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同一个策略。
四个代际。
看看差距。

移动平均线交叉策略，带止损和仓位管理。同一逻辑实现了四次，从 1990 年代的脚本信号工具到 AI 生成的 StratCraft 策略。逻辑从未改变，但实现成本天差地别。

查看代码 ↓
Gen 3.5AI 原生时代
StratCraft 自然语言 → AI我们在这里
用户输入给 StratCraft 的提示：

"为 SPY 日线创建一个移动平均线交叉策略。
当 20 周期 SMA 上穿 50 周期 SMA 时买入。
反之卖出。每笔交易使用 1% 止损。
每个仓位承担组合 2% 的风险。从 2020 年开始完整回测。"
StratCraft 生成：
# 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()
代码行数（人工）
6 行
回测耗时
< 5 分钟
所需专业知识
无
本地运行
是。仅在你的机器上

你描述了逻辑。StratCraft 写了代码、验证了它，并完成了回测。策略从未离开过你的机器。

数字对比，一目了然

Gen 1Gen 2Gen 3Gen 3.5
人工编写行数~30~55~506（自然语言）
设置时间1–2 小时4–8 小时1–3 周< 5 分钟
动态仓位管理无手动平台 API自动生成
本地运行是是否（云端）是
知识产权留在你的机器是是否是
需要专家级编码是是是否

代码告诉你什么

1

逻辑从未改变。 带止损和仓位管理的移动平均线交叉策略，在四个代际里都是同一个策略。改变的是表达它所需的工程量。

2

第 3 代解决了错误的问题。 它消除了运营复杂度（多资产、风险框架、云基础设施）。它没有消除手写每个策略的要求。那个瓶颈依然存在。

3

第 3.5 代消除了这个瓶颈。 当 AI 写代码时，约束从工程小时数转移到你的想法的质量。这就是拐点。

Gen 4:范式转移

准备好甩开代码瓶颈了吗？

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