Deep Trading Agent предоставляет полный поток для алгоритмической торговли: сбор данных, моделирование среды, совместимую с OpenAI Gym, обучение моделей глубокого RL (например, DQN, PPO, A2C), визуализацию производительности, тестирование на исторических данных и запуск в реальном времени через API брокеров. Пользователи могут настраивать метрики награды, подбирать гиперпараметры и мониторить работу агента в реальном времени. Модульная архитектура поддерживает рынки акций, форекс и криптовалюты и позволяет легко расширяться на новые классы активов.

FinAgents предоставляет комплексный набор инструментов для проектирования, настройки и выполнения автономных AI-агентов, ориентированных на финансовые задачи. Используя крупные языковые модели и API данных рынка в реальном времени, он автоматизирует обратное тестирование стратегий, перестроение портфеля, оценку рисков и подготовку отчетов о результатах. Фреймворк обладает модульной архитектурой с подключаемыми компонентами для обмена данными, адаптерами моделей, движками выполнения и модулями отчетности, позволяя пользователям комбинировать компоненты по мере необходимости. Также FinAgents включает шаблоны агентов, средства логирования и сценарии развертывания для ускорения разработки и обеспечения воспроизводимости в реальных и моделируемых условиях.