Der Stock Analysis AI Agent ist ein auf Python basierendes KI-Tool, das den gesamten Prozess der Marktanalyse automatisiert. Es integriert sich mit Finanzdatenquellen wie Yahoo Finance und Alpha Vantage, um historische und Echtzeit-Aktienkurse zu sammeln. Mithilfe von OpenAI's GPT-Modellen berechnet es technische Indikatoren wie gleitende Durchschnitte und RSI, führt statistische und Trendanalysen durch und erstellt Kursbewegungsvorhersagen. Der Agent liefert Zusammenfassungen in natürlicher Sprache, Visualisierungen mit matplotlib und exportierbare Berichte. Sein modulares Design ermöglicht die Anpassung von TICKERN, Zeitrahmen und Indikatoren. Dieser KI-gesteuerte Workflow beschleunigt die Investitionsforschung, indem er objektive Einblicke, Trendvorhersagen und umsetzbare Empfehlungen für Privatanleger, Finanzanalysten und algorithmische Trader bereitstellt.

crewAI besteht aus einer modularen Architektur, bei der jeder KI-Agent sich auf eine spezifische Aufgabe konzentriert: Ein Agent ruft historische und Echtzeit-Marktdaten sowie Portfolio-Daten ab, ein anderer wendet quantitative Modelle und maschinelles Lernen-Algorithmen an, um Risikomaße wie Value at Risk, Conditional VaR, Stresstests und Szenarioanalysen zu schätzen, und ein Bericht-Agent fasst die Ergebnisse in strukturierte PDF- oder Dashboard-Formate zusammen. Benutzer können API-Schlüssel für Datenquellen konfigurieren, Modellparameter anpassen und Agenten erweitern oder ersetzen, um spezielle Anlagestrategien oder Compliance-Anforderungen zu erfüllen.

Multi-Agent-Aktienanalyse ist ein Open-Source-Framework, das mehrere spezialisierte KI-Agenten—DataCollector, SentimentAnalyst, Predictor und Reporter—einsetzt, um End-to-End-Aktienrecherche zu optimieren. Der DataCollector-Agent ruft Echtzeitkurse und Finanznachrichten ab. Der SentimentAnalyst verarbeitet Nachrichtenartikel, um die Marktstimmung zu erfassen. Der Predictor nutzt maschinelle Lernmodelle, um zukünftige Aktienbewegungen vorherzusagen. Schließlich erstellt der Reporter detaillierte Zusammenfassungen und Visualisierungen. Seine modulare Architektur unterstützt einfache Anpassungen für verschiedene Assets, Modelle und Berichtsformate.

FinAgents bietet ein umfassendes Toolkit zur Gestaltung, Konfiguration und Ausführung autonomer KI-Agenten für finanzielle Aufgaben. Durch die Nutzung großer Sprachmodelle und Echtzeit-Marktdaten-APIs automatisiert es Strategie-Backtesting, Portfolio-Neugewichtung, Risikobewertung und Leistungsberichtserstellung. Das Framework verfügt über eine modulare Architektur mit anpassbaren Datenanschlüssen, Modelladapter, Ausführungsmaschinen und Berichtsmodulen, die es Benutzern ermöglichen, Komponenten zu kombinieren. FinAgents enthält auch Muster-Agent-Vorlagen, Protokollierungs-Utilities und Deployment-Skripte, um die Entwicklung zu beschleunigen und die Reproduzierbarkeit in Live- oder simulierten Umgebungen sicherzustellen.