傳統平台是為手動編碼、託管研究或圖表腳本而構建的。StratCraft 是為使用者控制下的 AI 輔助策略撰寫和本地驗證而構建的。
| 功能 | 雲端平台 | Python 函式庫 | StratCraft |
|---|---|---|---|
| AI 策略生成 | 無 | 僅手動編碼 | 整合 7+ 個 LLM 供應商 |
| 回測速度 | 託管基礎設施 | 基準(標準) | 本地 C++23 引擎 |
| 資料主權 | 依賴雲端 | 本地 | 100% 本地(私密) |
| 信號規模 | 受成本/運算限制 | 手動維護 | 多策略研究工作流程 |
| 即時串流 | 僅事後處理 | 實作複雜 | 原生即時視覺化 |
在傳統框架中,使用者需要手動接線資料、指標和樣板程式碼。在 StratCraft 中,AI 協助產出第一版草稿,使用者仍可檢查假設、程式碼和驗證輸出。
C++23 引擎在本地工作流程中執行,使用者可以在不將策略程式碼或市場資料通過不透明的託管回測介面的情況下進行迭代。
您的智慧財產權保留在您的機器上。我們匯出可在任何地方執行的標準 Python 程式碼。您永久擁有自己的優勢。
不能完全取代。StratCraft 最適合本地優先、AI 輔助的研究和驗證工作流程。QuantConnect 在託管資料集、基於 Lean 的開發和雲端研究管線方面仍然有用。
不需要。StratCraft 在底層使用 C++ 以獲得高效能。您透過 AI、自然語言或標準 Python 與之互動。
StratCraft 使用編譯式 C++23 執行引擎進行本地回測,而 Backtrader 是 Python 框架。在 StratForge 基準測試正式發佈之前,請勿將具體加速數字視為產品事實。