
Quant, entreprise londonienne spécialisée dans la technologie blockchain, vise à instaurer l’interopérabilité universelle entre blockchains. Le projet a construit un écosystème complet pour éliminer les silos entre différentes technologies de registres distribués, rendant la blockchain plus accessible aux développeurs d’entreprise et à l’ensemble de la communauté DLT.
Le produit phare de Quant, Overledger, est une passerelle API qui abstrait les blockchains permissionnées et non-permissionnées via une interface unique. Cette solution innovante permet une communication transparente entre plusieurs réseaux blockchain. Le réseau Overledger constitue une infrastructure communautaire hébergeant des passerelles de connexion distantes, qui traitent les transactions Overledger et assurent l’interopérabilité entre différents écosystèmes blockchain.
QNT, jeton utilitaire natif du protocole Quant, propose de multiples usages au sein de l’écosystème. Les utilisateurs rémunèrent les opérateurs de passerelles en QNT pour accéder aux ressources du réseau, y compris l’accès aux données, aux API et aux services de registres distribués. Les opérateurs peuvent placer des QNT auprès de la trésorerie afin d’obtenir une priorité supérieure dans le traitement des transactions, ce qui encourage la participation et la sécurisation du réseau. Les utilisateurs versent également des frais de licence annuels en QNT à la trésorerie, établissant ainsi un modèle économique pérenne pour le maintien et le fonctionnement du protocole.
Overledger Enterprise constitue le réseau principal, reliant de nombreux DLT publics et commerciaux pour éliminer les silos technologiques et rendre la technologie des registres distribués accessible aux développeurs d’entreprise généralistes.
Overledger Community Network propose une alternative économique destinée à la communauté DLT élargie. Ce réseau fonctionne parallèlement au réseau Overledger, est entièrement hébergé et géré par Quant, et sert d’environnement de test opérationnel pour des fonctionnalités innovantes.
SeeQ est un moteur de recherche distribué intégré à Overledger, permettant aux utilisateurs de rechercher et de récupérer des données à travers plusieurs blockchains, parmi lesquelles Bitcoin, Ethereum, Ripple et d’autres grands réseaux.
Opérateurs de passerelles jouent un rôle central dans l’écosystème, opérant des passerelles qui fournissent l’accès aux registres distribués, aux données et aux API. Ils déterminent librement leur tarification et leurs conditions de service, favorisant un marché des services concurrentiel et décentralisé.
Selon les données du projet, Quant a réalisé une vente publique en 2018, levant 11 millions de dollars via la vente de 9,9 millions de jetons QNT. Cette opération a illustré l’intérêt marqué de la communauté pour la solution d’interopérabilité développée par l’équipe.
QNT dispose d’une offre totale de 14 612 493 jetons, avec une circulation représentant 100 % du total. Ainsi, tous les jetons sont effectivement utilisés au sein de l’écosystème.
Le trading quantitatif repose sur des modèles mathématiques et des algorithmes pour automatiser les transactions, tandis que le trading traditionnel s’appuie sur l’expérience et l’intuition. Le trading quantitatif, plus objectif et efficient, nécessite cependant des compétences en programmation et en mathématiques.
Parmi les stratégies essentielles figurent le momentum, le suivi de tendance, l’analyse événementielle et l’investissement axé sur la valeur. Le choix dépend de votre tolérance au risque, de votre technicité et de votre vision du marché. Accordez la priorité à la gestion du risque et à des backtests rigoureux.
Des connaissances en programmation, mathématiques et finance sont indispensables. Utilisez des plateformes de trading et des outils d’analyse de données. Si la courbe d’apprentissage est modérée, la pratique assidue et l’étude permettent de maîtriser les stratégies quantitatives et de débuter rapidement.
Le trading quantitatif confronte les risques de marché, de modèle et opérationnels. La gestion du risque passe par des ordres stop-loss, la diversification et une révision régulière des modèles pour optimiser la performance.
Le trading quantitatif atteint en général un rendement annualisé supérieur à 7 %. Il est réputé stable grâce à des stratégies peu risquées, fondées sur les données, et des instruments à revenu fixe, attirant ainsi les investisseurs en quête de régularité plutôt que de volatilité.
Le machine learning et l’IA analysent les données pour anticiper les tendances de marché, développer des stratégies rentables et automatiser leur exécution. Ces technologies renforcent substantiellement la rapidité et l’efficacité du trading quantitatif.











