단일 스크립트 지표에서 AI 오케스트레이션 전략 팩토리까지: 알고리즘 트레이딩 인프라가 어떻게 진화했는지, 그리고 다음은 어디로 향하는지에 대한 기술적 역사.
틱 데이터에 대한 단일 스크립트 지표. 포트폴리오 로직 없음, 리스크 관리 없음.
이벤트 기반 Python 프레임워크. 백테스팅과 다중 전략 지원이 있지만 전부 수작업 코딩.
다중 자산 오케스트레이션, 클라우드 규모 실행, 기관 리스크 프레임워크. 수동 개발의 한계.
AI assists with research artifacts. Humans define constraints, review evidence, and decide what happens next.
트레이딩 모델 자체의 근본적 변화. 지표를 넘어, 캔들을 넘어.
모든 세대는 트레이딩 시스템이 할 수 있는 것을 개선했습니다. 어떤 세대도 누가 코드를 작성할 것인지에 의문을 제기하지 않았습니다.
Gen 1 트레이더는 스크립트를 작성했습니다. Gen 2 개발자는 프레임워크를 작성했습니다. Gen 3 팀은 기관급 인프라를 작성했습니다. 코드의 정교함은 증가했지만 제약은 동일했습니다: 사람이 모든 라인을 작성해야 했습니다.
This created a coordination bottleneck. Research progress remained bounded by team handoffs, engineering work, and accumulated technical debt.
AI assistance can reduce that coordination burden without removing research standards or accountable judgment.
Describe the logic and constraints in natural language, inspect the generated Artifact, then choose whether to run local validation and backtesting. Code generation, backtest completion, statistical validation, and production approval remain separate states.
클라우드 기반 기관 플랫폼은 실행을 위해 전략 로직을 서버에 업로드해야 합니다. 모든 백테스트, 모든 파라미터, 모든 엣지. 외부로 전송되고 저장됩니다. StratCraft 3.5는 완전히 로컬 인프라에서 실행됩니다. 전략이 절대 머신을 떠나지 않습니다. 완전한 지적 재산 소유권을 보유합니다.
Traditional frameworks often isolate one strategy at a time. StratCraft keeps candidates, experiments, evidence, and rejection reasons in a connected research record so users can compare alternatives without treating volume as proof.
언어: C++23
패러다임: 인과성으로서의 RAII
지연 시간: 밀리초 이하 실행
스레딩: 가능한 경우 락프리패턴: VS Code 확장 모델
격리: 각 전략이 샌드박스에서 실행
Isolation: Explicit plugin lifecycle
AI 타겟: 플러그인이 AI 생성 단위Gen 4는 점진적 개선이 아닙니다. 트레이딩 모델 자체의 변화입니다. 전통적 지표와 캔들 기반 가격 행동을 넘어 근본적으로 다른 차원의 시장 상호작용으로 이동합니다.
우리는 이를 향해 적극적으로 구축하고 있습니다. 보여줄 수 있을 때까지 더 이상 말하지 않겠습니다.