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Vou construir sistemas de trading em python para quantconnect
Desenvolvedor Quantitativo: Sistemas de trading do pesquisa até a produção
Eu desenvolvo sistemas de trading quantitativo para traders profissionais, empresas de prop trading, hedge funds, gestores de ativos e fintechs, desde a descoberta de alpha até validação e implantação...
Sobre este Serviço
Desenvolvo sistemas de trading quantitativos em Python para QuantConnect, desde pesquisa e validação até implantação no LEAN.
Transformo hipóteses de mercado e regras discricionárias em algoritmos testáveis ou aprimoro estratégias, códigos e notebooks existentes.
O escopo pode incluir engenharia de dados, seleção de ativos, sinais e fatores, modelagem estatística, aprendizado de máquina, construção de portfólio, controles de risco e execução.
A validação pode cobrir taxas, slippage, execuções realistas, análise de liquidez, testes out-of-sample e walk-forward, Monte Carlo, sensibilidade e regimes, com verificações de overfitting, look-ahead bias e vazamento de dados.
Para projetos de produção, preparo sistemas para trading paper ou ao vivo na nuvem do QuantConnect ou local com LEAN, com integração de corretoras, testes automatizados, logs e monitoramento.
Você recebe código fonte modular, backtests reproduzíveis e um relatório técnico com hipóteses, descobertas e limitações.
A pesquisa pode levar à rejeição de uma hipótese. Rentabilidade não é garantida. NDA disponível.
Entre em contato antes de fazer seu pedido para definir escopo, dados, infraestrutura, entregas e critérios de aceitação.
Plataforma:
Personalizada
•
Binance
•
Outros
Tecnologia de desenvolvimento:
Python
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Cpp
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Outros
Perguntas frequentes
Tradução automática
Você consegue criar, migrar ou melhorar uma estratégia na QuantConnect?
Sim. Transformo hipóteses e regras discricionárias em lógica explícita em Python/LEAN, migro estratégias de outras plataformas ou reviso códigos e notebooks existentes. O escopo pode incluir sinais, seleção de ativos, construção de portfólio, controles de risco e execução.
Qual a diferença entre os pacotes?
Fundamentos: protótipo, backtest inicial e relatório. Validação: sistema modular, testes de robustez, risco e prontidão para trading paper. Produção: validação avançada, execução automatizada, monitoramento e suporte à implantação. Escopo e critérios de aceitação são definidos antes do pedido.
Como você valida estratégias e torna os backtests mais realistas?
Modelos taxas, slippage, execução de ordens, margem e restrições de liquidez. Testes podem incluir out-of-sample, walk-forward, Monte Carlo, sensibilidade, regimes e estresse, com verificações de overfitting, look-ahead bias e vazamento de dados. Documentei hipóteses e limitações.
Você usa aprendizado de máquina na QuantConnect?
Sim, quando suportado pela hipótese e dados. Uso scikit-learn, XGBoost ou PyTorch para previsão, classificação, seleção de features, análise de texto ou detecção de regimes. Comparo com modelos mais simples usando testes out-of-sample, custos e controles de vazamento temporal.
Para quais mercados e bolsas você desenvolve sistemas?
Ações/ETFs dos EUA; opções de ações/índices; futuros e opções de futuros; FX, CFDs, criptomoeda spot e futuros de criptomoedas. Bolsas: NYSE, Nasdaq, NYSE Arca/American, Cboe/CFE, CME, CBOT, COMEX, NYMEX, ICE, Eurex, HKFE/HKEX, KRX e NSE/BSE. Cobertura varia conforme ativo, dataset e conector.
Quais corretoras e plataformas de execução você consegue integrar?
Conectores LEAN: IBKR, Charles Schwab, TradeStation, tastytrade, Alpaca, OANDA, Webull, Tradier, Public, Clear Street, Wolverine, Samco, Zerodha, Binance/Binance.US, Coinbase, Bitfinex, Bybit, Kraken, dYdX, Bloomberg EMSX/FIX, Trading Technologies e SS&C Eze. A disponibilidade varia conforme o ambiente.
Quais fontes de dados você usa com a QuantConnect e LEAN?
Datasets do QuantConnect, feeds de corretoras e integrações nativas: Databento, Bloomberg BPIPE/Terminal Link, FactSet, Polygon, IQFeed, Theta Data, Alpha Vantage, Trading Technologies e SS&C Eze. Dados de mercado, fundamentais e alternativos, dependendo do dataset, assinatura e ambiente Cloud/local.
Qual stack de tecnologia você usa desde a pesquisa até a produção?
Python, QuantConnect/LEAN, QuantBook, Jupyter, Pandas, NumPy, SciPy, Polars e statsmodels. LEAN local: LEAN CLI, Docker, Linux, SQL, Git, pytest e CI/CD, com monitoramento conforme necessário. Implantação na QuantConnect Cloud ou na sua infraestrutura própria, incluindo AWS, Azure ou Google Cloud.
O que preciso fornecer para iniciar o projeto?
Envie seu objetivo, ativos, prazo, hipótese ou regras, dados, limites de risco, corretora e código existente. Especifique Cloud ou LEAN local e pesquisa, trading paper ou ao vivo. Custos de dados, plataforma e hospedagem são separados; suporte contínuo é contratado separadamente.
Como você lida com comunicação e confidencialidade?
Prioritizo chat no Fiverr e documentação escrita para manter a comunicação clara e decisões rastreáveis. Chamadas rápidas no Fiverr podem ajudar a esclarecer requisitos ou demonstrar resultados. NDA disponível; sua estratégia, código, dados, documentação e resultados permanecem confidenciais.
