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Construiré sistemas de trading en python para quantconnect
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
Desarrollo sistemas de trading cuantitativos en Python para QuantConnect, desde la investigación y validación hasta el despliegue en LEAN.
Transformo hipótesis de mercado y reglas discrecionales en algoritmos testeables o perfecciono estrategias, código y notebooks existentes.
El alcance puede incluir ingeniería de datos, selección de activos, señales y factores, modelado estadístico, aprendizaje automático, construcción de portafolios, controles de riesgo y ejecución.
La validación puede abarcar tarifas, deslizamiento, ejecuciones realistas, análisis de liquidez, pruebas fuera de muestra y walk-forward, Monte Carlo, sensibilidad y regímenes, con verificaciones de sobreajuste, sesgo de anticipación y fuga de datos.
Para proyectos en producción, preparo sistemas para trading en papel o en vivo en QuantConnect Cloud o LEAN local, con integración de broker, pruebas automatizadas, registros y monitoreo.
Recibes código fuente modular, backtests reproducibles y un informe técnico con supuestos, hallazgos y limitaciones.
La investigación puede llevar a rechazar una hipótesis. No se garantiza rentabilidad. NDA disponible.
Contacta conmigo antes de ordenar para definir alcance, datos, infraestructura, entregables y criterios de aceptación.
Plataforma:
Personalizado
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Binance
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Otros
Tecnología de desarrollo:
Python
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Cpp
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Otros
FAQ
Traducción automática
¿Puedes crear, migrar o mejorar una estrategia en QuantConnect?
Sí. Transformo hipótesis y reglas discrecionales en lógica explícita en Python/LEAN, migró estrategias de otras plataformas o reviso código y notebooks existentes. El alcance puede incluir señales, selección de activos, construcción de portafolios, controles de riesgo y ejecución.
¿Cuál es la diferencia entre los paquetes?
Fundamentos: prototipo, backtest inicial y reporte. Validación: sistema modular, pruebas de robustez, gestión de riesgos y preparación para trading en papel. Producción: validación avanzada, ejecución automatizada, monitoreo y soporte para despliegue. El alcance y los criterios de aceptación se definen antes de ordenar.
¿Cómo validas las estrategias y haces que los backtests sean más realistas?
Modelizo tarifas, deslizamiento, ejecución de órdenes, margen y restricciones de liquidez. Las pruebas pueden incluir fuera de muestra, walk-forward, Monte Carlo, sensibilidad, regímenes y estrés, con verificaciones de sobreajuste, sesgo de anticipación y fuga de datos. Documentó supuestos y limitaciones.
¿Usas aprendizaje automático en QuantConnect?
Sí, cuando la hipótesis y los datos lo soportan. Utilizo scikit-learn, XGBoost o PyTorch para predicción, clasificación, selección de características, análisis de texto o detección de regímenes. Comparo con modelos más simples usando pruebas fuera de muestra, costos y controles de fuga temporal.
¿Para qué mercados y bolsas desarrollas sistemas?
Acciones/ETFs de EE. UU.; opciones de acciones/índices; futuros y opciones de futuros; FX, CFDs, criptomonedas al contado y futuros de criptomonedas. Bolsas: NYSE, Nasdaq, NYSE Arca/American, Cboe/CFE, CME, CBOT, COMEX, NYMEX, ICE, Eurex, HKFE/HKEX, KRX y NSE/BSE. La cobertura varía según el activo, conjunto de datos y conector.
¿Qué brokers y plataformas de ejecución puedes integrar?
Conectores LEAN: IBKR, Charles Schwab, TradeStation, tastytrade, Alpaca, OANDA, Webull, Tradier, Public, Clear Street, Wolverine, Samco, Zerodha, Binance/Binance.US, Coinbase, Bitfinex, Bybit, Kraken, dYdX, Bloomberg EMSX/FIX, Trading Technologies y SS&C Eze. La disponibilidad varía según el entorno.
¿Qué fuentes de datos utilizas con QuantConnect y LEAN?
Conjuntos de datos de QuantConnect, feeds de broker e integraciones nativas: Databento, Bloomberg BPIPE/Terminal Link, FactSet, Polygon, IQFeed, Theta Data, Alpha Vantage, Trading Technologies y SS&C Eze. Datos de mercado, fundamentales y alternativos, según el conjunto de datos, suscripción y entorno en la nube o local.
¿Qué stack tecnológico usas desde la investigación hasta producción?
Python, QuantConnect/LEAN, QuantBook, Jupyter, Pandas, NumPy, SciPy, Polars y statsmodels. LEAN local: LEAN CLI, Docker, Linux, SQL, Git, pytest y CI/CD, con monitoreo según sea necesario. Despliegue en QuantConnect Cloud o en tu infraestructura propia, incluyendo AWS, Azure o Google Cloud.
¿Qué necesito aportar para iniciar el proyecto?
Envía tu objetivo, activos, marco temporal, hipótesis o reglas, datos, límites de riesgo, broker y código existente. Especifica si es en la nube o en LEAN local y si es investigación, trading en papel o en vivo. Los costos de datos, plataforma y hosting son aparte; el soporte continuo se contrata por separado.
¿Cómo manejas la comunicación y confidencialidad?
Prioritizo la comunicación por chat en Fiverr y documentación escrita para mantener todo claro y las decisiones rastreables. Las llamadas cortas en Fiverr pueden ayudar a aclarar requisitos o mostrar resultados. NDA disponible; tu estrategia, código, datos, documentación y resultados permanecen confidenciales.
