Stock Market Multi-Agent ist ein fortschrittliches Open-Source-Python-Framework, das die automatische Handelsabwicklung durch koordinierte KI-Agenten optimiert. Jeder Agent ist auf eine spezifische Funktion spezialisiert: Daten-Erfassungsagenten holen und reinigen Echtzeit-Marktdaten; Signalgenerierungsagenten verwenden Machine-Learning-Modelle für Prädiktionsanalysen; Backtesting-Agenten evaluieren Strategien anhand historischer Daten; Portfolio-Management-Agenten optimieren die Asset-Allokation; Ausführungsagenten verbinden sich mit Broker-APIs, um Orders zu platzieren; Risikomanagement-Agenten setzen Sicherheitsvorkehrungen um. Die konfigurationsbasierte Architektur ermöglicht Plug-and-Play-Module, unterstützt die Anpassung von Algorithmen, Datenquellen und Risikoparametern. Geeignet für Forschung, Live-Trading und Entwicklung, beschleunigt sie die Umsetzung quantitativer Strategien und skalierbare Betriebsabläufe.

AgentVest bietet eine Sammlung von KI-gesteuerten Agenten, die zusammenarbeiten, um Investmentportfolios zu verwalten. Der DataCollector-Agent erfasst Echtzeit-Marktdaten aus mehreren Quellen, StrategyGenerator nutzt GPT-Modelle, um Handelstrategien vorzuschlagen, RiskManager bewertet die Robustheit der Strategien unter verschiedenen Szenarien, und TradeExecutor kommuniziert mit Broker-APIs, um Trades auszuführen. Das Framework umfasst Speicherverwaltung, Werkzeugintegration und Backtesting-Module, die es Entwicklern ermöglichen, autonome Investitionsabläufe zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.

Prosperse bietet eine umfassende Palette von Werkzeugen für automatisches Aktien-Screening, Echtzeit-Charting und Strategie-Backtesting. Mit fortschrittlichen KI-Algorithmen scannt es kontinuierlich den Markt basierend auf benutzerdefinierten Bedingungen wie Preisbewegungen und Handelsvolumina. Dies ermöglicht es Investoren, Ausbruch-Aktien zu identifizieren, Markttrends zu visualisieren und verschiedene Anlagestrategien unter unterschiedlichen Marktbedingungen zu testen, was es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für jeden macht, der sein Anlagportfolio optimieren möchte.

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.

Financial Stock Analysis Agent nutzt KI und maschinelles Lernen, um jeden Schritt der Aktienforschung zu automatisieren. Er verbindet sich mit Finanz-APIs, um Echtzeitpreise, Volumen und historische Daten abzurufen. Dann berechnet er technische Indikatoren (z.B. RSI, MACD, gleitende Durchschnitte) und analysiert Unternehmensfundamentaldaten wie Gewinne, Umsatzzuwachs und Finanzkennzahlen. Der Agent visualisiert Schlüsseltrends, identifiziert potenzielle Kauf- oder Verkaufsignale und bewertet Risikokennzahlen wie Volatilität und Drawdown. Benutzer können den Agenten für maßgeschneiderte Einblicke abfragen, Strategien backtesten und detaillierte Berichte in natürlicher Sprache oder als Diagramme erhalten, was die Investitionsforschung und Entscheidungsfindung beschleunigt.