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Je vais backtester et valider votre stratégie de trading en python
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
Une stratégie ne mérite la confiance que lorsque ses résultats restent défendables après avoir testé chaque hypothèse.
Je soumets les stratégies de trading à une validation quantitative rigoureuse, transformant la performance apparente en preuves claires pour des décisions concrètes. Je peux auditer ou reconstruire la stratégie en Python, examiner les données, les règles, le risque et l’architecture, et évaluer les modèles statistiques et d’apprentissage automatique.
Selon la portée, j’analyse les coûts, le slippage, la liquidité et l’exécution ; et j’applique tests hors échantillon, analyse walk-forward, simulations Monte Carlo, analyse de sensibilité, stabilité des paramètres, régimes de marché, tests de résistance, resampling et benchmarks.
Ce processus permet d’identifier le surapprentissage, le biais de regard en avant, la fuite de données, le biais de survivance, la fragilité des paramètres et les hypothèses irréalistes.
Vous recevez un code reproductible, des métriques de performance et de risque, des diagnostics de trades, des visualisations et un rapport technique avec conclusions, limitations et recommandations objectives.
Je ne promets pas de profits. Je fournis une clarté sur ce que votre stratégie supporte réellement.
Contactez-moi avant de commander pour que nous puissions nous aligner sur le marché, les données, les règles et la portée.
FAQ
Traduction automatique
Que vais-je recevoir et en quoi les packages diffèrent-ils ?
Tous les packages incluent un code Python reproductible, des métriques, des visualisations et un rapport technique. Backtest Quantitatif couvre les données, règles et coûts ; Validation Robuste ajoute des tests hors échantillon, sensibilité et stabilité ; Validation Institutionnelle comprend WFA, Monte Carlo, régimes et tests de résistance.
Pouvez-vous valider une stratégie, une base de code ou un backtest existant ?
Oui. Je peux évaluer des stratégies existantes à partir du code, des backtests, des spécifications ou de la documentation. L’audit vérifie la cohérence logique, l’intégrité des données, les biais, la stabilité des paramètres, les risques d’exécution et les lacunes méthodologiques, quel que soit la technologie utilisée.
Que dois-je fournir avant le début du projet ?
Fournissez le marché, les actifs, la période, les règles de la stratégie, la source de données, le broker ou la bourse, les contraintes de risque et l’objectif de validation. Partagez également tout code, document ou résultat existant. Si quelque chose manque, je peux vous aider à transformer la logique en exigences techniques testables.
Comment contrôlez-vous les biais et évaluez-vous la robustesse ?
Je sépare la recherche, la validation et les tests finaux ; je préserve la causalité temporelle ; je vérifie la disponibilité des données historiques ; je contrôle l’optimisation ; et je teste les coûts, paramètres et scénarios défavorables. L’objectif est de détecter le surapprentissage, le biais de regard en avant, la fuite de données et les hypothèses irréalistes.
Quels tests de robustesse peuvent être inclus ?
Les tests sont sélectionnés en fonction de la nature, de la maturité et des risques de la stratégie. La portée peut inclure hors échantillon, sensibilité et stabilité des paramètres, scénarios de coûts, WFA, Monte Carlo, resampling, régimes de marché, tests de résistance, benchmarks et modélisation d’exécution réaliste.
Avec quels marchés et bourses travaillez-vous ?
Je travaille avec des actions, ETF, indices, futures, options, matières premières, FX, CFD, revenu fixe, crypto et marchés de prédiction. Les plateformes incluent NYSE, Nasdaq, LSE, Euronext, Xetra, SIX, JPX, HKEX, ASX, B3, CME, CBOT, NYMEX, COMEX, Cboe, ICE, Eurex, SGX, Binance, Coinbase, Kraken, OKX, Bybit et Deribit.
Quels courtiers, fournisseurs d’infrastructure et sources de données pouvez-vous intégrer ?
J’intègre IBKR, Trading Technologies, CQG, Rithmic, FlexTrade et Bloomberg EMSX via REST, WebSocket ou FIX. Les sources de données incluent Bloomberg, LSEG, FactSet, S&P Global, ICE Data Services, MSCI, Databento et RavenPack. Les licences et coûts tiers sont exclus.
Quelle pile technologique utilisez-vous, de la recherche à la production ?
J’utilise Python, SQL et C++ ; Pandas, NumPy, statsmodels, scikit-learn, XGBoost et PyTorch ; ainsi que QuantConnect, vectorbt et backtrader. Pour la production : FastAPI, Git, Linux, Docker, pytest, CI/CD, bases de données, APIs, VPS et infrastructure cloud, selon la portée.
La validation garantit-elle des profits ou des performances futures ?
Non. Aucun backtest n’élimine l’incertitude du marché ni ne garantit que les relations historiques perdureront en production. La validation mesure la robustesse, les faiblesses et les risques de mise en œuvre, aidant à déterminer si la stratégie est prête pour le trading en simulation ou en direct.
Comment gérez-vous la communication et la confidentialité ?
La communication se fait principalement via le chat Fiverr et la documentation écrite, ce qui garantit la précision, la traçabilité et la possibilité de vérifier les décisions. Des appels courts peuvent être utilisés pour l'alignement ou des démonstrations. Je peux travailler sous NDA, et votre stratégie, votre code, vos données, votre documentation et vos résultats restent confidentiels.
