TradingView Scripter simplifica la negociación al permitir a los usuarios crear, probar e implementar estrategias de negociación personalizadas utilizando Pine Script. Es perfecto para los traders que buscan mejorar su eficiencia y rendimiento en la negociación.
TradingView Scripter simplifica la negociación al permitir a los usuarios crear, probar e implementar estrategias de negociación personalizadas utilizando Pine Script. Es perfecto para los traders que buscan mejorar su eficiencia y rendimiento en la negociación.
TradingView Scripter es una herramienta integral para traders que aprovecha el poder de Pine Script, el lenguaje de programación propietario de TradingView. Los usuarios pueden desarrollar indicadores y estrategias únicos adaptados a su estilo de negociación. La plataforma admite backtesting, lo que permite a los traders evaluar sus estrategias en función de datos históricos para optimizar el rendimiento. TradingView Scripter es adecuado tanto para traders novatos como experimentados, ofreciendo capacidades de negociación avanzadas en un formato de fácil acceso. Con su interfaz amigable y funcionalidad robusta, transforma conceptos de negociación complejos en ideas accionables.
¿Quién usará TradingView-Scripter?
Traders Individuales
Traders Profesionales
Traders Algorítmicos
Educadores Financieros
Analistas de Trading
¿Cómo usar TradingView-Scripter?
Paso 1: Regístrate para una cuenta de TradingView.
Paso 2: Accede al editor de Pine Script desde la interfaz del gráfico.
Paso 3: Crea o modifica un script existente usando Pine Script.
Paso 4: Prueba tu script con datos históricos.
Paso 5: Refina tu estrategia en función de los resultados de las pruebas.
Paso 6: Implementa tu estrategia en operaciones en tiempo real.
Plataforma
web
mac
windows
ios
android
Características y Beneficios Clave de TradingView-Scripter
Las características principales
Creación de Scripts Personalizados
Capacidades de Backtesting
Editor Fácil de Usar
Biblioteca Robusta de Pine Script
Integración de Trading en Vivo
Los beneficios
Mejora el desarrollo de estrategias de negociación
Mejora la eficiencia en la toma de decisiones
Ofrece backtesting para optimización
Facilita el intercambio de ideas en la comunidad
Soporta varios estilos de negociación
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de TradingView-Scripter
Desarrollo de indicadores personalizados
Creación de estrategias de negociación personalizadas
Realización de pruebas de estrategias
Análisis de tendencias del mercado
Compartición de scripts con la comunidad de TradingView
Ventajas y desventajas de TradingView-Scripter
Ventajas
Plataforma fácil de usar para construir estrategias de trading sin conocimientos avanzados de codificación
Integración con TradingView que permite una fácil prueba retrospectiva y visualización de estrategias
Adecuado tanto para traders novatos como experimentados
Desventajas
No parece utilizar IA o tecnologías relacionadas con IA
Información limitada sobre características avanzadas o puntos de venta únicos
No hay indicación clara de participación comunitaria o de código abierto
Un agente de IA que genera y ejecuta automáticamente casos de prueba de software utilizando grandes modelos de lenguaje para detectar errores en el código.
Thufir es un marco de trabajo de Python de código abierto para construir agentes IA autónomos con planificación, memoria a largo plazo e integración de herramientas.
Agent-Squad coordina múltiples agentes de IA especializados para descomponer tareas, orquestar flujos de trabajo e integrar herramientas para la resolución de problemas complejos.
Extensión de navegador impulsada por IA que genera scripts automatizados de prueba de interfaz de usuario, selectores y fragmentos de código mediante lenguaje natural.
AUITestAgent utiliza IA para generar y ejecutar automáticamente scripts de prueba UI de Appium a partir de capturas de pantalla y solicitudes del usuario.
Suite de referencia que mide el rendimiento, la latencia y la escalabilidad para el framework multiagente LightJason basado en Java en diversos escenarios de prueba.
Un marco de trabajo en Python de código abierto para organizar torneos entre grandes modelos de lenguaje con el fin de comparar automáticamente su rendimiento.
Vision Agent utiliza visión por computadora y grandes modelos de lenguaje (LLMs) para automatizar interacciones de UI y generar scripts de automatización visual.
Un marco basado en Python que implementa algoritmos de comportamiento en manada para simulación multiagente, permitiendo que los agentes de IA cooperen y Naveguen dinámicamente.
Un marco de código abierto que habilita agentes autónomos con generación aumentada por recuperación, soporte para bases de datos vectoriales, integración de herramientas y flujos de trabajo personalizables.
Una plantilla de agente de IA que muestra planificación automatizada de tareas, gestión de memoria y ejecución de herramientas mediante la API de OpenAI.
Pipe Pilot es un marco de Python que orquesta pipelines de agentes impulsados por LLM, permitiendo flujos de trabajo de IA complejos y de múltiples pasos con facilidad.
Repositorio de código abierto que proporciona recetas de código prácticas para construir agentes de IA aprovechando las capacidades de razonamiento y uso de herramientas de Google Gemini.
RModel es un marco de agentes de IA de código abierto que orquesta LLM, integración de herramientas y memoria para aplicaciones conversacionales y basadas en tareas avanzadas.
Un marco de código abierto que implementa el aprendizaje por refuerzo cooperativo multi-agente para la coordinación de conducción autónoma en simulación.
Agentic Workflow es un marco de trabajo en Python para diseñar, orquestar y gestionar flujos de trabajo de IA multi-agente para tareas automatizadas complejas.
Una demostración en GitHub que presenta SmolAgents, un marco liviano en Python para orquestar flujos de trabajo multi-agente impulsados por LLM con integración de herramientas.
Un marco de trabajo en Python para definir y ejecutar fácilmente flujos de trabajo de agentes de IA de manera declarativa usando especificaciones similares a YAML.
Un framework Pythonic que implementa el Protocolo de Contexto del Modelo para construir y ejecutar servidores de agentes AI con herramientas personalizadas.
pyafai es un marco modular en Python para construir, entrenar y ejecutar agentes de IA autónomos con soporte de memoria y herramientas mediante complementos.
LangGraph permite a los desarrolladores Python construir y orquestar flujos de trabajo de agentes AI personalizados utilizando canalizaciones modulares basadas en gráficos.
Agent Adapters proporciona middleware modular para integrar agentes basados en LLM con diversos frameworks y herramientas externas de manera transparente.
LinkAgent orquesta múltiples modelos de lenguaje, sistemas de recuperación y herramientas externas para automatizar flujos de trabajo complejos impulsados por IA.
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