Trading-Bot entwickeln lassen

[object Object]

Warum Outstaffing statt Direktanstellung?
Mit unserem Augmentation-Modell erhalten Sie sofortigen Zugang zu verifizierten Python-Quant-Ingenieuren, ohne Monate in Recruiting, Onboarding und HR-Administration zu investieren. Sie zahlen nur für verwertbare Entwicklungszeit, reduzieren Fixkosten um bis zu 40 % und skalieren Ihr Team projektgenau – ganz ohne langfristige Personalbindung. Smartbrain übernimmt Payroll, Compliance und IP-Schutz, während Sie sich auf Trading-Strategien, Time-to-Market und Rendite konzentrieren. Kündigungsfristen bleiben flexibel, sodass Sie bei Marktveränderungen in Tagen statt Quartalen reagieren. Kurz: maximale Geschwindigkeit, minimale Risiken – perfekt für die Entwicklung von algorithmischen Trading-Bots.

Ihre Vorteile mit Outstaffing

Schneller Zugriff

Geringere Fixkosten

Skalierbare Teams

Erprobte Experten

Keine Rekrutierungslast

Flexible Laufzeiten

Zeitnahe Verfügbarkeit

Fokus aufs Kerngeschäft

Transparente Preise

IP-Schutz

24/7 Entwicklung

Einfache Kündigung

Das sagen Technologieführer

„Mit Smartbrain konnten wir innerhalb einer Woche drei Python-Quants integrieren. Die Entwickler optimierten unser Backtesting-Framework, verringerten die Simulationszeit um 35 % und entlasteten das Kernteam erheblich. Einstellung, Onboarding und Compliance – alles erledigt, bevor wir den ersten Sprint starteten.“

Jason Miller

CTO

Velocity Capital LLC

„Unsere Crypto-Exchange brauchte schnelle Python-Unterstützung. Smartbrain lieferte verifizierte Entwickler mit Erfahrung in WebSocket-Feeds und Low-Latency-Order-Engines. Resultat: Latenz ↓ 42 %, Code-Coverage ↑ 28 %. Die flexible Vertragsstruktur spart uns bis heute Budget und Headcount.“

Emily Carter

Head of Engineering

BitSphere Markets

„Als FinTech-Startup zählt Geschwindigkeit. Dank Smartbrain waren zwei Senior-Pythoner in 6 Tagen startklar, integrierten sich nahtlos in unseren CI/CD-Flow und ermöglichten den Launch eines Options-Scanners in Rekordzeit. Produktivität des Teams stieg um 23 %.“

Robert Johnson

Co-Founder & CTO

OptionFlow Inc.

„Wir brauchten temporäre Python-Ressourcen für eine ML-Signal-Engine. Smartbrain stellte Experten bereit, die sowohl Pandas als auch TensorFlow beherrschten. Nach drei Monaten war das Modell live, Sharpe-Ratio +0,9. Keine Kündigungskosten nach Projektende – perfekt.“

Karen Lee

Quant Lead

Axis Hedge Advisors

„Regulierte Broker brauchen IP- und Daten-Schutz. Smartbrain gewährleistete SOC-2-konforme Infrastruktur, während ihre Python-Entwickler unsere FIX-Gateway-Bibliothek refaktorierten. Bug-Rate sank um 60 %, Audit bestanden beim ersten Versuch.“

Michael Davis

Director of Technology

ClearLine Brokerage

„Durch Outstaffing sparten wir 38 % gegenüber interner Anstellung. Smartbrain lieferte erfahrene Python-DevOps-Ingenieure, die unsere Kubernetes-Cluster für Echtzeit-Handel automatisierten. Deployment-Zeit halbiert, Teamzufriedenheit gestiegen.“

Sophia Martinez

DevOps Manager

EquityEdge Technologies

Branchen & Einsatzfelder

Investment-Banking

Python-Augmentation beschleunigt Pre-Trade-Risiko-Berechnungen, automatisiert Marktdaten-Normalisierung und ermöglicht die Entwicklung von algorithmischen Trading-Bots für Fixed-Income-Desks. CTOs reduzieren Time-to-Market durch On-Demand-Quant-Talente, die vorhandene C++-Engines mit Python-Layern für schnelle Prototypen verbinden.

