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Ich werde deine Handelsstrategie in Python backtesten und validieren
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
Eine Strategie verdient nur dann Vertrauen, wenn ihre Ergebnisse nach jeder getesteten Annahme verteidbar bleiben.
Ich unterziehe Handelsstrategien strenger quantitativer Validierung, um scheinbare Leistung in klare Beweise für Entscheidungen in der realen Welt zu verwandeln. Ich kann die Strategie in Python prüfen oder neu aufbauen, Daten, Regeln, Risiko und Architektur überprüfen und statistische sowie maschinelle Lernmodelle bewerten.
Je nach Umfang analysiere ich Kosten, Slippage, Liquidität und Ausführung; und wende Out-of-Sample-Tests, Walk-Forward-Analysen, Monte-Carlo-Simulationen, Sensitivitätsanalysen, Parameterstabilität, Marktregime, Stresstests, Resampling und Benchmarks an.
Der Prozess erkennt Overfitting, Look-Ahead-Bias, Data Leakage, Survivorship Bias, Parameterfragilität und unrealistische Annahmen.
Du erhältst reproduzierbaren Code, Performance- und Risikokennzahlen, Handelsdiagnosen, Visualisierungen und einen technischen Bericht mit Schlussfolgerungen, Einschränkungen und objektiven Empfehlungen.
Ich verspreche keine Gewinne. Ich liefere Klarheit darüber, was deine Strategie wirklich unterstützt.
Kontaktiere mich vor der Bestellung, damit wir uns auf den Markt, Daten, Regeln und Umfang abstimmen können.
FAQ
Automatische Übersetzung
Was erhalte ich und wie unterscheiden sich die Pakete?
Alle Pakete beinhalten reproduzierbaren Python-Code, Kennzahlen, Visualisierungen und einen technischen Bericht. Quantitativer Backtest deckt Daten, Regeln und Kosten ab; Robuste Validierung ergänzt OOS-Tests, Sensitivität und Stabilität; Institutionelle Validierung umfasst WFA, Monte Carlo, Regime und Stresstests.
Kannst du eine bestehende Strategie, Codebasis oder Backtest validieren?
Ja. Ich kann bestehende Strategien anhand von Code, Backtests, Spezifikationen oder Dokumentation bewerten. Das Audit prüft logische Konsistenz, Datenintegrität, Bias, Parameterstabilität, Ausführungsrisiken und methodische Lücken, unabhängig von der verwendeten Technologie.
Was muss ich vor dem Projekt bereitstellen?
Gib den Markt, die Assets, den Zeitraum, die Strategieregeln, die Datenquelle, Broker oder Börse, Risikobeschränkungen und Validierungsziel an. Teile auch vorhandenen Code, Dokumente und Ergebnisse. Falls etwas fehlt, kann ich helfen, die Logik in testbare technische Anforderungen umzuwandeln.
Wie kontrollierst du Bias und bewertest die Robustheit?
Ich trenne Forschung, Validierung und abschließende Tests; bewahre die zeitliche Kausalität; überprüfe die Verfügbarkeit historischer Daten; kontrolliere die Optimierung; und teste Kosten, Parameter und adverse Szenarien. Ziel ist es, Overfitting, Look-Ahead-Bias, Data Leakage und unrealistische Annahmen zu erkennen.
Welche Robustheitstests können einbezogen werden?
Tests werden basierend auf der Natur, Reife und Risiken der Strategie ausgewählt. Der Umfang kann OOS, Sensitivität und Parameterstabilität, Kostenszenarien, WFA, Monte Carlo, Resampling, Marktregime, Stresstests, Benchmarks und realistische Ausführungsmodelle umfassen.
Mit welchen Märkten und Börsen arbeitest du?
Ich arbeite mit Aktien, ETFs, Indizes, Futures, Optionen, Rohstoffen, FX, CFDs, festverzinslichen Wertpapieren, Krypto und Prediction Markets. Handelsplätze sind NYSE, Nasdaq, LSE, Euronext, Xetra, SIX, JPX, HKEX, ASX, B3, CME, CBOT, NYMEX, COMEX, Cboe, ICE, Eurex, SGX, Binance, Coinbase, Kraken, OKX, Bybit und Deribit.
Welche Broker, Infrastruktur-Anbieter und Datenquellen kannst du integrieren?
Ich integriere IBKR, Trading Technologies, CQG, Rithmic, FlexTrade und Bloomberg EMSX via REST, WebSocket oder FIX. Datenquellen sind Bloomberg, LSEG, FactSet, S&P Global, ICE Data Services, MSCI, Databento und RavenPack. Lizenzen und Drittanbieter-Kosten sind ausgeschlossen.
Welchen technischen Stack nutzt du von Forschung bis Produktion?
Ich nutze Python, SQL und C++; Pandas, NumPy, statsmodels, scikit-learn, XGBoost und PyTorch; sowie QuantConnect, vectorbt und backtrader. Für die Produktion: FastAPI, Git, Linux, Docker, pytest, CI/CD, Datenbanken, APIs, VPS und Cloud-Infrastruktur, je nach Umfang.
Garantiert Validierung Gewinne oder zukünftige Performance?
Nein. Kein Backtest eliminiert Marktrisiken oder garantiert, dass historische Zusammenhänge in der Produktion bestehen bleiben. Validierung misst Robustheit, Schwächen und Implementierungsrisiken und hilft zu entscheiden, ob die Strategie bereit für Paper-Trading oder Live-Ausführung ist.
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.
