Der Autogen Quant Invest Agent nutzt große Sprachmodelle, um die vollständige quantitative Investmentpipeline zu automatisieren. Es verbindet sich mit Daten-APIs für Markt-, Fundamentaldaten und alternative Datensätze, führt Feature Engineering und statistische Analysen durch und formuliert algorithmische Handelsstrategien. Der Agent koordiniert Backtests für historische Perioden, erstellt Leistungsberichte und führt Risikobewertungen einschließlich Drawdown, Sharpe-Ratio und VaR durch. Mit anpassbaren Modulen können Benutzer Strategien feinabstimmen, eigene Indikatoren integrieren und automatische Rebalancing-Regeln implementieren. Das modulare Chain-of-Agents-Design ermöglicht nahtlose Integration mit Order-Ausführungssystemen oder Data-Warehouses. Dieses Tool rationalisiert systematische Forschung, reduziert manuellen Programmieraufwand und befähigt quantitative Analysten, Investitionsmodelle schnell zu prototypisieren, zu bewerten und einzusetzen.

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.