TQuant Lab 分析流程¶

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本頁宏觀地介紹 TQuant Lab 的核心分析流程，從資料獲取、策略發想、回測執行到績效分析，為使用者建立一個整體的概念框架。

TQuant Lab 承襲了 Quantopian 的核心架構，提供一個從策略研究、回測到績效分析的完整量化交易流程。整個工作流程可以被拆解為四大核心步驟，每個步驟環環相扣，構成一個高效的研究循環。

1. 核心四大流程¶

graph TD
    A[1. 資料準備與載入] --> B[2. 策略建構與回測];
    B --> C[3. 績效與風險分析];
    C --> D{4. 策略優化與迭代};
    D --> B;

    subgraph "Zipline 引擎"
        B
    end

    subgraph "Pyfolio & Alphalens"
        C
    end

1. 資料準備與載入 (Data Preparation)¶

在任何量化分析開始之前，首要任務是準備乾淨且準確的資料。TQuant Lab 透過 zipline ingest 指令將資料載入到 Zipline Bundle 中，供回測引擎使用。

定義股票池 (get_universe) ：首先，您需要定義回測的標的範圍，例如台灣 50 指數成分股、特定產業類股，或是您自訂的股票列表。
資料擷取 (zipline ingest) ：使用 zipline ingest 指令，TQuant Lab 會自動從 TEJ API 下載您所需的價量、基本面、或另類資料，並將其轉換為 Zipline 高效能的 bcolz 格式。這個過程確保了回測時能快速讀取數據。
多資料類型支援 ：除股票價量外，TQuant Lab 支援基本面資料、期貨、ETF 等。根據您的策略需求選擇對應的資料 bundle。

詳見：如何 Ingest 股票價量資料

2. 策略建構與回測 (Strategy & Backtest)¶

這是量化研究的核心。您將在這裡把交易思想轉化為具體的程式碼，並在歷史資料上驗證其有效性。此階段主要在 Zipline 引擎中完成。

Pipeline API - 訊號生成 ： Pipeline 是一個強大的 API，用於高效地計算、過濾和篩選大量的證券資料。您可以透過組合內建或自訂的因子 (Factors)、濾網 (Filters) 和分類器 (Classifiers) 來產生每日的交易訊號。
核心回測函數 (initialize & handle_data) ：
- initialize(context)：此函數在回測開始時 僅執行一次 ，用於設定初始參數，例如初始資金、手續費/滑價模型、以及註冊 Pipeline。
- handle_data(context, data)：此函數是策略的心臟，它會在每個交易日盤中被調用。您將在此處獲取 Pipeline 的計算結果，並根據交易邏輯執行下單指令 (order_target_percent, order, etc.)。
執行回測 (run_algorithm) ：設定好回測的起始/結束日期、初始資金等參數後，run_algorithm 函數將會啟動 Zipline 引擎，逐日模擬您的交易策略，並記錄下每日的投資組合狀態、交易紀錄等詳細資訊。

進階概念：手續費與滑價模型¶

在實際交易中，手續費和滑價是重要的成本因子。透過 set_commission() 和 set_slippage() 函數，您可以精確模擬交易成本，使回測結果更貼近現實。

進階概念：期貨與連續合約¶

對於期貨交易，TQuant Lab 提供了 continuous_future() API 來獲取連續合約物件，解決了期貨合約到期換月的複雜問題，讓您可以專注於策略邏輯本身。

詳見：Zipline 引擎核心機制

3. 績效與風險分析 (Performance & Risk Analysis)¶

回測完成後，會產出一個包含詳細交易歷史的 results DataFrame。接下來，您需要使用專業的工具來評估策略的表現。

Pyfolio 視覺化報表 ： Pyfolio 是 Quantopian 開發的專業績效分析套件。只需將 results 傳入 pyfolio.create_full_tear_sheet 函數，即可自動生成包含累計報酬、夏普比率 (Sharpe Ratio)、最大回撤 (Max Drawdown)、風險因子分析 (Alpha, Beta) 等數十種關鍵指標的視覺化報告。
Alphalens 因子分析 ：如果您想深入評估 Pipeline 中特定因子的有效性，Alphalens 可以幫助您分析因子的預測能力 (Information Coefficient)、報酬分佈、以及換手率等，從而判斷您的 Alpha 來源是否穩健。

詳見：Pyfolio 績效分析概論詳見：Alphalens 因子分析概論

4. 策略優化與迭代 (Optimization & Iteration)¶

量化研究是一個不斷迭代的過程。根據績效分析報告的結果，您可能會發現策略的不足之處，例如：

交易成本過高，需要調整換手率。
在特定市場風格下表現不佳，需要加入新的因子。
最大回撤過大，需要改進風險控制機制。

基於這些洞見，您可以回到 步驟 2 ，調整您的 Pipeline 因子或 handle_data 中的交易邏輯，然後重新執行回測與分析，形成一個完整的研究閉環。

5. 常見陷阱與最佳實踐 (Pitfalls & Best Practices)¶

在量化研究的道路上，魔鬼往往藏在細節裡。請特別留意以下常見問題：

致命錯誤：向前看偏誤 (Look-ahead Bias)

這是最常見也最危險的錯誤。確保您的策略在 T 日做決策時，絕對沒有 使用到 T+1 日以後的資訊（例如：在週一開盤時就使用了週一的收盤價）。Zipline 的 Pipeline 機制已內建防呆，但自訂數據時仍需小心。

過度優化 (Overfitting)

不要為了讓回測曲線變漂亮而過度調整參數。一個參數組在過去 5 年表現完美，往往意味著它在未來會表現極差。請務必進行 樣本外測試 (Out-of-Sample Testing)。

不可忽視的成本：滑價與手續費

永遠不要假設交易是免費的。在 initialize 中務必設定 set_commission 和 set_slippage。

手續費：影響高頻交易策略的存活率。
滑價：影響大資金策略的進出成本。