Swarm Trader
Plataforma de pesquisa, execução e risco para trading assistido por IA
Swarm Trader é um workspace de tecnologia de trading com inteligência de sentimento, decisão assistida por LLM, caminhos de execução broker/exchange, controles de risco, conceitos de audit diary e plano de transição Rust/Python. Os documentos locais enfatizam readiness em simulador/paper-trade e alertam contra claims de live trading até que os gates de segurança estejam completos.
Visuais
Consistente com a marca
Site no ar
Verificável publicamente
Sobre este projeto
Plataforma de pesquisa de trading com sinais de sentimento, controles de risco e desenho simulator-first.
Descrevemos o que foi de fato construído — escopo, capacidades e tecnologia. Não anexamos métricas de negócio, impacto em receita ou depoimentos a menos que um cliente os tenha aprovado e fornecido a fonte.
Veja o trabalho, não apenas uma descrição.
Quando um projeto é público, você pode abrir o site ao vivo direto desta página e navegar por conta própria — a prova mais forte que existe.
Visão de Simulador de Trading
Interface específica de trading reflete readiness de simulador, caminhos de sinal, controles de risco e audit diary.
Camada de Controle de Risco
O visual enfatiza gates de segurança e enquadramento simulator-first, sem claims de performance ou live trading.
Contexto de Automação Técnica
Arte específica da plataforma substitui imagem técnica abstrata no contexto de arquitetura de automação.
Link ao vivo em breve
Este projeto roda em um ambiente privado, então ainda não há link público para compartilhar. Peça uma demonstração.
O que foi construído
- Camada de sentimento MiroFish e execução por trading agent conectadas por um conceito SentimentBridge
- Implementação Python de referência para Nelogica ProfitDLL/B3 com testes de indicadores, estratégias, aprovação, validação, horários de mercado e reconciliação
- Plano de produção com smoke testing Windows, correções de multiplicadores, filas fail-closed, reconnect, reconciliação com broker, validadores e paper soak
- Port para Rust com dashboard, indicadores, replay, métricas e paridade de fonte ProfitDLL
- Exemplos de configuração para broker, risco, estratégia, sentimento e horários de mercado
Como foi construído
- Desenhado simulator-first: o trading ao vivo permanece bloqueado por um checklist de segurança antes de qualquer execução real.
- Migrando de uma implementação de referência em Python para um backend de produção em Rust.
- Engenharia com regras rígidas: logs sem PII, erros tipados, reconciliação, validadores e testes de regressão.