Oriqon.ai empodera a los traders al proporcionar una plataforma sin código que permite la creación, prueba y despliegue de bots y algoritmos de trading. La plataforma utiliza una interfaz de gráfico de nodos para simplificar el proceso, permitiendo a los usuarios diseñar bots de manera rápida y efectiva sin ningún conocimiento de codificación. Su objetivo es hacer que las herramientas de trading avanzadas sean accesibles para todos, mejorando las estrategias de trading y mejorando el rendimiento.

Quantle es una plataforma de retroceso sin código que permite a los traders crear, probar y optimizar visualmente estrategias de trading utilizando datos de mercado en tiempo real e históricos. Incluye una interfaz fácil de usar de arrastrar y soltar, métricas de rendimiento en tiempo real y parámetros de ejecución personalizables. Traders de todos los niveles de habilidad pueden aprovechar Quantle para refinar sus estrategias y mejorar el rendimiento de su cartera. Con análisis completos e integración dinámica de datos, la plataforma proporciona las herramientas necesarias para descubrir e implementar rápidamente estrategias de trading exitosas.

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.

Deep Trading Agent proporciona un flujo completo para trading algorítmico: ingesta de datos, simulación de entorno compatible con OpenAI Gym, entrenamiento de modelos de RL profundo (por ejemplo, DQN, PPO, A2C), visualización del rendimiento, backtesting con datos históricos y despliegue en vivo a través de conectores API de brokers. Los usuarios pueden definir métricas de recompensa personalizadas, ajustar hiperparámetros y monitorear el rendimiento del agente en tiempo real. La arquitectura modular soporta mercados de acciones, divisas y criptomonedas y permite una extensión sencilla a nuevas clases de activos.