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Auditaré y validaré tu estrategia de trading con backtesting en python
Desarrollador cuantitativo: sistemas de trading desde la investigación hasta la producción
Construyo sistemas de trading cuantitativo para traders profesionales, prop firms, hedge funds, gestores de activos y fintechs, desde el descubrimiento de alpha hasta la validación y el despliegue en ...
Acerca de este Servicio
Evalúo la fiabilidad de los resultados de tu estrategia mediante backtesting en Python, análisis de riesgos y pruebas de robustez.
Puedo auditar el código y los backtests existentes o reconstruir la lógica en Python, revisando datos, reglas, tamaño de posición y supuestos de ejecución, incluyendo modelos estadísticos y de machine learning.
Dependiendo del alcance, aplico pruebas fuera de muestra, análisis walk-forward, simulaciones Monte Carlo, análisis de sensibilidad, análisis de régimen, pruebas de estrés, remuestreo y benchmarks, considerando costos, deslizamiento y liquidez.
Investigo sobreajuste, sesgo de anticipación, fuga de datos, sesgo de supervivencia y inestabilidad de parámetros.
Recibes código reproducible, métricas de retorno y riesgo, análisis de operaciones, visualizaciones y un informe con hallazgos, limitaciones y recomendaciones técnicas.
Los hallazgos pueden indicar que la estrategia necesita revisión o no debe seguir adelante. No hay garantías de ganancia o rendimiento futuro.
Se ofrece NDA. Envía tus reglas, datos y resultados existentes para que podamos acordar el alcance y los criterios de evaluación antes de que hagas tu pedido.
FAQ
Traducción automática
¿Qué recibo y en qué difieren los paquetes?
Todos incluyen código reproducible en Python, métricas, visualizaciones y un informe. El backtest cubre datos, reglas y costos; la robustez añade pruebas fuera de muestra, sensibilidad y estabilidad; la opción avanzada amplía el análisis con walk-forward, Monte Carlo, regímenes y pruebas de estrés.
¿Puedes validar una estrategia, código o backtest existente?
Sí. Puedo auditar código, reproducir un backtest o reconstruir la lógica en Python a partir de reglas documentadas. Comparo resultados, verifico discrepancias y evalúo datos, supuestos y metodología, incluso si la implementación original está en otra plataforma.
¿Qué necesito proporcionar antes de que comience el proyecto?
Comparte el mercado, instrumentos, marco temporal, reglas de entrada y salida, tamaño de posición, datos, broker y restricciones de riesgo. El código, los backtests y la documentación ayudan a reproducir el comportamiento esperado. Abordamos cualquier brecha y acordamos los criterios de evaluación antes de comenzar.
¿Cómo controlas los sesgos y reduces el riesgo de sobreajuste?
Defino el protocolo de evaluación, mantengo el orden cronológico y verifico qué datos estaban disponibles en cada momento. Investigo sesgo de anticipación, fuga de datos, sesgo de supervivencia y efectos de pruebas múltiples. Los datos utilizados para ajuste no se tratan como un conjunto de prueba independiente.
¿Cómo simulas costos y condiciones de ejecución?
Dependiendo del alcance y los datos, modelizo comisiones, spreads, deslizamiento y restricciones de liquidez. Puedo incluir latencia, llenados parciales, margen y financiamiento. Las suposiciones están documentadas y se prueban en diferentes escenarios de costos y ejecución.
¿Con qué mercados y bolsas trabajas?
Trabajo con cripto, acciones/ETFs, CFDs, futuros, opciones, commodities, FX y renta fija. Bolsas y grupos: NYSE, Nasdaq, LSE, Euronext, Xetra, SIX, JPX, HKEX, ASX, B3, TSX, NSE, SSE, SZSE, KRX, CME Group, Cboe, ICE, Eurex, SGX y TAIFEX, sujeto a disponibilidad y acceso a datos.
¿Qué brokers, plataformas e infraestructura de ejecución puedes integrar?
Puedo integrar IBKR, Charles Schwab, TradeStation, tastytrade, Alpaca, OANDA, Webull, Tradier, Public, Binance, Coinbase, Bitfinex, Bybit, Kraken, Deribit, Rithmic, CQG, Bloomberg EMSX, Trading Technologies y SS&C Eze vía REST, WebSocket, FIX o SDKs, sujeto a acceso y capacidades disponibles.
¿Qué fuentes de datos puedes integrar?
Puedo integrar datos de Bloomberg, LSEG, FactSet, S&P Global, ICE Data Services, Databento, Nasdaq Data Link, dxFeed, Cboe DataShop, CME DataMine, OptionMetrics, Macrobond, RavenPack, Kaiko y Coin Metrics, además de tus conjuntos de datos. La integración depende del acceso y la licencia de cada fuente.
¿Qué stack tecnológico usas desde la investigación hasta producción?
Dependiendo del alcance, uso Python, SQL, C++, Pandas, NumPy, SciPy, Polars, statsmodels, scikit-learn, XGBoost y PyTorch. Para investigación: QuantConnect, Jupyter, vectorbt y backtrader. Para producción: FastAPI, PostgreSQL, Docker, Linux, pytest, Git, CI/CD, Prometheus, Grafana, AWS, Azure y Google Cloud.
¿Cómo manejas la comunicación y confidencialidad?
Prioritizo el chat de Fiverr y la documentación escrita para mantener la comunicación clara y las decisiones rastreables. Las llamadas cortas por Fiverr pueden ayudar a aclarar requisitos o mostrar resultados. NDA disponible; tu estrategia, código, datos, documentación y resultados permanecen confidenciales.
