【TQuant 從 0 到 1 – Day 2】 避開量化交易的隱形殺手：用 TQuant Lab 精準控制手續費與滑價，讓策略更勝一籌！
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前言
在投資市場中，往往都會忽略一個關鍵問題：交易其實是有成本的！手續費與滑價看似不起眼，但卻可能在不知不覺間吞噬你的獲利。我們今天就要用最簡單易懂的方式，帶你認識什麼是手續費和滑價，並教你如何用 TQuant Lab 精準控制這些交易成本，讓你的投資策略事半功倍！不管你對量化交易有多陌生，放心，跟著我們的步驟，馬上就能輕鬆上手！
手續費
手續費，其實在我們的日常生活中隨處可見。比如，當你轉帳給朋友，銀行可能會收取轉帳手續費；又或者你在 ATM 提款，有些銀行會收取跨行手續費。這些都是我們支付服務費用的一種形式。
在交易中也是一樣，每當我們買賣股票、期貨或其他金融商品，券商會收取一筆手續費作為交易服務的費用。就像轉帳需要付銀行手續費一樣，這筆費用看起來很小，但累積起來卻可能對你的投資回報產生不小的影響。所以，了解手續費並學會計算，是每個投資新手必須掌握的一個重要概念！
from zipline.api import set_commission from zipline.finance import commission def initialize(context): set_commission(commission.<其中一種commission models>)
程式碼中的commission models就是將以下五種模型依照使者用需求去做選用
1. NoCommission
這種方式不收取任何手續費，通常會出現在模擬交易或某些優惠活動中。
2. PerDollar
這種方式是按照交易金額的比例來收取手續費，每交易一元的股票所需支付的固定費用。預設為 0.0015 元。舉例來說，我們今天將cost設定為0.002，那麼買賣 10,000 元的股票就會支付 20 元手續費。
3. PerTrade
這種模式是根據每筆交易來收取固定的手續費。不管交易金額大小，都會支付相同的費用。預設為 0 元。舉例來說，我們今天將cost設定為50，那麼無論買賣 1,000 元還是 1,000,000 元的股票，手續費都固定是 50 元。
4. PerShare
這種方式是根據你交易的股數來計算手續費，每一股會收取固定的費用。例如，假設每股手續費是 0.01 元，那麼買賣 1,000 股 的股票，手續費就是 10 元。
此外，這種計算方式通常可以設定一個「最低手續費」，也就是參數 min_trade_cost，預設情況下沒有最低收費限制（即為 0）。設定「最低手續費」的目的，是確保即使交易量很小，也能達到基本的收費標準。
延續上面的例子，假設我們設定 min_trade_cost = 15.0，但計算出來的手續費只有 10 元，這時候模型會自動將手續費調整為 15 元，以符合最低手續費的要求。
5. Custom_TW_Commission
台灣股票市場的手續費與稅金
在台灣股票市場，進行股票交易時主要會產生 兩個直接成本：手續費 和 證交稅。
手續費
計算方式：手續費 = 成交價 × 成交股數 × 0.1425% × 折扣
預設手續費率為 0.1425%。
- 折扣(discount)預設值為 1，即沒有折扣（可自行設定優惠折扣）。
最低手續費：預設最低手續費(min_trade_cost) 20 元，即使計算的手續費低於 20 元，也會按照 20 元收費。
特點：買進或賣出時皆須繳交。
證交稅
計算方式：證交稅 = 成交價 × 成交股數 × 證交稅率
證交稅率(tax)預設值為 0.003。
特點：只有在賣出股票時才需要支付證交稅，買進時不收取。
舉例說明
假設你在台灣股票市場進行一筆交易：
- 成交價：50 元/股
- 成交股數：1,000 股
- 手續費折扣：預設為 1.0（無折扣）
手續費計算 (買進或賣出都要繳交)
50×1,000×0.1425%×1=71.25 元
由於手續費高於最低手續費 20 元，所以實際收取手續費為 71.25 元（實際交易時若有小數點皆採無條件捨去）。
證交稅計算（賣出時才需要繳交）
50×1,000×0.3%=150 元
滑價
