Ich entwickle quantitative Handelssysteme in Python

Ja. Ich kann ein Python-System aus einer ersten Hypothese oder Überprüfung erstellen, testen, validieren, refaktorisieren und eine bestehende verbessern. Der Umfang kann Signale, Logik, Code, Daten, Risikokontrollen, Ausführung und Annahmen umfassen.

Teile deine Ziele und was du hast: Markt, Zeitraum, Datenquelle, Strategieregeln, Risikobeschränkungen und gewünschte Ergebnisse. Code, Backtests, Datensätze, API-Dokumentation und technische Spezifikationen helfen ebenfalls. Gemeinsam können wir die restlichen Anforderungen definieren.

Quant Research Foundation: Hypothesenüberprüfung, Recherche, erster Backtest und Bericht. Validiertes Quant-System: realistische Backtests, Validierung, Risikomodellierung und Vorbereitung auf Paper Trading. Produktions-Quant-System: fortgeschrittene Validierung, Risikokontrollen, Ausführung, Automatisierung und Deployment-Unterstützung.

Validierung kann realistische Backtests, Out-of-Sample- und Walk-Forward-Tests, Monte Carlo, Sensitivitäts- und Regimeanalysen, Stresstests, Transaktionskosten, Slippage und Liquidität umfassen. Ich prüfe auf Look-ahead-Bias, Datenlecks und übermäßige Komplexität und bewerte die Parameterstabilität.

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.

Ich entwickle Systeme für Krypto, Aktien/ETFs, CFDs, Futures, Optionen, Rohstoffe, FX und festverzinsliche Anlagen. Handelsplätze und Börsen: NYSE, Nasdaq, LSE, Euronext, Xetra, SIX, JPX, HKEX, ASX, B3, TSX, NSE, SSE, SZSE, KRX, CME Group, Cboe, ICE, Eurex, SGX und TAIFEX.

Ich kann Daten von 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 APIs, WebSocket, FIX oder SDKs integrieren, je nach Plattform.

Ich kann Daten von Bloomberg, LSEG, FactSet, S&P Global, ICE Data Services, Databento, Nasdaq Data Link, dxFeed, Cboe DataShop, CME DataMine, OptionMetrics, Macrobond, RavenPack, Kaiko, Coin Metrics und deinen eigenen Daten integrieren. Die Integration hängt vom Zugriff und den Lizenzen für jede Quelle ab.

Je nach Umfang nutze ich Python, SQL, C++, Pandas, NumPy, SciPy, Polars, statsmodels, scikit-learn, XGBoost, PyTorch. Für Forschung: QuantConnect, Jupyter, vectorbt, backtrader. Für Produktion: FastAPI, PostgreSQL, Docker, Linux, pytest, Git, CI/CD, Prometheus, Grafana, AWS, Azure, Google Cloud.

Ich lege Wert auf Fiverr-Chat und schriftliche Dokumentation für klare Kommunikation und nachvollziehbare Entscheidungen. Kurze Fiverr-Gespräche können helfen, Anforderungen zu klären oder Ergebnisse zu demonstrieren. NDA ist verfügbar; deine Strategie, Code, Daten, Dokumentation und Ergebnisse bleiben vertraulich.