A mesma estratégia.
Quatro gerações.
Veja a diferença.
Cruzamento de médias móveis com stop-loss e dimensionamento de posições. Implementado quatro vezes, desde uma ferramenta de sinais com script dos anos 1990 até uma estratégia StratCraft gerada por IA. A lógica nunca muda. O custo de implementação sim.
Prompt do usuário para o StratCraft: "Cria uma estratégia de cruzamento de médias móveis para SPY em barras diárias. Compra quando a SMA de 20 períodos cruza acima da SMA de 50 períodos. Vende quando cruza abaixo. Aplica um stop-loss de 1% por trade. Arrisca 2% do portfólio por posição. Executa um backtest completo a partir de 2020."
# 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()
Você descreveu a lógica. O StratCraft escreveu o código, validou-o e executou o backtest. A estratégia nunca saiu da sua máquina.
Os números, lado a lado
| Gen 1 | Gen 2 | Gen 3 | Gen 3.5 | |
|---|---|---|---|---|
| Linhas escritas por humano | ~30 | ~55 | ~50 | 6 (linguagem natural) |
| Tempo de configuração | 1–2 h | 4–8 h | 1–3 semanas | < 5 min |
| Dimensionamento dinâmico | Não | Manual | API da plataforma | Auto-gerado |
| Execução local | Sim | Sim | Não (nuvem) | Sim |
| A PI fica na sua máquina | Sim | Sim | Não | Sim |
| Codificação especializada exigida | Sim | Sim | Sim | Não |
O que o código lhe diz
A lógica nunca mudou. O cruzamento de médias móveis com stop-loss e dimensionamento de posições é a mesma estratégia em todas as quatro gerações. O que mudou foi quanto engenharia é preciso para expressá-la.
Gen 3 resolveu o problema errado. Eliminou a complexidade operacional (multi-ativo, frameworks de risco, infraestrutura cloud). Não eliminou a necessidade de codificar manualmente cada estratégia. Esse gargalo permaneceu.
Gen 3.5 changes the coordination bottleneck. AI assistance can reduce implementation and handoff work, while data quality, statistical standards, and accountable decisions remain human responsibilities.