Costruirò sistemi di trading quantitativo istituzionali in python

Sì. Posso ricercare un'ipotesi, implementare regole o revisionare dati, modelli e codice esistenti. Condividi il tuo obiettivo, mercato, tempistiche e materiali disponibili. Insieme definiamo requisiti, vincoli di rischio, integrazioni e deliverables.

La ricerca valuta l'ipotesi e struttura dati, caratteristiche e un modello iniziale. La fase di validazione costruisce il sistema, confronta i modelli e testa la robustezza per il paper trading. La produzione aggiunge validazioni avanzate, esecuzione automatizzata, monitoraggio del modello e deployment assistito.

ML/DL può supportare previsioni, selezione di segnali e rilevamento di regime. NLP trasforma notizie, report e testi in caratteristiche quantitative. Il reinforcement learning può essere studiato per allocazione ed esecuzione. Confronto i modelli con baseline semplici per valutarne il valore aggiunto.

Cripto, 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. La copertura dipende dai dati disponibili e dall'esecuzione.

IBKR, Charles Schwab, TradeStation, tastytrade, Alpaca, OANDA, Webull, Tradier, Public, Saxo Bank, Binance, Coinbase, Bitfinex, Bybit, OKX, Kraken, Deribit, Rithmic, CQG, Bloomberg EMSX, Trading Technologies, FlexTrade e SS&C Eze. REST, WebSocket, FIX o SDK, a seconda dell'accesso e della piattaforma.

Bloomberg, LSEG, FactSet, S&P Global, ICE Data Services, Databento, Nasdaq Data Link, dxFeed, Cboe DataShop, CME DataMine, OptionMetrics, Macrobond, RavenPack, Kaiko, Coin Metrics, MSCI e i tuoi dati. È necessario l'accesso e la licenza; i costi esterni sono gestiti separatamente.

A seconda dell'ambito, utilizzo test OOS, walk-forward, Monte Carlo, sensibilità, regime e stress test con costi, slippage e liquidità. Controllo overfitting, bias di look-ahead e data leakage. I dati di test restano fuori dall'addestramento e dalla selezione delle caratteristiche. Confronto i modelli con baseline semplici.

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

A seconda dell'ambito, aggiungo test, log, limiti di esposizione, riconciliazione ordini e recupero da fallimenti. Questo può includere versioning dei modelli, monitoraggio dei cambiamenti di dati e criteri di retraining. Fornisco istruzioni operative; il supporto continuo è concordato separatamente.

Prioritizzo chat su Fiverr e documentazione scritta, con aggiornamenti e decisioni tracciabili. Brevi chiamate su Fiverr possono supportare l'allineamento e le demo. NDA disponibile; la tua strategia, codice, dati, modelli, documentazione e risultati rimangono riservati.