一文详细解读Quantlytica(AI与资产管理的结合未来怎么样)

2024-06-24 15:11:22 佚名

简介Quantlytica 将 AI 和资管相结合推出了一系列创新的资管产品，包括智能定投（Smart DCA）、AI 驱动的网格交易策略、以及由人工智能支持的风险监控和模拟工具,这些工具不仅能够增强投资策略的智能化，还能为用户提供更深刻的市场洞察和风险管理能力

自 OpenAI 带动了 AI 的巨大浪潮，加密世界中的 AI 赛道也开始蠢蠢欲动，逐渐涌现出了各式各样的 AI 应用,小到个性化的 AI Agent，大到去中心化 AI 算力市场等，都是当下的赛道热点方向,那么假如将 AI 与风险控制结合起来，从而降低频繁的人工操作，是否能够帮助加密用户更好地在这个黑暗森林中得以长期生存，且无需时刻费心费力地观察自己的资产呢？而这便是 Quantlytica 想要解决的问题。

那么什么是Quantlytica呢？Quantlytica有哪些特色呢？Quantlytica帮我们解决什么问题？下面一起看看吧！

前言

区块链是个伟大的发明，它带来了某些生产关系的变革，让「信任」这种宝贵的东西得以部分解决。但在加密世界中，一直流传着这样一句话，“区块链是一个巨大的黑暗森林，你必须时刻保持警惕，以避免损失所有财产”。

由慢雾科技组建的被黑档案库已记录了 1572 起安全事件，这些安全事件造成的损失金额已达到恐怖的 $32.7B，其中不乏各种原因如私钥被盗、合约漏洞、项目 Rug 等。由此可见，在加密世界中，无论是个人还是机构组织，做好资产管理尤为重要。

想做好资产管理，最重要的一点就是要做好风险控制。这里的风险控制可以是在做交易的过程中检查各个数值是否正确，并设定好自己预估的止盈止损点；也可以是收到未知链接时保持警惕，做好充分调研后再决定是否点击查看；还可以是进行链上交互时，对于每次弹出的签名和其他相关信息都进行检查，已避免将重要权限授权给作恶方。从这我们可以看出，想做好风险控制，这是一件极其困难的事情，需要我们对任何事物时刻保持警惕，这十分消耗人的精力和注意力。

自 OpenAI 带动了 AI 的巨大浪潮，加密世界中的 AI 赛道也开始蠢蠢欲动，逐渐涌现出了各式各样的 AI 应用。小到个性化的 AI Agent，大到去中心化 AI 算力市场等，都是当下的赛道热点方向。那么假如将 AI 与风险控制结合起来，从而降低频繁的人工操作，是否能够帮助加密用户更好地在这个黑暗森林中得以长期生存，且无需时刻费心费力地观察自己的资产呢？而这便是 Quantlytica 想要解决的问题。

本文将从资产管理赛道、Quantlytica 项目解析以及项目现状三方面来阐述 AI 在资产管理赛道中的应用与结合。

资产管理赛道概述

2019 - 2022 年是 DeFi 元年，当时涌现了数千个 DeFi 产品，也延伸出来现在我们熟知的子赛道：DEX、Lending、Derivatives、Staking/Yield Farming 等。除了刚提到的几类赛道，其他类型的 DeFi 项目大多不温不火，比如资产管理。

其中一个核心原因是市场成本不一。我们从一些新 Layer1/Layer2 项目能观察到，通常都会配置若干种协议（DEX、Lending、Derivatives、Staking/Yield Farming），这些协议满足了用户的基本需求，意味着用户在这个 Layer1/Layer2 不可避免地要去使用该类型协议。所以这些协议的市场宣传成本大多都会被 Layer1/Layer2 的市场影响力所弥补，普遍只需要承担 Layer1/Layer2 内部竞争环境的市场成本。而其它类型的协议解决的并不是用户的基本需求，这也意味着这些协议存在额外的市场教育成本。同理，在资产管理赛道中，很多需求仍需要市场教育、验证。

