AI-Native Quant Research

StratCraft

Move from hypothesis to data, candidates, experiments, reproducible evidence, and the next research decision.
AI guides the workflow. You remain in control.

AI-Native Quant Research · human-controlled
stratcraft / alpha-factory / прямой эфир
LOCAL C++23 RESEARCH EXECUTION

Research evidence · evaluation and transparent baselines

Illustrative interface, not a performance claim
500–1000×
workload-specific benchmarks
2000+/sess
reviewed candidates
7
провайдеров LLM
1000+
governed research set

Research Capabilities in Context

Product maturity is measured by evidence and governed decisions, not candidate volume.

0
AI helps frame, build, and explain research
0
Users approve operations and next decisions
0
Community execution, Artifacts, evidence, and lineage
0
Community, hosted inference, and Commercial boundaries

The Research Capability Chain

AI connects research work while the user controls operations and decisions.

1 Уровень 1 · Агрегация

Сигналы из четырёх источников: классические, факторы, ML, AI-гипотезы.

Bring classic strategies, factors, ML models, and AI-assisted hypotheses into an inspectable candidate set. Candidate generation does not establish validity.

2 Уровень 2 · Скорость

Local C++23 execution, with workload-specific evidence.

Run approved backtests locally and preserve inputs, Artifacts, lineage, and results. Performance claims remain benchmark-specific.

Python
(vectorbt)
Rust
(NautilusTrader)
42×
StratCraft
C++23
784×
3 Уровень 3 · Композиция

Transparent evaluation. Governance before promotion.

Compare candidates against appropriate baselines and retain acceptance or rejection evidence. Advanced fusion remains separately admitted.

Всё локально · без vendor lock-in

Все локально, без блокировки

Community AI Studio supports loginless direct BYOK or a supported local model. Optional hosted inference is a separate, disclosed boundary.

Windows
macOS
Linux

Why Research Continuity Matters

Connected evidence and decisions matter more than generating a larger candidate count.

Традиционный подход
StratCraft Research Workflow
Источники сигналов
Разработка 3–5 стратегий вручную
pages.quantnexus.scaleComparison.row1Quantnexus
Пропускная способность бэктеста
Disconnected tools and incomplete run context
pages.quantnexus.scaleComparison.row2Quantnexus
Состав портфеля
Выберите лучшую стратегию и запустите ее
pages.quantnexus.scaleComparison.row3Quantnexus
Структурный подход
Риск концентрации. Одна стратегия терпит неудачу, вы терпите неудачу
pages.quantnexus.scaleComparison.row4Quantnexus

A larger search space creates more opportunities for false discoveries. StratCraft treats evidence, rejection, and research memory as first-class product responsibilities.

Трёхуровневый конвейер

1

Уровень 1: Агрегация из четырёх источников

Объедините классические стратегии (open-source библиотеки, опубликованные системы, TradingView, ваши собственные), квантовые факторы, ML-модели и гипотезы, сгенерированные LLM. Одна идея превращается в популяцию кандидатов, а не в единственную стратегию, написанную вручную.

2

Уровень 2: тестирование всей фабрики

The local C++23 engine runs approved backtests and retains inspectable results. Named data routes and performance evidence are stated per workload.

3

Уровень 3: Статистическая композиция

Compare surviving candidates with transparent baselines. Community includes equal-weight combination and replay; advanced fusion and decision policies are separately admitted.

Начните свою фабрику сигналов

Уровень бесплатного пользования включает механизм бэктестинга C++, обнаружение режима и данные YFinance + Dukascopy: все, что вам нужно, чтобы начать масштабное строительство.