。
关于 Quantum Execute
Quantum Execute(QE)专注于为机构和AI Agent提供机构级算法执行服务,累计交易量近百亿美元。新用户可以享受30天免费测试期。
官方网站 quantumexecute.com
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