Architecture Systèmes & Trading Quantitatif

Ingénierie Logicielle Haute Performance & Trading Algorithmique

Je conçois, développe et déploie des Expert Advisors (EAs), des microservices résilients et des pipelines d'inférence Machine Learning taillés pour la vitesse, la fiabilité et la rentabilité financière.

< 1.8ms
Latence d'exécution
50+
Bots & EAs déployés
100%
Code propriétaire
quant_core_engine.v4 — bash
TELEMETRY FEED
SYS_UPTIME: 99.99%
quant@node-01:~$ ./deploy_strategy --mode=hft --pair=EURUSD,BTC
Catalogue de Prestations

Solutions d'Ingénierie & Trading Avancé

De l'automatisation d'indicateurs complexes aux architectures quantitatives complètes, des prestations modulaires et taillées pour la rentabilité.

MQL5 • Pine Script • cTrader

Développement d'Algorithmes de Trading & EAs

Création complète d'Expert Advisors (MT5), d'indicateurs et stratégies Pine Script v5 (TradingView) et de cBots cTrader (C#) optimisés pour la vitesse d'exécution et le respect strict du money management.

Gestion avancée du risque (Trailing stop adaptatif, Dynamic Lot Size, Max DD guard)
Compatibilité certifiée Prop-Firms (FTMO, Topstep, FundingPips)
Bridges Webhook & exécution multi-brokers (Interactive Brokers, Binance, Bybit)
MQL5 Pine Script v5 cTrader C# FIX Protocol
Délai estimé 5 à 12 jours
Go • FastAPI • Next.js • Docker

Architecture Microservices, API & Dashboards

Conception de backends financiers ultra-rapides, passerelles d'ordres REST / WebSocket, agrégateurs de carnets d'ordres L2 et interfaces web modernes avec Next.js et Tailwind CSS.

Streaming de flux financiers en direct via WebSockets & gRPC
Bases de données séries temporelles (TimescaleDB / PostgreSQL / Redis)
Conteneurisation haute disponibilité avec Docker, LXC et monitoring Prometheus
Next.js FastAPI Go Docker / LXC TimescaleDB
Délai estimé 10 à 20 jours
Python • ONNX • PyTorch • Polars

Machine Learning & Pipelines Quantitatifs

Conception de modèles prédictifs, détection de régimes de marché et déploiement d'inférence ONNX ultra-rapide directement embarquée dans vos moteurs d'exécution.

Optimisation Walk-Forward & validation croisée sans data-leakage
Inférence sub-milliseconde via ONNX Runtime en C++ / Python
Simulation stochastique Monte Carlo & analyse de robustesse
Python ONNX Runtime Polars VectorBT
Délai estimé 12 à 25 jours
Pytest • CI/CD • Stress Testing

QA, Backtesting & Automatisation de Tests

Mise en place de harnais de tests unitaires, d'intégration et de stress-tests de marché simulant des conditions réelles (slippage agressif, freeze de flux, élargissement de spread).

Suites de tests de régression automatisées avec Pytest & coverage 95%+
Pipelines GitHub Actions CI/CD avec build et tests automatisés
Audit de sécurité et analyse statique de code financier
Pytest GitHub Actions Chaos Testing Static Typing
Délai estimé 4 à 10 jours
Performance & Robustesse

Showcase & Courbes de Performance

Exemples de stratégies quantitatives réelles développées et validées en conditions de marché réelles avec gestion des risques institutionnelle.

COURBE D'EQUITY CAPITAL (Simulation 10 000 € Initiaux)
Backtest Walk-Forward 12 Mois
Rendement Total +142.8%
Sharpe Ratio 2.84
Max Drawdown -6.2%
Win Rate 71.4%
[ ÉTUDE DE CAS 01 ]

Bot d'Arbitrage Multi-Exchanges

Passerelle WebSocket en Go & Redis connectée à Binance et Bybit. Détection d'écarts de prix et exécution en moins de 3ms.

● Gain mesuré : +34.2% net
[ ÉTUDE DE CAS 02 ]

EA MQL5 Prop-Firm Compliant

Robot MetaTrader 5 avec filtre d'actualités macro-économiques, stop suiveur virtuel côté mémoire et limitation stricte de perte journalière (max 4.5%).

● 100% de passage challenges
[ ÉTUDE DE CAS 03 ]

Dashboard Quant Temps Réel

Plateforme Next.js + FastAPI + TimescaleDB pour le monitoring en direct de 24 robots simultanés avec alerting Telegram et SMS.

