这时候,需要一个平台提供完备的数据集,包括交易行情数据,基本面数据,宏观数据,甚至其实更多的另类因子等。 在quantopian平台,quantopian.research这个包提供了相关的研究函数,可以方便查看数据。quantopian提供了方便的notebook环境。 from quantopian.research import prices, symbols import pandas as pd aapl_close = pric...
Research API方法中价格检索的一个重要特点是,所有返回的价格都在提供给该方法的end_date时进行调整。这与Pipeline和回溯器所用的调整方式不同,在回溯器中,所有的价格都是在模拟日期时调整的。 另一种思考Research API方法中调整的方式是,end_date参数也代表了一个 "透视日期"。任何发生在end_date之前的公司行动都...
Research是一个托管的Jupyter notebook环境,允许你交互式运行Python代码。Research预装了一系列专有和开源的Python库。要了解更多关于Research的信息,请看quantopian文档。 您可以在菜单栏上的Research中,选择Notebooks。一旦你在Research中写好了代码,按Shift+Enter键运行每个单元格的代码 (灰色框)。 第一步,定义一个全局...
首先,做回测与做实盘交易差得很远,即使在回测中有很好表现的策略(大部分quantopian上的策略)都不能保证实盘交易盈利。一般一个成功的策略,回测… Quantopian平台教程翻译计划 -- Lecture 1 Introduction to Research 凌风神舞 What is theQuantopain?Quantopianis a Boston-based company that aims to create acrowd-...
图片来源:quantopian/research_public Quantopian的“两面”商业模式非常有意思,也是奠定了全世界大量在线免费量化平台的商业模式基础—— “第一面”:为面向个人,这一部分几乎完全免费。所有开发、测试、量化爱好者等都可以免费使用Quantopian的量化平台功能。而且可以在“Quantopian Open”的一系列比赛中角逐算法。
一般来说,在Research环境下开发Pipeline比在IDE环境下开发Pipeline更具交互性,也更容易调试。因此,最好先在Research中定义一个Pipeline,直到你有一个符合预期的Pipeline,然后将该Pipeline复制到IDE中的算法中。
验证因子的预测性是研究过程中的关键一步。用户通过计算特定日期内的远期回报率，评估因子的有效性。然后，使用Alphalens工具分析因子数据，生成因子拆分表以深入了解因子表现。完成研究后，用户可将结果分享到Quantopian社区论坛。社区成员的反馈能促进知识交流和学习。用户可以通过Research Notebook在论坛中分享...
Thomas Starke Essentials: Backtesting 🔍 Deep Dive: Backtesting Professor Esfan AI for Trading 📘 FIN-101 - Stochastic Calculus for Finance I - The Binomial Asset Pricing Model The Book Corner Chaos and Market Complexity Research Forum 💻 Quantopian Research Colloquium Links Podcast on Spotify...
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we will use Research to explore Quantopian's datasets. Then, we will define our trading strategy and test whether it can effectively predict returns based on historical data. Finally, we will use our findings to develop and test a trading algorithm in the Interactive Development Environment (IDE...