Stock Market Multi-Agent es un framework avanzado de Python de código abierto diseñado para agilizar el comercio automatizado mediante agentes de IA coordinados. Cada agente se especializa en una función específica: agentes de adquisición de datos obtienen y limpian transmisiones del mercado en tiempo real; agentes generadores de señales aplican modelos de aprendizaje automático para obtener predicciones; agentes de backtesting evalúan estrategias con datos históricos; agentes de gestión de carteras optimizan asignaciones de activos; agentes de ejecución se conectan con APIs de corredor para colocar órdenes; y agentes de gestión de riesgos imponen salvaguardas. La arquitectura basada en configuraciones permite módulos plug-and-play, soportando personalización de algoritmos, fuentes de datos y parámetros de riesgo. Adecuado para investigación, operaciones en vivo y desarrollo, acelera el despliegue de estrategias cuantitativas y la escalabilidad operativa.

AgentVest ofrece una colección de agentes impulsados por IA que colaboran para gestionar carteras de inversión. El agente DataCollector recopila datos de mercado en tiempo real de múltiples fuentes, StrategyGenerator emplea modelos GPT para proponer estrategias comerciales, RiskManager evalúa la solidez de las estrategias en diversos escenarios, y TradeExecutor se conecta con las APIs de corretaje para realizar operaciones. El marco incluye gestión de memoria, integración de herramientas y módulos de backtesting, permitiendo a los desarrolladores crear, probar y desplegar flujos de trabajo de inversión autónomos.

Prosperse ofrece un conjunto completo de herramientas para la selección automatizada de acciones, la creación de gráficos en tiempo real y las pruebas de estrategias. Utilizando algoritmos avanzados de IA, escanea continuamente el mercado basándose en condiciones definidas por el usuario como movimientos de precios y volúmenes de operación. Esto permite a los inversionistas identificar acciones en auge, visualizar tendencias del mercado y probar diversas estrategias de inversión en diferentes condiciones de mercado, convirtiéndolo en una herramienta esencial para cualquiera que busque optimizar su portafolio de inversiones.

FinAgents ofrece una caja de herramientas integral para diseñar, configurar y ejecutar agentes de IA autónomos adaptados a tareas financieras. Aprovechando grandes modelos de lenguaje y APIs de datos de mercado en tiempo real, automatiza pruebas retrospectivas, reequilibrio de carteras, evaluación de riesgos y generación de informes de rendimiento. El marco tiene una arquitectura modular con conectores de datos intercambiables, adaptadores de modelos, motores de ejecución y módulos de informes, permitiendo a los usuarios combinar componentes. FinAgents también incluye plantillas de agentes, utilidades de registro y scripts de despliegue para acelerar el desarrollo y garantizar reproducibilidad en entornos en vivo o simulados.

El agente de análisis de acciones utiliza IA y aprendizaje automático para automatizar cada paso de la investigación bursátil. Se conecta a APIs financieras para obtener precios, volumen y datos históricos en tiempo real. Luego calcula indicadores técnicos (como RSI, MACD, medias móviles) y analiza los fundamentos de las empresas como ganancias, crecimiento de ingresos y ratios financieros. El agente visualiza tendencias clave, identifica señales potenciales de compra o venta y evalúa métricas de riesgo como volatilidad y caída máxima. Los usuarios pueden consultar al agente para obtener ideas personalizadas, realizar pruebas retrospectivas de estrategias y recibir informes detallados en lenguaje natural o gráficos, acelerando la investigación y toma de decisiones de inversión.