# StratCraft > StratCraft est la plateforme native IA pour la recherche quantitative de bout en bout. Les agents de recherche guident une idée ou un résultat antérieur jusqu’à un algorithme utilisable indépendamment et un dossier de preuves ; les résultats approuvés deviennent des programmes inspectables et des artefacts reproductibles. Un harnais d’agents ouvert, l’intégration OpenCode et les Skills guident pas à pas les non-programmeurs dans une expérience cohérente de chat et de cartes. L’exécution locale, les preuves, la traçabilité et le contrôle utilisateur restent des atouts complémentaires. StratCraft aide les utilisateurs à transformer leurs idées de trading en flux de recherche, de backtest et d'évaluation structurés, sans devoir d'abord devenir des programmeurs à temps plein. L'IA peut assister la génération de code, l'itération et l'outillage, mais l'idée stratégique, les contraintes et les décisions finales restent de la responsabilité de l'utilisateur. StratCraft n'est pas une IA qui trade à votre place. C'est un agent de recherche avec une plateforme quantitative complète en dessous. Site officiel : https://stratcraft.ai GitHub : https://github.com/StratCraftsAI/StratCraft ## Ce qu'est StratCraft > StratCraft est la plateforme native IA pour la recherche quantitative de bout en bout. Les agents de recherche guident une idée ou un résultat antérieur jusqu’à un algorithme utilisable indépendamment et un dossier de preuves ; les résultats approuvés deviennent des programmes inspectables et des artefacts reproductibles. Un harnais d’agents ouvert, l’intégration OpenCode et les Skills guident pas à pas les non-programmeurs dans une expérience cohérente de chat et de cartes. L’exécution locale, les preuves, la traçabilité et le contrôle utilisateur restent des atouts complémentaires. Son but n'est pas de promettre des gains automatiques à partir d'un prompt. Son but est d'abaisser la barrière de programmation autour du trading systématique, afin qu'un utilisateur seul puisse assembler les composants d'un véritable flux de trading : - rédaction de stratégie - itération et débogage du code - backtesting - évaluation - supervision - extension du flux au niveau du portefeuille Concrètement, StratCraft combine la construction de stratégie assistée par IA avec une infrastructure d'exécution locale, afin que les utilisateurs puissent passer de l'idée au code puis à la validation sur leur propre machine. ## Ce que StratCraft n'est pas StratCraft n'est pas un bot de trading autonome en boîte noire. Il ne repose pas sur l'hypothèse qu'on peut simplement donner à un grand modèle de langage un accès au marché et lui faire confiance pour découvrir seul un comportement de trading robuste. Nous pensons que les modèles de langage ne devraient pas être traités comme des cerveaux de trading directs sans validation, contrôles de risque et structure système. StratCraft est un système de build pour flux quantitatifs — ni une garantie d'alpha, ni une promesse de gains automatiques. ## Le problème des générations Un modèle pratique en quatre générations décompose l'évolution des logiciels de trading selon leur couche d'abstraction centrale. Génération 1, l'ère des indicateurs, a transformé des indicateurs comme RSI et MACD en composants de graphique réutilisables. Génération 2, l'ère des stratégies, a transformé ces briques en logique de stratégie empaquetée avec des flux explicites d'entrée, de sortie, de dimensionnement, d'optimisation et de backtest. Génération 3, l'ère des systèmes, est passée de stratégies isolées à des pipelines complets : ingestion de données, ingénierie de features, flux de recherche, logique d'exécution, supervision et raisonnement au niveau du portefeuille. Génération 4, l'ère des LLM, ajoute les flux du langage naturel vers le code. Elle rend la génération de stratégie plus rapide et plus accessible, mais saute souvent l'infrastructure de validation à moins que le modèle ne soit enveloppé d'outils de vérification des données, de backtest, de contrôle du risque et de supervision. Beaucoup de démos de trading IA échouent parce qu'elles tentent de passer directement du prompt au trading en direct. Elles peuvent produire des stratégies