El Autogen Quant Invest Agent usa grandes modelos de lenguaje para automatizar toda la cadena del proceso de inversión cuantitativa. Se conecta a APIs de datos del mercado, fundamentales y alternativos, realiza ingeniería de características y análisis estadísticos, y formula estrategias algorítmicas de trading. El agente coordina backtests en periodos históricos, genera informes de rendimiento y realiza evaluaciones de riesgos como retroceso, ratio de Sharpe y VaR. Con módulos personalizables, los usuarios pueden ajustar parámetros de estrategia, integrar indicadores personalizados y automatizar reglas de reequilibrio de cartera. El diseño modular en cadena de agentes permite integración sin problemas con sistemas de ejecución de órdenes o almacenes de datos. Esta herramienta simplifica la investigación sistemática, reduce la codificación manual y permite a analistas cuantitativos prototipar, evaluar y desplegar rápidamente modelos de inversión.

Day Trading Agents ofrece un conjunto completo de módulos impulsados por IA que automatizan todo el flujo de trabajo del trading diario. La plataforma obtiene datos de mercado en ticks continuamente y aplica modelos de aprendizaje automático para identificar puntos de entrada y salida. Incluye utilidades de backtesting que simulan el rendimiento en marco temporales históricos, motores de gestión de riesgos para tamaño dinámico de las posiciones y control de drawdowns, además de adaptadores de ejecución en vivo que se conectan a APIs de brokers como Interactive Brokers y Alpaca. Los componentes de estrategia personalizados pueden ser escritos en Python, permitiendo a los traders incorporar indicadores técnicos, fundamentales o sentimentales. Con una arquitectura modular, los usuarios pueden combinar preprocesadores de datos, modelos predictivos y estrategias de ejecución para ajustar el rendimiento y minimizar la latencia. El sistema también registra métricas detalladas de operaciones para análisis de rendimiento y mejora iterativa.