Hedge-Funds

Outstaffed Python-Quants erstellen ML-basierte Alpha-Modelle, optimieren Backtesting-Pipelines und liefern Echtzeit-Signal-Evaluation in Kubernetes-Umgebungen. Entwicklung von algorithmischen Trading-Bots wird damit skalierbar und kosteneffizient.

Brokerage-Plattformen

Augmentierte Entwickler integrieren Python-Order-Router, bauen Latency-Monitoring-Tools und sorgen für MiFID-II-Report-Automatisierung. Geschwindigkeits- und Compliance-Vorteile sichern Marktanteile.

Crypto-Exchanges

Python-Spezialisten entwickeln Market-Making-Bots, Pricing-Engines und Risk-Checks. Outstaffing liefert Know-how zu WebSocket-Feeds, Redis-Caching und hoher Parallelität ohne Burn-Rate-Risiko.

WealthTech

Robo-Advisor-Algorithmen, Portfolio-Rebalancing und Steuer-Optimierung werden durch remote Python-Teams beschleunigt. Entwicklung von algorithmischen Trading-Bots steigert Kundenerlebnis und Assets under Management.

InsurTech

Pricing-Modelle nutzen Marktdaten-Feeds; augmentierte Pythoner bauen Stochastik-Simulatoren, die Kapitalanforderungen optimieren – alles ohne langwierige Einstellung.

Retail-Banking

Personalisierte Spar-Bots und Fremdwährungs-Optimierer entstehen, indem externe Python-Entwickler interne APIs sicher erweitern. Ergebnis: höhere App-Nutzung, geringere Kosten.

Prop-Trading-Firmen

Skalierbare Python-Stacks für Tick-Daten-Analyse, Event-Driven-Architecture und High-Frequency-Signals – ohne aufwendig eigene Teams aufzubauen.

Energie-Handel

Augmentierte Python-Experten modellieren Preis-Volatilität, koppeln Wetter-APIs ein und erstellen Futures-Handels-Bots zur Absicherung von Preisrisiken.

Entwicklung von algorithmischen Trading-Bots – Case Studies

Kunde: Mid-Size Global Macro Hedge-Fund
Herausforderung: Die Entwicklung von algorithmischen Trading-Bots für Eurex-Futures litt unter einer Order-Latenz von 12 ms, was Slippage verursachte.
Lösung: Ein augmentiertes Team aus drei Smartbrain-Pythonern ersetzte REST-Calls durch ZeroMQ, parallelisierte das Risk-Check-Modul mit asyncio und implementierte Cython-Bindings für den Order-Encoder.
Ergebnis: 54 % geringere Latenz, Netto-P&L-Zuwachs von 3,2 bps pro Trade, Go-Live nach 8 Wochen.

Kunde: US-Retail-Broker mit 1 Mio. Nutzern
Herausforderung: Schnelle Entwicklung von algorithmischen Trading-Bots zur automatischen ETF-Allokation, ohne internes Quant-Team aufzubauen.
Lösung: Vier augmentierte Python-Quant-Entwickler implementierten Markowitz-Optimierung, bauten ein Backtesting-Dashboard in Django und integrierten eine Pandas-basierte Steuer-Loss-Harvesting-Logik.
Ergebnis: 25 % höhere Kundenbindung, Assets under Management +18 % in 6 Monaten.

Kunde: US-basierte Spot- & Derivate-Börse
Herausforderung: Die bestehende Matching-Engine benötigte einen zuverlässigen Market-Maker; die Entwicklung von algorithmischen Trading-Bots musste parallel zur Plattform-Migration erfolgen.
Lösung: Ein Duo aus Senior-Python-Entwickler und DevOps-Engineer von Smartbrain implementierten einen Spread-Adaptive-Algo mit FastAPI-Microservices, Kubernetes-Autoscaling und Prometheus-Monitoring.
Ergebnis: Order-Book-Tiefe +40 %, Exchange-Fee-Revenue +27 %, Rollout in 5 Wochen.

15-Minuten-Call buchen

120+ Python Engineers platziert, 4.9/5 Ø-Bewertung – sichern Sie sich jetzt verifizierte Experten für Ihre Trading-Bot-Roadmap.

