Robot de trading multi-agents en simulation
Un système de trading multi-agents qui s'appuie sur Claude et une couche de récupération pour raisonner sur des ordres simulés à partir de données de marché en direct.
Application de trading · Prévu
Problème
La plupart des robots de trading suivent des règles rigides codées à la main et ne peuvent pas expliquer leur raisonnement. Tester une stratégie plus adaptative, pilotée par un LLM, exige un environnement de simulation (paper trading) où les agents peuvent raisonner, récupérer du contexte et agir sans risquer de capital réel.
Approche
Un backend NestJS orchestre des agents spécialisés (analyse de marché, risque, exécution) construits sur l'API Claude, avec un tableau de bord Next.js. Les ordres sont passés sur l'API de paper trading d'Alpaca, et une couche RAG (PostgreSQL avec pgvector) fournit aux agents le contexte historique pertinent avant chaque décision.
Statut
Pile technique arrêtée, aucun code écrit. Le développement n'a pas commencé.
Stack
- NestJS
- Next.js
- Alpaca API
- Claude API
- PostgreSQL
- pgvector