Herramientas 市場模擬 más usadas

Descubre por qué estas herramientas 市場模擬 son las favoritas de usuarios de todo el mundo.

市場模擬

  • Un marco de trabajo Python de código abierto para construir, probar en retroceso y desplegar agentes autónomos de predicción de mercado.
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    ¿Qué es Prediction Market Agent Tooling?
    Prediction Market Agent Tooling proporciona una arquitectura modular para crear agentes de trading autónomos en mercados de predicción. Ofrece conectores para plataformas principales como Augur y Polymarket, una biblioteca de plantillas de estrategia reutilizables, flujos de datos en tiempo real, un motor de backtesting robusto y análisis de rendimiento integrados. Los usuarios pueden prototipar algoritmos rápidamente, simular condiciones de mercado históricas y desplegar agentes en vivo con herramientas de monitoreo, haciendo que sea ideal para investigadores y traders cuantitativos.
    Características principales de Prediction Market Agent Tooling
    • Conectores para Augur, Polymarket y otras plataformas
    • Biblioteca de plantillas de estrategia de trading preconstruidas
    • Motor de backtesting histórico
    • Obtención de datos en tiempo real y actualizaciones del mercado
    • Análisis de rendimiento e informes
    • Utilidades de despliegue y monitorización de agentes
  • Simula negociaciones dinámicas en comercio electrónico utilizando agentes AI personalizables de comprador y vendedor con protocolos de negociación y visualización.
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    ¿Qué es Multi-Agent-Seller?
    Multi-Agent-Seller proporciona un entorno modular para simular negociaciones comerciales con agentes AI. Incluye agentes preconstruidos de comprador y vendedor con estrategias de negociación personalizables, como precios dinámicos, concesiones basadas en el tiempo y decisiones basadas en utilidad. Los usuarios pueden definir protocolos, formatos de mensaje y condiciones de mercado personalizados. El framework gestiona sesiones, seguimiento de ofertas y registros de resultados con herramientas de visualización integradas para analizar interacciones de agentes. Se integra fácilmente con bibliotecas de aprendizaje automático para desarrollo de estrategias, permitiendo experimentar con aprendizaje por refuerzo o agentes basados en reglas. Su arquitectura extensible permite añadir nuevos tipos de agentes, reglas de negociación y plugins de visualización. Multi-Agent-Seller es ideal para probar algoritmos multiagente, estudiar comportamientos de negociación y enseñar conceptos en AI y comercio electrónico.
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