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Desarrollaré sistemas de trading cuantitativo para polymarket y kalshi
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 tesis y ineficiencias del mercado de predicción en sistemas cuantitativos propietarios para Polymarket y Kalshi, combinando rigor estadístico, ingeniería sólida y eficiencia operativa.
Trabajo en todo el ciclo de vida, desde la formulación de hipótesis y adquisición de datos hasta modelado, validación, automatización y despliegue. Un proyecto puede comenzar con una tesis, una estrategia existente o una oportunidad de mercado.
Dependiendo del alcance, desarrollo pipelines de datos, ingeniería de características, modelos probabilísticos, investigación basada en eventos, análisis de libro de órdenes, integraciones REST/WebSocket, backtesting realista, pruebas fuera de muestra, análisis de robustez, controles de riesgo, lógica de ejecución, monitoreo y registro.
La implementación es principalmente en Python, con arquitectura modular, código limpio, supuestos auditable y documentación técnica.
No ofrezco bots genéricos ni garantizo ganancias. Mi trabajo convierte hipótesis en infraestructura cuantitativa confiable y comprobable, diseñada para operaciones profesionales en mercados de predicción.
Disponible NDA. Antes de ordenar, envía tu hipótesis, mercados objetivo, datos, requisitos de ejecución, infraestructura y objetivo del proyecto.
Lenguaje de programación:
Python
•
SQL
Marcos:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
•
Otros
API:
Otros
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
TensorFlow
FAQ
Traducción automática
¿Qué exactamente puede incluirse en el proyecto?
Dependiendo del paquete, el proyecto puede incluir investigación cuantitativa, datos, modelado probabilístico, ingeniería en Python, señales, backtesting, validación, controles de riesgo, APIs, ejecución automatizada, registros, monitoreo, documentación y asistencia en despliegue.
¿Cuál es la diferencia entre los paquetes?
El Blueprint define la viabilidad, hipótesis, modelo, datos, riesgo, arquitectura y especificaciones técnicas. El Prototype entrega un sistema en Python con señales, backtesting y validación. El paquete de Producción añade APIs, ejecución automatizada, registros, monitoreo y asistencia en despliegue.
¿Cubre todo el ciclo de vida del desarrollo cuantitativo?
Sí. Cubro todo el ciclo, desde la formulación de hipótesis y estructuración de datos hasta modelado, validación, ingeniería, ejecución y despliegue. La profundidad técnica y la preparación operativa varían según el paquete.
¿Trabajas exclusivamente con Polymarket y Kalshi?
Polymarket y Kalshi son mi enfoque principal. También puedo desarrollar sistemas para otros mercados de predicción cuando ofrecen APIs, datos e infraestructura compatibles con los requisitos técnicos y operativos del proyecto.
¿Qué pila de tecnología utilizas?
Principalmente uso Python, SQL, Pandas, NumPy, statsmodels y scikit-learn. Cuando es necesario, también trabajo con XGBoost, PyTorch, APIs REST, WebSockets, CLOBs/libros de órdenes, bases de datos, herramientas Web3, registros y monitoreo.
¿Cómo validas una estrategia?
La validación puede incluir backtesting realista, pruebas in-sample/out-of-sample, análisis walk-forward, simulaciones Monte Carlo, análisis de sensibilidad, pruebas de estrés, costos, deslizamiento, liquidez, calibración probabilística, puntuación de Brier/ pérdida logarítmica, estabilidad y auditorías de supuestos.
¿Los sistemas están realmente listos para producción?
Sí, con el paquete de primer nivel. Los entregables pueden incluir APIs, ejecución automatizada, gestión de estado, manejo de errores, controles de riesgo, registros, alertas, monitoreo, documentación y asistencia en despliegue. La operación en vivo depende de la infraestructura y credenciales del cliente.
¿Qué debo proporcionar para comenzar?
Envía tu hipótesis o estrategia, mercados y eventos objetivo, fuentes de datos, requisitos de ejecución, infraestructura, restricciones operativas y objetivo final. Si partes desde cero, también puedo ayudarte a estructurar la hipótesis y el protocolo de investigación.
¿Garantizas ganancias, ROI o rendimiento futuro?
No. No prometo ganancias, ROI, tasas de éxito o rendimiento futuro. Mi trabajo se basa en evidencia, rigor estadístico, ingeniería sólida y gestión de riesgos. Resultados históricos, simulados o validados no garantizan el rendimiento en vivo.
¿Cómo manejas la comunicación y la confidencialidad?
La comunicación se realiza principalmente a través del chat de Fiverr y documentación escrita, asegurando precisión, trazabilidad y decisiones auditables. Se pueden usar llamadas cortas para alineación o demostraciones. Puedo trabajar bajo un NDA, y tu estrategia, código, datos, documentación y resultados permanecen confidenciales.
