量化交易演进史：改变一切的四个世代 Four Generations
从单脚本指标到 AI 编排的策略工厂 — 量化交易基础设施演进的技术历史，以及未来的方向。
世代分类法
脚本时代
基于分笔数据的单脚本指标。无投资组合逻辑，无风险管理。
框架时代
事件驱动的 Python 框架。支持回测和多策略，但完全依靠手动编码。
机构级基础设施
多资产编排、云端规模执行、机构级风险框架。手动开发的巅峰。
AI 自动化基础设施
AI 编写代码，人类定义逻辑。以指数级的吞吐量进行策略发现。
范式转移
交易模型本身的根本性改变 — 超越指标，超越 K 线。
定义 3.5 代之前每一个世代的瓶颈
每一代都改进了交易系统能做的事情。但没有一代质疑过该由谁来写代码。
第一代交易者写脚本。第二代开发者写框架。第三代团队编写机构级基础设施。代码的复杂性增加了 — 但约束始终未变：必须由人类编写每一行代码。
这创造了一个硬性的天花板。策略发现的速度受限于团队规模、工程工时和积累的技术债务。即使是最好的第三代平台，也需要专家数周的工程投入才能产出一个可部署的策略。
3.5 代彻底移除了这一约束。
1–3 代范式
- 人类定义逻辑 →
- 人类编写代码 →
- 人类复核/测试
3.5 代范式
- 人类定义逻辑 →
- AI 编写代码 →
- 人类复核/测试
3.5 代在实践中意味着什么
开发周期从数周缩短至数分钟
包含动态仓位控制、风控规则和全多资产回测的完整策略。在机构级云平台，这需要专业人员数周的工程。在 StratCraft 3.5 中，用自然语言描述逻辑，AI 在 5 分钟内完成生成、验证和回测。
知识产权保留在本地
机构级云平台要求将策略逻辑上传到其服务器运行。每个回测、每个参数、每个优势都会被外部存储。StratCraft 3.5 完全运行在本地，策略永远不会离开你的机器。你拥有完整的知识产权。
信号工厂模式
传统框架围绕“单一策略”模型构建 — 精心维护和手动调整一个算法。3.5 代引入信号工厂模式：将策略生成视为制造过程。并行运行数百个变体，自动保留优胜者。从“工匠”到“工厂主”的思维转变改变了一切。
建立在第三代平台无法企及的基础之上
语言：C++23
范式：RAII 即因果
延迟：亚毫秒级执行
线程：尽可能无锁化模式：VS Code 扩展模型
隔离：每个策略沙盒运行
热插拔：无需重启即可部署
AI 目标：插件是 AI 生成单元3.5 代之后是什么？
第四代不是增量改进。它是交易模型本身的改变 — 从传统的指标和基于 K 线的价格行为，转向市场交互的一个完全不同的维度。
我们正在为此积极构建。在能够展示之前，我们不会透露更多。