前言
Hi Hi 大家好~ 今天想要和大家來聊聊量化金融！
在文章正式開始之前，我想先說說為什麼我會對量化金融有興趣，並且為什麼選擇了 TQuant Lab 這個平台。
「致富」我想是大多數人的夢想吧！從小就有著這個夢想的我，在因緣際會下開始接觸股票。在投資這條路上，看了許多投顧老師、財金節目、新聞的影片，但在我心中卻還是有一種不確定感－到底什麼投資方法才是正確的呢？相信螢幕前的你也是這樣子的吧？ 在帶著這個疑問尋找解答的同時，我看見了一個從未出現在我世界裡的新名詞－「量化金融」。
相信會點進來看這篇文章的朋友，大家都有想學習量化金融的興趣，我認為學習量化金融的好處，不僅可以幫助你解決生活中與財務上的困惑，還可以提升職場競爭力，最重要的就是訓練邏輯思考、數據分析技巧，聽起來真的是好處多多。
那什麼是量化金融呢 ?
「量化」顧名思義就是把一個物品或甚至是一個事件數據化，那在金融這個複雜的世界裡，確實有很多事物是難以衡量、量化的。
不過！好在隨著科技不斷進步，市場數據爆炸性地增長，量化金融已經成為現代金融中不可或缺的一部分。跟傳統依賴經驗與基本面的投資方式不同，量化交易透過數據分析和數學模型，實現更加精準的投資決策，為市場參與者帶來前所未有的效率和優勢。
在量化的領域內，我們通常利用統計分析和數學模型、程式語言，結合股票歷史交易資訊，來尋找可行的交易策略，從而提升整體投資績效。
而交易資訊，當然不限於股票每日的開、高、低、收、量，也可以是基本面的各種數據，甚至是隨時發生的新聞事件。總之可以歸類為數字的，都可以是量化領域中可以使用的一部分。
我該如何進行量化交易？
相信讀到這個大家對量化交易的興趣又更高了，那到底該怎麼選擇屬於我的量化工具呢？在這裡我就不得不提到 TEJ 開發的「TQuant Lab」這個工具，相較於其他量化平台有些文章是專屬於 VIP 的，而且對於初學者的進入門檻偏高，TEJ 官網則具有豐富的學習資源，文章的排版也很賞心悅目，更佛心的是 GitHub 原始碼大公開，最重要的是這些學習資源－全！部！免！費！
這對於一個程式小白要建構量化交易，完全就是一個神明向你伸出橄欖枝的行為呀！有了這麼豐富的學習資源，就不怕你學不會，就怕你不學而已啊！
該怎麼開始使用 TQuant Lab ?
現在來介紹一下我們的好夥伴—TQuant Lab！這款工具提供了完整的量化交易回測流程，讓我們只需要使用 Python 便能快速且高效地完成量化交易的每一步。
選用資料集：TQuant Lab 結合了 TEJAPI 資料庫，包含 2005 年以來台灣股市的歷史資料，讓我們不必自己上網抓取數據，大大節省時間！
資料前處理：內建多樣的資料處理函數，支援大部分需求。如果有自己設計的策略，也能彈性地將處理好的資料匯入 TQuant Lab 架構中。
因子研究：TQuant Lab 提供了超強的因子研究工具 Alphalens-tej，可以幫助我們快速觀察因子的表現並進行視覺化分析。
標的及篩選：靈活多樣的函式方便用戶根據指標或因子對股票進行篩選與排序。
進出場條件設定：用戶可以自訂進出場條件，例如：
技術指標觸發進場（如當價格大於移動平均線時進場）。
- 目標價格與停損設定（如當資產達到特定收益或損失率時進行平倉）。
績效分析與視覺化：TQuant Lab 提供強大的回測分析套件 Pyfolio-tej，一鍵生成各種投資績效的圖表包括累積收益曲線、五大回撤期間圖、風險指標（如波動度、夏普比率等），讓我們可以一眼看出策略的表現藉此評估策略的穩健性。
【TQuant Lab 回測系統】解決你的量化金融痛點
全方位提供交易回測所需工具
知道了 TQuant Lab 的功能後，相信大家都對這個量化平台非常有興趣，但在開始使用平台之前，我想先介紹一下量化交易常見的問題像是前視偏誤、倖存者偏差與滑價模型。讓大家在使用 TQuant Lab 時能有更完善的體驗！
下一篇！我們就會來介紹這些量化交易常見的問題 ~ 敬請期待！
下一篇 -【TQuant 從 0 到 1 - Day 2】
延伸閱讀
Google Colab 運行 TQuant Lab 使用教學及常見錯誤