Ik bouw kwantitatieve trading systemen in python

Ja. Ik kan een Python-systeem opbouwen op basis van een eerste hypothese of review, testen, valideren, refactoren en een bestaande strategie verbeteren. De scope kan signalen, logica, code, data, risicobeheersing, uitvoering en aannames omvatten.

Deel je doelen en wat je hebt: markt, tijdsbestek, data bron, strategie regels, risicobeperkingen en gewenste deliverables. Code, backtests, datasets, API-documentatie en technische specificaties helpen ook. Samen kunnen we de resterende vereisten bepalen.

Quant Research Foundation: hypothese review, onderzoek, eerste backtest en rapport. Validated Quant System: realistische backtesting, validatie, risicomodellering en voorbereiding op paper trading. Production Quant System: geavanceerde validatie, risicobeheersing, uitvoering, automatisering en deployment ondersteuning.

Validatie kan bestaan uit realistische backtests, out-of-sample en walk-forward tests, Monte Carlo, gevoeligheids- en regime-analyse, stresstests, transactiekosten, slip en liquiditeit. Ik controleer op look-ahead bias, datalekken en overmatige complexiteit, en beoordeel parameterstabiliteit.

Ja, wanneer de data, probleemformulering en validatieprotocol dat rechtvaardigen. Afhankelijk van de scope gebruik ik mogelijk scikit-learn, XGBoost of PyTorch voor feature selectie, classificatie, forecasting, regime detectie en andere kwantitatieve toepassingen.

Ik bouw systemen voor crypto, aandelen/ETFs, CFDs, futures, opties, grondstoffen, FX en vaste inkomsten. Handelsplatformen en beursgroepen: NYSE, Nasdaq, LSE, Euronext, Xetra, SIX, JPX, HKEX, ASX, B3, TSX, NSE, SSE, SZSE, KRX, CME Group, Cboe, ICE, Eurex, SGX en TAIFEX.

Ik kan integreren met IBKR, Charles Schwab, TradeStation, tastytrade, Alpaca, OANDA, Webull, Tradier, Public, Binance, Coinbase, Bitfinex, Bybit, Kraken, Deribit, Rithmic, CQG, Bloomberg EMSX, Trading Technologies en SS&C Eze via REST APIs, WebSocket, FIX of SDKs, afhankelijk van het platform.

Ik kan data integreren van Bloomberg, LSEG, FactSet, S&P Global, ICE Data Services, Databento, Nasdaq Data Link, dxFeed, Cboe DataShop, CME DataMine, OptionMetrics, Macrobond, RavenPack, Kaiko, Coin Metrics en je eigen data. De integratie hangt af van toegang en licenties voor elke bron.

Afhankelijk van de scope gebruik ik Python, SQL, C++, Pandas, NumPy, SciPy, Polars, statsmodels, scikit-learn, XGBoost, PyTorch. Onderzoek: QuantConnect, Jupyter, vectorbt, backtrader. Productie: FastAPI, PostgreSQL, Docker, Linux, pytest, Git, CI/CD, Prometheus, Grafana, AWS, Azure, Google Cloud.

Ik geef prioriteit aan Fiverr chat en schriftelijke documentatie voor duidelijke communicatie en traceerbare beslissingen. Korte Fiverr-gesprekken kunnen helpen om vereisten te verduidelijken of resultaten te demonstreren. NDA is beschikbaar; jouw strategie, code, data, documentatie en resultaten blijven vertrouwelijk.