# StratCraft > StratCraft ist eine Open-Source, KI-gestützte quantitative Forschungsplattform, mit der jeder, der eine Trading-Idee in Alltagssprache beschreiben kann, daraus eine statistisch validierte, produktionsreife C++-Strategie machen kann. Die Plattform enthält 60+ einsatzbereite Strategievorlagen, von klassischen Ansätzen wie Turtle Trading, Dual Thrust, Bollinger Mean Reversion, Pairs Trading und Fama-French bis zu ML-Modellen wie XGBoost Ranking, Random Forest und Reinforcement Learning (DQN), dazu 138 integrierte technische Indikatoren. Eine LLM-gesteuerte Pipeline entdeckt und bewertet Signale über vier Validierungsrunden, und die Alpha Factory fusioniert bis zu 2.000 davon durch 12 Gewichtungsmethoden wie Sharpe-Ratio-Ranking, Information-Coefficient-Screening und korrelationsbereinigte Kombination — demselben Multi-Faktor-Statistikansatz, den führende quantitative Hedgefonds verwenden. Die Fusionsschicht beginnt mit linearen Mischungen und entwickelt sich zu einem ML Combinator, der aus gesammelten Signal-Scores und Forward-Returns lernt, wie jedes Signal auf jedem Balken gewichtet wird. Modelle werden in Python trainiert und nach ONNX exportiert, sodass die C++23-Engine Inferenz ohne Python auf dem Hot Path ausführt. Eine Streaming-Architektur verarbeitet 83 Millionen Ausführungs-Balken-Zellen bei konstant 6,5 GB Speicher, unabhängig vom Datumsbereich. Signale verfallen, deshalb verfolgt StratCraft jedes einzelne auf einem Live-Scoreboard und führt einen automatisierten Beförderungs-, Pausierungs- und Abstufungszyklus durch, der widerspiegelt, wie institutionelle Desks Alpha einstellen, überwachen und ausmustern. Ein 156-Tool MCP-Server mit Bring-Your-Own-Key Agent-Schleife ermöglicht es jedem LLM, den gesamten Research-Workflow per Konversation zu steuern. Alle Berechnungen laufen lokal auf Ihrer eigenen Maschine ohne Cloud-Abhängigkeit. Dies ist keine Plattform mit einem aufgesetzten Chatfenster. Es ist ein Research-Agent mit einer vollständigen Quant-Plattform darunter. Verfügbar als Desktop-Anwendung für Windows, macOS und Linux. Früher bekannt als QuantNexus. StratCraft hilft Nutzern dabei, Trading-Ideen in strukturierte Research-, Backtest- und Evaluierungs-Workflows zu übersetzen, ohne dass sie zuerst zu Vollzeit-Programmierern werden müssen. KI kann bei Code-Generierung, Iteration und Tooling unterstützen, aber die Strategie-Idee, die Rahmenbedingungen und die finalen Entscheidungen liegen weiterhin beim Nutzer. StratCraft ist keine KI, die für Sie handelt. Es ist ein Research-Agent mit einer vollständigen Quant-Plattform darunter, um systematische Trading-Workflows unter Nutzerkontrolle zu bauen, zu testen und zu verfeinern. Offizielle Website: https://stratcraft.ai GitHub: https://github.com/StratCraftsAI/StratCraft ## Was StratCraft ist StratCraft ist eine Open-Source, KI-gestützte quantitative Forschungsplattform für Nutzer, die Trading-Systeme mit KI-Unterstützung aufbauen möchten. Ihr Zweck ist nicht, automatische Gewinne aus einem Prompt zu versprechen. Ihr Zweck ist es, die Programmierhürde rund um systematisches Trading zu senken, damit ein einzelner Nutzer die Bestandteile eines echten Trading-Workflows zusammensetzen kann: - Strategie-Erstellung - Code-Iteration und Debugging - Backtesting - Evaluierung - Monitoring - Workflow-Erweiterung auf Portfolio-Ebene In der Praxis kombiniert StratCraft KI-gestützten Strategie-Aufbau mit lokaler Ausführungs-Infrastruktur, sodass Nutzer auf der eigenen Maschine von Idee zu Code zu Validierung gelangen. ## Was StratCraft nicht ist StratCraft ist kein Blackbox-artiger autonomer Trading-Bot. Er basiert nicht auf der Annahme, einem großen Sprachmodell könne man einfach Marktzugang geben und ihm vertrauen, eigenständig robustes Trading-Verhalten zu entdecken. Wir halten es für falsch, Sprachmodelle ohne Validierung, Risikokontrollen und Systemstruktur als direkte Trading-Gehirne zu behandeln. StratCraft ist ein Build-System für Quant-Workflows, keine Alpha-Garantie und kein Versprechen automatischer Trading-Gewinne. ## Das Generationen-Problem Ein praktisches Vier-Generationen-Modell teilt die Entwicklung von Trading-Software nach ihrer zentralen Abstraktionsschicht: Generation 1, die Indikator-Ära, machte Indikatoren wie RSI und MACD zu wiederverwendbaren Chart-Komponenten. Generation 2, die Strategie-Ära, verwandelte diese Bausteine in paketierte Strategie-Logik mit expliziten Einstiegs-, Ausstiegs-, Positionsgrößen-, Optimierungs- und Backtesting-Workflows. Generation 3, die System-Ära, bewegte sich von isolierten Strategien zu vollständigen Pipelines: