Vou desenvolver sistemas de trading quantitativo em python
Desenvolvedor Quantitativo: Sistemas de trading do pesquisa até a produção
Sobre este Serviço
Desenvolvo sistemas de trading quantitativo em Python, desde a pesquisa e validação de hipóteses até a implementação de modelos, pipelines e infraestrutura para paper ou trading ao vivo.
O escopo pode incluir pesquisa de alpha, sinais e fatores, engenharia de dados e recursos, modelagem estatística, econometria, aprendizado de máquina, carteiras e risco.
A validação pode envolver backtests realistas, testes fora da amostra, análise walk-forward, simulações de Monte Carlo, análise de sensibilidade, testes em diferentes regimes de mercado, custos, slippage e liquidez. Avalio suposições de execução e investigo overfitting, viés de look-ahead e vazamento de dados.
Desenvolvo novos modelos ou aprimoro estratégias, pipelines e códigos existentes. Você recebe código modular, pesquisa reprodutível e resultados com suposições e limitações documentadas.
Dependendo do escopo, o trabalho se estende para controles de risco, execução, automação, monitoramento e suporte à implantação.
A pesquisa pode mostrar que uma hipótese não justifica a implementação. Sem garantias de lucro.
NDAs disponíveis. Envie seus objetivos e materiais disponíveis para que possamos concordar sobre o escopo e entregáveis antes de você fazer um pedido.
Plataforma:
Personalizada
•
Binance
•
Outros
Tecnologia de desenvolvimento:
Python
•
Cpp
•
Outros
Perguntas frequentes
Tradução automática
Você consegue desenvolver uma estratégia do zero ou melhorar uma já existente?
Sim. Posso transformar uma hipótese de mercado em uma estratégia em Python ou revisar, testar, refatorar e aprimorar sistemas existentes. O escopo pode incluir sinais, fatores, pipelines de dados, modelagem estatística, backtesting, validação, controles de risco e lógica de execução.
Preciso de uma estratégia totalmente definida para começar?
Não. Podemos começar com uma hipótese, regras parciais ou uma questão de pesquisa. Envie seus objetivos, mercados, prazo, dados e restrições de risco. Código e documentação também ajudam. Definimos os critérios de avaliação e entregas antes de iniciar o trabalho.
Como você avalia a robustez e reduz o risco de overfitting?
O protocolo pode combinar testes out-of-sample, análise walk-forward, Monte Carlo, análise de sensibilidade, testes de regime e testes de estresse. Os backtests consideram custos, slippage e liquidez. Verifico por viés de look-ahead, vazamento de dados e viés de seleção em múltiplos testes.
Qual a diferença entre os pacotes?
Fundação: hipótese, sinais, backtest inicial e relatório. Validação: pipeline modular, testes de robustez, modelagem de risco e preparação para paper trading. Produção: validação avançada, controles de risco, execução, automação e suporte à implantação.
Você usa machine learning?
Sim, quando os dados, a formulação do problema e o protocolo de validação justificarem. Dependendo do escopo, posso usar scikit-learn, XGBoost ou PyTorch para seleção de recursos, classificação, previsão, detecção de regime e outras aplicações quantitativas.
Para quais mercados e bolsas você desenvolve sistemas?
Cripto, ações/ETFs, CFDs, futuros, opções, commodities, FX e renda fixa. Bolsas e grupos: NYSE, Nasdaq, LSE, Euronext, Xetra, SIX, JPX, HKEX, ASX, B3, TSX, NSE, SSE, SZSE, KRX, CME Group, Cboe, ICE, Eurex, SGX e TAIFEX, dependendo da disponibilidade de dados e regras de negociação.
Com quais corretoras, plataformas e infraestrutura de execução você consegue integrar?
Posso integrar IBKR, Charles Schwab, TradeStation, tastytrade, Alpaca, OANDA, Webull, Tradier, Public, Binance, Coinbase, Bitfinex, Bybit, Kraken, Deribit, Rithmic, CQG, Bloomberg EMSX, Trading Technologies e SS&C Eze via REST, WebSocket, FIX ou SDKs, dependendo do acesso e recursos suportados.
Quais fontes de dados você pode integrar?
Bloomberg, LSEG, FactSet, S&P Global, ICE Data Services, Databento, Nasdaq Data Link, dxFeed, Cboe DataShop, CME DataMine, OptionMetrics, Macrobond, RavenPack, Kaiko e Coin Metrics, além de seus próprios conjuntos de dados. A integração depende do acesso, licenciamento e cobertura de cada fonte.
Qual stack de tecnologia você usa desde a pesquisa até a produção?
Dependendo do projeto: Python, SQL, C++, Pandas, NumPy, SciPy, Polars, statsmodels, scikit-learn, XGBoost e PyTorch. Pesquisa: Jupyter, QuantConnect, vectorbt e backtrader. Produção: FastAPI, PostgreSQL, Docker, Linux, pytest, Git, CI/CD, Prometheus, Grafana, AWS, Azure ou Google Cloud.
Como você lida com comunicação e confidencialidade?
Prioritizo o chat do Fiverr e a documentação escrita para manter a comunicação clara e registrar as decisões. Chamadas rápidas no Fiverr podem ajudar a esclarecer requisitos ou demonstrar resultados. NDA disponível; sua estratégia, código, dados, documentação e resultados permanecem confidenciais.
5 avaliações deste Serviço
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Classificação detalhada
- Nível de comunicação do freelancer
- Recomendar a um amigo
- Serviço conforme a descrição
Ordenar por
A arsam2013

Suécia
Thank you for the pleasant conversation and quick delivery. Thank you!
US$ 50
Preço
1 dia
Tempo
Útil?A arbitragehunter

Austrália
Colaboração contínuaAmazing, Great Coder.
US$ 50
Preço
F 
Resposta do freelancer
Útil?S shevy111

Egito
After a few revisions, the project is exactly to how I needed it, Filipe also added some extra features which was very much needed. Very professional and a master of his craft. Hope to work with you further in future!
US$ 200-US$ 400
Preço
Útil?H hadilangit

Alemanha
Colaboração contínuaExtremely Professional and Communicative person. Work done in time and Excellent quality. Will work with him again.
US$ 50-US$ 100
Preço
Útil?H heliflyer

Emirados Árabes Unidos
Excellent seller, would recommend and would work with again.
US$ 50
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Útil?H heliflyer

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