gym-fx é uma biblioteca Python de código aberto que implementa um ambiente simulado de negociação de Forex usando a interface OpenAI Gym. Oferece suporte para múltiplos pares de moedas, integração de feeds de preços históricos, indicadores técnicos e funções de recompensa totalmente personalizáveis. Fornecendo uma API padronizada, o gym-fx simplifica o processo de benchmark e desenvolvimento de algoritmos de aprendizado por reforço para negociação algorítmica. Os usuários podem configurar deslizamentos de mercado, custos de transação e espaços de observação para simular cenários de negociação ao vivo, facilitando o desenvolvimento e avaliação robusta de estratégias.

Prediction Market Agent Tooling fornece uma arquitetura modular para criar agentes autônomos de negociação em mercados de previsão. Oferece conectores para plataformas principais como Augur e Polymarket, uma biblioteca de modelos de estratégia reutilizáveis, feeds de dados em tempo real, um mecanismo de backtesting robusto e análises de desempenho integradas. Os usuários podem prototipar rapidamente algoritmos, simular condições de mercado históricas e implantar agentes ao vivo com utilidades de monitoramento, tornando-o ideal tanto para pesquisadores quanto para traders quantitativos.