Sfoglia categorie
Esplora
Fiverr Pro
Italiano
$
USD
Costruirò sistemi di trading quantitativo in python per quantconnect
Quantitative Developer: sistemi di trading dalla ricerca alla produzione
Creo sistemi di trading quantitativo per trader professionisti, prop firm, hedge fund, asset manager e fintech, dalla scoperta dell'alpha fino alla validazione e al deployment in produzione. Trasformo...
Informazioni su questo servizio
Costruisco sistemi di trading quantitativo in Python per QuantConnect, con ricerca, validazione e implementazione nell'Engine LEAN.
Trasformo ipotesi e approcci discrezionali in algoritmi testabili o rivedo strategie, codice e notebook esistenti.
Il scope può includere data engineering, selezione di asset, segnali e fattori, modellizzazione statistica, machine learning, costruzione di portafoglio, controlli di rischio e esecuzione.
La validazione può comprendere backtest considerando costi, slippage e liquidità; test out-of-sample, analisi walk-forward, simulazioni Monte Carlo, analisi di sensibilità e regime; e verifiche di overfitting, look-ahead bias e data leakage.
Preparo sistemi per trading paper o live su QuantConnect Cloud o LEAN locale, con integrazione di dati e broker, test, log, monitoraggio e supporto alla distribuzione.
Ricevi codice modulare, assunzioni documentate e risultati riproducibili. La ricerca può dimostrare che un'ipotesi non è supportata dalle evidenze.
Nessuna garanzia di profitto. Disponibile NDA.
Contattami prima di ordinare per allinearti su strategia, dati, infrastruttura e consegne.
Tecnologia:
Quaderno jupyter
•
PostgreSQL
•
NumPy
•
Altro
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
•
Altro
Strumenti:
Altro
FAQ
Traduzione automatica.
Puoi creare, migrare o migliorare una strategia su QuantConnect?
Sì. Posso trasformare ipotesi e regole discrezionali in algoritmi Python per LEAN, migrare strategie da altre piattaforme o rivedere codice e notebook esistenti. Il lavoro può coprire segnali, selezione di asset, portafogli, rischio, esecuzione e architettura modulare.
Qual è la differenza tra i pacchetti?
Fondamenta: ricerca, strategia Python/LEAN, primo backtest e rapporto. Validato: sistema modulare, backtest realistici, validazione, rischio e preparazione al paper trading. Produzione: validazione avanzata, controlli di rischio, esecuzione, automazione, monitoraggio e supporto alla distribuzione.
Come validi le strategie e rendi i backtest più realistici?
Configuro commissioni, slippage, esecuzioni e margini in LEAN. La validazione può includere out-of-sample, walk-forward, Monte Carlo, analisi di sensibilità, regime e stress test. Valuto liquidità, stabilità dei parametri, overfitting, look-ahead bias e data leakage.
Usi machine learning su QuantConnect?
Sì, quando l'ipotesi e i dati lo giustificano. Uso scikit-learn, XGBoost o PyTorch per predizione, classificazione, selezione di caratteristiche, analisi di testo o rilevamento di regime. Confronto con modelli più semplici tramite test out-of-sample, costi e controlli per data leakage temporale.
Per quali mercati e borse sviluppi sistemi?
Azioni/ETF statunitensi; opzioni su azioni/indici; futures e opzioni su futures; FX, CFD, crypto spot e futures crypto. Borse: NYSE, Nasdaq, NYSE Arca/American, Cboe/CFE, CME, CBOT, COMEX, NYMEX, ICE, Eurex, HKFE/HKEX, KRX e NSE/BSE. La copertura varia in base a asset, dataset e ambiente Cloud/local.
Quali broker e piattaforme di esecuzione puoi integrare?
Connettori LEAN: IBKR, Charles Schwab, TradeStation, tastytrade, Alpaca, OANDA, Webull, Tradier, Public, Clear Street, Wolverine, Samco, Zerodha, Binance/Binance.US, Coinbase, Bitfinex, Bybit, Kraken, dYdX, Bloomberg EMSX/FIX, Trading Technologies e SS&C Eze. Disponibilità varia in base all'ambiente.
Quali fonti di dati usi con QuantConnect e LEAN?
Dataset di QuantConnect, feed dei broker e integrazioni native: Databento, Bloomberg BPIPE/Terminal Link, FactSet, Polygon, IQFeed, Theta Data, Alpha Vantage, Trading Technologies e SS&C Eze. Dati di mercato, fondamentali e alternativi dipendono dal dataset, abbonamento e ambiente Cloud/local.
Quale stack tecnologico usi dalla ricerca alla produzione?
Python, QuantConnect/LEAN, QuantBook, Jupyter, Pandas, NumPy, SciPy, Polars e statsmodels. LEAN locale: LEAN CLI, Docker, Linux, SQL, Git, pytest e CI/CD, con monitoraggio se necessario. Distribuzione su QuantConnect Cloud o sulla tua infrastruttura, inclusi AWS, Azure o Google Cloud.
Cosa devo fornire per avviare il progetto?
Inviami i tuoi obiettivi, mercati, asset, timeframe, ipotesi o regole, dati, limiti di rischio e broker. Condividi codice esistente, notebook, backtest e documentazione. Specifica se intendi usare QuantConnect Cloud o LEAN locale e se hai bisogno di ricerca, paper trading o trading live.
Come gestisci la comunicazione e la riservatezza?
Prioritizzo chat su Fiverr e documentazione scritta per comunicazioni chiare e decisioni tracciabili. Brevi chiamate Fiverr possono chiarire requisiti o mostrare risultati. NDA disponibile; la tua strategia, codice, dati, documentazione e risultati rimangono riservati.
