Generieren, verwalten, backtesten und deployen: so viele Strategien wie Sie sich vorstellen können, mit KI.
Bauen Sie Ihr eigenes Handelssystem, um alle zu orchestrieren.
Was institutionelles Level Signal-Skalierung für Retail-Trader möglich macht.
Nur StratCraft vereint drei Vorteile: jede Schicht macht die anderen stärker.
Bewährte klassische Strategien (freqtrade, Larry Williams, öffentliche TradingView-Algorithmen), Quant-Faktoren und ML-Modelle (aus Open Source oder Ihren eigenen) plus Hypothesen von 6 LLM-Anbietern. Nicht eine Strategie nach der anderen, sondern eine Population, die Sie screenen und komponieren.
500-1000x schneller als Python. Was 2.000-Signal-Skalierung praktisch macht, Sie können die gesamte Fabrik backtesten, nicht nur handverlesene Favoriten.
Die Kompositionsschicht. Kombination von Bis zu 2.000 Signalen mit IC-, ICIR- und Sharpe-Screening. 5 statistische Gewichtungsmethoden. Das verwandelt eine Backtest-Bibliothek in eine Signal-Fabrik.
Windows, macOS, Linux. Alle Berechnungen laufen lokal. Keine Cloud, keine zusätzlichen Kosten bei Skalierung. Export portabler .py-Strategien ohne Anbieter-Lock-in.
Retail-Trader waren immer strukturell benachteiligt. StratCraft ändert diese Gleichung.
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.
Führen Sie klassische Strategien (Open-Source-Bibliotheken, veröffentlichte Systeme, TradingView, Ihre eigenen), Quant-Faktoren, ML-Modelle und LLM-generierte Hypothesen zusammen. Aus einer Idee wird eine Population von Kandidaten, nicht eine einzelne handcodierte Strategie.
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 Bis zu 2.000 Signalen möglich.
Überlebende Signale in die Alpha-Fabrik bringen. IC/ICIR/Sharpe-Screening anwenden, mit 5 statistischen Gewichtungsmethoden kombinieren. Das Ergebnis ist ein Bis zu 2.000 Signal-Portfolio. Derselbe strukturelle Ansatz, der führende Quant-Fonds dominierend machte.
Jedes Modul in der 3-Schichten-Pipeline. Von Aggregation aus vier Quellen über C++23-Ausführung bis zur statistischen Komposition.
Erkunden →Architektur-Evolution, Benchmark-Daten und wie Zero-Copy-Pipelines 2.000-Signal-Fabriken ermöglichen.
Erkunden →Die kostenlose Version enthält die C++ Backtest-Engine, Regime-Erkennung und YFinance + Dukascopy-Daten: alles, was Sie für den Start im großen Maßstab brauchen.
