Vou construir sistemas de trading quantitativo em python

Sim. Posso montar um sistema em Python a partir de uma hipótese ou revisão, testar, validar, refatorar e aprimorar uma estratégia já existente. O escopo pode incluir sinais, lógica, código, dados, controles de risco, execução e premissas.

Compartilhe seus objetivos e o que você já tem: mercado, prazo, fonte de dados, regras da estratégia, restrições de risco e entregáveis desejados. Código, backtests, conjuntos de dados, documentação da API e especificações técnicas também ajudam. Podemos definir juntos os requisitos restantes.

Fundação de Pesquisa Quant: revisão de hipóteses, pesquisa, backtest inicial e relatório. Sistema Quant validado: backtesting realista, validação, modelagem de risco e preparação para paper trading. Sistema Quant de produção: validação avançada, controles de risco, execução, automação e suporte à implantação.

A validação pode incluir backtests realistas, testes out-of-sample e walk-forward, Monte Carlo, análise de sensibilidade e regimes, testes de estresse, custos de transação, slippage e liquidez. Verifico por viés de look-ahead, vazamento de dados e complexidade excessiva, além de avaliar a estabilidade dos parâmetros.

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.

Construo sistemas para crypto, ações/ETFs, CFDs, futuros, opções, commodities, FX e renda fixa. Locais de negociação e grupos de bolsas: NYSE, Nasdaq, LSE, Euronext, Xetra, SIX, JPX, HKEX, ASX, B3, TSX, NSE, SSE, SZSE, KRX, CME Group, Cboe, ICE, Eurex, SGX e TAIFEX.

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 APIs, WebSocket, FIX ou SDKs, dependendo da plataforma.

Consigo integrar dados da Bloomberg, LSEG, FactSet, S&P Global, ICE Data Services, Databento, Nasdaq Data Link, dxFeed, Cboe DataShop, CME DataMine, OptionMetrics, Macrobond, RavenPack, Kaiko, Coin Metrics e seus próprios dados. A integração depende do acesso e da licença de cada fonte.

Dependendo do escopo, uso Python, SQL, C++, Pandas, NumPy, SciPy, Polars, statsmodels, scikit-learn, XGBoost, PyTorch. Pesquisa: QuantConnect, Jupyter, vectorbt, backtrader. Produção: FastAPI, PostgreSQL, Docker, Linux, pytest, Git, CI/CD, Prometheus, Grafana, AWS, Azure, Google Cloud.

Prioritizo o chat do Fiverr e a documentação escrita para uma comunicação clara e decisões rastreáveis. Chamadas curtas no Fiverr podem ajudar a esclarecer requisitos ou demonstrar resultados. NDA disponível; sua estratégia, código, dados, documentação e resultados permanecem confidenciais.