规模化数字
让零售交易者实现机构级信号规模的关键。
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比 Python 更快 — 让规模化成为可能的速度
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LLM 提供商 — 每次会话 2000+ 策略
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用于回测信号的市场数据源
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Alpha 工厂的信号容量
三层竞争壁垒
只有 StratCraft 将三大优势融为一体 — 每一层都让其他层更强大。
第一层：AI 生成
每次会话 2000+ 策略。7 个 LLM 提供商，10 个构建器页面，6 个策略类别。批量生成将构思变为工厂。
第二层：C++23 速度
比 Python 快 500-1000 倍。让 1000 信号规模成为可能 — 你可以回测整个工厂，而不仅仅是精选的几个。
第三层：统计组合
统计组合层。使用 IC、ICIR 和 Sharpe 筛选组合 1000+ 信号。5 种统计加权方法。这就是将回测库转化为信号工厂的关键。
全本地，无锁定
Windows、macOS、Linux。所有计算在本地运行 — 无云依赖，规模化无额外成本。导出可移植的 .py 策略，零供应商锁定。
为什么信号规模很重要
零售交易者一直处于结构性劣势。StratCraft 改变了这个等式。
传统方法
StratCraft 信号规模
策略生成
手动编写 3-5 个策略
AI 每次会话生成 2000+ 策略
回测吞吐量
Python：每次运行数小时，只能测试少量
C++23：快 500-1000 倍 — 测试整个工厂
组合构建
选出最佳策略单独运行
机构级：1000+ 信号，统计加权
结构化方法
集中风险 — 一个策略失败，全盘皆输
分散化信号工厂 — 通过规模实现韧性
顶级量化基金通过统计组合数千个信号实现了无与伦比的回报，而不是寻找一个完美策略。StratCraft 将这种架构带给零售交易者。
三层流水线
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第一层 — 大规模生成
描述一个想法。AI 策略构建器使用 7 个 LLM 提供商跨 6 个类别生成数百个变体 — 每次会话 2000+ 策略，而非逐个创建。
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第二层 — 回测整个工厂
C++23 引擎全部运行，比 Python 快 500-1000 倍。6+ 数据源，每 500 根 K 线实时权益曲线。速度让回测 1000+ 信号成为可能。
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第三层 — 机构级统计组合
将存活的信号带入 Alpha 工厂。应用 IC/ICIR/Sharpe 筛选，使用 5 种统计加权方法组合。输出是一个 1000+ 信号组合 — 顶级量化基金所采用的结构化方法。
Look first / Then leap.
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