台股一站式 Python 量化交易解決方案，模組化回測系統、API串接基本面、財報與籌碼面資料｜TQuant Lab  訂閱方案優惠與折扣碼

由於量化交易在金融市場已成為一種趨勢，這也讓許多個人和專業投資人，都使用 Python 作為量化交易的程式語言。

可是呢，即使 Python 是最廣泛被應用在程式交易中，它依然會面臨到一些操作上的困難，例如：

1. 免費 API 資料延遲：大多數免費的 API（例如 Yahoo Finance）所提供的資料，通常存在著延遲，這對於需要參考即時數據，並執行量化交易的交易者來說會有誤差。
2. 免費 API 資料不齊全：免費資源所提供的數據，往往不完整，並且缺少關鍵的數據，如果要實際應用在，真實市場的深度分析和回測，績效會非常懸殊。
3. 歷史數據受限：免費資源一般提供的歷史數據，大多以「日線」為主，如果想要使用更小週期「如小時線、分鐘線等」，基本上無法完整提供，這對於短線交易者來說非常不便。
4. 套件參差不齊：市面上的免費套件太多且較凌亂，對於許多剛接觸量化交易的人來說，要選擇適合自己的回測工具就已經是種負擔，如要實際應用在交易上前期需要耗費心力。

當然，若只是想先初步研究學習，使用免費的資料是最低成本的方式，不過如果想要開始從事交易，擁有健全的武器是第一要件！

也因為免費資源會遇到這些問題，所以接下來要介紹 TQuant Lab 的金融財經資料庫，能夠協助運行全面的數據分析、策略開發和自動交易的解決方案等等。

對於量化交易用戶來說，可以使用高質量的數據，並且執行更精確的回測系統，以擬定更有效率的量化交易策略。

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。

延伸閱讀：《量化交易平台分析，快速找到適合你的程式交易軟體和平台！【TradingView、MultiCharts、Python、MT4】》

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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：

基本資料	公司營運	財務資料	籌碼資料
公司產業 注意股票標註 處置股票標註 重要成份股標註	資本形成 股利政策 月營收	會計師查閱或查核 公司自結數	名目股價 三大法人 融資券 集保庫存 借券資訊 當日沖銷

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 進行量化交易時，能夠做出更加科學、理性的交易決策。

雖然量化通有專屬的市場最優惠方案，不過還是先跟大家介紹常規的方案。

TQuant Lab 的費用一共有三個方案，分別是「初入江湖」、「牛刀小試」和「高手過招」三種，具體說明如下：

方案名稱	初入江湖	牛刀小試	高手過招
定價	488元/月	888元/月	1,200元/月
資料範圍	近 5 年	近 10 年	2005年起
每日呼叫	1,000次	1,000次	1,000次
資料用量	1,000 萬筆/日	2,000 萬筆/日	3,000 萬筆/日

用戶可以依照自己的交易需求，從而選擇自己最適合的方案。

如果還不確定自己是否適合 TQuant Lab 的功能，他們也有推出 14 天的免費體驗方案，可以先試著使用看看，如果覺得不錯再付費訂閱即可。

即日起，只要透過量化通的專屬連結，並輸入折扣碼，再享有最高 2.5 折的特價

更重要的是，如果訂閱到期後想要續約，依然能夠享有一樣的優惠方案！

方案名稱	初入江湖	牛刀小試	高手過招
量化通 專案價	375元/月	700元/月	1,000元/月

不知道該怎麼使用 TQuant Lab 的話也不用擔心，TQuant Lab 有提供完整的教學資源，不管是剛學習量化交易的新手，還是專業的量化交易用戶，透過以下的免費資源，都能夠很快上手：

TQuant Lab 的官方 YouTube 頻道（TEJ台灣經濟新報），有針對 TQuant Lab  錄製一系列的教學影片，其內容涵蓋基礎知識到進階技巧的各種主題。

舉例來說，像是 TQuant Lab 界面的基本操作、如何設置交易策略，以及如何分析市場數據等基礎知識。

還有如何利用 TQuant Lab 開發和測試自己的量化策略，像是如何使用歷史數據、如何進行回測，以及如何優化策略以提高勝率等進階內容。

由於這些內容，都是由經驗豐富的金融交易專家所錄製，內容不僅豐富且淺顯易懂，適合任何程度的用戶。

TQuant Lab 在 GitHub 有提供許多免費的開源程式碼，用戶可以在上面找到多種實用的程式碼和策略實例。

舉例來說，GitHub 的免費開源程式碼包括：

• 操作教材：教學如何使用 TQuant Lab 的基本功能，以及如何在不同系統上安裝 TQuant Lab 所需的軟件，和如何設置開發環境，確保用戶可以在適合的環境中運行 TQuant Lab。
• 策略範例：多種在執行量化交易時所使用的交易策略範例，像是 KD 指標、MACD 指標、動量指標等等。

由於這些代碼都是開源且免費的，所以用戶可以自由地下載、修改及再利用。

TQuant Lab 除了提供免費的開源程式碼之外，更重要的是他們有完整的 TQuant Lab 技術手冊，用戶能夠反覆看到會為止！

除此之外，TQuant Lab 目前也有創建自己的 Discord 社群，社群內會不定期發佈最新的資訊。

同時 Discord 社群也有提供「提問區」和「許願池」的部分，如果用戶參考完 Github 的教學之後，在操作上面依然有問題，或者是對於 TQuant Lab 有什麼功能新增的建議，都可以在社群內留言，會有專屬小編幫忙解答！

如果本身是習慣使用 Python 執行量化交易的用戶，TQuant Lab 也提供了 API 的串接，讓用戶可以使用 Python 來簡易的獲取市場資訊。

具體的操作教學，可以參考如何使用 TEJ Python API 來存取 TEJ 資料庫。

延伸閱讀：《API是什麼？API介紹與串接教學｜股票量化交易從零開始（一）元富證券API權限申請》

延伸閱讀：《Python程式交易教學懶人包，學Python量化交易必須知道的5件事》

隨著量化交易逐漸成為金融交易的主流，如何找到一個好用的第三方平台，來提升自己的交易效率也變得非常重要！

透過 TQuant Lab 所提供的一站式平台，無論是進行策略回測、分析市場趨勢還是執行自動化交易，都變得相對簡單，所以如果有預算的人不妨可以嘗試使用看看。

不過也請注意， TQuant Lab 只是一個輔助工具，它並不是作為市場獲利的保證工具，因此在做任何金融交易決策時，還是需要評估風險，才能夠在市場穩健獲利。