規模化數字
讓零售交易者實現機構級訊號規模的關鍵。
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比 Python 更快 — 讓規模化成為可能的速度
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LLM 提供商 — 每次會話 2000+ 策略
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用於回測訊號的市場資料源
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Alpha 工廠的訊號容量
三層競爭壁壘
只有 StratCraft 將三大優勢融為一體 — 每一層都讓其他層更強大。
第一層：AI 生成
每次會話 2000+ 策略。7 個 LLM 提供商，10 個建構器頁面，6 個策略類別。批量生成將構思變為工廠。
第二層：C++23 速度
比 Python 快 500-1000 倍。讓 1000 訊號規模成為可能 — 你可以回測整個工廠，而不僅僅是精選的幾個。
第三層：統計組合
統計組合層。使用 IC、ICIR 和 Sharpe 篩選組合 1000+ 訊號。5 種統計加權方法。這就是將回測庫轉化為訊號工廠的關鍵。
全本地，無鎖定
Windows、macOS、Linux。所有計算在本地運行 — 無雲端依賴，規模化無額外成本。匯出可攜式 .py 策略，零供應商鎖定。
為什麼訊號規模很重要
零售交易者一直處於結構性劣勢。StratCraft 改變了這個等式。
傳統方法
StratCraft 訊號規模
策略生成
手動編寫 3-5 個策略
AI 每次會話生成 2000+ 策略
回測吞吐量
Python：每次運行數小時，只能測試少量
C++23：快 500-1000 倍 — 測試整個工廠
組合建構
選出最佳策略單獨運行
機構級：1000+ 訊號，統計加權
結構化方法
集中風險 — 一個策略失敗，全盤皆輸
分散化訊號工廠 — 透過規模實現韌性
頂級量化基金透過統計組合數千個訊號實現了無與倫比的回報，而不是尋找一個完美策略。StratCraft 將這種架構帶給零售交易者。
三層流水線
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第一層 — 大規模生成
描述一個想法。AI 策略建構器使用 7 個 LLM 提供商跨 6 個類別生成數百個變體 — 每次會話 2000+ 策略，而非逐個建立。
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第二層 — 回測整個工廠
C++23 引擎全部運行，比 Python 快 500-1000 倍。6+ 資料源，每 500 根 K 線即時權益曲線。速度讓回測 1000+ 訊號成為可能。
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第三層 — 機構級統計組合
將存活的訊號帶入 Alpha 工廠。應用 IC/ICIR/Sharpe 篩選，使用 5 種統計加權方法組合。輸出是一個 1000+ 訊號組合 — 頂級量化基金所採用的結構化方法。
先觀察，再行動。
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