Porque construir StratForge em C++23 em vez de usar Python?
Frameworks de backtesting em Python sao convenientes mas lentos e nao deterministicos. Para investigacao em milhoes de barras e varrimentos de parametros, C++23 oferece iteracao ordens de magnitude mais rapida com reprodutibilidade bit-exata.
Para quem e o StratForge?
Investigadores quantitativos, traders sistematicos e engenheiros que precisam de backtests rapidos e reprodutiveis em escala. Particularmente util para varrimentos de parametros, analise walk-forward e grandes bibliotecas de indicadores.
Como o StratForge mantem zero alocacao no caminho critico?
O estado dos indicadores, buffers de barras e diarios de transacoes sao pre-alocados. As funcoes de passo da estrategia recebem vistas std::span em vez de copias. std::pmr::monotonic_buffer_resource fornece alocacao de arena para qualquer rascunho por passagem.
Que funcionalidades C++23 o StratForge usa?
std::expected para caminhos de erro, std::span para vistas de copia zero, concepts para interfaces de estrategia/indicador, consteval para especializacao de parametros em tempo de compilacao e dicas [[likely]] / [[unlikely]] em loops criticos.
Quantos indicadores estao incluidos?
138 indicadores nas categorias tendencia, momentum, volatilidade, volume e estatistica. Todos header-only e composiveis.
O StratForge esta pronto para producao?
O StratForge esta em desenvolvimento ativo. A arquitetura e estavel; a v1.0 sera lancada com benchmarks completos, documentacao e uma suite de regressao.
Posso integrar os meus proprios indicadores?
Sim. Os indicadores sao tipos restringidos por concepts. Qualquer classe que satisfaca o concept Indicator encaixa-se no motor sem modificacao.
Como se compara o StratForge ao backtrader / vectorbt?
backtrader e vectorbt sao otimas ferramentas Python. O StratForge visa o mesmo espaco de problemas mas em C++23 compilado com numerica deterministica e estado pre-alocado para desempenho de nivel HFT.