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Probaré y validaré tu estrategia de trading en python
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
Una estrategia solo merece confianza cuando sus resultados siguen siendo defendibles después de haber probado cada suposición.
Someto las estrategias de trading a validación cuantitativa rigurosa, convirtiendo el rendimiento aparente en evidencia clara para decisiones en el mundo real. Puedo auditar o reconstruir la estrategia en Python, revisar datos, reglas, riesgo y arquitectura, y evaluar modelos estadísticos y de machine learning.
Dependiendo del alcance, analizo costos, deslizamientos, liquidez y ejecución; y aplico pruebas fuera de muestra, análisis walk-forward, simulaciones Monte Carlo, análisis de sensibilidad, estabilidad de parámetros, regímenes de mercado, pruebas de estrés, remuestreo y benchmarks.
El proceso identifica sobreajuste, sesgo de anticipación, filtración de datos, sesgo de supervivencia, fragilidad de parámetros y suposiciones poco realistas.
Recibes código reproducible, métricas de rendimiento y riesgo, diagnósticos de operaciones, visualizaciones y un informe técnico con conclusiones, limitaciones y recomendaciones objetivas.
No prometo ganancias. Entrego claridad sobre lo que tu estrategia realmente soporta.
Contáctame antes de ordenar para que podamos alinearnos en el mercado, datos, reglas y alcance.
FAQ
Traducción automática
¿Qué recibo y en qué difieren los paquetes?
Todos los paquetes incluyen código reproducible en Python, métricas, visualizaciones y un informe técnico. Backtest Cuantitativo cubre datos, reglas y costos; Validación Robusta añade pruebas OOS, sensibilidad y estabilidad; Validación Institucional incluye WFA, Monte Carlo, regímenes y pruebas de estrés.
¿Puedes validar una estrategia, código o backtest existente?
Sí. Puedo evaluar estrategias existentes a partir de código, backtests, especificaciones o documentación. La auditoría revisa coherencia lógica, integridad de datos, sesgos, estabilidad de parámetros, riesgos de ejecución y brechas metodológicas, independientemente de la tecnología utilizada.
¿Qué necesito proporcionar antes del proyecto?
Proporciona el mercado, activos, marco temporal, reglas de estrategia, fuente de datos, broker o bolsa, restricciones de riesgo y objetivo de validación. También comparte cualquier código, documento y resultados existentes. Si falta algo, puedo ayudarte a convertir la lógica en requisitos técnicos verificables.
¿Cómo controlas el sesgo y evalúas la robustez?
Divido investigación, validación y pruebas finales; mantengo la causalidad temporal; verifico la disponibilidad de datos históricos; controlo la optimización; y pruebo costos, parámetros y escenarios adversos. El objetivo es detectar sobreajuste, sesgo de anticipación, filtración de datos y suposiciones poco realistas.
¿Qué pruebas de robustez se pueden incluir?
Las pruebas se seleccionan según la naturaleza, madurez y riesgos de la estrategia. El alcance puede incluir OOS, sensibilidad y estabilidad de parámetros, escenarios de costos, WFA, Monte Carlo, remuestreo, regímenes de mercado, pruebas de estrés, benchmarks y modelado de ejecución realista.
¿Con qué mercados y bolsas trabajas?
Trabajo con acciones, ETFs, índices, futuros, opciones, commodities, FX, CFDs, renta fija, cripto y mercados de predicción. Las plataformas incluyen NYSE, Nasdaq, LSE, Euronext, Xetra, SIX, JPX, HKEX, ASX, B3, CME, CBOT, NYMEX, COMEX, Cboe, ICE, Eurex, SGX, Binance, Coinbase, Kraken, OKX, Bybit y Deribit.
¿Qué brokers, proveedores de infraestructura y fuentes de datos puedes integrar?
Integro IBKR, Trading Technologies, CQG, Rithmic, FlexTrade y Bloomberg EMSX mediante REST, WebSocket o FIX. Las fuentes de datos incluyen Bloomberg, LSEG, FactSet, S&P Global, ICE Data Services, MSCI, Databento y RavenPack. Las licencias y costos de terceros no están incluidos.
¿Qué stack técnico usas desde la investigación hasta producción?
Utilizo Python, SQL y C++; Pandas, NumPy, statsmodels, scikit-learn, XGBoost y PyTorch; además de QuantConnect, vectorbt y backtrader. Para producción: FastAPI, Git, Linux, Docker, pytest, CI/CD, bases de datos, APIs, VPS e infraestructura en la nube, según alcance.
¿La validación garantiza ganancias o rendimiento futuro?
No. Ningún backtest elimina la incertidumbre del mercado ni garantiza que las relaciones históricas persistirán en producción. La validación mide robustez, debilidades y riesgos de implementación, ayudando a determinar si la estrategia está lista para trading en papel o 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.
