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Ich entwickle quantitative Trading-Systeme in Python für QuantConnect
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 QuantConnect, mit Recherche, Validierung und Implementierung in der LEAN Engine.
Ich verwandle Hypothesen und discretionary Ansätze in testbare Algorithmen oder überprüfe bestehende Strategien, Code und Notizbücher.
Der Umfang kann Datenengineering, Asset-Auswahl, Signale und Faktoren, statistische Modellierung, maschinelles Lernen, Portfolioaufbau, Risikokontrollen und Ausführung umfassen.
Die Validierung kann Backtests unter Berücksichtigung von Kosten, Slippage und Liquidität, Out-of-Sample-Tests, Walk-Forward-Analysen, Monte Carlo Simulationen, Sensitivitäts- und Regimeanalysen sowie Prüfungen auf Overfitting, Look-Ahead-Bias und Datenlecks beinhalten.
Ich bereite Systeme für Paper- oder Live-Trading auf QuantConnect Cloud oder lokalem LEAN vor, inklusive Daten- und Broker-Integration, Tests, Logs, Monitoring und Deployment-Unterstützung.
Du erhältst modularen Code, dokumentierte Annahmen und reproduzierbare Ergebnisse. Die Forschung kann zeigen, dass eine Hypothese durch die Beweise nicht gestützt wird.
Keine Gewinngarantien. NDA verfügbar.
Kontaktiere mich vor der Bestellung, um Strategie, Daten, Infrastruktur und Deliverables abzustimmen.
FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du eine Strategie auf QuantConnect erstellen, migrieren oder verbessern?
Ja. Ich kann Hypothesen und discretionary Regeln in Python-Algorithmen für LEAN umwandeln, Strategien von anderen Plattformen migrieren oder bestehenden Code und Notizbücher überprüfen. Die Arbeit kann Signale, Asset-Auswahl, Portfolios, Risiko, Ausführung und modulare Architektur umfassen.
Was ist der Unterschied zwischen den Paketen?
Grundlage: Recherche, Python/LEAN-Strategie, erster Backtest und Bericht. Validiert: modulares System, realistische Backtests, Validierung, Risiko- und Paper-Trading-Vorbereitung. Produktion: fortgeschrittene Validierung, Risikokontrollen, Ausführung, Automatisierung, Monitoring und Deployment-Unterstützung.
Wie validierst du Strategien und machst Backtests realistischer?
Ich konfiguriere Gebühren, Slippage, Füllungen und Margin in LEAN. Validierung kann Out-of-Sample, Walk-Forward, Monte Carlo, Sensitivitäts-, Regimeanalysen und Stresstests umfassen. Ich bewerte Liquidität, Parameterstabilität, Overfitting, Look-Ahead-Bias und Datenlecks.
Verwendest du maschinelles Lernen bei QuantConnect?
Ja, wenn die Hypothese und die Daten es rechtfertigen. Ich nutze scikit-learn, XGBoost oder PyTorch für Vorhersagen, Klassifikation, Merkmalsauswahl, Textanalyse oder Regimedetektion. Ich vergleiche mit einfacheren Modellen anhand Out-of-Sample-Tests, Kosten und Kontrollen für zeitliches Leckage.
Für welche Märkte und Börsen entwickelst du Systeme?
US-Aktien/ETFs; Aktien-/Index-Optionen; Futures und Optionen auf Futures; Forex, CFDs, Spot-Krypto und Krypto-Futures. Börsen umfassen NYSE, Nasdaq, NYSE Arca/American, Cboe/CFE, CME, CBOT, COMEX, NYMEX, ICE, Eurex, HKFE/HKEX, KRX und NSE/BSE. Die Abdeckung variiert je nach Asset, Dataset und Verbindung.
Welche Broker und Ausführungsplattformen kannst du integrieren?
LEAN-Connector: IBKR, Charles Schwab, TradeStation, tastytrade, Alpaca, OANDA, Webull, Tradier, Public, Clear Street, Wolverine, Samco, Zerodha, Binance/Binance.US, Coinbase, Bitfinex, Bybit, Kraken, dYdX, Bloomberg EMSX/FIX, Trading Technologies und SS&C Eze. Verfügbarkeit variiert je nach Umgebung.
Welche Datenquellen nutzt du mit QuantConnect und LEAN?
QuantConnect-Datasets, Broker-Feeds und native Integrationen: Databento, Bloomberg BPIPE/Terminal Link, FactSet, Polygon, IQFeed, Theta Data, Alpha Vantage, Trading Technologies und SS&C Eze. Markt-, Fundamentaldaten und alternative Daten hängen vom Dataset, Abonnement und Cloud/lokaler Umgebung ab.
Welche Technologiestack nutzt du von Forschung bis Produktion?
Python, QuantConnect/LEAN, QuantBook, Jupyter, Pandas, NumPy, SciPy, Polars und statsmodels. Lokales LEAN: LEAN CLI, Docker, Linux, SQL, Git, pytest und CI/CD, mit Monitoring nach Bedarf. Deployment auf QuantConnect Cloud oder deiner eigenen Infrastruktur, inklusive AWS, Azure oder Google Cloud.
Was muss ich bereitstellen, um das Projekt zu starten?
Sende deine Ziele, Märkte, Assets, Zeitraum, Hypothesen oder Regeln, Daten, Risikolimits und Broker. Teile bestehenden Code, Notizbücher, Backtests und Dokumentation. Gib an, ob du QuantConnect Cloud oder lokales LEAN verwenden möchtest und ob du Recherche, Paper-Trading oder Live-Trading brauchst.
Wie gehst du mit Kommunikation und Vertraulichkeit um?
Ich priorisiere Fiverr-Chat und schriftliche Dokumentation für klare Kommunikation und nachvollziehbare Entscheidungen. Kurze Fiverr-Gespräche können Anforderungen klären oder Ergebnisse demonstrieren. NDA verfügbar; deine Strategie, Code, Daten, Dokumentation und Ergebnisse bleiben vertraulich.
