Solutions 市場模擬 pour réussir

Adoptez des outils 市場模擬 conçus pour maximiser vos performances et simplifier vos projets.

市場模擬

  • Une plateforme Python open-source pour construire, tester et déployer des agents de trading autonomes sur des marchés de prédiction.
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    Qu'est-ce que Prediction Market Agent Tooling ?
    Prediction Market Agent Tooling fournit une architecture modulaire pour créer des agents de trading autonomes sur des marchés de prédiction. Elle propose des connecteurs pour des plateformes majeures comme Augur et Polymarket, une bibliothèque de modèles de stratégie réutilisables, des flux de données en temps réel, un moteur de backtesting robuste et des analyses de performance intégrées. Les utilisateurs peuvent rapidement prototyper des algorithmes, simuler des conditions de marché historiques et déployer des agents en direct avec des outils de surveillance, ce qui en fait un outil idéal pour les chercheurs et les traders quantitatifs.
    Fonctionnalités principales de Prediction Market Agent Tooling
    • Connecteurs pour Augur, Polymarket et autres plateformes
    • Bibliothèque de modèles de stratégie de trading préconçus
    • Moteur de backtesting historique
    • Récupération de données en temps réel et mises à jour du marché
    • Analyses de performance et rapports
    • Utilitaires de déploiement et de surveillance des agents
  • Simule des négociations dynamiques en e-commerce à l'aide d'agents IA acheteurs et vendeurs personnalisables, protocoles de négociation et visualisation.
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    Qu'est-ce que Multi-Agent-Seller ?
    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.
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