Ich werde quantitative Handelssysteme in Python entwickeln
Quantitative Developer: Handelssysteme von der Forschung bis zur Produktion
Über diesen Service
Ich entwickle quantitative Handelssysteme in Python, von der Forschung und Validierung von Hypothesen bis hin zur Implementierung von Modellen, Pipelines und Infrastruktur für Paper- oder Live-Trading.
Der Umfang kann Alpha-Forschung, Signale und Faktoren, Daten- und Feature-Engineering, statistische Modellierung, Ökonometrie, maschinelles Lernen, Portfolios und Risiko umfassen.
Die Validierung kann realistische Backtests, Out-of-Sample-Tests, Walk-Forward-Analysen, Monte Carlo Simulationen, Sensitivitätsanalysen, Tests in verschiedenen Marktregimen, Kosten, Slippage und Liquidität beinhalten. Ich prüfe Annahmen zur Ausführung und untersuche Overfitting, Look-Ahead-Bias und Datenlecks.
Ich entwickle neue Modelle oder verbessere bestehende Strategien, Pipelines und Code. Du erhältst modularen Code, reproduzierbare Forschungsergebnisse und dokumentierte Annahmen und Einschränkungen.
Je nach Umfang erstreckt sich die Arbeit auf Risikokontrollen, Ausführung, Automatisierung, Überwachung und Deployment-Unterstützung.
Forschung kann zeigen, dass eine Hypothese keine Umsetzung rechtfertigt. Keine Gewinn-Garantien.
Vertraulichkeitserklärung auf Wunsch erhältlich. Schick mir deine Ziele und verfügbaren Materialien, damit wir den Umfang und die Deliverables abstimmen, bevor du eine Bestellung aufgibst.
Plattform:
Individuell
•
Binance
•
Andere
Entwicklungstechnologie:
Python
•
Cpp
•
Andere
FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du eine Strategie von Grund auf entwickeln oder eine bestehende verbessern?
Ja. Ich kann eine Markt-Hypothese in eine Python-Strategie umwandeln oder bestehende Systeme überprüfen, testen, refaktorisieren und verbessern. Der Umfang kann Signale, Faktoren, Datenpipelines, statistische Modellierung, Backtesting, Validierung, Risikokontrollen und Ausführungslogik umfassen.
Brauche ich eine vollständig definierte Strategie, um anzufangen?
Nein. Wir können mit einer Hypothese, teilweisen Regeln oder einer Forschungsfrage starten. Schick mir deine Ziele, Märkte, Zeitrahmen, Daten und Risikobeschränkungen. Code und Dokumentation sind ebenfalls hilfreich. Wir legen die Bewertungskriterien und Ergebnisse fest, bevor die Arbeit beginnt.
Wie bewertest du die Robustheit und reduzierst das Risiko von Overfitting?
Das Protokoll kann Out-of-Sample-Tests, Walk-Forward-Analysen, Monte Carlo, Sensitivitätsanalysen, Regime-Tests und Stresstests kombinieren. Backtests berücksichtigen Kosten, Slippage und Liquidität. Ich prüfe auf Look-Ahead-Bias, Datenlecks und Selektion Bias bei mehreren Tests.
Was ist der Unterschied zwischen den Paketen?
Grundlage: Hypothese, Signale, initiales Backtest und Bericht. Validierung: modulare Pipeline, Robustheitstests, Risikomodellierung und Vorbereitung für Paper Trading. Produktion: fortgeschrittene Validierung, Risikokontrollen, Ausführung, Automatisierung und Deployment-Unterstützung.
Verwendest du maschinelles Lernen?
Ja, wenn die Daten, Problemformulierung und Validierungsprotokoll es rechtfertigen. Je nach Umfang nutze ich möglicherweise scikit-learn, XGBoost oder PyTorch für Feature-Selection, Klassifikation, Prognosen, Regimedetektion und andere quantitative Anwendungen.
Für welche Märkte und Börsen entwickelst du Systeme?
Krypto, Aktien/ETFs, CFDs, Futures, Optionen, Rohstoffe, Forex und Festverzinsliches. Börsen und Gruppen: NYSE, Nasdaq, LSE, Euronext, Xetra, SIX, JPX, HKEX, ASX, B3, TSX, NSE, SSE, SZSE, KRX, CME Group, Cboe, ICE, Eurex, SGX und TAIFEX, je nach Datenverfügbarkeit und Handelsregeln.
Mit welchen Brokern, Plattformen und Ausführungsinfrastrukturen kannst du integrieren?
Ich kann IBKR, Charles Schwab, TradeStation, tastytrade, Alpaca, OANDA, Webull, Tradier, Public, Binance, Coinbase, Bitfinex, Bybit, Kraken, Deribit, Rithmic, CQG, Bloomberg EMSX, Trading Technologies und SS&C Eze via REST, WebSocket, FIX oder SDKs integrieren, je nach Zugriff und unterstützten Funktionen.
Welche Datenquellen kannst du integrieren?
Bloomberg, LSEG, FactSet, S&P Global, ICE Data Services, Databento, Nasdaq Data Link, dxFeed, Cboe DataShop, CME DataMine, OptionMetrics, Macrobond, RavenPack, Kaiko und Coin Metrics, plus deine eigenen Datensätze. Die Integration hängt vom Zugriff, den Lizenzen und der Abdeckung jeder Quelle ab.
Welche Technologiestack nutzt du von Forschung bis Produktion?
Je nach Projekt: Python, SQL, C++, Pandas, NumPy, SciPy, Polars, statsmodels, scikit-learn, XGBoost und PyTorch. Forschung: Jupyter, QuantConnect, vectorbt und backtrader. Produktion: FastAPI, PostgreSQL, Docker, Linux, pytest, Git, CI/CD, Prometheus, Grafana, AWS, Azure oder Google Cloud.
Wie gehst du mit Kommunikation und Vertraulichkeit um?
Ich priorisiere Fiverr-Chat und schriftliche Dokumentation, um die Kommunikation klar zu halten und eine Übersicht über Entscheidungen zu bewahren. Kurze Anrufe auf Fiverr können helfen, Anforderungen zu klären oder Ergebnisse zu demonstrieren. NDA ist verfügbar; deine Strategie, Code, Daten, Dokumentation und Ergebnisse bleiben vertraulich.
5 Bewertungen für diesen Service
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Zusammensetzung der Bewertung
- Kommunikation
- An einen Freund weiterempfehlen
- Dienstleistung wie beschrieben
Sortieren nach:
A arsam2013

Schweden
Thank you for the pleasant conversation and quick delivery. Thank you!
50 $
Preis
1 Tag
Dauer
Hilfreich?A arbitragehunter

Australien
Laufende ZusammenarbeitAmazing, Great Coder.
50 $
Preis
F 
Antwort des Freelancers
Hilfreich?S shevy111

Ägypten
After a few revisions, the project is exactly to how I needed it, Filipe also added some extra features which was very much needed. Very professional and a master of his craft. Hope to work with you further in future!
200 $-400 $
Preis
Hilfreich?H hadilangit

Deutschland
Laufende ZusammenarbeitExtremely Professional and Communicative person. Work done in time and Excellent quality. Will work with him again.
50 $-100 $
Preis
Hilfreich?H heliflyer

Vereinigte Arabische Emirate
Excellent seller, would recommend and would work with again.
50 $
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