AI-агенты в трейдинге
Стек агентного AI для рынков: мультиагентные фреймворки, open-source хедж-фонды и LLM, которые ищут альфу в отчетах о доходах.
Революция в управлении инвестиционными портфелями с помощью агентного ИИ
Как агентный ИИ меняет инвестиционный менеджмент, создаёт автономных агентов и навсегда трансформирует финансовую индустрию.
TradingAgents: мультиагентный AI-фреймворк для торговли, который моделирует хедж-фонд
Разбор архитектуры TradingAgents - open-source фреймворка на LangGraph, где LLM-агенты (аналитики, исследователи, трейдер, риск-менеджмент, портфельный менеджер) ведут структурированные дебаты и принимают торговые решения.
AI4Finance Foundation: экосистема FinGPT, FinRL и FinRobot для алготрейдинга
Полный гайд по экосистеме AI4Finance Foundation: FinGPT (LLM + LoRA для финансов), FinRL (reinforcement learning для трейдинга), FinRobot (мультиагентная оркестрация). Спутники, пайплайны и практическое применение.
AI Hedge Fund: мультиагентный фонд, где AI-аналитики голосуют за сделку
Разбор AI Hedge Fund от virattt - open-source системы, где несколько LLM-агентов с разными стилями анализа формируют портфель через риск-фильтр. Архитектура, агенты, ограничения и уроки для реальных систем.
AutoHedge: Обзор автономного AI-хедж-фонда на базе роевого интеллекта
Разбор архитектуры AutoHedge от The Swarm Corporation. Как мультиагентная система на базе Swarms.ai генерирует торговые гипотезы, оценивает риски и автоматически исполняет сделки.
Daily Stock Analysis: AI-система, которая превращает список акций в ежедневный дашборд решений
Разбор проекта daily_stock_analysis от ZhuLinsen - открытая система, которая собирает рыночные данные по рынкам Китая, Гонконга, США и не только, прогоняет технический и новостной анализ через LLM и каждый торговый день присылает в мессенджер структурированный дашборд решения. Архитектура, отказоустойчивость данных, стратегии, ограничения.
LLM Alpha Mining: как извлекать торговые сигналы из earnings calls и финансовых документов
Как использовать большие языковые модели для извлечения торговых сигналов из звонков с инвесторами, отчётов и новостей. Chain-of-thought prompting, structured extraction, бэктестинг сигналов.
+702% на SOL. Где в этом бэктесте сам Jev?
Прогнали трендовое ядро на 15 криптопарах, проверили издержки и доступ к будущим свечам, отдельно испытали сам Jev. Где получилась прибыль и почему ее пока нельзя обещать в реальной торговле.
