Trois douleurs que chaque équipe sales et BD encaisse chaque semaine. Chacune est ce dont tes reps se plaignent vraiment, pas ce qu'une page produit appellerait poliment.
La prep pré-trade bouffe deux heures le matin entre funding rates, open interest, calendrier FRED et journal de la semaine dernière, et le setup est déjà à moitié parti quand tu finis par sizer.
Le sizing de position drift vers le feeling après trois jours gagnants, puis une perte de 4 pour cent sur un seul nom mange le mois parce que Kelly n'a jamais eu un second regard.
La revue post-trade n'arrive jamais sur une semaine chargée, donc le même setup overfit est ré-entré le lundi suivant et tu ne peux pas dire ce qui a changé.
Chaque pipeline ci-dessous est une forme que tu câbles sur le canvas en utilisant l'équipe d'agents IA et les outils plus bas. Pas une feature qu'on livre pour toi, un pattern que tu configures.
QuantAnalyst récupère funding, OI et le calendrier FRED à 30 jours, le contexte MacroEconomist est tenu en static context pour que le call de régime reste consistent, ReportWriter compresse à une page. Le brief arrive dans l'inbox du trader avant l'open.
QuantAnalyst lance un melaya_backtest_start frais sur la fenêtre 6 mois courante, puis tire les résultats du sweep pour checker la sensibilité paramétrique. La cross-run memory porte le sweep précédent pour que le trader voie ce qui a drifté semaine après semaine.
ChiefRiskOfficer fait tourner la VaR paramétrique et historique plus CVaR, rejoue les scénarios Flash Crash, COVID et FTX, et imprime le niveau exact du circuit breaker. Un HITL gate bloque le stage d'ordre tant que le trader n'a pas acquitté le pire cas en dollars.
QuantSkeptic applique le Deflated Sharpe pour la correction multi-test, nomme un mode d'échec et renvoie APPROVED, CONDITIONAL ou REJECTED. L'outil rag_retrieve tire le papier qui contredit ou le dernier trade perdant sur le même setup.
PortfolioManager montre la fraction Kelly avec la formule et la taille en dollars, ExecutionSpecialist choisit le type d'ordre et imprime fill-rate et slippage en bp. L'ordre route d'abord via melaya_exec_sim_place_order, puis attend derrière pause_for_human le clic live.
Après la clôture du trade, ReportWriter tire le log de fill, ExecutionSpecialist compare slippage réalisé vs attendu, QuantSkeptic flague si c'est la thèse ou l'exécution qui a échoué. Le replay reproduit chaque étape pour que le setup du lundi suivant commence honnête.
Vrais personas de l'équipe d'agents IA quant_firm. Chacun arrive avec un system prompt tuné et une allowlist de outils par défaut. Change de modèle par persona sur le canvas.
Évalue le signal avec le Sharpe et son erreur standard, analyse la sensibilité aux paramètres, et applique la correction de Bonferroni ou Benjamini-Hochberg avant toute diffusion de thèse.
Décompose le slippage en spread, impact marché et sélection adverse en points de base, avec des estimations de taux de remplissage par type d'ordre et bande de latence.
Dimensionne le trade avec le Kelly fractionnel à 0,25x ou 0,5x, applique le rétrécissement Ledoit-Wolf sur la matrice de corrélation, et détaille les calculs de chaque recommandation.
Calcule la VaR paramétrique et historique ainsi que la CVaR, passe les scénarios de stress Lehman, Flash Crash, COVID et FTX, et fixe des seuils exacts pour les coupe-circuits.
Applique le Deflated Sharpe Ratio pour la correction de tests multiples, bloque toute thèse sans validation walk-forward, et rend un verdict APPROUVÉ, CONDITIONNEL ou REJETÉ avec les conditions exactes.
Compresse les cinq sections spécialistes en un brief pré-trade décisif avec ACTION, CONFIANCE et paramètres recommandés en première page.
Chaque outil ci-dessous est un vrai outil partagé du bundle Melaya. Allowlist par agent, HITL sur les écritures, révocation en un clic.
Tire funding, open interest, liquidations, OHLCV et le carnet d'ordres pour le setup que le trader s'apprête à prendre. Read only, pas de HITL puisque rien n'écrit.
Lance un backtest frais ou tire un sweep de paramètres pour que QuantAnalyst puisse vérifier la thèse sur ce régime avant de sizer. Lectures et démarrages de jobs uniquement, pas de chemin d'exécution live depuis ce bundle.
Stage l'ordre live que le trader cliquera et route la version paper via le compte sim d'abord. melaya_place_order, melaya_cancel_order et melaya_set_leverage sont HITL par défaut pour cette équipe d'agents IA.
Cross check le positionnement perp sur les venues avec funding, OI, liquidations et le long-short ratio. ExecutionSpecialist l'utilise pour dimensionner le coût d'adverse selection. Read only.
Tire equities, FX et contexte macro pour le trader discrétionnaire qui fait tourner futures ou single names à côté des perps. Read only, pas de HITL.
Accède à FRED pour taux, DXY, prints d'inflation et le calendrier de release à 30 jours qui bouge le sizing de position. Read only, chaque chart cite son series id.
Tire 10-K, 10-Q, 8-K et données Form 4 directement depuis EDGAR pour le trader equities qui refuse de sizer avant d'avoir lu le filing. Read only.
Construit le store par workflow depuis ton journal de trade, postmortems gagnants et perdants, playbook et papiers de recherche. Alimente les trois couches de knowledge. L'indexation est gatée HITL quand de nouveaux corpus sont ajoutés.
Recherche générale, fetch structuré, et un drop Slack pour la revue post-trade. pause_for_human est le nœud d'approbation explicite que n'importe quel workflow peut appeler avant order_send.
Chaque pipeline arrive avec trois couches d’accès à la connaissance. Combine-les par agent sur le canvas. Pas d’espace vectoriel partagé avec un autre client, pas de lecture surprise, pas de retrieval opaque.
includeContextDocuments par pipeline ajoutés à l'input d'agents spécifiques à chaque run. Le brief ICP, le playbook, la grille de pricing, ou le corpus d'emails de deals gagnés. Tout ce qui doit être là avant que l'agent pense. Tu choisis quels personas reçoivent quels docs.
rag_retrieveUn outilscoped accordé par agent. Quand l'agent décide qu'il a besoin de plus de profondeur, il interroge le vector store du workflow à la demande. Même base de knowledge que Static context, accédée uniquement quand le modèle le demande.
pipeline_memoryÉtat au niveau du pipeline qui passe d'un run au suivant. La recherche d'hier est dans le scope du follow-up d'aujourd'hui. L'équipe d'agents IA se souvient de ce qu'elle a déjà prospecté, de ce qui a été approuvé, de ce qui a été envoyé. L'audit log est la base de knowledge de second ordre.
Le tier Sandbox est gratuit, sans carte. Rejoins la waitlist et on t'envoie un email dès qu'un slot s'ouvre.
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