新手疑難雜症，幫你解答對於 TQuant Lab 的所有問題。
前言
在使用 TQuant Lab 進行回測和策略分析時，新手可能會遇到一些技術上的挑戰和問題。本文將提供一些解決方法和技巧，幫助使用者更順利地進行策略開發和回測，提升效率與準確度。希望這些資訊能夠對大家有所幫助，解決各位的新手疑難雜症。
常見問與答
若已經從虛擬環境安裝 zipline-tej 卻還是無法使用 TQuant Lab，該怎麼辦？
若已經按照技術手冊 - TQuant Lab 內的方法安裝，但依然無法正常運行的話，可以按照 Google Colab 運行 TQuant Lab 使用教學及常見錯誤 進行安裝，主要是將 pandas 以及 dask 降版。
如果我要將外部資料匯進去 Pipeline 跑回測，該怎麼做？
可以使用 CustomDataset，利用此函式可以將資料庫中的內容導入 Pipeline 中，方便後續回測使用，範例策略可以參考 TQuant Lab F-score 策略，找出被低估的優質股票 。
四大函式的功能大概是什麼，每次回測都一定要寫這些函式嗎？
四大函式各有不同的功能，分別可以設定回測環境，常見用於設定滑價或手續費，或是設定交易策略、下單與紀錄交易資訊，以及用於回測後視覺化策略績效與風險，最後則是進行回測，也不一定每次策略都是使用一樣的函式，依照策略的需求跟使用者的偏好而有所不同，詳細介紹可以參考TQuant Lab 新手上路。
執行 run_algorithm() 後得出的 dataframe 每個欄位是什麼？
這邊僅列出幾個較重要的欄位，全部欄位介紹可以參考TQuant-Lab/lecture/TSMC buy and hold strategy
- benchmark_return： 當日的 benchmark 報酬率，若是由 set_benchmark() 設定，則計算方式為 ( 當日 benchmark 收盤價 / 前一日 benchmark 收盤價 ) - 1。
- benchmark_period_return： 累積的 benchmark 日報酬率。計算方式：np.nancumprod ( 1 + benchmark_return Series ) - 1。
- benchmark_volatility： benchmark 日報酬率的年化波動率，至少需有兩期的報酬率才進行計算。計算方式：(benchmark_return Series).expanding(2).std(ddof=1) * np.sqrt(252)
- max_drawdown：投資組合累積報酬率從過去的峰值下跌的最大跌幅百分比。
- sharpe：年化夏普比率，衡量每承擔1單位風險，可以獲取多少的報酬。
- sortino：年化索提諾比率，衡量承擔單位下方風險，可以獲取多少的報酬。
- alpha：年化 alpha，衡量投資組合創造超額報酬的能力。
- beta：衡量投資組合相對於整體市場的波動性。
另外，對 run_algorithm() 輸出的資料表使用 get_transaction_detail 可以取得更細部的訂單、交易及部位資料，使用方法如下：
from zipline.utils.run_algo import get_transaction_detail positions, transactions, orders = get_transaction_detail(result) # 假設 run_algorithm() 回傳的資料表為 result
- positions: 持倉狀態
- transactions: 交易紀錄
- orders: 訂單紀錄
如何調用 TQuant Lab 內建的技術指標，比如: SMA？ 或是只能利用外部的 numpy, talib 進行計算？
TQuant Lab 有許多內建的技術以及價格因子，包含 SMA、布林通道、RSI 等等。可以省去許多自己刻技術指標的時間，詳細內建因子的選單以及介紹跟使用方式可以參考TQuant-Lab/lecture/Pipeline built-in factors。
TQuant Lab 是否可以自行設定以開盤價或是收盤價進場？
zipline 為求最大化避免前視偏誤，若策略當天有訊號要進場時，會以隔天的收盤價進場，詳情可以查看 results 的 orders 欄位，至於開盤價成交機制，目前 zipline-tej 已更新至 2.1.0 版本，已新增此機制，詳細說明可以參考 zipline 2.1.0、tej tool api 1.2.0 版本更新.md 。
結論
透過本文提供的新手疑難雜症解決方法和技巧，使用者能更順利地解決 TQuant Lab 運行過程中的各種技術挑戰。從安裝到資料的處理，希望這些資訊能提升使用者的效率與準確度，成功寫出自己的第一支策略。
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