Svilupperò sistemi di trading quantitativo in python
Quantitative Developer: sistemi di trading dalla ricerca alla produzione
Informazioni su questo servizio
Sviluppo sistemi di trading quantitativo in Python, dalla ricerca e validazione delle ipotesi all'implementazione di modelli, pipeline e infrastrutture per paper o trading live.
Il campo può includere ricerca di alpha, segnali e fattori, data e feature engineering, modellizzazione statistica, econometria, machine learning, portafogli e rischio.
La validazione può comprendere backtest realistici, test out-of-sample, analisi walk-forward, simulazioni Monte Carlo, analisi di sensibilità, test su diversi regimi di mercato, costi, slippage e liquidità. Valuto le assunzioni di esecuzione e indago su overfitting, bias di look-ahead e data leakage.
Sviluppo nuovi modelli o miglioramento di strategie, pipeline e codice esistenti. Ricevi codice modulare, ricerca riproducibile e risultati con assunzioni e limiti documentati.
A seconda del scope, il lavoro si estende a controlli di rischio, esecuzione, automazione, monitoraggio e supporto al deployment.
La ricerca può dimostrare che una ipotesi non merita di essere implementata. Nessuna garanzia di profitto.
Accordo di non divulgazione disponibile. Invia i tuoi obiettivi e materiali disponibili così possiamo concordare scope e deliverables prima di effettuare un ordine.
Piattaforma:
Personalizzato
•
Binance
•
Altro
Tecnologia di sviluppo:
Python
•
Cpp
•
Altro
FAQ
Traduzione automatica.
Puoi sviluppare una strategia da zero o migliorare quella esistente?
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.
Devo avere una strategia completamente definita per iniziare?
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.
Come valuti la robustezza e riduci il rischio di overfitting?
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.
Qual è la differenza tra i pacchetti?
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.
Usi il machine learning?
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.
Per quali mercati e borse sviluppi sistemi?
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.
Con quali broker, piattaforme e infrastrutture di esecuzione puoi integrarti?
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.
Quali fonti di dati puoi integrare?
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.
Quale stack tecnologico usi dalla ricerca alla produzione?
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.
Come gestisci la comunicazione e la riservatezza?
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.
5 recensioni per questo servizio
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- Livello di comunicazione del venditore
- Consiglia a un amico
- Servizio conforme alla descrizione
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A arsam2013

Svezia
Thank you for the pleasant conversation and quick delivery. Thank you!
50 USD
Prezzo
1 giorno
Tempo
Utile?A arbitragehunter

Australia
Collaborazione in corsoAmazing, Great Coder.
50 USD
Prezzo
F 
Risposta del venditore
Utile?S shevy111

Egitto
After a few revisions, the project is exactly to how I needed it, Filipe also added some extra features which was very much needed. Very professional and a master of his craft. Hope to work with you further in future!
200 USD-400 USD
Prezzo
Utile?H hadilangit

Germania
Collaborazione in corsoExtremely Professional and Communicative person. Work done in time and Excellent quality. Will work with him again.
50 USD-100 USD
Prezzo
Utile?H heliflyer

Emirati Arabi Uniti
Excellent seller, would recommend and would work with again.
50 USD
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