什么是资产管理？

首先我们要清楚链上资产管理该如何定义。在传统金融里，资产管理是指委托人将自己的资产交给受托人，由受托人为委托人提供理财服务的行为。在链上，这个“受托人”则被简化成了智能合约，也就理应无需存在中心化的信任假设。广义上，资产管理赛道可以按照两大类进行拆解：

被动型管理（Passive Asset Management）：用户无需频繁改变仓位，目标智能合约执行的逻辑相对固定。常见的子赛道有 Yield Farming, Indexes 和 Staking。
主动型管理（Active Asset Management）：用户可能需要频繁改变仓位，目标智能合约执行的逻辑与用户意图强相关。常见的子赛道有 Fund Tokenization，这些基金可以包含多种策略，比如 Swap、Lending 等。

因此从广义来看，几乎所有热点项目都涉及 Yield Farming/Staking，比如 Lido。故资产管理赛道的分析不应只局限在广义中，可能会出现失真。

从狭义来看，当我们提及资产管理赛道时，我们应当针对讲的是 Indexes 和 Fund Tokenization 两者结合：

Indexes ：该协议通过某些方式跟踪、代币化一些固定策略的资产组合。比如将 BTC 两倍杠杆策略进行代币化跟踪该产品收益表现。
Optimisation ：该协议在 Indexes 的基础上提供了更多灵活的策略选择以及仓位调整可能。比如将上述 BTC 两倍杠杆的产品进行进一步调仓、杠杆等。

其核心参与者是基金管理人（Manager）、基金经理（Trader）、投资人（Investor）。资产管理的产品生命周期大致为：

基金管理人创建基金，除了基本参数设置（管理费、策略、标的等），还可以选定被动型管理/主动型管理。智能合约收到该请求后生成一个合约账户并可以按照基金管理人的设置接收投资人的存款（大多为 USDT）。
如果在主动型管理情况下，基金管理人为某地址设置白名单以作为基金经理，该角色有权对基金未来进行策略更改、调仓等操作。
随后，基金正式可以接收用户的存款。用户根据基金所接纳的存款标的进行投资，并且随后获得代币凭证。
根据退出条款，用户可以在限期内以凭证退还基金所属份额，并根据投资期间段内的盈亏进行退还投资金。
当基金管理人不希望继续运行基金的时候，他可以选择暂停策略，并且计算所有用户的最终盈亏情况。随后，用户可以随时在基金关闭后凭代币凭证领取所属的投资金额。

上述过程中较为核心的过程是如何跟踪或代币化这些投资组合。从现在常规的协议来看，采用的核心组件有两个：

代币凭证：在用户质押资产后，用户可以获得代表该资产组合的一个凭证。在以太坊中，常见的资产管理代币凭证为 ERC-20，并且该代币会根据 AUM（Asset Under Management）而通过 Mint&Burn 调整供应量。
合约账户：用户质押的资金会存入合约账户，基金经理可以根据主动型/被动型基金类别进行代理操作，过程中理应无法转出资金去基金经理自己的账户。大多协议为了保证资金安全，该合约账户限制了能够与之交互的协议（即策略）。

资管赛道现存问题

目前常见的资产管理协议中都以上述平台式进行架构，不可避免地需要维持供求关系，因此既要有基金管理人，又要有投资人。笔者通过调查现在市面上常规的资产管理协议，包括但不限于 Enzyme Finance、dHEDGE、Symmetry，总结了资管赛道的不可能三角：

