Deep Trading Agent fournit une pipeline complète pour le trading algorithmique : ingestion de données, simulation d'environnement conforme à OpenAI Gym, formation de modèles RL profonds (par ex., DQN, PPO, A2C), visualisation des performances, backtesting sur des données historiques, et déploiement en direct via des connecteurs API de courtier. Les utilisateurs peuvent définir des métriques de récompense personnalisées, ajuster les hyperparamètres, et surveiller les performances de l'agent en temps réel. L'architecture modulaire supporte les marchés d'actions, Forex et crypto-monnaies, avec une extension facile vers de nouvelles classes d'actifs.

Prosperse fournit un ensemble complet d'outils pour la sélection automatique d'actions, le charting en temps réel et le backtesting de stratégies. En utilisant des algorithmes avancés d'IA, il scanne en continu le marché en fonction des conditions définies par l'utilisateur telles que les mouvements de prix et les volumes de trading. Cela permet aux investisseurs d'identifier des actions à fort potentiel, de visualiser les tendances du marché et de tester diverses stratégies d'investissement dans différentes conditions de marché, ce qui en fait un outil essentiel pour quiconque cherchant à optimiser son portefeuille d'investissement.

FinAgents fournit une boîte à outils complète pour concevoir, configurer et exécuter des agents IA autonomes adaptés aux tâches financières. En utilisant de grands modèles de langage et des API de données de marché en temps réel, il automatise le backtesting de stratégies, le rééquilibrage de portefeuille, l’évaluation des risques et la génération de rapports de performance. Le framework offre une architecture modulaire avec des connecteurs de données, des adaptateurs de modèles, des moteurs d’exécution et des modules de reporting, permettant aux utilisateurs de combiner et d’adapter les composants. FinAgents inclut également des modèles d’agents, des utilitaires de journalisation et des scripts de déploiement pour accélérer le développement et assurer la reproductibilité en environnement réel ou simulé.

Quadency est une plateforme de trading de crypto-monnaies complète qui prend en charge des transactions à la fois automatisées et manuelles. Elle agrège diverses plateformes de trading et portefeuilles en une seule interface, fournissant aux utilisateurs des outils avancés pour gérer efficacement leurs actifs numériques. De la création de stratégies de trading personnalisées et des tests de retour à l'exécution de transactions en direct, Quadency permet aux traders d'optimiser leur efficacité commerciale. La plateforme propose également des analyses de portefeuille, des recherches de marché et des mises à jour d'actualités pour tenir les traders informés et à l'avant-garde.

Stock-Agent est un assistant de trading open-source alimenté par l'IA conçu pour automatiser les flux de travail du trading d'actions. Exploitant GPT-4 d'OpenAI pour la compréhension contextuelle, il récupère des cotations en temps réel, interprète les nouvelles financières, calcule des indicateurs techniques comme les moyennes mobiles et le RSI, et produit des recommandations d'achat/vente exploitables. Il se connecte à l'API de courtage Alpaca pour exécuter des ordres, appliquer des règles de gestion des risques et suivre la performance du portefeuille via des tableaux de bord analytiques détaillés. Les développeurs peuvent étendre ses fonctionnalités avec des fonctions personnalisées, tester des stratégies avec des données historiques, et programmer des sessions de trading automatisé. Stock-Agent rationalise les opérations de trading end-to-end, réduit l'analyse manuelle, accélère la prise de décision et garantit une mise en œuvre cohérente des stratégies.

Stock Market Multi-Agent est un cadre Python open-source avancé conçu pour rationaliser le trading automatisé via des agents IA coordonnés. Chaque agent se spécialise dans une fonction spécifique : agents de récupération de données qui collectent et nettoient les flux de marché en temps réel ; agents de génération de signaux qui appliquent des modèles d'apprentissage automatique pour des insights prédictifs ; agents de backtesting qui évaluent rigoureusement les stratégies avec des jeux de données historiques ; agents de gestion de portefeuille qui optimisent l'allocation des actifs ; agents d'exécution qui interfacent avec les API de courtage pour passer des ordres ; et agents de gestion des risques qui appliquent des mesures de sécurité. L'architecture basée sur la configuration permet des modules plug-and-play, supporte la personnalisation des algorithmes, sources de données et paramètres de risque. Adapté à la recherche, au trading en direct et au développement, il accélère la mise en œuvre de stratégies quantitatives et la scalabilité opérationnelle.

AgentVest fournit une collection d'agents pilotés par l'IA qui collaborent pour gérer des portefeuilles d'investissement. L’agent DataCollector recueille des données de marché en temps réel provenant de plusieurs sources, StrategyGenerator utilise des modèles GPT pour proposer des stratégies de trading, RiskManager évalue la robustesse des stratégies dans divers scénarios, et TradeExecutor communique avec les APIs de courtage pour effectuer des opérations. Le cadre comprend la gestion de mémoire, l'intégration d'outils et des modules de backtesting, permettant aux développeurs de créer, tester et déployer des workflows d'investissement autonomes.