Пересечение скользящих средних со стоп-лоссом и расчётом размера позиции. Реализовано четыре раза, от скриптового инструмента сигналов 1990-х до сгенерированной ИИ стратегии StratCraft. Логика не меняется. Цена реализации меняется.
Запрос пользователя к StratCraft: "Создай стратегию пересечения скользящих средних для SPY на дневных свечах. Покупай, когда SMA-20 пересекает SMA-50 снизу вверх. Продавай при обратном пересечении. Применяй стоп-лосс 1% на сделку. Рискуй 2% портфеля на позицию. Запусти полный бэктест с 2020 года."
# 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()
Вы описали логику. StratCraft написал код, валидировал его и запустил бэктест. Стратегия никогда не покидала вашу машину.
| Gen 1 | Gen 2 | Gen 3 | Gen 3.5 | |
|---|---|---|---|---|
| Строк написано человеком | ~30 | ~55 | ~50 | 6 (естественный язык) |
| Время настройки | 1–2 ч | 4–8 ч | 1–3 недели | < 5 мин |
| Динамический размер позиции | Нет | Вручную | API платформы | Авто-генерация |
| Локальный запуск | Да | Да | Нет (облако) | Да |
| ИС остаётся на вашей машине | Да | Да | Нет | Да |
| Требуется экспертный код | Да | Да | Да | Нет |
Логика не менялась. Пересечение скользящих средних со стоп-лоссом и расчётом размера — одна и та же стратегия во всех четырёх поколениях. Менялось лишь то, сколько инженерии нужно, чтобы её выразить.
Gen 3 решил не ту проблему. Он устранил операционную сложность (мульти-актив, фреймворки риска, облачную инфраструктуру). Он не устранил необходимость писать каждую стратегию вручную. Это узкое место осталось.
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.