Desenvolver sistema para pesquisa de estratégias de day trade
hoje às 19:40Descrição do Projeto:
O sistema deve:
- Funcionar inicialmente no WINFUT, com possibilidade de adaptação futura para outros ativos.
- Analisar dados históricos do mercado.
- Criar e testar milhares de estratégias com indicadores, sinais, parâmetros, stops, alvos e horários.
- Identificar regimes de mercado, como tendência, lateralização e alta volatilidade.
- Aprender com estratégias eficientes e ineficientes, evitando repetir configurações ruins.
- Utilizar backtesting eficiente, como VectorBT ou outra solução adequada.
- Evitar overfitting
- Utilizar validação walk-forward, folds temporais e holdout para avaliar a robustez.
- Avaliar win rate, profit factor, risco/retorno, expectativa, drawdown e estabilidade.
- Exportar estratégias validadas para uso no Profit/NTSL.
- Ela deve sempre encontrar uma estratégia melhor e aprender aquele mercado/dados históricos
O objetivo é pesquisar estratégias robustas, com possibilidade de atingir win rate acima de 80%, sempre com validação fora da amostra.
Procuro alguém com experiência em Python e machine learning aplicado a finanças e sistemas quantitativos.
Protótipo: https://drive.google.com/file/d/17iPTYUPfY5p6ZFSkqV7DbdLqi4zeBv76/view?usp=drive_link
Habilidades desejadas:
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Atividades do cliente nesse projeto:
Última visualização: hoje às 20:50
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Informações adicionais
| Categoria: | Web, Mobile & Software |
|---|---|
| Subcategoria: | Desenvolvimento Desktop |
| Orçamento: | Aberto |
| Nível de experiência: | Intermediário |
| Visibilidade: | Público |
| Propostas: | 16 |
| Interessados: | 19 |
| Tempo restante: | |
| Valor Mínimo: | R$ 50,00 |
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Submetido: | Oferta: Privado | Duração estimada: Privado
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