Spezialist werden

Python-Services für Trading-Bots

Strategiedesign & Backtesting

Unsere outstaffed Python-Quants entwickeln neue Handelslogiken, integrieren Tick-Daten-Feeds und erstellen Backtesting-Pipelines mit Pandas, Zipline und Plotly. Sie erhalten aussagekräftige KPIs bevor ein Cent Live-Risiko entsteht.

Datenfeed-Integration

Wir binden REST, FIX oder WebSocket-Feeds an, normalisieren Daten in Echtzeit und liefern APIs, die Ihre Entwicklung von algorithmischen Trading-Bots beschleunigen. Outstaffing spart interne Infrastrukturkosten.

Low-Latency Execution

Unsere Experten optimieren Netzwerk-Stack, schreiben Cython-Extensions und minimieren Garbage-Collector-Pauses. Ergebnis: Millisekunden werden zu Mikrosekunden – ohne langwierige Head-Hunter-Suche.

ML-Signal-Generierung

TensorFlow, PyTorch, scikit-learn – augmentierte Teams bauen Predictive-Modelle, kalibrieren Hyperparameter und deployen Container direkt in Ihre Cloud, inklusive CI/CD-Pipelines.

Plattform-Migration

Wechsel von Monolith zu Microservices? Unsere Python-Architekten zerlegen Legacy-Code, implementieren FastAPI-Gateways und migrieren Datenbanken – bei voller Verfügbarkeit des Live-Handels.

24/7 Betrieb & Support

Remote-SREs überwachen Bots, patchen Sicherheitslücken und reagieren auf Markt-Spikes in Minuten. SLA-gestützt, kostenoptimiert und jederzeit skalierbar.

Möchten Sie einen Spezialisten oder ein Team einstellen?

Bitte füllen Sie das folgende Formular aus:

FAQ – Entwicklung von algorithmischen Trading-Bots

Wie schnell kann Smartbrain einen Python-Entwickler für Trading-Bots bereitstellen?

Dank vorqualifizierter Talent-Pools meist innerhalb von 3–7 Tagen – inklusive NDA und Compliance-Check.

Sind die Entwickler im Umgang mit High-Frequency-Trading-Systemen erfahren?

Ja. Viele unserer Python-Spezialisten haben Cython-, NumPy- und Low-Latency-Expertise aus HFT-Projekten bei Banken und Prop-Tradern.

Wie wird der Quellcode und das geistige Eigentum geschützt?

Alle Talente unterzeichnen strenge NDAs. Zusätzlich hosten wir Git-Repos in isolierten, SOC-2-konformen Umgebungen.

Kann ich das Team flexibel vergrößern oder verkleinern?

Absolut. Verträge sind monatlich kündbar und erlauben Skalierung nach Marktbedarf.

Welche Kosten fallen bei Outstaffing im Vergleich zur Festanstellung an?

Sie sparen bis zu 40 % Gesamtkosten, da Recruiting-Gebühren, Sozialabgaben und Büro-Infrastruktur entfallen.

Wie erfolgt die technische Vetting-Prüfung der Python-Entwickler?

Mehrstufig: Codility-Test, Live-Coding-Session zu Algorithmen, Review früherer Git-Projekte und Soft-Skills-Interview.

Unterstützt Smartbrain auch DevOps-Themen rund um Trading-Bots?

Ja. Wir stellen Python-DevOps-Engineers bereit, die CI/CD, Kubernetes und Monitoring für Echtzeit-Handel beherrschen.

Wie wird die Arbeitszeit und Produktivität verfolgt?

Transparente Zeiterfassung via Jira & Harvest, wöchentliche Sprint-Reports und gemeinsam definierte KPIs.

Funktioniert Outstaffing auch bei vertraulichen Quant-Strategien?

Durch dedizierte VPNs, Role-Based-Access-Control und Code-Reviews auf isolierten Servern bleibt Ihre Strategie geheim.

Können Entwickler später übernommen werden?

Ja, es besteht eine Option zur Festanstellung – ohne zusätzliche Buy-Out-Gebühren nach 12 Monaten Zusammenarbeit.