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Ich werde einen institutionellen algorithmischen Trading-Bot oder ein maßgeschneidertes Quantensystem aufbauen
Quantitativer Systemarchitekt
Ich schließe die Lücke zwischen komplexer Handelslogik und institutioneller algorithmischer Infrastruktur. Als quantitativer Systemarchitekt nutze ich fortschrittliche, KI-gestützte Engineering-Framew...
Über diesen Service
Ich entwickle eine leistungsstarke, institutionelle algorithmische Handelsinfrastruktur von Grund auf. Ich baue keine einfachen Retail-Skripte oder eingeschränkte Plattform-Indikatoren. Ich entwerfe eigenständige Ausführungssysteme, die auf absolute Präzision, Geschwindigkeit und strenges Risikomanagement optimiert sind.
Wichtige technische Fähigkeiten:
- Datenengineering: Hochdurchsatz-Automatisierungs-Pipelines. Komplexe, verschachtelte Rohdatensätze (JSON, Lines) in hochkomprimierte Parquet-Dateien umwandeln, die für fortgeschrittenes Backtesting optimiert sind.
- Markt-Topologie & AMT: Tiefgehende Umsetzung der Auction Market Theory, um strukturelle Liquiditätszonen mathematisch abzubilden. Hochvolumen-Knoten (HVN), Niedrigvolumen-Knoten (LVN) und Kontrollpunkte (POC) isolieren.
- Fortgeschrittene Musterfiltration: Integration optimierter XGBoost-Gradient-Boosting-Modelle zur Analyse von Marktzuständen und zur Isolierung scharfer Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
- Visualisierung mit niedriger Latenz: Echtzeit-Streaming-Überwachungsdashboards mit Flask und Socket.IO für subsekundengenaue Terminalzustandsaktualisierungen.
Bitte kontaktiere mich, um deine Systemarchitektur-Anforderungen zu besprechen, bevor du eine direkte Bestellung aufgibst.
Plattform:
Prop-Firma
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Individuell
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Binance
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FAQ
Automatische Übersetzung
Entwickelst du grundlegende Indikatoren oder Skripte für Retail-Plattformen wie TradingView oder MT4/MT5?
Nein. Ich erstelle keine einschränkenden Sandbox-Skripte oder Standard-Retail-Indikatoren. Ich konzipiere maßgeschneiderte, eigenständige Handelssysteme mit fortschrittlichen Python-Frameworks, robusten Live-Ausführungspunkten und leistungsstarken asynchronen Datenpipelines für professionelle Umgebungen.
Wie verarbeitet das System große historische Datenmengen und überwacht in Echtzeit?
Zur Optimierung ist die Datenlage so gestaltet, dass große, verschachtelte Rohdaten-Streaming-Dateien (JSON Lines-Format) eingelesen und in komprimierte binäre Parquet-Dateien für ultraschnelles Backtesting umgewandelt werden. Für die Echtzeitüberwachung integriere ich API-Verbindungen mit niedriger Latenz (wie Bybit L1-Datenströme
Welche Arten von mathematischen oder strukturellen Frameworks kannst du in das System integrieren?
Das hängt davon ab, wie komplex oder professionell dein mathematischer Algorithmus ist. Ich kann die meisten davon implementieren, aber ich muss einen Blick darauf werfen. Ich spezialisiere mich auf Auction Market Theory (Abbildung von HVN/LVN/POC-Liquiditätszonen) und maschinelles Lernen wie XGBoost. Lass uns zuerst deine Logik überprüfen.