High PNL（高盈亏比）：指的是该资管方式下用户潜在的盈亏比是否高于基准线（通常参考蓝筹币的收益）。
Simplicity（易操作性）：指的是该资管方式下用户是否无需执行复杂的操作以具备投资该组合的能力。比如，现在绝大部分的资管平台都准备好了一键式投资的产品，用户无需执行操作。
Transparency（透明性）：指的是该资管方式下用户是否优先清楚资金流向、策略为何更改。比如，虽然结构性产品中，用户不直接拥有操控权，但也清楚资金流向，而在主动策略中，用户一般需要在基金经理做出策略改变后才会获悉资金流向，因此其透明性也要比结构性产品低。

虽然三难问题很常见，但常规的 Optimization 和 Indexes 产品中还存在更多问题：

策略可复制性：目前基金提供的投资组合、策略都十分简易，不具备壁垒，比如比特币 3 倍杠杆、Solana 热门代币组合等，用户可以根据组合直接购入资产。在传统金融购置股票有资金门槛（最低交易金额），当意向股票种类繁多时，用户资金量可能不足以配置多种股票，因此可以通过基金降低参与门槛。但在链上，这种情况几乎不存在，因此对于较为朴素的策略，用户大多可以自己执行，而非通过基金。
投资标的/策略受限：现在的资管协议都只支持与蓝筹协议交互（如 Aave），其核心考虑是保护投资者避免长尾协议、标的带来的风险。这也直接导致了目前主要购买资管产品的用户大多为 DAO、机构，基本属于 B2B 商业模式。
基金产品资质：现在资管协议基本没有对基金经理进行门槛限制，也进一步导致了产品收益参差不齐。尤其在 Optimization 中，由于基金经理可以进行频繁操作，产品的潜在盈亏比波动更大。

Quantlytica 的解决对策

简介

Quantlytica 是一个创新的跨链资产管理基础设施，它将多个 CEX 平台和 DeFi 协议整合到一个统一的平台中，旨在提供一个安全、高效且用户友好的解决方案，让用户可以轻松访问和管理跨多个区块链的资产。Quantlytica 将 AI 和资管相结合推出了一系列创新的资管产品，包括智能定投（Smart DCA）、AI 驱动的网格交易策略、以及由人工智能支持的风险监控和模拟工具。这些工具不仅能够增强投资策略的智能化，还能为用户提供更深刻的市场洞察和风险管理能力。

同时，Quantlytica 还将发布 Quantlytica Fund SDK 和风险管理框架，为开发者、基金经理和其他市场参与者提供构建和扩展定制化投资策略的能力。Quantlytica 将运用这些工具来简化 DeFi 的参与过程，同时提升策略的盈利性和安全性，为用户提供一个更加全面、高效且安全的资管服务。

Quantlytica 的团队由具有深厚金融和技术背景的人才构成。CEO 有十年的金融行业经验，曾在 Grab Invest 开发 AI 投资顾问原型，并在新加坡银行业推动结构化金融工具的发展，对 Murex 的架构设计有重要贡献。CPO 作为一名 CFA 特许资格持有人，不仅在传统金融领域业绩卓越，还成功领导并共同创立了创新的其他 DeFi 项目，吸引了业界巨头的关注和投资。

一款成功的资管工具的开发需要对金融工具和加密市场的深刻理解、深厚的技术积淀以及对用户需求的精准把握，因此我们相信 Quantlytica 凭借其团队的专业背景和丰富经验，已经具备了这些关键能力。

