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Desarrollaré sistemas de trading cuantitativo para polymarket y kalshi
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
Transformo tesis y ineficiencias del mercado de predicción en sistemas cuantitativos propietarios para Polymarket, Kalshi y otros mercados de predicción, combinando rigor estadístico, ingeniería robusta y eficiencia operativa.
Trabajo de principio a fin: desde la formulación de hipótesis y adquisición de datos hasta modelado, validación, automatización y despliegue. Los proyectos pueden comenzar con una tesis, estrategia existente o oportunidad de mercado.
El alcance puede incluir pipelines de datos, ingeniería de características, modelos probabilísticos, sistemas de pronóstico de probabilidad, estrategias basadas en eventos, análisis de libro de órdenes, market making, arbitraje entre mercados relacionados, integraciones REST/WebSocket, backtesting realista, pruebas fuera de muestra y de robustez, controles de riesgo, lógica de ejecución, monitoreo y registros.
Desarrollo principalmente en Python, con arquitectura modular, código limpio, supuestos auditable y documentación técnica.
No bots genéricos ni promesas de ganancia. Transformo hipótesis en infraestructura cuantitativa confiable y testeable para operaciones profesionales en mercados de predicción.
Se ofrece NDA. Antes de ordenar, envía tu hipótesis, mercados, datos, requisitos de ejecución, infraestructura y objetivos del proyecto.
Lenguaje de programación:
Python
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SQL
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Otros
Marcos:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
•
Otros
API:
Otros
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
TensorFlow
•
Otros
FAQ
Traducción automática
¿Qué tipos de sistemas puedes desarrollar?
Modelos probabilísticos, estrategias basadas en eventos, market making, provisión de liquidez, arbitraje y sistemas cuantitativos personalizados. Las comparaciones entre mercados consideran reglas de resolución, costos, liquidez y riesgo de ejecución.
¿Cuál es la diferencia entre los paquetes?
El Blueprint ofrece especificaciones técnicas y un plan de investigación. El Prototype implementa la lógica en Python con backtesting y pruebas documentadas. La producción añade ejecución, controles operativos y asistencia en el despliegue.
¿Qué recibo y cómo funciona el soporte?
Recibes documentación técnica, código fuente cuando corresponda, instrucciones de uso y resultados de las pruebas acordadas. Las revisiones y soporte se definen en la propuesta; el mantenimiento continuo, datos y hosting se cotizan por separado.
¿Qué datos e integraciones puedes usar?
Integro APIs de Polymarket, Kalshi y otras plataformas compatibles, además de datos de mercado relevantes y fuentes externas. Evalúo cobertura, granularidad, historial y permisos. La disponibilidad de datos puede limitar el backtesting.
¿Qué pila de tecnología utilizas?
Utilizo Python, SQL, Pandas, NumPy, SciPy, statsmodels y scikit-learn. Según el proyecto, también uso XGBoost, PyTorch, FastAPI, PostgreSQL, Docker, pytest, asyncio, APIs REST/WebSocket y herramientas Web3 según sea necesario.
¿Cómo validas modelos y estrategias?
Evalúo calidad de datos, filtraciones, costos, deslizamiento y liquidez. Las pruebas pueden incluir fuera de muestra, walk-forward, Monte Carlo y análisis de sensibilidad. Para modelos probabilísticos, evalúo calibración, puntuación Brier y log loss.
¿Cómo preparas el sistema para producción?
Implemento gestión y reconciliación de órdenes y posiciones, límites de exposición, manejo de fallos, registros y monitoreo. El despliegue incluye pruebas de integración y criterios de aceptación alineados con tu infraestructura.
¿Qué debo enviar antes de hacer un pedido?
Envía tu idea o estrategia, plataforma, mercados objetivo, objetivos y cualquier dato o código disponible. Desde allí, evaluamos la viabilidad y definimos el alcance, requisitos de ejecución y criterios de aceptación del proyecto.
¿Garantizas ganancias, ROI o rendimiento futuro?
No. Mi compromiso es con la calidad de la investigación, implementación y pruebas acordadas. La validación puede mostrar que una hipótesis no es viable. Resultados históricos o simulados no garantizan rendimiento futuro.
¿Cómo manejas la comunicación y confidencialidad?
Prioritizo chat en Fiverr y documentación escrita para mantener las decisiones rastreables. Se pueden realizar llamadas breves cuando sea necesario. Se ofrece NDA; tu estrategia, código, datos y resultados permanecen confidenciales.
