Svilupperò sistemi di trading quantitativo in python

Sì. Posso trasformare un'ipotesi di mercato in una strategia Python o revisionare, testare, rifattorizzare e migliorare sistemi già esistenti. Il lavoro può includere segnali, fattori, pipeline di dati, modellizzazione statistica, backtest, validazione, controlli di rischio e logica di esecuzione.

No. Possiamo partire da un'ipotesi, regole parziali o una domanda di ricerca. Inviami i tuoi obiettivi, mercati, timeframe, dati e vincoli di rischio. Anche codice e documentazione sono utili. Definiamo i criteri di valutazione e i deliverable prima di iniziare il lavoro.

Il protocollo può combinare test out-of-sample, analisi walk-forward, Monte Carlo, analisi di sensibilità, test di regime e stress test. I backtest considerano costi, slippage e liquidità. Controllo bias di look-ahead, perdita di dati e bias di selezione attraverso più test.

Fondamenta: ipotesi, segnali, backtest iniziale e report. Validazione: pipeline modulare, test di robustezza, modellizzazione del rischio e preparazione al paper trading. Produzione: validazione avanzata, controlli di rischio, esecuzione, automazione e supporto alla distribuzione.

Sì, quando i dati, la formulazione del problema e il protocollo di validazione lo giustificano. A seconda della portata, posso usare scikit-learn, XGBoost o PyTorch per selezione delle caratteristiche, classificazione, previsione, rilevamento di regime e altre applicazioni quantitative.

Crypto, azioni/ETF, CFD, futures, opzioni, materie prime, FX e reddito fisso. Borse e gruppi: NYSE, Nasdaq, LSE, Euronext, Xetra, SIX, JPX, HKEX, ASX, B3, TSX, NSE, SSE, SZSE, KRX, CME Group, Cboe, ICE, Eurex, SGX e TAIFEX, a seconda della disponibilità dei dati e delle regole di trading.

Posso integrare IBKR, Charles Schwab, TradeStation, tastytrade, Alpaca, OANDA, Webull, Tradier, Public, Binance, Coinbase, Bitfinex, Bybit, Kraken, Deribit, Rithmic, CQG, Bloomberg EMSX, Trading Technologies e SS&C Eze tramite REST, WebSocket, FIX o SDK, a seconda dell'accesso e delle funzionalità supportate.

Bloomberg, LSEG, FactSet, S&P Global, ICE Data Services, Databento, Nasdaq Data Link, dxFeed, Cboe DataShop, CME DataMine, OptionMetrics, Macrobond, RavenPack, Kaiko e Coin Metrics, più i tuoi dataset. L'integrazione dipende dall'accesso, licenze e copertura di ogni fonte.

A seconda del progetto: Python, SQL, C++, Pandas, NumPy, SciPy, Polars, statsmodels, scikit-learn, XGBoost e PyTorch. Ricerca: Jupyter, QuantConnect, vectorbt e backtrader. Produzione: FastAPI, PostgreSQL, Docker, Linux, pytest, Git, CI/CD, Prometheus, Grafana, AWS, Azure o Google Cloud.

Prioritizzo la chat di Fiverr e la documentazione scritta per mantenere una comunicazione chiara e un registro delle decisioni. Chiamate brevi su Fiverr possono aiutare a chiarire i requisiti o mostrare i risultati. NDA disponibile; la tua strategia, codice, dati, documentazione e risultati rimangono riservati.