L'Autogen Quant Invest Agent utilise de grands modèles de langage pour automatiser l'ensemble de la chaîne d'investissement quantitative. Il se connecte aux API de données pour les données du marché, fondamentales et alternatives, effectue l'ingénierie des caractéristiques et des analyses statistiques, et formule des stratégies de trading algorithmique. L'agent pilote des backtests sur des périodes historiques, génère des rapports de performance et réalise des évaluations de risques incluant le drawdown, le ratio de Sharpe et la VaR. Avec des modules personnalisables, les utilisateurs peuvent ajuster les paramètres de stratégie, intégrer des indicateurs personnalisés et automatiser les règles de rééquilibrage de portefeuille. La conception modulaire en chaîne d'agents permet une intégration transparente avec les systèmes d'exécution des ordres ou les entrepôts de données. Cet outil rationalise la recherche systématique, réduit la programmation manuelle et permet aux analystes quantitatifs de prototyper, d'évaluer et de déployer rapidement des modèles d'investissement.

Cryptohopper utilise des algorithmes avancés d'IA pour faciliter le trading automatisé sur le marché des cryptomonnaies. Il permet aux utilisateurs de créer et de personnaliser des stratégies de trading, d'analyser des données historiques, de s'abonner aux meilleurs fournisseurs de signaux et d'accéder à des outils complets de gestion de portefeuille. La plateforme prend en charge une variété d'échanges, permettant des expériences de trading sans effort et une optimisation des performances grâce aux tests rétroactifs et à l'analyse des données en temps réel.

Day Trading Agents offre une suite complète de modules alimentés par l'IA qui automatisent l'ensemble du flux de travail du trading journalier. La plateforme ingère en continu des données tick par tick et applique des modèles d'apprentissage automatique pour identifier les points d'entrée et de sortie. Elle dispose d'outils de backtesting simulant la performance sur des périodes historiques, de moteurs de gestion des risques pour la taille dynamique des positions et le contrôle des drawdowns, ainsi que d'adaptateurs d'exécution en direct connectés à des API de courtage telles qu'Interactive Brokers et Alpaca. Les composants de stratégie personnalisés peuvent être écrits en Python, permettant aux traders d'incorporer des indicateurs techniques, fondamentaux ou sentimentaux. Avec une architecture modulaire, les utilisateurs peuvent combiner des préprocesseurs de données, des modèles prédictifs et des stratégies d'exécution pour affiner la performance et minimiser la latence. Le système enregistre également des métriques de trading détaillées pour l'analyse des performances et l'amélioration itérative.