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Backtesterò e convaliderò la tua strategia di trading in python
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
Una strategia merita fiducia solo quando i suoi risultati rimangono difendibili dopo aver testato ogni assunzione.
Metto alla prova le strategie di trading con rigorosa validazione quantitativa, trasformando le performance apparenti in prove chiare per decisioni nel mondo reale. Posso auditare o ricostruire la strategia in Python, rivedere dati, regole, rischio e architettura, e valutare modelli statistici e di machine learning.
A seconda dell’ambito, analizzo costi, slippage, liquidità e esecuzione; e applico test out-of-sample, walk-forward analysis, simulazioni Monte Carlo, analisi di sensibilità, stabilità dei parametri, regimi di mercato, stress test, resampling e benchmark.
Il processo identifica overfitting, bias di look-ahead, perdita di dati, survivorship bias, fragilità dei parametri e assunzioni irrealistiche.
Ricevi codice riproducibile, metriche di performance e rischio, diagnosi delle operazioni, visualizzazioni e un rapporto tecnico con conclusioni, limiti e raccomandazioni obiettive.
Non prometto profitti. Offro chiarezza su ciò che la tua strategia supporta realmente.
Contattami prima di ordinare così possiamo allinearci su mercato, dati, regole e ambito.
FAQ
Traduzione automatica.
Cosa ricevo e come si differenziano i pacchetti?
Tutti i pacchetti includono codice Python riproducibile, metriche, visualizzazioni e rapporto tecnico. Backtest Quantitativo copre dati, regole e costi; Validazione Robusta aggiunge test OOS, sensibilità e stabilità; Validazione Istituzionale include WFA, Monte Carlo, regimi e stress test.
Puoi validare una strategia, codice o backtest esistente?
Sì. Posso valutare strategie esistenti partendo da codice, backtest, specifiche o documentazione. L’audit verifica coerenza logica, integrità dei dati, bias, stabilità dei parametri, rischi di esecuzione e lacune metodologiche, indipendentemente dalla tecnologia usata.
Cosa devo fornire prima del progetto?
Fornisci il mercato, gli asset, l’intervallo temporale, le regole della strategia, la fonte dei dati, il broker o l’exchange, i vincoli di rischio e l’obiettivo di validazione. Condividi anche eventuali codici, documenti e risultati esistenti. Se qualcosa manca, posso aiutarti a trasformare la logica in requisiti tecnici testabili.
Come controlli il bias e valuti la robustezza?
Divido ricerca, validazione e test finale; preservo la causalità temporale; verifico la disponibilità dei dati storici; controllo l’ottimizzazione; e testo costi, parametri e scenari avversi. L’obiettivo è individuare overfitting, bias di look-ahead, perdita di dati e assunzioni irrealistiche.
Quali test di robustezza possono essere inclusi?
I test vengono scelti in base alla natura, maturità e rischi della strategia. L’ambito può includere OOS, sensibilità e stabilità dei parametri, scenari di costo, WFA, Monte Carlo, resampling, regimi di mercato, stress test, benchmark e modellazione di esecuzione realistica.
Con quali mercati e borse lavori?
Lavoro con azioni, ETF, indici, futures, opzioni, commodities, FX, CFD, reddito fisso, crypto e mercati di previsione. Le sedi includono NYSE, Nasdaq, LSE, Euronext, Xetra, SIX, JPX, HKEX, ASX, B3, CME, CBOT, NYMEX, COMEX, Cboe, ICE, Eurex, SGX, Binance, Coinbase, Kraken, OKX, Bybit e Deribit.
Quali broker, fornitori di infrastrutture e fonti di dati puoi integrare?
Integro IBKR, Trading Technologies, CQG, Rithmic, FlexTrade e Bloomberg EMSX tramite REST, WebSocket o FIX. Le fonti di dati includono Bloomberg, LSEG, FactSet, S&P Global, ICE Data Services, MSCI, Databento e RavenPack. Licenze e costi di terze parti sono esclusi.
Quale stack tecnico usi dalla ricerca alla produzione?
Utilizzo Python, SQL e C++; Pandas, NumPy, statsmodels, scikit-learn, XGBoost e PyTorch; oltre a QuantConnect, vectorbt e backtrader. Per la produzione: FastAPI, Git, Linux, Docker, pytest, CI/CD, database, API, VPS e infrastrutture cloud, a seconda dell’ambito.
La validazione garantisce profitti o performance future?
No. Nessun backtest elimina l’incertezza del mercato o garantisce che le relazioni storiche continueranno in produzione. La validazione misura robustezza, punti deboli e rischi di implementazione, aiutando a capire se la strategia è pronta per il paper trading o l’esecuzione live.
Come gestisci la comunicazione e la riservatezza?
La comunicazione avviene principalmente tramite chat di Fiverr e documentazione scritta, garantendo precisione, tracciabilità e decisioni verificabili. Possono essere usate chiamate brevi per allineamenti o dimostrazioni. Posso lavorare sotto NDA, e la tua strategia, codice, dati, documentazione e risultati rimangono riservati.
