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Construiré sistemas de trading cuantitativo en python para quantconnect
Desarrollador cuantitativo: Investiga, prueba y despliega sistemas de trading
Trabajo con traders profesionales, prop firms, hedge funds, gestores y fintechs para investigar, validar y desarrollar sistemas de trading cuantitativos, desde el descubrimiento de alpha hasta su impl...
Nivel 2
Ha cumplido con los criterios de alto rendimiento y tiene un historial comprobado de cumplimiento de las expectativas de los clientes.
Acerca de este Servicio
Transformo hipótesis de mercado, estrategias discrecionales y algoritmos existentes en sistemas cuantitativos de nivel profesional en QuantConnect, diseñados con rigor investigativo, arquitectura robusta y ingeniería orientada a producción.
Desarrollo en Python y el motor LEAN, cubriendo todo el ciclo: investigación, validación, ingeniería, despliegue y monitoreo.
El alcance puede incluir preparación de datos, investigación de señales y factores, ingeniería de características, modelado estadístico, aprendizaje automático, construcción de portafolios, backtesting realista, validación fuera de muestra, análisis walk-forward, Monte Carlo, análisis de sensibilidad, regímenes de mercado, costos, deslizamiento, controles de riesgo y lógica de ejecución.
En la parte de producción, puedo incluir arquitectura modular, integraciones con broker, datos y API, configuración, pruebas, registro, manejo de fallos, flujos de trabajo de despliegue, preparación para trading en paper o en vivo y documentación técnica.
Mi proceso prioriza código limpio, supuestos auditable, reproducibilidad y la prevención del overfitting, sesgo hacia adelante y fuga de datos.
No prometo resultados financieros. Entrego investigación rigurosa, ingeniería profesional y evidencia transparente.
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
¿Qué puedes construir en QuantConnect?
Puedo desarrollar desde una estrategia LEAN inicial hasta un sistema cuantitativo completo, incluyendo investigación, backtesting, validación, gestión de riesgos, ejecución, pruebas, documentación y, dependiendo del alcance, trading simulado y despliegue.
¿Cuál es la diferencia entre los paquetes?
Fundación: estrategia LEAN con investigación aplicada, backtest inicial e informe. Validado: arquitectura modular, validación robusta, gestión de riesgos y trading simulado. Producción: validación avanzada, automatización, observabilidad y despliegue asistido. Confirmo el alcance antes del pedido.
¿Puedes crear una estrategia a partir de una idea o mejorar una existente?
Sí. Puedo convertir una hipótesis de mercado o un enfoque discrecional en reglas verificables, o revisar, refactorizar y ampliar algoritmos, modelos y notebooks de QuantConnect existentes en Python. El alcance puede cubrir investigación, validación, arquitectura, implementación y producción.
¿Cómo haces que los backtests sean más realistas y robustos?
Modelaré tarifas, spreads, deslizamientos, ejecuciones, liquidez, capacidad, tipos de órdenes y reglas de corretaje. Dependiendo del paquete, aplico pruebas fuera de muestra, de avance progresivo, Monte Carlo, de sensibilidad, de régimen y de estrés para evaluar el rendimiento en diferentes condiciones de mercado y ejecución.
¿Con qué mercados y bolsas trabajas?
Trabajo con acciones/ETFs de EE. UU., opciones, futuros y opciones sobre futuros (NYSE, Nasdaq, Cboe, CME Group y ICE), además de forex, CFDs, índices y criptomonedas a través de Binance, Bybit, OKX y Coinbase. Renta fija y otros mercados dependen del dataset, corretaje e integración.
¿Qué brokers, infraestructura y fuentes de datos puedes integrar?
Dependiendo del activo y entorno, integro IBKR, TradeStation, Alpaca, Tradier, Binance, Bybit, OKX, Coinbase, Bloomberg EMSX, Trading Technologies y FIX. Datos: QuantConnect, Databento, Polygon, FactSet en LEAN local, o datos y APIs personalizados. Licencias externas y costos no incluidos.
¿Qué necesito enviar antes de que comience el proyecto?
Envía activos, marco temporal, hipótesis o reglas, fuente de datos, límites de riesgo, costos y supuestos de ejecución, corretaje y objetivo de despliegue. Incluye cualquier código, notebooks, informes y resultados existentes. Con eso, confirmo el paquete, alcance y entregables.
¿Cuál es tu stack técnico y cómo usas la IA?
Desarrollo con Python, QuantConnect/LEAN, Research Environment, LEAN CLI, Pandas, NumPy, statsmodels, scikit-learn, XGBoost y PyTorch. Producción: Git, Linux, Docker, SQL, pruebas, APIs y CI/CD. Uso ML, deep learning o NLP solo cuando los datos, hipótesis y validación lo justifican.
¿Garantizas beneficios o rendimiento en vivo?
No. No garantizo beneficios, retornos, tasa de ganancia ni rendimiento futuro. Ofrezco investigación rigurosa, backtests reproducibles, validación, controles de riesgo, implementación técnica y evidencia transparente para respaldar decisiones de desarrollo y despliegue.
¿Cómo manejas la comunicación y confidencialidad?
La comunicación se realiza principalmente a través del chat de Fiverr y documentación escrita, manteniendo precisión, trazabilidad y decisiones auditables. Se pueden realizar llamadas cortas para alineación o demos. Puedo trabajar bajo NDA; la estrategia, código, datos, documentación y resultados permanecen confidenciales.
