Oriqon.ai ermächtigt Händler, indem es eine No-Code-Plattform bereitstellt, die die Erstellung, das Testen und die Bereitstellung von Handelsbots und -algorithmen ermöglicht. Die Plattform verwendet eine Knotengraphschnittstelle, um den Prozess zu vereinfachen, sodass Benutzer Bots schnell und effektiv ohne jegliches Codierungswissen entwerfen können. Das Ziel ist es, fortschrittliche Trading-Tools für jeden zugänglich zu machen, die Handelsstrategien zu verbessern und die Leistung zu steigern.

Quantle ist eine codefreie Backtesting-Plattform, die es Tradern ermöglicht, Handelsstrategien visuell zu erstellen, zu testen und zu optimieren, indem sie Echtzeit- und historische Marktdaten verwenden. Sie umfasst eine benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberfläche, Echtzeit-Leistungskennzahlen und anpassbare Ausführungsparameter. Trader aller Erfahrungsstufen können Quantle nutzen, um ihre Strategien zu verfeinern und die Portfolioleistung zu verbessern. Mit umfassenden Analysen und dynamischer Datenintegration bietet die Plattform die notwendigen Werkzeuge, um schnell und effizient erfolgreiche Handelsstrategien zu entdecken und umzusetzen.

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.

Deep Trading Agent bietet eine vollständige Pipeline für algorithmischen Handel: Datenaufnahme, Umweltsimulation gemäß OpenAI Gym, Training von Deep-RL-Modellen (z.B. DQN, PPO, A2C), Leistungsvisualisierung, Backtesting auf historischen Daten und Live-Bereitstellung über Broker-API-Connector. Nutzer können benutzerdefinierte Belohnungsmetriken definieren, Hyperparameter anpassen und die Leistung des Agenten in Echtzeit überwachen. Die modulare Architektur unterstützt Aktien-, Forex- und Kryptowährungsmärkte und ermöglicht eine nahtlose Erweiterung auf neue Asset-Klassen.