Quantlytica：您在 DeFi 领域的综合流动性网关

当人们想到 DeFi 时，通常会想到投资机会。该协会是由项目的突出性推动的

人们普遍预期随着 ETF 的推出，Web3 将会被大规模采用，但现实却有所不同。尽管前景广阔，但广泛采用是渐进的，许多人发现 DeFi 要么太耗时，要么存在财务风险。参与 DeFi——无论是交易、投资还是其他——通常需要大量的时间和精力，而且没有回报保证。

这就是 Quantlytica 的用武之地。在 Polygon Labs、Web3Port Foundation、DWF Ventures 等行业领导者的支持下，Quantlytica 旨在通过打破流动性障碍来彻底改变 DeFi。该项目旨在让去中心化金融变得更容易获得，将其从一个专属俱乐部转变为一个开放平台，任何人都可以参与，无论其专业知识或背景如何。利用人工智能，Quantitica 将成为领先的流动性网关，为 DeFi 领域带来包容性和效率。

超越投资：Quantlytica，您的综合流动性网关

当人们想到 DeFi 时，通常会想到投资机会。该协会的推动因素包括 Yearn Finance（以其自动化流动性挖矿金库而闻名）、Solv Protocol（专门从事去中心化金融工具）以及 Bitsgap（因其为经验丰富的交易者量身定制的先进交易机器人而闻名）等交易平台。 .

然而，Quantlytica 提供的功能远不止这些已建立的平台。虽然我们确实与对冲基金和贸易公司合作提供自动化投资策略，但我们的重点超出了流动性耕作和交易。我们认识到 DeFi 用户有不同的情况和需求，我们致力于解决所有这些问题。例如，我们迎合了那些寻求通过一个简化的流程有效地耕种多个协议点和潜在的未来空投的积分猎人。我们还提供量化交易策略，曾经是机构独有的，现在我们平台上的所有用户都可以使用。

Quantlytica 不仅仅只是优化产量。我们解决各个链上流动性管理的各个方面——无论是确定最具成本效益的跨链桥梁，还是自动将部分投资组合兑现到指定地址的过程。这就是我们所说的：流动性自动化。

本质上，Quantlytica不仅仅是一个财富管理工具；它是加密货币领域的完整流动性网关，提供量身定制的解决方案，满足当今 DeFi 参与者的多样化需求。

人工智能赋能无忧无虑的 DeFi 之旅

投资 DeFi 存在固有风险，尤其是智能合约中的漏洞可能被黑客利用，导致财务损失。除此之外，DeFi 参与者还面临着项目团队的撤资以及来自金融和加密市场的系统性风险等危险。

Quantlytica 通过结合所有 DeFi 项目的回报、流动性风险和安全性的横向比较，采取综合方法来降低这些风险。我们与多个数据源合作进行彻底的风险分析。对于智能合约以外的技术风险，我们与 GoPlus 合作，解决 dApp 安全、网络钓鱼网站、恶意签名和交易安全问题。为了防止拉扯，我们与 Root Data 合作，该数据监控公众舆论和社交媒体以发现警告信号；为了防止金融风险，我们利用来自 Glassnode、Coinglass 和 Chainlink 的数据。

在传统金融中，风险管理缓慢且劳动密集型，通常会导致缓解延迟。 Quantlytica 通过利用 LSTM 网络支持的链上数据和人工智能驱动的分析彻底改变了这一过程。这使我们能够实时可视化和解决风险，使我们能够立即采取行动，包括在必要时停止用户参与 DeFi 协议，确保持续保护。

我们的下一步是通过我们的内部聊天机器人 QuantGPT 将人工智能带到最前沿。 QuantGPT 不仅仅是一个聊天机器人，它还是您的个人人工智能经理，可根据您的喜好指导您使用 Quantlytica 生态系统。无论您需要市场分析、策略选择，还是动态流动性调整，QuantGPT 都能帮助您轻松优化 Quantlytica 的各个方面。

即将升级 – Fund SDK：弥合协议和用户之间的差距

在 Quantlytica，我们认识到构建者越多，DeFi 的可能性就越多。新协议需要新的流动性，而用户则不断寻求新的机会。我们即将进行的重大升级 Fund SDK 旨在通过与现有工作流程无缝集成并为策略创建、测试和部署提供强大的平台来满足这些需求。

这对用户意味着什么？我们将所有智能合约和 DeFi 协议集成模块化到无代码工具箱中，使用户可以轻松组装乐高积木等组件。在 QuantGPT 的支持下，用户可以获得量身定制的建议，并利用人工智能驱动的数据分析进行回测和模拟，然后再完全投入参与。

这种方式促进了多元化的 DeFi 参与，消除了用户对安全和效率的担忧，并解决了协议构建者和流动性的需求。通过消除专业知识障碍，DeFi 现在对每个人来说都更容易获得和可行。

关于 Quantlytica

Quantlytica 总部位于芬兰，是一种基于人工智能的多链流动性分配协议。利用机器学习和统计模型，Quantlytica 进行横向比较

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