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Vou desenvolver sistemas de trading quantitativo para polymarket e kalshi
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
Transformo teses de mercado de previsão e ineficiências em sistemas quantitativos proprietários para Polymarket, Kalshi e outros mercados de previsão, combinando rigor estatístico, engenharia robusta e eficiência operacional.
Atuo de ponta a ponta: desde a formulação de hipóteses e aquisição de dados até modelagem, validação, automação e implantação. Os projetos podem começar com uma tese, estratégia existente ou oportunidade de mercado.
O escopo pode incluir pipelines de dados, engenharia de features, modelos probabilísticos, sistemas de previsão de probabilidade, estratégias baseadas em eventos, análise de book de ordens, market making, arbitragem entre mercados relacionados, integrações REST/WebSocket, backtesting realista, testes out-of-sample e de robustez, controles de risco, lógica de execução, monitoramento e logs.
Desenvolvo principalmente em Python, com arquitetura modular, código limpo, hipóteses auditáveis e documentação técnica.
Sem bots genéricos ou promessas de lucro. Transformo hipóteses em infraestrutura quantitativa confiável e testável para operações profissionais em mercados de previsão.
NDA disponível. Antes de solicitar, envie sua hipótese, mercados, dados, requisitos de execução, infraestrutura e objetivos do projeto.
Linguagem de programação:
Python
•
SQL
•
Outros
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
•
Outros
APIs:
Outros
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
fluxo tensor
•
Outros
Perguntas frequentes
Tradução automática
Que tipos de sistemas você pode desenvolver?
Modelos probabilísticos, estratégias baseadas em eventos, market making, provisão de liquidez, arbitragem e sistemas quantitativos personalizados. Comparações entre mercados levam em conta regras de resolução, custos, liquidez e risco de execução.
Qual a diferença entre os pacotes?
O Blueprint fornece especificações técnicas e um plano de pesquisa. O Prototype implementa a lógica em Python com backtesting e testes documentados. A produção adiciona execução, controles operacionais e suporte à implantação.
O que eu recebo e como funciona o suporte?
Você recebe documentação técnica, código fonte quando aplicável, instruções de uso e resultados dos testes acordados. Revisões e suporte são definidos na proposta; manutenção contínua, dados e hospedagem são cotados separadamente.
Quais dados e integrações você pode usar?
Integro APIs de Polymarket, Kalshi e outras plataformas compatíveis, além de dados de mercado relevantes e fontes externas. Avalio cobertura, granularidade, histórico e permissões. A disponibilidade de dados pode limitar o backtesting.
Qual tecnologia você usa?
Utilizo Python, SQL, Pandas, NumPy, SciPy, statsmodels e scikit-learn. Dependendo do projeto, também uso XGBoost, PyTorch, FastAPI, PostgreSQL, Docker, pytest, asyncio, APIs REST/WebSocket e ferramentas Web3 conforme necessário.
Como você valida modelos e estratégias?
Avalio qualidade dos dados, vazamento de dados, custos, slippage e liquidez. Os testes podem incluir out-of-sample, walk-forward, Monte Carlo e análise de sensibilidade. Para modelos probabilísticos, avalio calibração, Brier score e log loss.
Como você prepara o sistema para produção?
Implemento gerenciamento e reconciliação de ordens e posições, limites de exposição, tratamento de falhas, logging e monitoramento. A implantação inclui testes de integração e critérios de aceitação alinhados com sua infraestrutura.
O que devo enviar antes de fazer um pedido?
Envie sua ideia ou estratégia, plataforma, mercados-alvo, objetivos e quaisquer dados ou código disponíveis. A partir daí, avaliamos a viabilidade e definimos o escopo, requisitos de execução e critérios de aceitação do projeto.
Você garante lucros, ROI ou desempenho futuro?
Não. Meu compromisso é com a qualidade da pesquisa, implementação e testes acordados. A validação pode mostrar que uma hipótese não é viável. Resultados históricos ou simulados não garantem desempenho futuro.
Como você lida com comunicação e confidencialidade?
Priorizei o chat do Fiverr e documentação escrita para manter as decisões rastreáveis. Chamadas breves podem ser usadas quando necessário. Um NDA está disponível; sua estratégia, código, dados e resultados permanecem confidenciais.
