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Die besten ライブトレーディング-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte ライブトレーディング-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

ライブトレーディング

  • Stock Market Multi-Agent

    Open-Source-Python-Framework, das mehrere KI-Agenten verwendet, um die Aktienkursdaten zu automatisieren, Signale zu generieren, Backtesting durchzuführen und Live-Handel auszuführen.
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    Was ist Stock Market Multi-Agent?
    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.
    Stock Market Multi-Agent Hauptfunktionen
    • Daten-Erfassungsagent für Echtzeit-Marktdaten
    • Signalgenerierungsagent mit ML-Modellen
    • Backtesting-Agent für historische Strategiebewertung
    • Portfolio-Management-Agent zur Allokationsoptimierung
    • Execution-Agent für die Schnittstelle zu Broker-APIs
    • Risiko-Management-Agent für Sicherheitsmaßnahmen
    • Modulare, konfigurierbare Architektur

  • AI Hedge Fund 5zu

    AI Hedge Fund 5zu verwendet Verstärkendes Lernen, um die Portfolioverwaltung zu automatisieren und Handelsstrategien zu optimieren.
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    Was ist AI Hedge Fund 5zu?
    AI Hedge Fund 5zu bietet eine vollständige Pipeline für quantitativen Handel: eine anpassbare Umgebung zur Simulation mehrerer Vermögenskategorien, Agentenmodule auf Verstärkendem Lernen-Basis, Backtesting-Tools, Echtzeit-Marktdatenintegration und Risikomanagement-Tools. Nutzer können Datenquellen konfigurieren, Belohnungsfunktionen definieren, Agenten mit historischen Daten trainieren und die Leistung anhand wichtiger Finanzkennzahlen bewerten. Das Framework unterstützt modulare Strategienentwicklung und kann für den Einsatz an Live-Broker-APIs erweitert werden, um produktionsreife Handel-Bots zu deployen.
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