La même stratégie.
Quatre générations.
Voyez la différence.
Croisement de moyennes mobiles avec stop-loss et dimensionnement des positions. Implémenté quatre fois, depuis un outil de signaux scripté des années 1990 jusqu'à une stratégie StratCraft générée par IA. La logique ne change jamais. Le coût d'implémentation, oui.
Prompt utilisateur à StratCraft : "Crée une stratégie de croisement de moyennes mobiles pour SPY en bougies journalières. Achète quand la SMA 20 périodes croise au-dessus de la SMA 50 périodes. Vends quand elle croise en dessous. Applique un stop-loss de 1% par trade. Risque 2% du portefeuille par position. Lance un backtest complet depuis 2020."
# Generated by StratCraft AI. Do not edit manually # Strategy: MA Crossover SPY Daily | Generated: [timestamp] from stratcraft.core import Strategy, Signal, RiskModel class MACrossover(Strategy): fast_period: int = 20 slow_period: int = 50 stop_loss_pct: float = 0.01 risk_per_trade: float = 0.02 def on_bar(self, ctx): fast = ctx.sma(self.fast_period) slow = ctx.sma(self.slow_period) if ctx.cross_above(fast, slow): size = ctx.risk_size(self.risk_per_trade, self.stop_loss_pct) ctx.buy(size, stop=ctx.price * (1 - self.stop_loss_pct)) elif ctx.cross_below(fast, slow): ctx.close_all()
Vous avez décrit la logique. StratCraft a écrit le code, l'a validé et a exécuté le backtest. La stratégie n'a jamais quitté votre machine.
Les chiffres, côte à côte
| Gen 1 | Gen 2 | Gen 3 | Gen 3.5 | |
|---|---|---|---|---|
| Lignes écrites par un humain | ~30 | ~55 | ~50 | 6 (langage naturel) |
| Temps de configuration | 1–2 h | 4–8 h | 1–3 semaines | < 5 min |
| Dimensionnement dynamique | Non | Manuel | API plateforme | Auto-généré |
| Exécution locale | Oui | Oui | Non (cloud) | Oui |
| La PI reste sur votre machine | Oui | Oui | Non | Oui |
| Codage expert requis | Oui | Oui | Oui | Non |
Ce que le code vous dit
La logique n'a jamais changé. Le croisement de moyennes mobiles avec stop-loss et dimensionnement des positions est la même stratégie dans les quatre générations. Ce qui a changé, c'est la quantité d'ingénierie nécessaire pour l'exprimer.
Gen 3 a résolu le mauvais problème. Elle a éliminé la complexité opérationnelle (multi-actifs, frameworks de risque, infrastructure cloud). Elle n'a pas éliminé l'exigence de coder à la main chaque stratégie. Ce goulot d'étranglement est resté.
Gen 3.5 élimine le goulot. Quand l'IA écrit le code, la contrainte passe des heures d'ingénierie à la qualité de vos idées. C'est le point d'inflexion.