技術手冊
幫您解決操作 TQuant Lab 時的一切疑難雜症
擬真量化回測引擎（zipline-tej）
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TQuant Lab 安裝與新手教學
TQuant Lab 安裝教學
TQuant Lab 分析流程
簡易流程圖
詳細流程圖
新手教學 - 以 TSMC 買進持有策略為例
藉由買進持有台積電的策略來演示 zipline-tej 的回測架構，並介紹組建 zipline 交易策略最基礎的四大函式：initialize、 handle_data、 analyze 與 run_algorithm。
範例下載連結：TSMC buy and hold strategy
匯入價量及基本面資料
回測 API
與執行回測相關的函數
TargetPercentPipeAlgo
利用買賣清單與持股權重進行定期再平衡的演算法。
see also：
-
- 範例下載連結：Simple Algorithm-TargetPercentPipeAlgo
- 其他回測方式可參考：TSMC 買進持有策略
下單函數（Orders）
下單函數 – order 與 order_target
兩者的下單模式如下：
- order：購買指定股數。
- order_target：交易直到該股票帳上總股數達到指定數量為止。
下單函數 – order_value 與 order_target_value
兩者的下單模式如下：
- order_value：購買指定價值的股票。
- order_target_value：交易到帳上該股票價值達到指定價值為止。
下單函數 – order_percent 與 order_target_percent
兩者的下單模式如下：
- order_percent：購買指定價值的股票。
- order_target_percent：將股票在投資組合的比重調整到指定的比例。
get_open_orders 與 cancel_order
交易限制（Trading Controls）
介紹 zipline-tej 中可設定的 6 種不同交易限制：
1. set_do_not_order_list：預先設定一個不希望交易到的股票清單。
2. set_long_only：預先設定投資組合不能持有任何短部位（short positions）。
3. set_max_leverage：設定投資組合的槓桿限制。
4. set_max_order_count：限制一天內能夠下幾張 order。
5. set_max_order_size：限制特定股票（或全部）的單次下單股數及金額。
6. set_max_position_size：限制特定股票（或全部）在帳上的股數及市值。
範例下載連結：Zipline Trading Controls
手續費模型（Commission Models）
介紹 zipline-tej 中可以設定的 4 種手續費模式：
1. PerShare：按照下單的股數計算費用，同時還可以設定一個最低費用。
2. PerTrade：一筆交易收取一筆固定費用。
3. PerDollar：按照交易金額抽成計算。
4. Custom_TW_Commission：台灣專用的手續費模型。
範例下載連結：Zipline Commission Models
滑價模型（Slippage Models）
介紹 zipline-tej 中可以設定的 4 種滑價模式：
1. FixedSlippage：設定固定 spread 的滑價，不能設定成交量限制。
2. VolumeShareSlippage：根據該筆交易佔總交易量百分比來計算滑價，並可設定成交量限制。
3. FixedBasisPointsSlippage：設定固定基點的滑價，並可設定成交量限制。
4. NoSlippage：不設置滑價。
範例下載連結：Zipline Slippage
其他功能（Other API）
get_universe
Universe Analysis
context
Pipeline API
投資訊號生成工具（Pipeline）
Pipeline 自訂因子（CustomFactor）
Pipeline 因子（Factor）
Pipeline 濾網（Filter）
Pipeline 遮網（Masking）
Pipeline 內建因子（Built-in Factors）
Pipeline 內建濾網（Built-in Filters）
進階範例
精選 TQuant Lab 的交易策略回測範例。
常見問題
環境、套件安裝與導入
Pipeline
回測
可視化報表呈現（pyfolio-tej）
pyfolio-tej
專業的因子分析工具（alphalens-tej）
alphalens-tej
alphalens-tej 提供以下三種類型的因子分析工具，讓我們對因子有初步的了解，並進一步優化因子的表現：
1. Returns（報酬率分析）
2. Information（資訊分析）
3. Turnover（周轉率分析）
範例下載連結：Alphalens