คอลเล็กชัน/7 ส่วน/137 นาทีทั้งหมด

AI Agents for Trading

The agentic-AI stack for markets - multi-agent frameworks, open-source hedge funds, and LLMs that mine alpha from earnings calls.

01

การปฏิวัติการบริหารพอร์ตลงทุนด้วย Agentic AI

Agentic AI กำลังเปลี่ยนแปลงการบริหารการลงทุน สร้างตัวแทนอัตโนมัติ และเปลี่ยนโฉมอุตสาหกรรมการเงินตลอดไป

02

TradingAgents: เฟรมเวิร์ก AI แบบหลายตัวแทนที่จำลองกองทุนเฮดจ์ฟันด์

เจาะลึกสถาปัตยกรรม TradingAgents - เฟรมเวิร์ก LangGraph แบบโอเพนซอร์สที่ให้ตัวแทน LLM (นักวิเคราะห์, นักวิจัย, ผู้ซื้อขาย, การจัดการความเสี่ยง, ผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอ) ถกเถียงกันอย่างมีโครงสร้างเพื่อตัดสินใจซื้อขาย

03

AI4Finance Foundation: ระบบนิเวศ FinGPT, FinRL และ FinRobot สำหรับการซื้อขายอัลกอริทึม

คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับระบบนิเวศ AI4Finance Foundation: FinGPT (LLM + LoRA สำหรับการเงิน), FinRL (การเรียนรู้แบบเสริมกำลังสำหรับการซื้อขาย), FinRobot (การประสานงานหลายตัวแทน) รวมถึงโปรเจกต์บริวาร, ไปป์ไลน์ และการใช้งานจริง

04

AI Hedge Fund: กองทุนแบบ Multi-Agent ที่ AI นักวิเคราะห์โหวตตัดสินการเทรด

เจาะลึก AI Hedge Fund โดย virattt - ระบบโอเพนซอร์สที่ agent LLM หลายตัวมีสไตล์การวิเคราะห์ต่างกันสร้างพอร์ตโฟลิโอผ่านตัวกรองความเสี่ยง สถาปัตยกรรม, agent, ข้อจำกัด และบทเรียนสำหรับระบบจริง

05

AutoHedge: รีวิวกองทุนเฮดจ์ AI อัตโนมัติบนพื้นฐาน Swarm Intelligence

วิเคราะห์สถาปัตยกรรม AutoHedge จาก The Swarm Corporation ระบบมัลติเอเจนต์บน Swarms.ai สร้างสมมติฐานการเทรด ประเมินความเสี่ยง และส่งคำสั่งซื้อขายอัตโนมัติได้อย่างไร

06

การวิเคราะห์หุ้นรายวัน: ระบบ AI ที่เปลี่ยนรายการเฝ้าดูให้กลายเป็นแดชบอร์ดการตัดสินใจประจำวัน

เจาะลึก daily_stock_analysis โดย ZhuLinsen - ระบบโอเพนซอร์สที่ดึงข้อมูลตลาดครอบคลุมหุ้น A ฮ่องกง สหรัฐฯ และอื่น ๆ รันการวิเคราะห์เชิงเทคนิคและข่าวผ่าน LLM แล้วส่ง 'แดชบอร์ดการตัดสินใจ' ที่มีโครงสร้างไปยังแอปแชตของคุณในทุกวันทำการซื้อขาย สถาปัตยกรรม การสำรองข้อมูล กลยุทธ์ agent และข้อจำกัด

07

LLM Alpha Mining: วิธีดึงสัญญาณการซื้อขายจาก Earnings Calls และเอกสารทางการเงิน

วิธีใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อดึงสัญญาณการซื้อขายจากการประชุมนักลงทุน รายงาน และข่าวสาร Chain-of-thought prompting การดึงข้อมูลเชิงโครงสร้าง และการทดสอบย้อนหลังของสัญญาณ