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Ich werde institutionelle quantitative Handelssysteme in Python entwickeln
Quantitative Developer: Handelssysteme von der Forschung bis zur Produktion
Ich entwickle quantitative Handelssysteme für professionelle Trader, Prop-Firmen, Hedgefonds, Vermögensverwalter und Fintechs, von der Alpha-Entdeckung über die Validierung bis hin zum produktiven Ein...
Über diesen Service
Ich entwickle quantitative Handelssysteme in Python für professionelle Trader, Hedgefonds, Vermögensverwalter, Family Offices und Fintechs, die Forschung, künstliche Intelligenz und Produktionstechnik verbinden.
Projekte können mit einer Hypothese oder einem bestehenden System starten und umfassen Daten, Features, Signalforschung, Modellierung, Portfolios und Risiko.
Ich setze Machine Learning, Deep Learning, NLP und Reinforcement Learning ein, wenn es zum Problem passt. Modelle können Tick-by-Tick-Daten, L2/L3-Orderbücher, zeitpunktbezogene Fundamentaldaten, makroökonomische Daten, Nachrichten und alternative Daten verwenden.
Die Forschung vergleicht Ansätze und bewertet ihren Beitrag nach Kosten, mit zeitbasierter Validierung, realistischen Backtests und reproduzierbaren Ergebnissen.
In der Produktion integriere ich Modelle, Risikokontrollen und automatisierte Ausführung, mit Überwachung und Verfahren zur Handhabung von Fehlern und Verschiebungen in den Datenmustern.
Du erhältst modularen Quellcode, Modelle und Dokumentation, um das System zu verstehen, zu prüfen und zu erweitern, basierend auf Paket und Umfang.
Kontaktiere mich vor der Bestellung, um Ziele, Daten, Integrationen und Akzeptanzkriterien abzustimmen. NDA verfügbar.
FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du ein System von Grund auf neu bauen oder ein bestehendes verbessern?
Ja. Ich kann eine Hypothese recherchieren, Regeln implementieren oder bestehende Daten, Modelle und Code überprüfen. Teile mir dein Ziel, den Markt, den Zeitrahmen und verfügbare Materialien mit. Gemeinsam definieren wir Anforderungen, Risikobeschränkungen, Integrationen und Deliverables.
Was ist der Unterschied zwischen den Paketen?
Research bewertet die Hypothese und strukturiert Daten, Features und ein erstes Modell. Validiert baut das System auf, vergleicht Modelle und testet die Robustheit für Paper Trading. Produktion fügt fortschrittliche Validierung, automatisierte Ausführung, Modellüberwachung und unterstützte Deployment hinzu.
Wie nutzt du Machine Learning, Deep Learning und NLP?
ML/DL kann bei Prognosen, Signalauswahl und Regimenerkennung unterstützen. NLP wandelt Nachrichten, Berichte und Texte in quantitative Features um. Reinforcement Learning kann für Allokation und Ausführung erforscht werden. Ich vergleiche Modelle mit einfachen Baselines, um ihren Mehrwert zu bewerten.
Für welche Märkte und Börsen entwickelst du Systeme?
Krypto, Aktien/ETFs, CFDs, Futures, Optionen, Rohstoffe, FX und festverzinsliche Wertpapiere. 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. Die Abdeckung hängt von verfügbaren Daten und Ausführung ab.
Welche Broker, Börsen und Infrastruktur kannst du integrieren?
IBKR, Charles Schwab, TradeStation, tastytrade, Alpaca, OANDA, Webull, Tradier, Public, Saxo Bank, Binance, Coinbase, Bitfinex, Bybit, OKX, Kraken, Deribit, Rithmic, CQG, Bloomberg EMSX, Trading Technologies, FlexTrade und SS&C Eze. REST, WebSocket, FIX oder SDKs, je nach Zugriff und Plattform.
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, Coin Metrics, MSCI und deine eigenen Daten. Zugriff und Lizenzierung sind erforderlich; externe Kosten werden separat gehandhabt.
Wie validierst du Strategien und Modelle und reduzierst Overfitting?
Je nach Umfang nutze ich OOS, Walk-Forward, Monte Carlo, Sensitivity-, Regime- und Stress-Tests mit Kosten, Slippage und Liquidität. Ich prüfe auf Overfitting, Look-Ahead-Bias und Datenlecks. Testdaten bleiben außerhalb von Training und Feature-Auswahl. Ich vergleiche Modelle mit einfachen Baselines.
Welche Technologiestack nutzt du von Forschung bis Produktion?
Python, SQL, C++, Pandas, NumPy, SciPy, Polars, statsmodels, scikit-learn, XGBoost, PyTorch, Transformers, MLflow, QuantConnect/LEAN, Jupyter, vectorbt, backtrader, FastAPI, PostgreSQL, Docker, Linux, pytest, Git, CI/CD, Prometheus, Grafana, AWS, Azure und Google Cloud, je nach Projekt.
Wie bereitest du das System und die Modelle für die Produktion vor?
Je nach Umfang füge ich Tests, Logs, Exposure-Limits, Order-Reconciliation und Failure-Recovery hinzu. Das kann Modellversionierung, Überwachung von Datenverschiebungen und Retraining-Kriterien umfassen. Ich stelle Betriebsanleitungen bereit; laufender Support wird separat vereinbart.
Wie gehst du mit Kommunikation und Vertraulichkeit um?
Ich priorisiere Fiverr-Chat und schriftliche Dokumentation mit nachvollziehbaren Updates und Entscheidungen. Kurze Fiverr-Anrufe können die Abstimmung und Demos unterstützen. NDA ist verfügbar; deine Strategie, dein Code, deine Daten, Modelle, Dokumentation und Ergebnisse bleiben vertraulich.
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Filipe was highly professional and rigorous throughout the engagement. He showed excellent attention to detail, carefully verified requirements, documented assumptions and limitations, and raised ambiguities rather than making unsupported assumptions. His deliverables were thorough, well organized, and...
1.000 $-2.500 $
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