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Je vais concevoir des modèles d'optimisation de portefeuille et d'allocation d'actifs en python
Scientifique des données financières, IA générative, ingénieur financier
Je suis data scientist, ingénieur financier et professionnel en analyse de données avec plus de 5 ans d'expérience dans le domaine de la science des données et de la finance. Avec un MBA et un BBA en ...
À propos de ce service
Optimisez vos rendements et réduisez les risques avec une gestion de portefeuille de niveau institutionnel. En tant qu’ingénieur financier professionnel, je crée des modèles d’allocation d’actifs basés sur des données en utilisant des bibliothèques financières avancées en Python. Que vous gériez des actions, des cryptomonnaies, des ETF ou du forex, je propose des solutions quantitatives strictes pour améliorer votre stratégie d’investissement.
Ce que je propose :
- Optimisation moyenne-variance (MVO) et cartographie de la frontière efficiente
- Modélisation Black-Litterman intégrant vos vues de marché personnalisées
- Gestion avancée des risques : Risk Parity, VaR, CVaR et maximum drawdown
- Évaluation des indicateurs de performance : ratios de Sharpe, Sortino et Treynor
- Backtesting historique et simulations de performance Monte Carlo
La stack technologique :
Python (Pandas, NumPy, CVXPY, Riskfolio-Lib), analyses interactives avec Plotly ou une application Streamlit prête à déployer.
Pourquoi me choisir ?
Je fournis un code d’ingénierie financière robuste et des visualisations interactives modernes. Pas de spam AI générique, juste une logique quantitative précise adaptée à vos contraintes d’investissement.
VEUILLEZ M’ENVOYER UN MESSAGE AVANT DE PASSER COMMANDE pour examiner vos besoins spécifiques et vos données historiques !
Langage de programmation:
Python
•
SQL
•
Colab
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
Frameworks:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Fournissez-vous des conseils financiers, d'investissement ou de trading ?
Absolument pas. Je suis un ingénieur financier quantitatif spécialisé dans la modélisation technique et mathématique de portefeuilles.
Quelles classes d'actifs vos frameworks Python peuvent-ils optimiser ?
Toutes les classes d'actifs disposant de données de prix historiques propres ! Je peux optimiser des mélanges personnalisés d'actions américaines et internationales, de cryptomonnaies, d'ETFs, d'indices, de matières premières et de paires de devises.
Quelles bibliothèques Python utilisez-vous pour construire le moteur mathématique ?
J'utilise des bibliothèques standard de l'industrie conçues pour l'allocation d'actifs quantitative, notamment Pandas et NumPy pour la structuration des données, SciPy et CVXPY pour l'optimisation convexe avancée, et Riskfolio-Lib pour élaborer des métriques de risque de niveau institutionnel.
Recevrai-je le code source réel ?
Le code source Python propre, conforme à PEP8 (scripts .py ou notebooks interactifs .ipynb Jupyter), est inclus dans les packages Standard et Premium.
