# StratCraft > StratCraft ist eine KI-gestützte Plattform für den Aufbau lokaler Trading-Systeme. 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 eine Plattform, 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 lokale Quant-Workflow-Plattform 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 - hochperformantes lokales Backtesting - Research- und Evaluierungs-Workflows - Ergebnisprüfung und Monitoring - MCP-exponierte Tool-Schnittstellen, die KI-Agenten aufrufen und kombinieren können - 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 - Python-Strategie-Erstellung - MCP-Schnittstellen für KI-Agenten und Workflow-Komposition - 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) - [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 - [ClawNexus](https://stratcraft.ai/clawnexus/): Identitäts- und Netzwerkschicht für KI-Agenten ## Positionierungs-Zusammenfassung StratCraft ist eine KI-gestützte Plattform für den Aufbau lokaler Trading-Systeme — **keine KI, die für Sie handelt**.