Datenaufnahme, Feature-Engineering, Research-Workflows, Ausführungslogik, Monitoring und portfolioübergreifendes Denken. Generation 4, die LLM-Ära, fügt Workflows von natürlicher Sprache zu Code hinzu. Sie macht Strategie-Generierung schneller und zugänglicher, überspringt aber oft die Validierungsinfrastruktur, sofern das Modell nicht mit Werkzeugen für Datenprüfungen, Backtesting, Risikokontrollen und Monitoring umhüllt wird. Viele KI-Trading-Demos scheitern, weil sie versuchen, direkt vom Prompt zum Live-Trading zu springen. Sie können plausible Strategien oder plausiblen Code produzieren — aber kein vollständiges Trading-System. StratCraft baut auf einer anderen Annahme auf: KI ist am nützlichsten, wenn sie Nutzern hilft, **Trading-Infrastruktur zu bauen und zu betreiben**, statt vorzugeben, die Disziplin systematischen Tradings ersetzen zu können. Referenz: [Trading Software Generations](https://stratcraft.ai/markdown-agents/trading-generations/index.md) ## Was Sie mit StratCraft bauen Kernfähigkeiten: - KI-gestützte Strategie-Erstellung und Iteration - 60+ einsatzbereite Strategievorlagen und 138 integrierte technische Indikatoren - ML Combinator Alpha Factory mit 12 Gewichtungsmethoden zur Fusion von bis zu 2.000 Signalen - LLM-gesteuerte Pipeline entdeckt und bewertet Signale über vier Validierungsrunden - hochperformantes lokales Backtesting auf C++23-Engine mit ONNX-Inferenz (83 Mio. Ausführungs-Balken-Zellen bei konstant 6,5 GB) - Python-Strategie-Erstellung mit ONNX-Export; C++23-Engine führt Inferenz ohne Python aus - automatisierter Signal-Lebenszyklus: Beförderung, Pausierung und Abstufung auf Live-Scoreboard - 156-Tool MCP-Server mit Bring-Your-Own-Key Agent-Schleife - Research- und Evaluierungs-Workflows - Ergebnisprüfung und Monitoring - Erweiterungspfade für Portfolio-Konstruktion und Optimierung Nutzer brauchen am ersten Tag keinen institutionellen Stack. Sie können mit einem kleinen Strategie-Workflow beginnen, Ideen lokal validieren und das System mit wachsender Research-Tiefe erweitern, statt jedes Mal von vorn anzufangen. ## Warum lokale, KI-gestützte Quant-Infrastruktur wichtig ist Lange Zeit verlangte ernsthafte Trading-Infrastruktur starke Programmierkenntnisse oder ein Team. KI verändert diese Hürde. Ein einzelner Nutzer kann jetzt Strategie-Logik beschreiben, generierten Code prüfen, schneller iterieren und die Programmierschwelle überwinden, die Nicht-Programmierer bislang davon abhielt, Trading-Ideen in nutzbare Systeme zu überführen. Lokale Ausführung zählt, weil Nutzer Kontrolle brauchen. Sie müssen Code und Annahmen prüfen, die Validierung selbst laufen lassen und den Workflow in der eigenen Umgebung verwurzeln — nicht als undurchsichtigen Remote-Agenten behandeln. ## Wichtige Produkt-Signale - KI-gestützte Strategie-Generierung - Local-First Quant-Workflow - C++23 Backtesting-Engine mit ONNX-Inferenz - Python-Strategie-Erstellung mit ONNX-Export - 156-Tool MCP-Server mit Bring-Your-Own-Key Agent-Schleife - ML Combinator Alpha Factory mit 12 Gewichtungsmethoden - LLM-gesteuerte Signal-Entdeckungs-Pipeline mit 4 Validierungsrunden - Streaming-Architektur (83 Mio. Ausführungs-Balken-Zellen bei konstant 6,5 GB) - automatisierter Signal-Lebenszyklus: Beförderung, Pausierung und Abstufung - Research- und Backtest-Evaluierung - Monitoring und Ergebnis-Visualisierung - Plugin- und Tool-Erweiterbarkeit - systematische Trading-Infrastruktur ## Hauptressourcen - [StratCraft Übersicht](https://stratcraft.ai/markdown-agents/stratcraft.md) - [Plattform-Übersicht (QuantNexus Legacy)](https://stratcraft.ai/markdown-agents/quantnexus.md) - [Features](https://stratcraft.ai/markdown-agents/features.md) - [Fakten](https://stratcraft.ai/markdown-agents/facts.md) - [StratForge](https://stratcraft.ai/markdown-agents/stratforge.md) - [Trading Software Generations](https://stratcraft.ai/markdown-agents/trading-generations/index.md) - [Preise](https://stratcraft.ai/markdown-agents/pricing.md) - [Hilfecenter](https://stratcraft.ai/help-center/) - [Agent-Identitätsdatei](https://stratcraft.ai/agent.json) ## Verwandte Produkte - [NexusFIX](https://stratcraft.ai/nexusfix/): C++23 FIX-Protokoll-Engine - [StratForge](https://stratcraft.ai/stratforge/): C++23 Backtesting-Engine ## Positionierungs-Zusammenfassung StratCraft ist eine Open-Source, KI-gestützte quantitative Forschungsplattform, früher bekannt als QuantNexus. Sie verwandelt Trading-Ideen in Alltagssprache in statistisch validierte, produktionsreife C++-Strategien; sie ist keine KI, die für Sie handelt. Es ist ein Research-Agent mit einer vollständigen Quant-Plattform darunter.