核心组件

核心组件主要由 In House Product Line、Quantlytica Fund SDK 和 Risk Management 三部分组成。

In-House Product Line

In House Product Line 主要以 Asset Management 和 Index （即策略与资产）组成。

目前 Asset Management 总共有三种策略：DCA、Smart DCA、AI Grid Trading。

DCA（Dollar Cost Averaging）是一种通过将投资总额划分为定期购买目标资产，来降低在单笔交易中进行大量投资的风险的产品，俗称定投。定投的形式能够把资金分散到不同时间周期中以此来降低市场时机风险。同时产品的操作比较简便，用户易于理解，主要面向风险偏好较低，注重资产长期增长的投资者。用户可以根据自己的偏好设置投资链、金额、频率和资产类型，包括单一代币、自定义指数或 Quantlytica 指数资产。设定完成后，Quantlytica 只会在预定的发生和交易时间从经签字批准后从用户的账户中扣除投资金额，而不需要提前将 USDT 转入金库或智能合约。
Smart DCA（Smart Dollar-Cost Average）是 Quantlytica 平台的智能定投产品，通过 AI 技术优化来传统定投策略。与传统 DCA 不同，Smart DCA 不是简单地固定投资金额，而是根据当前市场状况动态调整购买代币的数量，在价格达到高峰时还会卖出部分代币。Smart DCA 会根据实时市场条件动态调整买卖策略，以期获得优化的回报。在资产选择方面，由于引入 AI 来优化投资收益，用户仅可选择单资产或者 Quantlytica 设计的针对各种场景的指数资产。其它的交互与 DCA 基本一致。
AI Grid Trading 是 Quantlytica 平台提供的一种智能网格交易策略，旨在通过自动化的方式在波动或横盘市场中实现优化交易。这种策略通过在预设的价格区间内设置多个买卖订单，利用市场的小幅波动来捕捉利润，降低单次交易对市场时机的依赖，适合那些希望减少手动操作并利用 AI 技术进行交易的投资者。基于周期性市场分析和量化因素分析，AI 会评估并精选出在当前市场条件下表现可能最好的代币，并向用户展示相关交易策略。用户可以根据自己的偏好轻松设置 AI Grid Trading，选择投资的策略、查看回测结果、确定投资金额和杠杆水平。设置完成后，Quantlytica 将自动接管，根据预定义的参数运用 AI 网格交易策略来执行交易。

Quantlytica Index 目前提供了一种产品：Q3TV。Q3TV 由交易量最大的前三个货币对组成，每个币种的权重相同，并且每隔一段时间之后，将会进行重新选币。值得说明的是，Quantlytica Index 构建的过程也严密遵循传统量化的过程：数据集的选择和预处理、Index 构建因素、Index 拟合过程。在数据集的选择和预处理中，该产品采用了 1 小时的永续合约数据，对市场的价格波动的敏感度更高。在 Index 构建因素中，该产品结合了基本面和量化因素用以选择其成分币。该模型会通过白名单中筛选的前 10 种加密货币进行构建。白名单的选择会根据代币在 CEX 和 DEX 的交易量进行筛选，只有交易量比较大的代币对会被纳入白名单中。因此，优先考虑交易量可使指数更准确地反映市场上的实际资本流动和投资趋势。在拟合过程，模型采用了等权重分配策略。这种权重分配不仅简化了模型，还能确保整体指数更好地反映综合市场走势。Index 的成分币每 30 天进行重新选择。由于目前指数成分相对稳定，因此大幅调整的可能性不大。

Quantlytica Index 的目标是构建一个兼具稳健性和准确性的指数，能够真实反映加密货币市场的现状。在为 Q3TV 选择指数成分时，团队运用了量化因子，挑选了在白名单中成交额最大的前 3 个币种，并采用等权重的方式对其涨跌幅进行结合，以确保每个成分在指数中的贡献相对均衡。这些风险控制策略不仅有助于保护投资者免受不必要的风险，同时也为他们提供了一个可靠且具有参考价值的市场指标。通过这种方式，该项目能够在动态而不断变化的加密货币市场中，为投资者提供稳定和可信赖的投资选择。可见，这个指数的独特之处在于其结合了基本面和量化因子，旨在为投资者提供更全面、动态且具有竞争优势的投资工具。Indexes 既可以结合 Quantlytica Asset management 的策略进行交易，又可以单独作为标的进行投资，未来也会有更多的不同成分的指数推出，进一步在保证专业性的同时拓展交易的灵活性。

