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In this tutorial, we're going to cover the portfolio construction step of the Quantopian trading strategy workflow. In the previous videos, we've covered how to find alpha factors, how to combine them, and how to analyze combined alpha factors.
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BetaLearn how to use Quantopian platform to develop and backtest trading algorithms with Python. See examples of portfolio optimization, pairs trading, and data analysis with Quantopian tools and libraries.
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Betapyfolio is a Python library for performance and risk analysis of financial portfolios developed by Quantopian Inc. It works well with the Zipline open source backtesting library. Quantopian also offers a fully managed service for professionals that includes Zipline, Alphalens, Pyfolio, FactSet data, and more.
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BetaLearn how to use Quantopian, a cloud-based platform for quantitative financial research using Python. This tutorial covers how to define a universe, a factor, and a pipeline to test your ideas on global equity markets.
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BetaToday, I wanted to share our newest open source libraries for Quantopian users; pylivetrader and pipeline-live. Pipeline Extension for Live Trading. Contribute to alpacahq/pipeline-live development by creating an account on GitHub.
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BetaThis tutorial is aimed at helping anyone with Finance with Python using Quantopian/Zipline, so that means you! If you're lost/confused/curious about something, ask questions! The tutorials come in both video and text-based versions.
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BetaHow can I put live my quantopian algorithms, with all the strategies that I've set with alphas combination ? I didn't find any answer. I found Alpaca that works with zipeline but I can't use morningstar or Q1500US with alpaca, or I didn't find the way to do it.
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BetaIn this Quantopian tutorial, we're going to be covering the Pipeline API. If you recall leading up to this, we were often limited by what we wanted to do, usually be a 500 maximum on our stock universe. The Pipeline API allows you to select from more like 8000+ securities at a time, which opens the door to many new opportunities.
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BetaZipline is a Pythonic algorithmic trading library. It is an event-driven system for backtesting. Zipline is currently used in production as the backtesting and live-trading engine powering Quantopian -- a free, community-centered, hosted platform for building and executing trading strategies.
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BetaThe document provides an overview of the Quantopian platform for algorithmic trading using Python. It discusses exploring the Quantopian website, using the research notebook format and IDE, basic algorithm methods, building trading algorithms, and Quantopian pipelines.
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