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Costruirò sistemi di trading quantitativo in python per quantconnect
Quantitative Developer: Ricerca, backtest e implementazione di sistemi di trading
Lavoro con trader professionisti, prop firm, hedge fund, manager e fintech per ricercare, validare e sviluppare sistemi di trading quantitativi—dalla scoperta dell'alpha alla messa in produzione. Tras...
Livello 2
Ha soddisfatto criteri di prestazioni elevate e ha una comprovata esperienza nel soddisfare le aspettative dei clienti.
Informazioni su questo servizio
Trasformo ipotesi di mercato, strategie discrezionali e algoritmi esistenti in sistemi quantitativi di livello professionale su QuantConnect, progettati con rigore di ricerca, architettura robusta e ingegneria orientata alla produzione.
Sviluppo in Python e il LEAN Engine, coprendo l'intero ciclo: ricerca, validazione, ingegneria, deployment e monitoraggio.
Il scope può includere preparazione dei dati, ricerca di segnali e fattori, feature engineering, modellazione statistica, machine learning, costruzione di portafoglio, backtesting realistico, validazione out-of-sample, analisi walk-forward, Monte Carlo, analisi di sensibilità, regimi di mercato, costi, slippage, controlli di rischio e logica di esecuzione.
Sul lato produzione, posso includere architettura modulare, integrazioni con broker, dati e API, configurazione, testing, logging, gestione dei fallimenti, workflow di deployment, pronto per trading paper o live e documentazione tecnica.
Il mio processo privilegia codice pulito, assunzioni verificabili, riproducibilità e prevenzione di overfitting, bias di look-ahead e data leakage.
Non prometto risultati finanziari. Fornisco ricerca rigorosa, ingegneria professionale e prove trasparenti.
Piattaforma:
Personalizzato
•
Binance
•
Altro
Tecnologia di sviluppo:
Python
•
Cpp
•
Altro
FAQ
Traduzione automatica.
Cosa puoi costruire su QuantConnect?
Posso sviluppare qualsiasi cosa, da una strategia LEAN iniziale a un sistema quantitativo completo, includendo ricerca, backtest, validazione, gestione del rischio, esecuzione, testing, documentazione e, a seconda dell'ambito, paper trading e deployment.
Qual è la differenza tra i pacchetti?
Fondazione: strategia LEAN con ricerca applicata, primo backtest e report. Validato: architettura modulare, validazione robusta, gestione del rischio e paper trading. Produzione: validazione avanzata, automazione, osservabilità e deployment assistito. Confermo l'ambito prima dell'ordine.
Puoi costruire una strategia partendo da un'idea o migliorare quella esistente?
Sì. Posso trasformare un'ipotesi di mercato o un approccio discrezionale in regole testabili, o revisionare, rifattorizzare ed estendere algoritmi, modelli Python e notebook esistenti su QuantConnect. L'ambito può coprire ricerca, validazione, architettura, implementazione e produzione.
Come rendi i backtest più realistici e robusti?
Le commissioni dei modelli, gli spread, lo slippage, le esecuzioni, la liquidità, la capacità, i tipi di ordini e le regole di intermediazione. In base al pacchetto, applico test out-of-sample, walk-forward, Monte Carlo, sensibilità, regime e stress per valutare le performance in diverse condizioni di mercato e di esecuzione.
Con quali mercati e borse lavori?
Lavoro con azioni/ETF statunitensi, opzioni, futures e futures options (NYSE, Nasdaq, Cboe, CME Group e ICE), oltre a forex, CFD, indici e crypto tramite Binance, Bybit, OKX e Coinbase. Fixed income e altri mercati dipendono dal dataset, brokeraggio e integrazione.
Quali broker, infrastrutture e fonti di dati puoi integrare?
A seconda dell'asset e dell'ambiente, integro IBKR, TradeStation, Alpaca, Tradier, Binance, Bybit, OKX, Coinbase, Bloomberg EMSX, Trading Technologies e FIX. Dati: QuantConnect, Databento, Polygon, FactSet su LEAN locale o dati/API personalizzati. Licenze esterne e costi non inclusi.
Cosa devo inviare prima che inizi il progetto?
Invia asset, timeframe, ipotesi o regole, fonte dati, limiti di rischio, costi e assunzioni di esecuzione, brokeraggio e obiettivo di deployment. Includi eventuali codici, notebook, report e risultati esistenti. Con queste informazioni confermo il pacchetto, l'ambito e le consegne.
Qual è il tuo stack tecnico e come usi l'AI?
Sviluppo con Python, QuantConnect/LEAN, Research Environment, LEAN CLI, Pandas, NumPy, statsmodels, scikit-learn, XGBoost e PyTorch. Produzione: Git, Linux, Docker, SQL, testing, API e CI/CD. Uso ML, deep learning o NLP solo quando i dati, l'ipotesi e la validazione lo giustificano.
Garantisci profitti o performance in live?
No. Non garantisco profitto, rendimenti, tasso di vincita o performance futura. Fornisco ricerca rigorosa, backtest riproducibili, validazione, controlli del rischio, implementazione tecnica e prove trasparenti per supportare decisioni di sviluppo e deployment.
Come gestisci la comunicazione e la riservatezza?
La comunicazione avviene principalmente tramite chat Fiverr e documentazione scritta, mantenendo precisione, tracciabilità e decisioni verificabili. Per allineamenti o demo si possono usare brevi chiamate. Posso lavorare sotto NDA; strategia, codice, dati, documentazione e risultati rimangono riservati.
