Parla con qualcuno
che capisce i mercati.
Non è un chatbot che parla di trading. È un agente con oltre 100 strumenti MCP che recupera dati reali, calcola indicatori, addestra modelli ed esegue backtest — tutto attraverso linguaggio naturale.
Verida — the model executes real market tools, not just answers
Come funziona nella pratica
Recupera gli ultimi 500 candle 1h di BTCUSDT
L'AI invoca lo strumento buscar_binance, persiste come serie raw e risponde con l'URI + metadati.
Calcola RSI a 14 periodi e MACD
L'AI concatena rsi() e macd() sulla serie, persiste come derived, e ottieni l'URI + ultimo valore.
Addestra un modello di classificazione con RSI, ATR e volume
L'AI costruisce il DAG ML con feature engineering, split temporale, addestramento e validazione — tutto tramite strumenti.
Esegui un backtest della strategia di crossover della media mobile
L'AI carica la strategia Rhai, inietta gli indicatori, esegue il backtest e restituisce Sharpe, drawdown e PnL.
Modelli supportati
Porti tu la chiave — gratuita o a pagamento. Verida fa il resto.
Anthropic Claude
Chiave API Anthropic
Recommended for best understanding of the 100+ MCP tools.
OpenAI GPT
Chiave API OpenAI
Works perfectly with MCP tools.
NVIDIA NIM (gratuito)
Chiave API NVIDIA
Modelli all'avanguardia tramite API NIM gratuita. Limiti di pool generosi — costo zero per iniziare. Provider predefinito di Verida oggi.
Ollama (locale)
Modello locale via Ollama
Llama 3, Qwen, Mistral in esecuzione locale. Costo API zero, privacy completa.
Google Gemini
Chiave API Google AI
Works with MCP tools.
Altri provider
Qualsiasi endpoint compatibile
OpenRouter, Together AI, Groq, DeepSeek — se parla compatibile OpenAI, funziona. Scegli il provider — gratuito o a pagamento, è una tua decisione (o limitazione).
MCP: lo standard che struttura l'AI
Il Model Context Protocol è ciò che permette all'LLM non solo di "conoscere" i mercati, ma di eseguire strumenti di mercato. Verida espone oltre 100 strumenti MCP — recupera dati, calcola indicatori, addestra modelli, esegue backtest, interroga microstruttura. Il modello decide quale strumento chiamare; tu decidi cosa chiedere.
Senza MCP: l'LLM allucina i dati. Con MCP: l'LLM esegue. La differenza è tutto.