LangAlpha

एजेंटिक ट्रेडिंग के लिए हार्नेस।

ओपन-सोर्स AI एजेंट जो बाज़ार पर शोध करते हैं, थीसिस बनाते हैं,
और आपके द्वारा निर्धारित अनुमतियों के भीतर आपके अपने ब्रोकरेज खाते में ट्रेड करते हैं।

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LangAlpha क्यों

अधिकांश AI वित्तीय टूल सवालों के जवाब देते हैं। हमारा मानना है कि निवेश शोध बेयसीय है: आप एक थीसिस लिखते हैं और यह भी कि क्या चीज़ उसे गलत साबित करेगी, फिर हर अर्निंग्स रिपोर्ट, फ़ाइलिंग और कीमत की हलचल आपके विश्वास को बढ़ाती या घटाती है, और उसके साथ आपकी पोज़िशन भी। यह चक्र हफ़्तों या महीनों तक चलता है, और कोई एक प्रॉम्प्ट इसे कैद नहीं कर सकता।

कोडिंग एजेंट तभी अच्छे हुए जब उनके पास कोड के लिए बना हार्नेस था: एक ऐसा कोडबेस जो बना रहता है, जहाँ हर कमिट पिछले पर आगे बढ़ता है, साथ में मॉडल के चारों ओर टूल्स, मेमोरी और रनटाइम। LangAlpha वही हार्नेस बाज़ारों तक लाता है, वाइब कोडिंग से वाइब इन्वेस्टिंग तक। यह किसी भी मॉडल के साथ काम करता है, इसलिए हर बेहतर मॉडल इसे और बेहतर बनाता है। दो विश्वास इसे आकार देते हैं:

• एक ट्रेड एक चक्र है, टूल कॉल नहीं। थीसिस एक वर्कस्पेस में रहती है, और शोध, साइज़िंग, ऑर्डर और उसके बाद की निगरानी—हर एक नया साक्ष्य वापस उसमें डालता है।
• स्वायत्तता को आपके द्वारा तय एक सीमा चाहिए। एजेंट आपके द्वारा दी गई अनुमतियों के भीतर काम करते हैं, और हर ऑर्डर एक नियंत्रित मार्ग से गुज़रता है।

मुख्य विशेषताएँ

इनमें से अधिकांश उदाहरण Cerebras (CBRS) पर एक ही वर्कस्पेस से आते हैं। इसे इस साझा कन्वर्सेशन के साथ काम करते देखें, पहले सवाल से लेकर Slack पर भेजी गई इनिशिएशन रिपोर्ट तक।

🔎 एजेंटों की एक टीम के साथ शोध

एक सवाल पूछें और LangAlpha उसे समानांतर विश्लेषकों में बाँट देता है जो फ़ाइलिंग्स पढ़ते हैं, कीमतें, ऑप्शन और मैक्रो डेटा निकालते हैं, और कोड में गणनाएँ करते हैं। उन्हें रन के बीच में दिशा बदलने के लिए कभी भी फ़ॉलो-अप भेजें। CBRS पर, रन एक HTML प्राइमर पर समाप्त हुआ—इस बारे में कि Cerebras क्या बेचता है, कितनी तेज़ी से बढ़ता है और इसके लिए कौन भुगतान करता है।

_{सबएजेंट्स: चार विश्लेषक लीड एजेंट के अंतर्गत प्रश्न पर काम करते हैं, प्रत्येक कार्ड अपने टूल्स और टोकन की गणना करता है, और एक /html-report उनके निष्कर्षों को दाईं ओर के प्राइमर में बदल देता है}

🗂️ हर विचार को एक वर्कस्पेस में रखें

प्रति थीसिस, सेक्टर या पोर्टफोलियो एक वर्कस्पेस। फ़ाइलें, चैट और एजेंट के अपने नोट्स कल भी वहीं रहते हैं, इसलिए प्रत्येक सत्र पिछले सत्र पर आगे बढ़ता है, शुरू से नहीं।

"इस वर्कस्पेस में अब तक जो कुछ हमने खोजा है, उससे CBRS पर मुझे एक इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बनाओ: मुख्य घटनाओं के साथ कीमत, राजस्व वृद्धि, ग्राहक संकेंद्रण, और OpenAI पर कितना निर्भर है। मैं इसमें क्लिक करके घूमना चाहता हूँ।"

एक नया थ्रेड इसे उस शोध और फ़ाइलों से बनाता है जो पिछले थ्रेड्स ने वर्कस्पेस में छोड़ी थीं: एक लाइव डैशबोर्ड जिसके साथ आप खेल सकते हैं।

वर्कस्पेस फ़ाइलें: थोक डेटा फ़ाइलों में जाता है, एजेंट के कॉन्टेक्स्ट में नहीं। कीमतें, फाइलिंग्स और मॉडल इनपुट फ़ाइल ट्री में प्रत्येक टास्क के data/ फ़ोल्डर को भरते हैं

चल रहे ऐप्स: एजेंट इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बनाता है। किसी बार, मार्कर या पंक्ति पर क्लिक करके उसका स्रोत देखें, OpenAI बैकलॉग स्ट्रेस टेस्ट को खींचें, या किसी अन्य थ्रेड की फ़ाइलों को मर्ज करने के लिए उन्हें @ करें

⏰ नज़र रखने वाले एजेंट

बाज़ार खुलने से पहले एक ब्रीफ़ शेड्यूल करें, या जब कोई स्टॉक किसी कीमत को पार करे या एक दिन में एक निर्धारित प्रतिशत से हिले तो किसी एजेंट को जगाएँ। परिणाम एक फ़ीड में आते हैं, और यदि आप उन्हें कनेक्ट करके डिलीवरी के लिए चुनते हैं तो Slack, Discord, Telegram, Feishu या iMessage में भी।

"मेरे लिए CBRS पर नज़र रखो। हर सोमवार मॉडल की मान्यताओं की जाँच करो, Q3 परिणामों के बाद इसे अपडेट करो, और मुझे बताओ अगर स्टॉक हमारे बुल वैल्यू से ऊपर या $95 से नीचे चला जाए।"

एजेंट वर्कस्पेस में चार ऑटोमेशन सेट करता है: एक साप्ताहिक मान्यता जाँच, Q3 परिणामों के अगली सुबह एक बार का मॉडल अपडेट, और दो मूल्य ट्रिगर, एक DCF मॉडल के बुल-केस मूल्य पर और एक $95 पर, वह स्तर जो रेटिंग बदल देगा। प्रत्येक रन वर्कस्पेस में मॉडल और नोट्स से शुरू होता है और Slack को रिपोर्ट करता है।