Day Trading Agents bietet eine umfassende Suite von KI-gestützten Modulen, die den gesamten Workflow des Day Tradings automatisieren. Die Plattform verarbeitet kontinuierlich Tick-Daten und wendet maschinelle Lernmodelle an, um Ein- und Ausstiegspunkte zu identifizieren. Sie verfügt über Backtesting-Funktionen, die die Performance in historischen Zeitrahmen simulieren, Risikomanagement-Engines für dynamische Positionsgrößen und Drawdown-Kontrolle sowie Live-Execution-Adapter, die sich mit Broker-APIs wie Interactive Brokers und Alpaca verbinden. Benutzerdefinierte Strategien können in Python geschrieben werden, sodass Händler technische, fundamentale oder sentimentbasierte Indikatoren integrieren können. Mit einer modularen Architektur können Nutzer Datenvorverarbeitung, Vorhersagemodelle und Ausführungsstrategien kombinieren, um die Leistung fein abzustimmen und Latenz zu minimieren. Das System protokolliert außerdem detaillierte Handelsmetriken zur Leistungsanalyse und iterativen Verbesserung.

Investidor IA nutzt Python-Bibliotheken wie Pandas und Yahoo Finance, um Börsendaten abzurufen und vorzubereiten, während OpenAI’s GPT-Modelle verwendet werden, um komplexe Finanzkennzahlen zu interpretieren und umsetzbare Erkenntnisse zu generieren. Es führt Fundamentalanalysen durch — z.B. P/E-Verhältnisse, Umsatzzuwachs und Dividendenrendite — sowie technische Analysen mittels gleitender Durchschnitte und RSI. Der Agent durchsucht auch Nachrichtenüberschriften nach Stimmungs-Trends, um die Marktstimmung zu messen. Mit einer CLI-Schnittstelle definieren Nutzer Beobachtungslists und Risikoparameter, erhalten CSV-Berichte und Visualisierungen und können natürliche Sprachzusammenfassungen des Portfoliogesundheitsstatus abrufen. Geplante Aufgaben automatisieren tägliche Updates und Warnmeldungen per E-Mail oder Messaging. Die modulare Architektur ermöglicht die Integration mit Broker-APIs für automatisiertes Ordermanagement und verbessert so die Recherche- und Handelsprozesse.