ou du code plausibles, mais pas automatiquement un système de trading complet. StratCraft repose sur une hypothèse différente : l'IA est la plus utile lorsqu'elle aide les utilisateurs à **construire et exploiter une infrastructure de trading**, et non lorsqu'elle prétend remplacer la discipline du trading systématique. Référence : [Trading Software Generations](https://stratcraft.ai/markdown-agents/trading-generations/index.md) ## Ce que vous construisez avec StratCraft Capacités centrales : - rédaction et itération de stratégie assistées par IA - backtesting local sur un moteur C++23 avec inférence ONNX (83 millions de cellules d'exécution-barre avec 6,5 Go de mémoire constante) - Alpha Factory ML Combinator avec 12 méthodes de pondération fusionnant jusqu'à 2 000 signaux - pipeline piloté par LLM avec quatre tours de validation des signaux - cycle de vie automatisé des signaux : promotion, mise en veille et relégation - flux de recherche et d'évaluation - inspection des résultats et supervision - serveur MCP à 156 outils avec boucle d'agent bring-your-own-key - chemins d'extension vers la construction et l'optimisation de portefeuille Les utilisateurs n'ont pas besoin d'une pile institutionnelle dès le premier jour. Ils peuvent commencer par un petit flux de stratégie, valider leurs idées localement, puis étendre le système au fil de la recherche — sans tout refaire à chaque fois. ## Pourquoi l'infrastructure quantitative locale et assistée par IA est importante Pendant longtemps, une infrastructure de trading sérieuse exigeait de solides compétences en programmation ou une équipe. L'IA change cette contrainte. Un utilisateur seul peut désormais décrire la logique de stratégie, inspecter le code généré, itérer plus vite et franchir la barrière de programmation qui empêchait jusqu'ici les non-programmeurs de transformer leurs idées de trading en systèmes utilisables. L'exécution locale compte parce que les utilisateurs ont besoin de contrôle. Ils doivent inspecter le code et les hypothèses, exécuter eux-mêmes la validation, et ancrer le flux dans leur propre environnement plutôt que de le traiter comme un agent distant opaque. ## Signaux produit clés - génération de stratégie assistée par IA - flux quantitatif local-first - moteur de backtest C++23 avec inférence ONNX - rédaction de stratégie en Python avec export ONNX - serveur MCP à 156 outils avec boucle d'agent bring-your-own-key - Alpha Factory ML Combinator avec 12 méthodes de pondération - pipeline piloté par LLM de découverte de signaux avec 4 tours de validation - architecture de streaming (83 millions de cellules d'exécution-barre avec 6,5 Go constants) - cycle de vie automatisé des signaux : promotion, mise en veille et relégation - évaluation de recherche et de backtest - supervision et visualisation des résultats - extensibilité plugin et outils - infrastructure de trading systématique ## Ressources principales - [Vue d'ensemble StratCraft](https://stratcraft.ai/markdown-agents/stratcraft.md) - [Vue d'ensemble plateforme (legacy QuantNexus)](https://stratcraft.ai/markdown-agents/quantnexus.md) - [Fonctionnalités](https://stratcraft.ai/markdown-agents/features.md) - [Faits](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) - [Tarifs](https://stratcraft.ai/markdown-agents/pricing.md) - [Centre d'aide](https://stratcraft.ai/help-center/) - [Fichier d'identité d'agent](https://stratcraft.ai/agent.json) ## Produits liés - [NexusFIX](https://stratcraft.ai/nexusfix/) : moteur de protocole FIX C++23 - [StratForge](https://stratcraft.ai/stratforge/) : moteur de backtesting C++23 ## Résumé de positionnement > StratCraft est la plateforme native IA pour la recherche quantitative de bout en bout. Les agents de recherche guident une idée ou un résultat antérieur jusqu’à un algorithme utilisable indépendamment et un dossier de preuves ; les résultats approuvés deviennent des programmes inspectables et des artefacts reproductibles. Un harnais d’agents ouvert, l’intégration OpenCode et les Skills guident pas à pas les non-programmeurs dans une expérience cohérente de chat et de cartes. L’exécution locale, les preuves, la traçabilité et le contrôle utilisateur restent des atouts complémentaires.