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Ich werde quantitative Handelssysteme für Polymarket und Kalshi entwickeln
Quantitativer Entwickler: Forschung, Backtesting und Einsatz von Handelssystemen
Ich arbeite mit professionellen Tradern, Prop-Firmen, Hedgefonds, Managern und Fintechs zusammen, um quantitative Handelssysteme zu erforschen, zu validieren und zu entwickeln – von der Alpha-Entdecku...
Level 2
Hat hohe Leistungskriterien erfüllt und verfügt über eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Erfüllung von Kundenerwartungen.
Über diesen Service
Ich verwandle Vorhersagemarkt-Thesen und Ineffizienzen in <strong proprietäre quantitative Systeme für Polymarket und Kalshi, die statistische Strenge, robuste Technik und operative Effizienz verbinden.
Ich arbeite über den gesamten Lebenszyklus hinweg, von der Hypothesenbildung und Datenbeschaffung bis hin zu Modellierung, Validierung, Automatisierung und Deployment. Ein Projekt kann mit einer These, einer bestehenden Strategie oder einer Marktchance beginnen.
Je nach Umfang entwickle ich Datenpipelines, Feature Engineering, probabilistische Modelle, eventgesteuerte Forschung, Orderbuchanalyse, REST/WebSocket-Integrationen, realistisches Backtesting, Out-of-Sample-Tests, Robustheitsanalysen, Risikokontrollen, Ausführungslogik, Monitoring und Logging.
Die Umsetzung erfolgt hauptsächlich in Python, mit modularer Architektur, sauberem Code, überprüfbaren Annahmen und technischer Dokumentation.
Ich biete keine generischen Bots an und garantiere keine Gewinne. Meine Arbeit verwandelt Hypothesen in zuverlässige, testbare quantitative Infrastruktur, die für professionelle Prediction-Market-Operationen entwickelt wurde.
Vertraulichkeitserklärung (NDA) verfügbar. Vor der Bestellung sende bitte deine Hypothese, Zielmärkte, Daten, Ausführungsanforderungen, Infrastruktur und Projektziel.
Programmiersprache:
Python
•
SQL
Frameworks:
scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
•
Andere
APIs:
Andere
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
tensorflow
FAQ
Automatische Übersetzung
Was genau kann im Projekt enthalten sein?
Je nach Paket kann das Projekt quantitative Forschung, Daten, probabilistische Modellierung, Python-Engineering, Signale, Backtesting, Validierung, Risikokontrollen, APIs, automatisierte Ausführung, Logging, Überwachung, Dokumentation und Deployment-Unterstützung umfassen.
Was ist der Unterschied zwischen den Paketen?
Der Blueprint definiert Machbarkeit, Hypothese, Modell, Daten, Risiko, Architektur und technische Spezifikationen. Der Prototyp liefert ein Python-System mit Signalen, Backtesting und Validierung. Das Produktionspaket ergänzt APIs, automatisierte Ausführung, Logging, Überwachung und Deployment-Unterstützung.
Deckt du den gesamten quantitativen Entwicklungszyklus ab?
Ja. Ich decke den gesamten Zyklus ab, von Hypothesenbildung und Datenstrukturierung bis hin zu Modellierung, Validierung, Engineering, Ausführung und Deployment. Technische Tiefe und operative Bereitschaft variieren je nach Paket.
Arbeitest du ausschließlich mit Polymarket und Kalshi?
Polymarket und Kalshi sind mein Hauptfokus. Ich kann auch Systeme für andere Prediction Markets entwickeln, wenn sie APIs, Daten und Infrastruktur bereitstellen, die mit den technischen und operativen Anforderungen des Projekts kompatibel sind.
Welchen Technologie-Stack verwenden Sie?
Ich verwende hauptsächlich Python, SQL, Pandas, NumPy, statsmodels und scikit-learn. Bei Bedarf arbeite ich auch mit XGBoost, PyTorch, REST-APIs, WebSockets, CLOBs/Orderbüchern, Datenbanken, Web3-Tools, Logging und Überwachung.
Wie validierst du eine Strategie?
Die Validierung kann realistisches Backtesting, In-Sample/Out-of-Sample-Tests, Walk-Forward-Analyse, Monte Carlo Simulationen, Sensitivitätsanalysen, Stresstests, Kosten, Slippage, Liquidität, probabilistische Kalibrierung, Brier-Score/Log-Loss, Stabilität und Annahmeprüfungen umfassen.
Sind die Systeme wirklich produktionsbereit?
Ja, mit dem Top-Paket. Die Lieferungen können APIs, automatisierte Ausführung, Zustandsverwaltung, Fehlerbehandlung, Risikokontrollen, Logs, Alerts, Überwachung, Dokumentation und Deployment-Unterstützung umfassen. Der Live-Betrieb hängt von der Infrastruktur und den Zugangsdaten des Kunden ab.
Was muss ich für den Einstieg bereitstellen?
Sende deine Hypothese oder Strategie, Zielmärkte und -ereignisse, Datenquellen, Ausführungsanforderungen, Infrastruktur, operative Einschränkungen und Endziel. Wenn du bei null anfängst, kann ich auch bei der Strukturierung der Hypothese und des Forschungsprotokolls helfen.
Garantierst du Gewinne, ROI oder zukünftige Performance?
Nein. Ich verspreche keine Gewinne, ROI, Gewinnraten oder zukünftige Performance. Meine Arbeit basiert auf Beweisen, statistischer Strenge, solider Technik und Risikomanagement. Historische, simulierte oder validierte Ergebnisse garantieren keine Live-Performance.
Wie gehst du mit Kommunikation und Vertraulichkeit um?
Die Kommunikation erfolgt hauptsächlich über Fiverr-Chat und schriftliche Dokumentation, um Genauigkeit, Nachvollziehbarkeit und überprüfbare Entscheidungen zu gewährleisten. Kurze Anrufe können für Abstimmungen oder Demonstrationen genutzt werden. Ich kann unter einer NDA arbeiten, und deine Strategie, dein Code, deine Daten, Dokumentation und Ergebnisse bleiben vertraulich.
