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Farei o backtest e a validação da sua estratégia de trading em python
Desenvolvedor Quantitativo: Pesquise, teste e implemente sistemas de trading
Trabalho com traders profissionais, firmas prop, hedge funds, gestores e fintechs para pesquisar, validar e desenvolver sistemas de trading quantitativos — desde a descoberta de alpha até a implantaçã...
Nível 2
Atendeu a critérios de alto desempenho e tem um histórico comprovado de atendimento às expectativas dos clientes.
Sobre este Serviço
Uma estratégia só merece confiança quando seus resultados permanecem defensáveis após testar todas as suposições.
Eu submeto estratégias de trading a validação quantitativa rigorosa, transformando desempenho aparente em evidências claras para decisões no mundo real. Posso auditar ou reconstruir a estratégia em Python, revisar dados, regras, risco e arquitetura, além de avaliar modelos estatísticos e de IA.
Dependendo do escopo, analiso custos, slippage, liquidez e execução; e aplico testes fora da amostra, análise walk-forward, simulações Monte Carlo, análise de sensibilidade, estabilidade de parâmetros, regimes de mercado, testes de estresse, reamostragem e benchmarks.
O processo identifica overfitting, viés de look-ahead, vazamento de dados, viés de sobrevivência, fragilidade de parâmetros e suposições irreais.
Você recebe código reproduzível, métricas de desempenho e risco, diagnósticos de trade, visualizações e um relatório técnico com conclusões, limitações e recomendações objetivas.
Não prometo lucros. Entrego clareza sobre o que sua estratégia realmente suporta.
Entre em contato antes de pedir para alinharmos sobre o mercado, dados, regras e escopo.
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que recebo e como os pacotes diferem?
Todos os pacotes incluem código Python reproduzível, métricas, visualizações e relatório técnico. Backtest Quantitativo cobre dados, regras e custos; Validação Robusta adiciona testes OOS, sensibilidade e estabilidade; Validação Institucional inclui WFA, Monte Carlo, regimes e testes de estresse.
Você consegue validar uma estratégia, código ou backtest já existentes?
Sim. Posso avaliar estratégias existentes a partir de código, backtests, especificações ou documentação. A auditoria revisa consistência lógica, integridade dos dados, vieses, estabilidade de parâmetros, riscos de execução e lacunas metodológicas, independentemente da tecnologia usada.
O que preciso fornecer antes do projeto?
Forneça o mercado, ativos, prazo, regras da estratégia, fonte de dados, corretora ou bolsa, restrições de risco e objetivo de validação. Compartilhe também qualquer código, documentos e resultados existentes. Se faltar algo, posso ajudar a transformar a lógica em requisitos técnicos testáveis.
Como você controla vieses e avalia robustez?
Separo pesquisa, validação e testes finais; preservo causalidade temporal; verifico disponibilidade de dados históricos; controlo otimizações; e testo custos, parâmetros e cenários adversos. O objetivo é detectar overfitting, viés de look-ahead, vazamento de dados e suposições irreais.
Quais testes de robustez podem ser incluídos?
Os testes são escolhidos com base na natureza, maturidade e riscos da estratégia. O escopo pode incluir OOS, sensibilidade e estabilidade de parâmetros, cenários de custos, WFA, Monte Carlo, reamostragem, regimes de mercado, testes de estresse, benchmarks e modelagem de execução realista.
Com quais mercados e bolsas você trabalha?
Trabalho com ações, ETFs, índices, futuros, opções, commodities, FX, CFDs, renda fixa, cripto e mercados de previsão. As plataformas incluem NYSE, Nasdaq, LSE, Euronext, Xetra, SIX, JPX, HKEX, ASX, B3, CME, CBOT, NYMEX, COMEX, Cboe, ICE, Eurex, SGX, Binance, Coinbase, Kraken, OKX, Bybit e Deribit.
Com quais corretores, provedores de infraestrutura e fontes de dados você pode integrar?
Integro IBKR, Trading Technologies, CQG, Rithmic, FlexTrade e Bloomberg EMSX via REST, WebSocket ou FIX. Fontes de dados incluem Bloomberg, LSEG, FactSet, S&P Global, ICE Data Services, MSCI, Databento e RavenPack. Licenças e custos de terceiros não estão inclusos.
Qual stack técnico você usa desde a pesquisa até a produção?
Uso Python, SQL e C++; Pandas, NumPy, statsmodels, scikit-learn, XGBoost e PyTorch; além de QuantConnect, vectorbt e backtrader. Para produção: FastAPI, Git, Linux, Docker, pytest, CI/CD, bancos de dados, APIs, VPS e infraestrutura na nuvem, dependendo do escopo.
A validação garante lucros ou desempenho futuro?
Não. Nenhum backtest elimina a incerteza do mercado ou garante que relações históricas persistirão na produção. A validação mede robustez, fraquezas e riscos de implementação, ajudando a determinar se a estratégia está pronta para paper trading ou execução ao vivo.
Como você lida com comunicação e confidencialidade?
A comunicação acontece principalmente pelo chat da Fiverr e por documentação escrita, garantindo precisão, rastreabilidade e decisões auditáveis. Podem ser feitas chamadas rápidas para alinhamento ou demonstrações. Posso trabalhar sob um NDA, e sua estratégia, código, dados, documentação e resultados permanecem confidenciais.