Quantlytica Fund SDK

在下一阶段，Quantlytica 将推出的 Quantlytica Fund SDK 也令人期待。Quantlytica Fund SDK 会将丰富的工具集成在用户友好的界面中，使得新手和专业投资者都能轻松完成策略的创建、测试和部署。以下是 Quantlytica Fund SDK 的关键特性：

自定义策略构建：提供使用模板或从头开始创建和完善策略的灵活性。
AI 支持：在构建和测试阶段提供 AI 驱动的洞察，增强策略效果。
全面回测：允许用户在各种条件下评估策略并接收 AI 改进建议。
公共策略管理：使用户尤其是专业基金经理能够分享他们的策略，吸引追随者并货币化他们的策略。
DAO 批准的标准：确保所有公共策略满足高性能和可靠性标准。
DeFi 项目激励：鼓励 DeFi 项目用 QTLX 代币奖励用户，提高参与度

Risk Management

参考 Murex 的设计，Quantlytica 也将 AI 结合在平台的风险管理框架中，来确保用户投资的安全性和盈利性。该框架通过识别、评估和优先排序风险，然后部署策略来减轻这些风险并最大化机会。以下是 Quantlytica 风险管理框架的特点：

数据源支持与自定义数据训练
- 集成数据源：用户可以整合自己的数据源，创建针对特定市场条件和需求的个性化数据模型。
- 自定义数据训练：确保风险管理策略与每个用户的独特需求保持一致，提供定制化的风险处理方法。
可定制的风险参数
- 灵活的风险管理：用户可以根据个人的投资策略和风险承受能力定义和调整风险参数，实现个性化的风险管理方法。
- 动态调整：随着市场条件的变化，这些参数可以被修改，确保风险管理始终有效并具有响应性。
AI 驱动的风险监控和模拟
- 持续监控：先进的AI算法持续监控风险因素，提供潜在风险的实时洞察。
- 实时模拟：用户可以运行模拟，查看不同风险情景的潜在影响，有效预测和减轻风险。
- 数据驱动的洞察：AI驱动的方法提高了市场洞察的准确性，助力更好的决策制定。
全面的链上和链下支持
- 全面风险管理：平台支持跨多种活动的风险管理，包括投资、收益农场、TVL 加速和即时自动化。
- 统一方法：确保链上和链下的加密活动都被覆盖，提供无缝的风险管理体验。
实时模拟
- 影响可视化：用户可以测试并实时可视化不同风险情景的影响，帮助他们做出明智的决策。
- 减轻策略：模拟提供潜在结果的洞察，使用户能够制定有效的减轻策略。
SDK 和 API 文档
- 全面指南：Quantlytica 将提供详尽的文档，帮助用户使用 SDK 实施和优化他们的风险管理策略。
- 易于集成：确保集成流程顺畅，风险管理能够在每个用户的定制资本流动中高效运行。

所以当我们拆分来看上述产品结构，Quantlytica 的方案尽可能地弥补了现在产业存在的问题：

In-House Product Line：通过更多自研产品为投资者带来更专业、难以复制的策略体验。
Quantlytica Fund SDK：通过预配置的策略方案和辅助AI提高策略多元性、自主性。
Risk Management：通过更多风控方案提高产品资质。

Quantlytica 结合 AI 的 Smart DCA 和 AI Grid Trading 等策略能够实现动态调整投资决策。相较于现有市场上的资管平台，笔者认为 Quantlytica 的投资策略更加丰富和专业。作为一个真正具有专业壁垒的资产管理平台，Quantlytica 能够让用户享受到传统金融市场中基金产品所提供的优势，包括降低参与门槛、风险分散和专业管理，同时在加密货币市场中实现资产的保值增值。

