Desarrollador Senior Python — Finalizar Bot de Trading con IA (SMC +Institucion), Gestión 70/30 y Ejecución Schwab API
Publicada el 2026-07-22
Descripción de la oferta
Buscamos un desarrollador Senior en Python para finalizar y optimizar un bot de trading algorítmico ya estructurado al 60-70%. El proyecto requiere completar la gestión de riesgo en tiempo real, reentrenar los agentes de IA con datos de volumen/contexto e implementar un motor de órdenes inteligente sin latencia sobre la API de Charles Schwab. LO QUE YA ESTÁ FUNCIONANDO (No hay que desarrollarlo desde cero) Conexión con la API de Charles Schwab operativa. Encendido automático del bot a las 9:45 AM (Hora de Nueva York / ET). Descarga de historial de datos de 17 tickers desde Polygon.io. Panel para añadir/eliminar tickers en caliente. Estructura base de 3 agentes de IA (XGBoost). Script de señales GALA10 integrado. LO QUE FALTA POR DESARROLLAR Y CORREGIR 1. Gestión de Posiciones 70/30 + Break-Even Automático Al alcanzarse el Take Profit (TP) determinado por la IA/Estrategia: Ejecución Parcial: Vender automáticamente el 70% de las acciones. Protección Instantánea: En el mismo milisegundo, desplazar el Stop Loss del 30% restante al precio exacto de entrada (Break-Even). Continuidad: El 30% restante continúa en operativa buscando el movimiento extendido, totalmente protegido contra pérdidas. Nota: Esta secuencia debe ejecutarse mediante órdenes atómicas en milisegundos, no en procesos separados. 2. Stop Loss Fijo de Protección Stop Loss adjunto a la orden desde el milisegundo 1 de la entrada al mercado. Cálculo del Stop basado en ATR / IA para evitar salidas prematuras por ruido de mercado. Inamovible hasta que se active la regla de toma de ganancias 70/30. 3. Reentrenamiento de los 3 Agentes de IA (SMC + VOLUMEN + GSCO) El entrenamiento previo omitió el volumen. Se debe reentrenar la IA desde cero con datos históricos vela a vela (1m y 5m), incorporando: Atributos de Vela: Precio (OHLC), Volumen (Obligatorio), Hora/Minuto exacto y ATR. Flujos Institucionales (GSCO): Módulo de análisis contextual para incorporar información y datos de flujos de Goldman Sachs (GSCO) como sesgo de dirección. Detección Estructural: Identificación algorítmica de Rangos/Lateralización (para Bloquear entradas), FVG (Fair Value Gap), SMS (Shift in Market Structure) y Acumulación/Distribución. Resultado esperado: Eliminación de entradas falsas en zonas de consolidación sin volumen. 4. Sistema de Órdenes Inteligentes y Control de Slippage Lógica dinámica para el tipo de orden: Mercado: Si hay expansión de ATR + Volumen alto (>1.2×SMA 20 ) + confirmación de IA. Límite Adaptativa: En condiciones normales, uso de orden Límite con offset dinámico basado en ATR para garantizar llenado inmediato en Schwab sin sufrir slippage (deslizamiento). Gestión de Órdenes Colgadas: Cancelación automática si no se llena en 20-30 segundos. Si el precio vuelve a correr a favor, reintentar (máximo 3 intentos). Latencia máxima permitida: 100 ms. 5. Control de Tickers, Kill Switch e Independencia Manual Kill Switch por Ticker: Si se desactiva o elimina un ticker del panel en caliente, el bot debe cancelar sus órdenes pendientes en esa acción y dejar de evaluarla SIN detener el proceso ni afectar a las demás acciones que siguen operando. Independencia Operativa Manual: El motor NO debe bloquearse, desincronizarse ni fallar si compramos, vendemos o intervenimos la cuenta manualmente desde ThinkOrSwim o Schwab. 6. Lógica Reversible de la Estrategia El bot debe operar de forma reversible cuando las condiciones lo permitan: ABRE → CIERRA → CIERRA → ABRE. Siempre posicionado en la dirección correcta según el script GALA10 original, saliendo o pausando únicamente cuando detecte un rango lateral. HITOS Y ENTREGABLES Hito 1 — Gestión de Riesgo & Controles Manuales (Semana 1-2): Venta del 70% al TP + Break-Even automático al 30% + Stop Loss Fijo + Independencia de operaciones manuales y Kill Switch por ticker. Hito 2 — Reentrenamiento IA & Filtros SMC (Semana 2-4): Modelo con Precio + Volumen + Hora + ATR + GSCO. Bloqueo automático de entradas en rangos laterales. Hito 3 — Motor de Órdenes Inteligentes (Semana 4-5): Lógica Mercado vs. Límite Adaptativa con offset ATR + Cancelación en 20-30s y reintentos. Hito 4 — Validación Final & Paper Trading (Semana 5-6): Lógica reversible operativa + 5 días seguidos de pruebas exitosas en cuenta de simulación (Paper Trading) sin fallos ni latencia. REQUISITOS OBLIGATORIOS DEL CANDIDATO Experiencia comprobable en integración de APIs de brokers (Charles Schwab API / ThinkOrSwim). Dominio avanzado de Machine Learning aplicado a finanzas (XGBoost en contexto cuantitativo). Conocimiento profundo de Smart Money Concepts (FVG, BOS, CHoCH, Order Blocks, Liquidity Sweeps). Python Avanzado: asyncio, pandas, numpy, arquitecturas multihilo. Manejo de tipos de órdenes complejas: Bracket orders, OCO, Trailing stops. TU PROPUESTA DEBE INCLUIR (Filtro de Selección) Iniciar tu mensaje con la palabra "GALA10". Enlace o descripción de un proyecto similar de Trading Algorítmico que hayas desarrollado. Explicar brevemente qué es un FVG (Fair Value Gap) y cómo lo detectarías algorítmicamente en Python. Tu enfoque técnico para ejecutar la regla 70/30 + Break-Even en milisegundos. Desglose del tiempo estimado por hito.
Skills
Fuente original: freelancer