QuantumExecute（QE）是一家面向机构和个人投资者的算法交易执行服务商，旨在降低交易滑点与冲击、提升成交质量与策略容量。已服务客户显示：平均可节省约 50% 交易执行成本，大额交易滑点可控至约 0.5 bps以内。
专注于加密领域的算法交易执行服务商 QuantumExecute（以下简称：QE） 宣布完成 230 万美元首轮融资，由 Pacific Synergy Group 领投，WT Capital 及多位个人投资者跟投。本轮资金将重点投入 AI智能拆单与Alpha增强的持续迭代、多交易所/多账户连接的扩容，以及回测与近实盘模拟器的完善升级，更稳健地服务全球机构客户。
行业痛点：交易执行的“隐性成本”
在数字资产市场，尤其是大额订单的执行，往往被以下问题反复消耗：
• 高滑点与冲击成本：手工或基础算法处理大宗交易，20–50 bps 的滑点并不罕见，直接侵蚀收益；
• 效率与风控博弈：行情快速波动时，人工拆单滞后、撤改不及时，执行效率与风险控制难以两全；
• 信息泄露：可识别的大单轨迹易被市场捕捉，引发不利跟随或提前博弈；
• 量化机构的结构性难题：流动性碎片化、盘口容量有限导致策略收益被“交易成本”持续吞噬；随着资金规模放大，策略容量受限。
解决方案：AI驱动的机构级交易执行，让交易成本更省一分
QuantumExecute 从交易执行策略、算法决策模型、回测模拟、接入与安全方面为客户提供完整的降低交易成本的解决方案：
•交易执行策略：QE提供 Smart TWAP/VWAP、POV（成交量参与率）、Arrival Price（到达价算法）与 Alpha 增强的算法产品，通过智能拆单与动态节奏控制，实时捕捉流动性变化，优化成交时点与价格。目前已服务客户中，平均为客户节省约50%的交易成本。
• 算法决策模型：QE构建了市场冲击、逆向选择与流动性预测的统一决策模型，将手续费、滑点、市场冲击与逆向选择风险统一建模，输出可执行的下单/撤改策略；同时，公司搭建了覆盖高频 Alpha和流量型 Alpha的多源 Alpha 体系，以机器学习等多模型在不同时间区间训练，融合盘口微结构、成交流、跨交易所价差与资金流信号，动态调整挂单/吃单比、执行进度等核心交易执行参数，降低综合交易成本。
• 回测模拟：自建撮合引擎与成交概率模型，构建了回测及近实盘模拟器，最大化还原实盘队列与成交路径。采用量化交易成本分析输出实现差、冲击成本与滑点分解等指标，形成可验证的优化闭环。
• 接入与安全：采用 API 非托管架构与多交易所/多账户连接，资产始终留在客户自有交易所账户，显著降低资金层面风险；在安全性方面，公司采用多层密钥与隔离执行机制确保API传输和管理安全性。
客户案例：真实场景的可量化结果
• DAT美股上市公司3亿美元建仓：在大额主流加密资产交易过程中，QE将平均交易成本控制在0.5bps以内，相较传统方式节省约 60%–80%执行成本，显著降低对盘口的冲击。
• 多策略量化基金：QE通过智能拆单与进度跟踪显著降低冲击与滑点，提升策略容量与净收益。尤其在小币种/长尾标的上，因天然流动性不足、盘口容量有限、策略规模难放大，使用算法交易更为重要。某量化机构在多空策略实盘验证中，交易成本降低约3–6bps，显著提升了策略收益。
在机构化加速与流动性分层并存的当下，最佳交易执行已成为策略成败的分水岭。QuantumExecute 以AI驱动的算法执行，帮助专业交易者最大化控制交易成本，提升执行效率。
• QE官方网站：https://quantumexecute.com