【學習重點】
一、在 Colab 中安裝 TQuant Lab
二、使用 get_universe 取得特定股票池
三、使用 TEJ Tool API 抓取不同財務科目的日資料
四、交易成本設置：認識 3 種滑價模型以及 4 種手續費模型。
五、TQuant Lab 6 種下單方法與設置方式
六、 策略實作 - 巴菲特選股策略 & 參數設定影響
一、建立 pipeline 教學
二、Factor：了解回測因子及其應用，並學會將因子導入 Pipeline 中。
三、TQuant 內建的因子 Pipeline built-in factor
四、學習客製化因子 Custom Factor
五、Pyfolio: 學習目的：學習如何將交易策略的績效與風險可視化，進行更直觀的策略評估
教學範例：1.RSI + SMA 背離策略：https://colab.research.google.com/drive/1kZnjtCjDRVK6z-k9lYabReRynp8rVcFr?usp=sharing
【TEJ TQUANT】
【數位教學影片】
【參考資料】
蔡立耑（2018），金融科技實戰：Python與量化投資，博碩。http://www.baoquant.com/
何海群 （2018），AI+大數據：用Python玩轉金融遊戲的量化交易，深石數位。
https://wizardforcel.gitbooks.io/python-quant-uqer/content/70.html
https://www.datacamp.com/community/tutorials/finance-python-trading
https://legacy.gitbook.com/download/pdf/book/wizardforcel/python-quant-uqer