滑價（Slippage）是指你下單時所預期的價格和實際成交價格之間的差異。這種現象通常發生在市場價格快速波動或流動性不足的情況下，特別是當你的下單量較大、標的交易量較小時更容易出現。
在交易中，滑價是一種中性現象，並不一定是壞事。當市場價格對你有利時，滑價可以幫你節省成本或提高收益；而當市場價格對你不利時，滑價則可能增加你的交易成本或降低收益。
為什麼會發生滑價？
市場價格波動在市場波動較大的情況下，下單時價格可能迅速變動，導致實際成交價格與你看到的預期價格不同。
市場流動性不足當市場上的買賣單量較少（流動性低）時，很難立即以理想價格成交，可能需要與其他價格的單子進行撮合，導致滑價發生。
大額交易的影響若你的交易量較大，而市場上的買賣單有限，則訂單可能會逐步撮合到不同的價格，這會產生較大的滑價。
例子
假設你準備買入 100 股股票，預期價格是 50 元/股：
不利滑價（價格上漲） 市場價格在你下單的瞬間上漲至 50.2 元，你實際成交的價格變為 50.2 元。
預期成本：100 股 × 50 = 5,000 元
實際成本：100 股 × 50.2 = 5,020 元
滑價成本：增加了 20 元
有利滑價（價格下跌） 市場價格在你下單的瞬間下跌至 49.8 元，你實際成交的價格變為 49.8 元。
預期成本：100 股 × 50 = 5,000 元
實際成本：100 股 × 49.8 = 4,980 元
滑價收益：節省了 20 元
如何控制滑價？
雖然滑價難以完全避免，但我們可以透過以下方式來降低不利滑價的影響：
- 選擇流動性較高的標的：交易量大的股票或市場，較少出現流動性不足的問題。
- 避開市場波動劇烈的時段：例如開盤、收盤前後，或重要消息發布時。
- 使用限價單：透過限價單設定成交價格上限，避免出現超出預期的成交價格。
為了更貼近真實交易的狀況，TQuant Lab提供了四種滑價模型，讓你可以根據需求設定不同的滑價情境，詳請請見後續教學”回測四大架構的基本設定 initialize的具體設定有什麼”：
from zipline.api import set_slippage from zipline.finance import slippage def initialize(context): set_slippage(slippage.<其中一種slippage models>)
程式碼中的slippage models就是將以下四種模型依照使用者需求去做選用
1. FixedSlippage
這種滑價模型設定一個固定的價差（spread）來模擬交易成本，不能設定成交量限制。
計算方式：
買入時的成交價格：
成交價格 = price + spread/2- 賣出時的成交價格：
成交價格 = price - spread/2
- 賣出時的成交價格：
Parameters：
spread（float, optional）：固定的價差，預設為 0.0。
2. VolumeShareSlippage
這個模型根據交易量佔當天總成交量的比例（volume share）來計算滑價，並考慮價格影響。
計算方式：
買入時：
price × [1 + (price_impact) × (volume_share2)]- 賣出時：符號改為減號。
Parameters：
volume_limit（float, optional）：設定交易量佔當日總量的最高百分比，預設為 2.5%。
- price_impact（float, optional）：滑價影響係數，預設為 0.1。
3. FixedBasisPointsSlippage
這種模型使用固定基點（basis points）來計算滑價，並設置交易量限制。
計算方式：
買入時：
price × [1+(basis_points × 0.0001)]- 賣出時：符號改為減號。
Parameters：
basis_points（float, optional）：設定滑價的基點，預設為 5.0。
- volume_limit（float, optional）：交易量佔當日總成交量的最高百分比，預設為 10%。
4. NoSlippage
這種模型不設定任何滑價
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