Cheddar Flow bietet Echtzeitanalysen zum Optionsauftragfluss, die Händlern helfen, informierte Entscheidungen zu treffen. Zu den Funktionen gehören die Verfolgung von Dark-Pool-Orders, KI-gesteuerte Warnungen und ein anpassbares Dashboard. Die fortschrittliche Technologie der Plattform erleichtert es den Nutzern, ungewöhnliche Marktaktivitäten zu erkennen und Einblicke in potenzielle Trades zu gewinnen. Cheddar Flow zielt darauf ab, sowohl unerfahrene als auch erfahrene Händler mit umsetzbaren Daten auszustatten, um ihre Handelsstrategien zu verbessern.

Maximo AI ist eine All-in-One-Lösung, die die Kraft der künstlichen Intelligenz nutzt, um die Handelseffizienz zu steigern, die Inhaltserstellung zu verbessern und Automatisierung zu erleichtern. Es hilft Benutzern, bessere Handelsentscheidungen zu treffen, indem es fortgeschrittene Analysen bereitstellt, und bietet kreative Werkzeuge zur Entwicklung ansprechender Inhalte. Diese Plattform zielt darauf ab, komplexe Prozesse zu vereinfachen und für Benutzer in verschiedenen Bereichen, einschließlich Finanzen und digitalem Marketing, ein nahtloses Erlebnis zu bieten.

Ultralgo ist eine fortschrittliche KI-gesteuerte Handelsplattform, die algorithmische Handelslösungen für verschiedene Märkte, einschließlich Aktien, ETFs, Optionen und Forex, anbietet. Entwickelt von professionellen Händlern und unterstützt von 15 technischen Indikatoren, bietet Ultralgo den Nutzern zuverlässige, automatisierte und hochprofitierende Handelsstrategien. Die Plattform wurde entwickelt, um Händlern zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, ihre Handelsleistung zu optimieren und konsequente Ergebnisse zu erzielen.

Multi-Agent-Seller bietet eine modulare Umgebung zur Simulation von E-Commerce-Verhandlungen mit KI-Agenten. Es umfasst vorgefertigte Käufer- und Verkäufer-Agenten mit anpassbaren Verhandlungsstrategien, wie dynamische Preisgestaltung, zeitabhängige Zugeständnisse und Nutzenbasierte Entscheidungsfindung. Benutzer können eigene Protokolle, Nachrichtenformate und Marktbedingungen definieren. Das Framework verwaltet Sitzungsmanagement, Angebotstracking und Ergebnisprotokollierung mit integrierten Visualisierungstools zur Analyse der Agenteninteraktionen. Es lässt sich leicht mit Machine-Learning-Bibliotheken integrieren, um Strategien zu entwickeln, sodass Experimente mit Verstärkungslernen oder regelbasierten Agenten möglich sind. Seine erweiterbare Architektur erlaubt das Hinzufügen neuer Agententypen, Verhandlungsregeln und Visualisierungs-Plugins. Multi-Agent-Seller ist ideal für die Erprobung von Multi-Agenten-Algorithmen, die Untersuchung von Verhandlungsverhalten und die Vermittlung von Konzepten in KI- und E-Commerce-Bereichen.

ANAC-agents ist ein in Python entwickeltes Framework, das mehrere Implementierungen von Verhandlungsagenten für den Automated Negotiating Agents Competition (ANAC) zentralisiert. Jeder Agent in der Bibliothek verkörpert unterschiedliche Strategien für Nutzenmodellierung, Angebotserstellung, Zugeständnistaktiken und Akzeptanzkriterien, was vergleichende Studien und schnelle Prototypenerstellung ermöglicht. Nutzer können Verhandlungsdomänen mit individuellen Themen und Präferenzprofilen definieren und dann bilaterale Verhandlungen oder Turnier-ähnliche Wettbewerbe zwischen Agenten simulieren. Das Toolset umfasst Konfigurationsskripte, Bewertungsmetriken und Logging-Utilities zur Analyse der Verhandlungsdynamik. Forscher und Entwickler können bestehende Agenten erweitern, neue Algorithmen testen oder externe Lernmodule integrieren, um Innovationen im automatisierten Handel und strategischen Entscheidungsfindung bei unvollständigen Informationen zu beschleunigen.