Tokenomics

项目代币 QTLX 的总供应量为 100, 000, 000 枚，代币的分配及排放规划如下：

图源：https://docs.quantlytica.com/governance/tokenomics

类似于 CRV ，QTLX 也推出了 ve 代币 veQTLX 作为 Quantlytica DAO 的核心组成部分，来奖励流动性贡献者并吸引长期支持者参与 Quantlytica 的治理。用户存入 1 QTLX 即可获得 1 veQTLX，veQTLX 不可转让且不可交易。QTLX 及 veQTLX 代币的效用介绍如下：

费用分配：veQTLX 持有者有权获得高达 50% 的平台收入份额。
治理参与：QTLX 和 veQTLX 持有者获得治理权，影响平台功能的发展并做出关键决策。
独家访问：QTLX 和 veQTLX 持有者享有高级功能访问权，包括定制策略设计和高级功能。
折扣服务费：用户需要购买 CREDIT 才能使用平台的功能。使用 QTLX 购买 CREDIT 的价格比使用 USDT 更优惠。
API 使用：Quantlytica 的 API 向第三方开放，允许他们无需注册即可访问和使用 Quantlytica 的所有数据。使用 QTLX 购买请求次数的价格比使用 USDT 更优惠。
基金管理人奖励：旨在增加 TVL 或协议使用的 DeFi 项目必须提供 QTLX 代币作为奖励，以激励用户参与。
回购与销毁：为了确保 QTLX 代币的稳定性以及赋能代币，Quantlytica 承诺使用 20% 的月收入公开透明地进行回购和销毁 QTLX 代币，并定期向社区更新进程。这将系统性地减少 QTLX 代币供应量以增加其稀缺性和价值。

在后续推出 Quantlytica Fund SDK 模块和 Risk Management 模块后，代币的效用还将包括：

折扣保险：QTLX 代币提供以比传统 USDT 支付更优惠的价格购买收益损失保险的选项。
数据分析服务：QTLX 也将被接受作为机构和个人的专有市场分析、数据洞察和推送通知的支付方式。

产品相关活动与市场策略

目前 Quantlytica 推出两个激励活动：Earn Season 和 Community Quontos。

1. Earn Season

活动从 5 月 27 日开始，分为测试网和主网活动。测试网活动主要以产品 DCA、Smart DCA、Q3TV产品体验为主。参与者可以在 Testnet 上赚取 Operation EXP，并通过在主网上质押资产来提高奖励。总奖励池为 3,000,000 美元 QTLX 和 100% 美元 BTR 空投。

2. Community Quontos

用户可以通过完成 TaskOn 上赚取积分，TGE 后根据 Quantlytica 的规则转换成 Quantlytica 代币（QTLX）。

总结

随着加密货币市场的合规化进程加速，我们正目睹着加密用户规模的持续扩大。这一趋势预示着对加密资产资管工具的需求将日益增长。然而，现有的资管解决方案存在一些明显的问题：许多基金提供的投资组合和策略过于基础，缺乏竞争力；投资选择受限，多数资管协议仅支持与少数主流协议的交互；此外，目前对基金经理的资质缺乏门槛，导致产品收益质量不一。

在这样的背景下，Eureka Partners 对 Quantlytica 的潜力和前景充满信心。我们相信，凭借Quantlytica 的先进技术，特别是其集成的人工智能能力，以及由资深金融专家和技术人员组成的专业团队，Quantlytica 能够提供一种创新且高效的资产管理解决方案。这种解决方案不仅能够满足市场对复杂交易策略和精准风险管理工具的不断增长的需求，而且能够通过 AI 驱动的个性化服务，为投资者带来前所未有的专业和定制化的资产管理体验。

同时，Eureka Partners 也强调，尽管 Quantlytica 提供了强大的工具和支持，投资者在享受便利性的同时，仍需对市场上包括 Quantlytica 在内的各类资管工具保持谨慎，对市场风险有充分的认识和准备。没有任何工具能够完全消除投资风险，用户在使用 Quantlytica 等资管工具时，应结合自身的投资目标和风险承受能力，做出明智的决策。