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同じ戦略。
四つの世代。
その差を見よ。

ストップロスとポジションサイジング付きの移動平均クロス。同じロジックを四度実装した、1990 年代のスクリプト型シグナルツールから AI 生成の StratCraft 戦略まで。ロジックは変わらない。実装コストだけが変わる。

コードを見る ↓
Gen 3.5AI ネイティブ時代
StratCraft 自然言語 → AI今ここ
ユーザーから StratCraft へのプロンプト：

"SPY の日足で移動平均クロス戦略を作って。
20 期間 SMA が 50 期間 SMA を上抜けたら買い。
下抜けたら売り。各取引に 1% のストップロスを適用。
各ポジションでポートフォリオの 2% リスク。2020 年から完全バックテストして。"
StratCraft が生成：
# 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()
コード行数（人間）
6 行
バックテスト時間
< 5 分
必要な専門知識
なし
ローカル実行
はい。あなたのマシンのみ

あなたはロジックを記述した。StratCraft がコードを書き、検証し、バックテストを実行した。戦略はあなたのマシンを離れていない。

数字を並べて比較

Gen 1Gen 2Gen 3Gen 3.5
人間が書いた行数~30~55~506（自然言語）
セットアップ時間1〜2 時間4〜8 時間1〜3 週間< 5 分
動的ポジションサイジングなし手動プラットフォーム API自動生成
ローカル実行はいはいいいえ（クラウド）はい
IP はあなたのマシンに留まるはいはいいいえはい
専門家によるコーディングが必要はいはいはいいいえ

コードが語ること

1

ロジックは変わらなかった。 ストップロスとポジションサイジング付きの移動平均クロスは、四世代を通じて同じ戦略だ。変わったのは、それを表現するために必要なエンジニアリング量だ。

2

Gen 3 は間違った問題を解いた。 それは運用上の複雑さ（マルチアセット、リスクフレームワーク、クラウドインフラ）を取り除いた。しかし全ての戦略を手書きする必要は取り除かなかった。そのボトルネックは残った。

3

Gen 3.5 はボトルネックを取り除く。 AI がコードを書くとき、制約はエンジニアリング時間からアイデアの質へと移る。それが転換点だ。

Gen 4:パラダイムシフト

コードのボトルネックを置き去りにする準備はできた？

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