Cosa puoi costruire

Scopo e destinatari

La piattaforma autogestita copre strategie Python, backtest, simulazione, esecuzione reale e monitoraggio.

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Ruolo di Jev

Jev valuta ordine, strategia, esposizione, posizioni e budget, restituendo scelte tipizzate e probabilità per filtrare gli ingressi.

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Come si usa

Si attiva AI Decision Filter per una strategia reale ordinaria o Quick Trade e si configura Jev in System Settings → AI / LLM.

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Ambito e limiti

Le uscite saltano l'IA; grid, DCA e martingala sono esclusi. Senza provider IA disponibile gli ingressi sono consentiti. La modalità reale può inviare ordini effettivi.

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Descrizione originale del repository

Open-source AI Trading OS, agent trading, and vibe trading, with Jev System One integration. Research, build Python strategies, backtest, and paper/live trade across crypto, stocks, and forex. Launch your own multi-tenant trading SaaS with built-in user management, billing, payments, and settlement.

Informazioni sul progetto

Rapporto con Jev
Integrazione
Evidenze
Documentato
Linguaggio
Python
Licenza
Apache-2.0
Origine
Repository originale
Stato del repository
Non archiviato
Creato
2025-12-28
Ultimo aggiornamento del codice
2026-09-26
Stelle GitHub
12.273
Evidenza verificata
30 set 2026
Metadati verificati
28 set 2026
Stato della verifica
Verificato

Le stelle riguardano l’intero repository e possono includere lavoro non collegato a Jev.

Evidenze e ambito

Documentato registra la documentazione o il codice collegato. JevHunt non ha eseguito né valutato il progetto in modo indipendente.

Commit dell’evidenza: 709521ffd6df8460dc7bfaba0451258b0f1743da

Scoperto tramite: typesafe-field-guide, github-search.

Come verifichiamo →

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