Desarrollaré sistemas de trading cuantitativos en python

Sí. Puedo convertir una hipótesis de mercado en una estrategia en Python o revisar, probar, refactorizar y mejorar sistemas existentes. El alcance puede incluir señales, factores, pipelines de datos, modelado estadístico, backtesting, validación, controles de riesgo y lógica de ejecución.

No. Podemos empezar con una hipótesis, reglas parciales o una pregunta de investigación. Envíame tus objetivos, mercados, plazo, datos y restricciones de riesgo. También ayudan el código y la documentación. Definimos los criterios de evaluación y entregables antes de comenzar el trabajo.

El protocolo puede combinar pruebas fuera de muestra, análisis walk-forward, Monte Carlo, análisis de sensibilidad, pruebas de régimen y pruebas de estrés. Los backtests consideran costos, deslizamiento y liquidez. Verifico sesgos de anticipación, fuga de datos y sesgo de selección en varias pruebas.

Fundamentos: hipótesis, señales, backtest inicial e informe. Validación: pipeline modular, pruebas de robustez, modelado de riesgos y preparación para trading en vivo. Producción: validación avanzada, controles de riesgo, ejecución, automatización y soporte para despliegue.

Sí, cuando los datos, la formulación del problema y el protocolo de validación lo justifican. Dependiendo del alcance, puedo usar scikit-learn, XGBoost o PyTorch para selección de características, clasificación, pronósticos, detección de régimen y otras aplicaciones cuantitativas.

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, según disponibilidad de datos y reglas de trading.

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 mediante REST, WebSocket, FIX o SDKs, según acceso y funciones soportadas.

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 propios conjuntos de datos. La integración depende del acceso, licencias y cobertura de cada fuente.

Dependiendo del proyecto: Python, SQL, C++, Pandas, NumPy, SciPy, Polars, statsmodels, scikit-learn, XGBoost y PyTorch. Investigación: Jupyter, QuantConnect, vectorbt y backtrader. Producción: FastAPI, PostgreSQL, Docker, Linux, pytest, Git, CI/CD, Prometheus, Grafana, AWS, Azure o Google Cloud.

Prioritizo el chat en Fiverr y la documentación escrita para mantener una comunicación clara y un registro de decisiones. Las llamadas cortas en Fiverr pueden ayudar a aclarar requisitos o mostrar resultados. Disponible NDA; tu estrategia, código, datos, documentación y resultados permanecen confidenciales.