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.

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.

Quadency ist eine umfassende Handelsplattform für Kryptowährungen, die sowohl automatisierte als auch manuelle Handelsarten unterstützt. Sie aggregiert verschiedene Handelsplattformen und Wallets in einer einzigen Benutzeroberfläche und bietet den Nutzern fortschrittliche Tools, um ihre digitalen Vermögenswerte effektiv zu verwalten. Von der Erstellung benutzerdefinierter Handelsstrategien und deren Backtesting bis zur Durchführung von Live-Trades, Quadency befähigt Händler, ihre Handelseffizienz zu maximieren. Die Plattform bietet auch Portfolio-Analysen, Marktforschung und Nachrichtenupdates, um die Händler informiert und auf dem neuesten Stand zu halten.

Stock-Agent ist ein Open-Source-Handelsassistent, der auf KI basiert und entwickelt wurde, um Arbeitsabläufe beim Aktienhandel zu automatisieren. Durch den Einsatz von OpenAI’s GPT-4 für kontextuelles Verständnis holt es Echtzeit-Marktdaten, interpretiert Finanznachrichten, berechnet technische Indikatoren wie gleitende Durchschnitte und RSI und gibt umsetzbare Kauf- und Verkaufsempfehlungen. Es verbindet sich mit der Alpaca-Brokerage-API, um Aufträge auszuführen, Risikomanagementregeln durchzusetzen und die Portfolio-Performance über detaillierte Analyse-Dashboards zu verfolgen. Entwickler können sein Toolset mit eigenen Funktionen erweitern, Strategien mit historischen Daten testen und automatisierte Handelssitzungen planen. Stock-Agent rationalisiert den gesamten Handelsprozess, reduziert manuellen Aufwand, beschleunigt die Entscheidungsfindung und sorgt für eine konsistente Strategieumsetzung.

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.