【牛刀小試方案】TQuant Lab 4個月｜Python 量化交易解決方案【量化通專屬】

TQuant Lab 是由台灣經濟新報（TEJ）所開發，具有豐富金融市場經驗的專業人士所創立，一個專為量化交易設計的資料庫平台。

而創立的契機，是因為 TEJ 團隊他們了解到傳統交易的方法，如果想要在網路資訊發達的時代裡，有效率地處理金融分析數據時，可能會受到諸多的局限。

因此團隊就投身於交易回測系統的開發，最後終於開發「TQuant Lab」。

TQuant Lab 可謂是目前國內最大、最豐富的金融財經資料庫，能夠提供量化交易用戶最全面的數據分析、策略開發和自動化交易解決方案。

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TQuant Lab 的模組化架構，已經事先將環境建置所需要設定的參數、因子和指標函式化，這不僅簡化整個平台的使用過程，即便是初學者能輕鬆上手。

同時，模組化架構也允許使用者，透過呼叫函式省去撰寫冗長程式碼的需求。

並且提供豐富的程式範例和視覺化報表功能，無論是單一或多種策略和數據的回測，都能夠高效執行，還可以自動輸出多種交易指標，極大提升策略開發及評估的便利性和效率。

TQuant Lab 使用 TEJ 的資料庫，並且結合 TEJToolAPI 工具，確保數據的高度可靠性和實時更新。

而在 TQuant Lab 的資料集所提供的歷史數據內，總共包含「基本資料」、「公司營運」、「財務資料」、「籌碼資料」，具體說明如下列表格：

值得一提的是，TEJ 的專業團隊擁有逾 30 年的經驗，資料庫包含從 2005 年至今，所有台股上市、上櫃公司資料，提供足夠的樣本量，避免資訊產生落差。

同時，TEJToolAPI 的自動數據整合功能，具備跨資料庫整合的能力，能夠將上述表格內不同資料庫的資料整併輸出，方便快速，能更進一步提升用戶交易策略的可信度和投資效率。

如果想要進一步了解資料集的內容，也可以參考官網的資訊。

TQuant Lab 的分析流程如下圖：

TQuant Lab 的回測分析套件結合了 Zipline 回測套件、Alphalens 多因子分析工具、Pyfolio 和 Empyrical 績效分析工具，並且同時整合 TEJ 的資料庫數據，不僅提供高品質的市場數據和高效的數據處理能力，還能夠確保數據的可靠性和時效性。

透過上述的回測分析套件工具，也能夠讓用戶在使用 TQuant Lab 進行