● Uptime 99.98% sur 18 mois
Estimation Interactive Instantanée

Calculez le budget & le délai de votre projet

Ajustez les paramètres ci-dessous pour obtenir une estimation indicative transparente en temps réel.

Fourchette de prix estimée (HT)
1 400 € – 2 800 €
Délai prévisionnel : 6 à 12 jours ouvrés
Technologies Maîtrisées

Stack Technique & Écosystème

Des langages compilés ultra-rapides aux moteurs de backtest vectorisés et conteneurs Linux isolés.

[01] LANGAGES & RUNTIMES
Python 3.12+ Go (Golang) MQL5 (C++) C# (.NET) TypeScript / Node
[02] TRADING & CONNECTEURS
MetaTrader 5 TradingView (Pine v5) cTrader API FIX Protocol CCXT / WebSocket
[03] DATA & MACHINE LEARNING
ONNX Runtime PyTorch Polars / Pandas VectorBT TimescaleDB
[04] DEVOPS, CLOUD & QA
Docker & LXC Pytest GitHub Actions Redis & Kafka Prometheus / Grafana
RiskGuard_Engine.mq5 (Clean Architecture Sample)
//+------------------------------------------------------------------+
//| Fast Risk-Adjusted Execution Module with Drawdown Guard          |
//+------------------------------------------------------------------+
#property strict

bool ExecuteProtectedOrder(const string symbol, const ENUM_ORDER_TYPE orderType, const double riskPct)
{
    double equity = AccountInfoDouble(ACCOUNT_EQUITY);
    double maxDailyLoss = equity * 0.045; // Prop-Firm Rule: 4.5% Hard Cap
    
    if(GetDailyFloatingLoss() >= maxDailyLoss) {
        Print("[RISK_GUARD_ABORT] Daily limit reached. Circuit breaker engaged.");
        return false;
    }

    double lotSize = CalculateOptimalLotSize(symbol, riskPct);
    MqlTradeRequest request = {};
    request.action    = TRADE_ACTION_DEAL;
    request.symbol    = symbol;
    request.volume    = lotSize;
    request.type      = orderType;
    request.deviation = 3; // Sub-pip slippage tolerance

    MqlTradeResult result = {};
    return OrderSend(request, result);
}
Processus d'Exécution

Une Méthodologie Roure & Transparente

Chaque projet est traité avec la rigueur d'un environnement financier critique : aucun angle mort, zéro régression.

01

Cadrage & Spécifications

Analyse détaillée de vos règles de trading, contraintes de brokers, exigences prop-firm et définition des KPIs.

02

Prototypage & Backtest

Validation mathématique de l'edge, élimination du biais de regard en avant (look-ahead) et modélisation réaliste des spreads.

03

Développement & QA

Écriture du code propre, modulaire et documenté. Tests unitaires et stress-tests automatisés avec Pytest.

04

Déploiement & Support

Mise en production sur VPS dédié ou conteneur LXC, configuration des alertes temps réel et garantie post-livraison.

Questions Fréquentes

Tout ce que vous devez savoir avant de lancer votre projet.

Oui, absolument. Dès le règlement final, l'intégralité des droits de propriété intellectuelle et des fichiers sources (.mq5, .py, .go, .pine) vous est cédée sans royalties ni dépendance logicielle.
Tout à fait. La protection de votre logique de trading et de votre avantage statistique (edge) est primordiale. Un NDA bilatéral standard peut être signé avant toute transmission d'éléments confidentiels.
Oui. Nous intégrons des coupe-circuits automatiques (circuit breakers), le respect de la règle d'interdiction de trading pendant les news, la gestion du max drawdown journalier et global calculés sur l'equity réelle.
Toutes les livraisons incluent une période de garantie corrective de 14 à 30 jours pour corriger toute anomalie liée aux spécifications convenues. Un support de monitoring long terme (SLA) est également disponible.
Échange Direct & Devis

Donnons vie à votre
Système de Trading

Que vous ayez un cahier des charges précis ou une stratégie discrétionnaire à automatiser, décrivez votre besoin. Réponse garantie sous 24h ouvrées.

Email Professionnel contact@alexandre-quant.dev
Disponibilité Missions Freelance (Régie ou Forfait)
Réseaux & Code

Formulaire de Prise de Contact

🔒 Données confidentielles. Aucune information transmise à des tiers.