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Je vais concevoir des systèmes de trading quantitatif en python pour quantconnect
Développeur quantitatif : recherche, test et déploiement de systèmes de trading
Je collabore avec des traders professionnels, des prop firms, des hedge funds, des gestionnaires et des fintechs pour rechercher, valider et développer des systèmes de trading quantitatifs, depuis la ...
Niveau 2
Répond à des critères de performance élevés et a fait ses preuves en matière de satisfaction clients.
À propos de ce service
Je transforme des hypothèses de marché, des stratégies discrétionnaires et des algorithmes existants en systèmes quantitatifs professionnels sur QuantConnect, conçus avec rigueur, architecture robuste et ingénierie orientée production.
Je développe en Python et le moteur LEAN, couvrant tout le cycle : recherche, validation, ingénierie, déploiement et surveillance.
Le périmètre peut inclure la préparation des données, la recherche de signaux et de facteurs, l’ingénierie des caractéristiques, la modélisation statistique, l’apprentissage automatique, la construction de portefeuille, backtesting réaliste, validation hors échantillon, analyse walk-forward, Monte Carlo, analyse de sensibilité, régimes de marché, coûts, glissement, contrôles de risque et logique d’exécution.
Du côté production, je peux inclure architecture modulaire, intégrations de courtage, de données et d’API, configuration, tests, journalisation, gestion des échecs, workflows de déploiement, prêt pour trading en simulation ou en direct et documentation technique.
Ma démarche privilégie code propre, hypothèses auditable, reproductibilité et la prévention du surapprentissage, du biais de regard en avant et de la fuite de données.
Je ne promets pas de résultats financiers. Je fournis une recherche rigoureuse, une ingénierie professionnelle et des preuves transparentes.
Plateforme:
Autre
•
Binance
•
Autres
Technologie de développement:
Python
•
Cpp
•
Autres
FAQ
Traduction automatique
Que pouvez-vous construire sur QuantConnect ?
Je peux développer tout, d'une stratégie LEAN initiale à un système quantitatif complet, incluant la recherche, le backtesting, la validation, la gestion des risques, l'exécution, les tests, la documentation et, selon la portée, le paper trading et le déploiement.
Quelle est la différence entre les forfaits ?
Fondation : stratégie LEAN avec recherche appliquée, backtest initial et rapport. Validé : architecture modulaire, validation robuste, gestion des risques et paper trading. Production : validation avancée, automatisation, observabilité et déploiement assisté. Je confirme la portée avant la commande.
Pouvez-vous élaborer une stratégie à partir d'une idée ou améliorer une stratégie existante ?
Oui. Je peux convertir une hypothèse de marché ou une approche discrétionnaire en règles testables, ou revoir, refactoriser et étendre des algorithmes QuantConnect, des modèles Python et des notebooks existants. La portée peut couvrir la recherche, la validation, l'architecture, la mise en œuvre et la production.
Comment rendez-vous les backtests plus réalistes et robustes ?
Je modélise les frais, spreads, glissements, exécutions, liquidité, capacité, types d’ordres et règles de courtage. Selon le service choisi, j’applique des tests hors échantillon, en marche avant, Monte Carlo, de sensibilité, de régime et de stress pour évaluer la performance dans différentes conditions de marché et d’exécution.
Avec quels marchés et bourses travaillez-vous ?
Je travaille avec des actions/ETFs américains, options, futures et options sur futures (NYSE, Nasdaq, Cboe, CME Group et ICE), ainsi que le forex, CFD, indices et crypto via Binance, Bybit, OKX et Coinbase. Les obligations et autres marchés dépendent du dataset, du courtier et de l'intégration.
Quels courtiers, infrastructures et sources de données pouvez-vous intégrer ?
Selon l'actif et l'environnement, j'intègre IBKR, TradeStation, Alpaca, Tradier, Binance, Bybit, OKX, Coinbase, Bloomberg EMSX, Trading Technologies et FIX. Données : QuantConnect, Databento, Polygon, FactSet sur LEAN local ou données/API personnalisées. Licences externes et coûts non inclus.
Que dois-je envoyer avant le début du projet ?
Envoyez les actifs, la période, l'hypothèse ou les règles, la source de données, les limites de risque, les coûts et hypothèses d'exécution, le courtier et l'objectif de déploiement. Incluez tout code, notebook, rapport et résultat existant. Avec cela, je confirme le package, la portée et les livrables.
Quelle est votre stack technique et comment utilisez-vous l'IA ?
Je développe avec Python, QuantConnect/LEAN, l'environnement de recherche, LEAN CLI, Pandas, NumPy, statsmodels, scikit-learn, XGBoost et PyTorch. En production : Git, Linux, Docker, SQL, tests, APIs et CI/CD. J'utilise le ML, le deep learning ou le NLP uniquement lorsque les données, l'hypothèse et la validation le justifient.
Garantissez-vous des profits ou des performances en direct ?
Non. Je ne garantis pas de profit, de rendement, de taux de réussite ou de performance future. Je fournis une recherche rigoureuse, des backtests reproductibles, la validation, la gestion des risques, la mise en œuvre technique et des preuves transparentes pour soutenir les décisions de développement et de déploiement.
Comment gérez-vous la communication et la confidentialité ?
La communication se fait principalement via le chat Fiverr et la documentation écrite, garantissant précision, traçabilité et décisions auditable. Des appels courts peuvent être utilisés pour l'alignement ou des démonstrations. Je peux travailler sous NDA ; la stratégie, le code, les données, la documentation et les résultats restent confidentiels.
