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Costruirò modelli di ottimizzazione del portafoglio e allocazione degli asset in python
Data scientist finanziario, analista di dati, ingegnere finanziario
Sono un Data Scientist, Ingegnere Finanziario e professionista in analisi dei dati con oltre 5 anni di esperienza nel settore della data science e della finanza. Con un MBA e un BBA in finanza, porto ...
Informazioni su questo servizio
Massimizza i rendimenti e minimizza il rischio con un'ottimizzazione del portafoglio di livello istituzionale. Come ingegnere finanziario professionista, costruisco modelli di allocazione degli asset basati sui dati utilizzando librerie avanzate di finanza in Python. Che tu gestisca azioni, crypto, ETF o forex, offro soluzioni quantitative rigorose per elevare la tua strategia di investimento.
Cosa offro:
- Ottimizzazione media-varianza (MVO) e mappatura della frontiera efficiente
- Modellazione Black-Litterman che incorpora le tue visioni di mercato personalizzate
- Gestione avanzata del rischio: Risk Parity, VaR, CVaR e Max Drawdown
- Valutazione delle metriche di performance: rapporti Sharpe, Sortino e Treynor
- Backtesting storico e simulazioni di performance Monte Carlo
La tecnologia:
Python (Pandas, NumPy, CVXPY, Riskfolio-Lib), analisi interattive con Plotly o un'app Streamlit pronta per il deployment.
Perché scegliermi?
Fornisco codice di ingegneria finanziaria robusto e visualizzazioni interattive moderne. Niente spam di AI generico, solo logica quantitativa di finanza precisa e su misura per i tuoi vincoli di investimento.
CONTATTAMI PRIMA DI ORDINARE per rivedere le tue esigenze personalizzate e i dati storici!
Framework:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Offri consigli finanziari, di investimento o di trading?
Assolutamente no. Sono un ingegnere finanziario quantitativo che offre modellazione tecnica e matematica del portafoglio.
Quali classi di asset può ottimizzare il tuo framework Python?
Qualsiasi classe di asset con dati di prezzo storici puliti! Posso ottimizzare mix personalizzati di azioni statunitensi e internazionali, criptovalute, ETF, indici, materie prime e coppie forex.
Quali librerie Python usi per costruire il motore matematico?
Utilizzo librerie standard del settore create per l'allocazione quantitativa degli asset, tra cui Pandas e NumPy per la strutturazione dei dati, SciPy e CVXPY per ottimizzazione convessa avanzata, e Riskfolio-Lib per costruire metriche di rischio di livello istituzionale.
Riceverò il codice sorgente effettivo?
Il codice sorgente Python pulito, conforme a PEP8 (script .py o notebook interattivi .ipynb Jupyter) è incluso sia nei pacchetti Standard che Premium.
