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Ich werde quantitative Handelssysteme für Polymarket und Kalshi 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 verwandle Vorhersagemarkt-Thesen und Ineffizienzen in <strong proprietäre quantitative Systeme für Polymarket, Kalshi und andere Vorhersagemärkte, die statistische Strenge, robuste Technik und operative Effizienz kombinieren.
Ich arbeite von Anfang bis Ende: von Hypothesenbildung und Datenerfassung bis Modellierung, Validierung, Automatisierung und Deployment. Projekte können mit einer These, bestehenden Strategie oder Marktchance starten.
Der Umfang kann Datenpipelines, Feature-Engineering, probabilistische Modelle, Wahrscheinlichkeitssysteme, eventgesteuerte Strategien, Orderbuchanalyse, Market Making, Arbitrage zwischen verwandten Märkten, REST/WebSocket-Integrationen, realistisches Backtesting, Out-of-Sample- und Robustheitstests, Risikokontrollen, Ausführungslogik, Überwachung und Logs umfassen.
Ich entwickle hauptsächlich in Python, mit modularer Architektur, sauberem Code, überprüfbaren Annahmen und technischer Dokumentation.
Keine generischen Bots oder Profitversprechen. Ich verwandle Hypothesen in zuverlässige, testbare quantitative Infrastruktur für professionelle Vorhersagemarkt-Operationen.
NDA verfügbar. Vor der Bestellung sende deine Hypothese, Märkte, Daten, Ausführungsanforderungen, Infrastruktur und Projektziele.
Programmiersprache:
Python
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SQL
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Andere
Frameworks:
scikit-learn
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PyTorch
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Panda
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Andere
APIs:
Andere
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
tensorflow
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Andere
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Arten von Systemen können Sie entwickeln?
Probabilistische Modelle, eventgesteuerte Strategien, Market Making, Liquiditätsbereitstellung, Arbitrage und maßgeschneiderte quantitative Systeme. Cross-Market-Vergleiche berücksichtigen Auflösungsregeln, Kosten, Liquidität und Ausführungsrisiko.
Was ist der Unterschied zwischen den Paketen?
Der Blueprint liefert technische Spezifikationen und einen Forschungsplan. Der Prototyp implementiert die Logik in Python mit Backtesting und dokumentierten Tests. Das Production-System ergänzt die Ausführung, operative Kontrollen und Deployment-Unterstützung.
Was erhalte ich und wie funktioniert der Support?
Du erhältst technische Dokumentation, Quellcode, wo zutreffend, Gebrauchsanweisungen und Ergebnisse der vereinbarten Tests. Überarbeitungen und Support sind im Angebot definiert; laufende Wartung, Daten und Hosting werden separat angeboten.
Welche Daten und Integrationen kannst du verwenden?
Ich integriere APIs von Polymarket, Kalshi und anderen kompatiblen Plattformen sowie relevante Marktdaten und externe Quellen. Ich prüfe Abdeckung, Granularität, Historie und Berechtigungen. Die Datenverfügbarkeit kann Backtesting einschränken.
Welchen Technologie-Stack verwenden Sie?
Ich nutze Python, SQL, Pandas, NumPy, SciPy, statsmodels und scikit-learn. Je nach Projekt verwende ich auch XGBoost, PyTorch, FastAPI, PostgreSQL, Docker, pytest, asyncio, REST/WebSocket-APIs und Web3-Tools nach Bedarf.
Wie validierst du Modelle und Strategien?
Ich prüfe Datenqualität, Datenlecks, Kosten, Slippage und Liquidität. Tests können Out-of-Sample, Walk-Forward, Monte Carlo und Sensitivitätsanalysen umfassen. Für probabilistische Modelle bewerte ich Kalibrierung, Brier-Score und Log-Loss.
Wie bereitest du das System für die Produktion vor?
Ich implementiere Order- und Positionsmanagement sowie Abgleich, Expositionsgrenzen, Fehlerbehandlung, Logging und Überwachung. Das Deployment umfasst Integrationstests und Akzeptanzkriterien, die mit deiner Infrastruktur abgestimmt sind.
Was soll ich vor der Bestellung schicken?
Sende deine Idee oder Strategie, Plattform, Zielmärkte, Ziele und alle verfügbaren Daten oder Codes. Dann bewerten wir die Machbarkeit und definieren den Umfang, die Ausführungsanforderungen und Akzeptanzkriterien für das Projekt.
Garantierst du Gewinne, ROI oder zukünftige Performance?
Nein. Mein Engagement gilt der Qualität der vereinbarten Forschung, Implementierung und Tests. Validierungen können zeigen, dass eine Hypothese nicht realisierbar ist. Historische oder simulierte Ergebnisse garantieren keine zukünftige Performance.
Wie gehst du mit Kommunikation und Vertraulichkeit um?
Ich setze Priorität auf Fiverr-Chat und schriftliche Dokumentation, um Entscheidungen nachvollziehbar zu machen. Bei Bedarf können kurze Anrufe genutzt werden. Ein NDA ist verfügbar; deine Strategie, Code, Daten und Ergebnisse bleiben vertraulich.
