1 Ebene 1 · Generierung
Schicht 1: KI-Generierung
2000+ Strategien pro Sitzung. 7 LLM-Anbieter, 10 Builder-Seiten, 6 Strategiekategorien. Batch-Generierung verwandelt Ideenfindung in eine Fabrik.
Signal-Skalierungs-Plattform
StratCraft
Generieren, verwalten, backtesten und deployen: so viele Strategien wie Sie sich vorstellen können, mit KI.
Bauen Sie Ihr eigenes Handelssystem, um alle zu orchestrieren.
Signal-Skalierungs-Plattform · live
pages.quantnexus.heroPreview.chartTitle
pages.quantnexus.heroPreview.chartNote500–1000×
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2000+/sess
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7
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1000+
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Die Skalierungs-Zahlen
Was institutionelles Level Signal-Skalierung für Retail-Trader möglich macht.
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Schneller als Python: Geschwindigkeit, die Skalierung ermöglicht
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LLM-Anbieter: 2000+ Strategien pro Sitzung
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Marktdatenquellen für Signal-Backtesting
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Signal-Kapazität in der Alpha-Fabrik
Der 3-Schichten-Wettbewerbsvorteil
Nur StratCraft vereint drei Vorteile: jede Schicht macht die anderen stärker.
2 Ebene 2 · Geschwindigkeit
Schicht 2: C++23-Geschwindigkeit
500-1000x schneller als Python. Was 1000-Signal-Skalierung praktisch macht, Sie können die gesamte Fabrik backtesten, nicht nur handverlesene Favoriten.
Python
(vectorbt)1×
(vectorbt)1×
Rust
(NautilusTrader)42×
(NautilusTrader)42×
StratCraft
C++23784×
C++23784×
3 Ebene 3 · Komposition
Schicht 3: Statistische Komposition
Die Kompositionsschicht. Kombination von 1000+ Signalen mit IC-, ICIR- und Sharpe-Screening. 5 statistische Gewichtungsmethoden. Das verwandelt eine Backtest-Bibliothek in eine Signal-Fabrik.
∞ Alles lokal · kein Lock-in
Alles lokal, kein Lock-in
Windows, macOS, Linux. Alle Berechnungen laufen lokal. Keine Cloud, keine zusätzlichen Kosten bei Skalierung. Export portabler .py-Strategien ohne Anbieter-Lock-in.
Windows
macOS
Linux
Warum Signal-Skalierung wichtig ist
Retail-Trader waren immer strukturell benachteiligt. StratCraft ändert diese Gleichung.
Konventioneller Ansatz
StratCraft Signal-Skalierung
Strategie-Generierung
3-5 Strategien manuell erstellen
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Backtest-Durchsatz
Python: Stunden pro Lauf, nur wenige testen
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Portfolio-Komposition
Beste Strategie auswählen und allein betreiben
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Struktureller Ansatz
Konzentrationsrisiko. Eine Strategie scheitert, alles scheitert
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Top-Quant-Fonds erzielten unübertroffene Renditen durch statistische Komposition Tausender Signale, nicht durch die Suche nach einer perfekten Strategie. StratCraft bringt diese Architektur zu Retail-Tradern.
Die 3-Schichten-Pipeline
1
Schicht 1: Generierung im großen Maßstab
Beschreiben Sie eine Idee. Der KI-Strategie-Builder generiert mit 7 LLM-Anbietern Hunderte von Varianten in 6 Kategorien. 2000+ Strategien pro Sitzung, nicht einzeln.
2
Schicht 2: Die gesamte Fabrik backtesten
Die C++23-Engine führt alles aus, 500-1000x schneller als Python. 6+ Datenquellen, Live-Equity-Kurven alle 500 Bars. Geschwindigkeit macht das Backtesting von 1000+ Signalen möglich.
3
Schicht 3: Statistische Komposition
Überlebende Signale in die Alpha-Fabrik bringen. IC/ICIR/Sharpe-Screening anwenden, mit 5 statistischen Gewichtungsmethoden kombinieren. Das Ergebnis ist ein 1000+ Signal-Portfolio. Derselbe strukturelle Ansatz, der führende Quant-Fonds dominierend machte.
Tiefer eintauchen
12 Module, eine Pipeline
Jedes Modul in der 3-Schichten-Pipeline. Von KI-Generierung über C++23-Ausführung bis zur statistischen Komposition.
Erkunden →Warum C++23-Geschwindigkeit bei Skalierung wichtig ist
Architektur-Evolution, Benchmark-Daten und wie Zero-Copy-Pipelines 1000-Signal-Fabriken ermöglichen.
Erkunden →Starten Sie Ihre Signal-Fabrik
Die kostenlose Version enthält die C++ Backtest-Engine, Regime-Erkennung und YFinance + Dukascopy-Daten: alles, was Sie für den Start im großen Maßstab brauchen.