Cheddar Flow offre des analyses en temps réel sur le flux des commandes d'options, aidant les traders à prendre des décisions éclairées. Ses fonctionnalités incluent le suivi des commandes de Dark Pools, des alertes basées sur l'IA et un tableau de bord personnalisable. La technologie de pointe de la plateforme facilite l'identification des activités de marché inhabituelles et permet d'obtenir des idées sur de potentielles transactions. Cheddar Flow vise à donner aux traders débutants et expérimentés des données exploitables pour améliorer leurs stratégies de trading.

Maximo AI est une solution tout-en-un qui exploite la puissance de l'intelligence artificielle pour améliorer l'efficacité commerciale, améliorer la création de contenu et faciliter l'automatisation. Elle aide les utilisateurs à prendre de meilleures décisions commerciales grâce à une analyse avancée et fournit des outils créatifs pour le développement de contenu engageant. Cette plateforme vise à simplifier les processus complexes, offrant une expérience fluide aux utilisateurs dans différents domaines, y compris la finance et le marketing digital.

Ultralgo est une plateforme de trading avancée alimentée par l'IA qui offre des solutions de trading algorithmique sur divers marchés, y compris les actions, les ETF, les options et le Forex. Conçue par des traders professionnels et alimentée par 15 indicateurs techniques, Ultralgo fournit aux utilisateurs des stratégies de trading fiables, automatisées et à haut rendement. La plateforme est conçue pour aider les traders à prendre des décisions éclairées, à optimiser leurs performances commerciales et à obtenir des résultats cohérents.

Multi-Agent-Seller fournit un environnement modulaire pour la simulation de négociations en e-commerce à l'aide d'agents IA. Il inclut des agents acheteurs et vendeurs pré-construits avec des stratégies de négociation personnalisables, telles que la tarification dynamique, les concessions basées sur le temps et la prise de décision utilitaire. Les utilisateurs peuvent définir des protocoles, formats de message et conditions de marché personnalisés. Le cadre gère la gestion de session, le suivi des offres et la journalisation des résultats avec des outils de visualisation intégrés pour analyser les interactions des agents. Il s'intègre facilement aux bibliothèques d'apprentissage automatique pour le développement de stratégies, permettant des expérimentations avec l'apprentissage par renforcement ou des agents basés sur des règles. Son architecture extensible permet d'ajouter de nouveaux types d'agents, règles de négociation et plugins de visualisation. Multi-Agent-Seller est idéal pour tester des algorithmes multi-agents, étudier les comportements de négociation et enseigner des concepts en IA et en commerce électronique.

ANAC-agents est un framework basé sur Python qui centralise plusieurs implémentations d'agents de négociation pour la Compétition d'Agents de Négociation Automatisée (ANAC). Chaque agent dans le dépôt incarne différentes stratégies pour la modélisation de l'utilité, la génération de propositions, les tactiques de concession et les critères d'acceptation, facilitant les études comparatives et les prototypes rapides. Les utilisateurs peuvent définir des domaines de négociation avec des enjeux et profils de préférences personnalisés, puis simuler des négociations bilatérales ou des compétitions en tournoi entre agents. La boîte à outils comprend des scripts de configuration, des métriques d’évaluation, et des utilitaires de journalisation pour analyser la dynamique de négociation. Les chercheurs et développeurs peuvent étendre les agents existants, tester de nouveaux algorithmes ou intégrer des modules d'apprentissage externe, accélérant l'innovation dans le commerce automatisé et la prise de décision stratégique sous information incomplète.