Wallchain (Beta) ist ein leistungsstarkes Tool, das für Personen entwickelt wurde, die sich an dezentralen Börsen (DEX) beteiligen. Diese Erweiterung überwacht aktiv Ihre Transaktionen, um MEV-Möglichkeiten zu erkennen, sodass Nutzern Verluste zurückerhalten können, die häufig durch automatisierte Handelsbots entstehen. Die Technologie hinter Wallchain ist darauf ausgelegt, optimale Handelsbedingungen zu gewährleisten, während Ihre Vermögenswerte in einer sich schnell verändernden Finanzlandschaft sicher bleiben. Angesichts des anhaltenden Anstiegs der dezentralen Finanzen (DeFi) ist Wallchain eine wichtige Ergänzung für Nutzer, die ihre Handelsstrategien optimieren und ihre Investments schützen möchten.

Das EVM Agent Kit bietet eine modulare Architektur, um intelligente Agenten zu erstellen, die nahtlos mit Ethereum-Netzwerken interagieren. Im Kern nutzt es große Sprachmodelle, um Instruktionsketten zu generieren, die in JSON-RPC-Aufrufe geparst werden, um Daten auf der Kette abzurufen und Transaktionen auszuführen. Entwickler können eigene Logik für Wallet-Verwaltung, Gas-Schätzung und Ergebnisvalidierung integrieren. Das Kit enthält Vorlagen für Szenarien wie Token-Swaps, Smart-Contract-Audits und On-Chain-Analysen. Durch die Abstraktion der niedrigen EVM-Komplexitäten ermöglicht es eine schnelle Prototypentwicklung von Agenten, die Wallet-Bilanzen überwachen, Smart-Contract-Ereignisse dekodieren und basierend auf vordefinierten Strategien autonom Trades ausführen. Erweiterbare Konnektoren ermöglichen die Integration mit führenden LLM-Anbietern und Blockchain-Netzwerken, um Flexibilität im Agentendesign sicherzustellen.

gym-fx ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die eine simulierte Forex-Handelsumgebung mit der OpenAI Gym-Schnittstelle implementiert. Sie bietet Unterstützung für mehrere Währungspaare, die Integration historischer Kursdaten, technische Indikatoren und vollständig anpassbare Belohnungsfunktionen. Durch eine standardisierte API vereinfacht gym-fx das Benchmarking und die Entwicklung von Reinforcement-Learning-Algorithmen für den algorithmischen Handel. Nutzer können Marktschlitzung, Transaktionskosten und Beobachtungsräume konfigurieren, um realistische Handelsszenarien nachzubilden, was die Entwicklung und Bewertung robuster Strategien fördert.