TQuant Lab 安裝教學¶

本頁面詳細說明如何安裝 TQuant Lab 開發環境，提供三種安裝方式供您選擇。

新手建議

第一次使用？建議先查看快速入門，有更簡化的安裝步驟。

系統需求¶

在開始安裝前，請確認您的系統符合以下需求：

項目	建議版本	備註
核心套件	Zipline	主要回測引擎
Python	3.8 ~ 3.11	強烈建議使用 3.11
作業系統	Windows 或 macOS	Linux 系統請參考進階設定
Pandas	1.5.3 或 2.0.0	高於 2.0.0 可能出現錯誤
Numpy	1.23.5	高於 1.23.5 可能出現錯誤

安裝方式選擇¶

我們提供三種安裝方式，建議選擇方式 A 或 B：

方式	適合對象	優點	缺點
A. Docker	所有使用者	一鍵安裝、環境隔離	需要學習 Docker 基礎
B. Anaconda	Python 使用者	環境管理方便	需要處理相依性
C. pip	進階使用者	安裝快速	可能遇到套件衝突

方式A：Docker 安裝（推薦）¶

Docker 提供最簡單且穩定的安裝體驗，強烈建議新手使用。

為什麼選擇 Docker？

🚀 一鍵安裝：無需處理複雜的套件相依性
🔒 環境隔離：不會影響您現有的開發環境
📦 完整配套：內建所有必要的分析工具
🛠️ 易於維護：更新和重置都很簡單

步驟 1：安裝 Docker Desktop¶

請先下載並安裝 Docker Desktop：

步驟 2：選擇下載方式¶

我們提供兩種方式下載 TQuant Lab：

方式一：直接下載（推薦）方式二：自建映像檔

這是最簡單的方式，直接從 Docker Hub 下載現成的映像檔：

docker pull tej87681088/tquant:latest

如果您需要客製化環境，可以下載 Dockerfile 自行建置：

下載 tquant_jupyter（適用 Jupyter）
下載 tquant_bash（適用排程）

# 進入 Dockerfile 所在目錄
cd <dockerfile目錄路徑>

# 建置映像檔
docker build -f tquant_jupyter . -t "tquant:latest"

步驟 3：建立資料儲存空間¶

建立一個 Docker volume 來保存您的工作檔案：

docker volume create data

步驟 4：啟動 TQuant Lab 容器¶

根據您選擇的下載方式，執行對應的指令：

使用方式一（直接下載）使用方式二（自建映像檔）

docker run -v data:/app -p 8888:8888 --name tquant tej87681088/tquant

docker run -v data:/app -p 8888:8888 --name tquant tquant

指令說明

-v data:/app：將 Docker volume 掛載到容器
-p 8888:8888：將容器的 8888 port 映射到本機
--name tquant：為容器命名為 "tquant"
--rm：（可選）容器停止後自動刪除

步驟 5：開始使用 Jupyter Notebook¶

容器啟動後，終端機會顯示類似以下的網址：
```
http://127.0.0.1:8888/tree?token=XXXXXXXXXXXXXXXX
```
複製完整網址到瀏覽器中
開始使用 TQuant Lab！

管理 Docker 容器¶

常用容器操作

重新啟動關閉的容器：

# 查看所有容器
docker ps -a 

# 啟動指定容器
docker start tquant

# 查看容器日誌（獲取網址）
docker logs --tail 3 tquant

檔案位置（Windows WSL 環境）：

\\wsl$\docker-desktop-data\data\docker\volumes\data\_data

方式B：Anaconda 安裝（推薦）¶

適合已有 Python 開發經驗的使用者，透過 Anaconda 管理虛擬環境。

重要提醒

強烈建議使用虛擬環境來避免套件版本衝突。了解為什麼需要虛擬環境

步驟 1：下載環境設定檔¶

請根據您的作業系統下載對應的設定檔：

Windows 使用者

下載 Windows 專用的環境設定檔

下載 zipline-tej.yml
Mac 使用者

下載 macOS 專用的環境設定檔

下載 zipline-tej_mac.yml

步驟 2：建立虛擬環境¶

開啟 Anaconda Prompt 並執行以下指令：

WindowsMac

# 進入下載目錄
cd C:\Users\您的使用者名稱\Downloads

# 建立虛擬環境
conda env create -f zipline-tej.yml

# 啟動虛擬環境
conda activate zipline-tej

# 進入下載目錄
cd /Users/您的使用者名稱/Downloads

# 建立虛擬環境
conda env create -f zipline-tej_mac.yml

# 啟動虛擬環境
conda activate zipline-tej

步驟 3：開始使用¶

虛擬環境建立完成後，您就可以開始使用 TQuant Lab 了！

# 啟動 Jupyter Notebook
jupyter notebook

安裝完成

現在您可以開始使用 TQuant Lab 進行量化分析了。

方式C：pip 直接安裝（進階使用者）¶

適合有豐富 Python 經驗的進階使用者，但可能遇到套件相依性問題。

注意事項

此方式安裝可能遇到未預期的套件衝突問題，需要自行除錯。建議新手使用方式A或B。

本機端安裝¶

建議使用 Anaconda 作為開發環境，並建立虛擬環境避免套件衝突。

方法一：使用 Anaconda¶

# 建立虛擬環境
conda create -n tquant-env python=3.11

# 啟動虛擬環境
conda activate tquant-env

# 安裝套件
pip install zipline-tej
pip install notebook
conda install -c conda-forge nb_conda_kernels

方法二：使用 Python 原生虛擬環境¶

# 建立虛擬環境
python -m venv venv

# 啟動虛擬環境（Windows）
venv\Scripts\activate.bat

# 啟動虛擬環境（Mac/Linux）
source venv/bin/activate

# 安裝套件
pip install zipline-tej
pip install notebook

Google Colab 使用¶

如果您使用 Google Colab，可以直接執行以下程式碼安裝：

# 安裝 TQuant Lab
!pip install zipline-tej

解決字體問題（可選）¶

如果使用 Pyfolio 產生報表，建議執行以下程式碼避免中文字體問題：

import matplotlib
import matplotlib.font_manager as fm

# 下載中文字體
!wget -O MicrosoftJhengHei.ttf https://github.com/a7532ariel/ms-web/raw/master/Microsoft-JhengHei.ttf
!wget -O ArialUnicodeMS.ttf https://github.com/texttechnologylab/DHd2019BoA/raw/master/fonts/Arial%20Unicode%20MS.TTF

# 設定字體
fm.fontManager.addfont('MicrosoftJhengHei.ttf')
matplotlib.rc('font', family='Microsoft Jheng Hei')

matplotlib.font_manager.fontManager.addfont('ArialUnicodeMS.ttf')
matplotlib.rc('font', family='Arial Unicode MS')

驗證安裝與版本管理¶

檢查安裝是否成功¶

完成安裝後，可以使用以下程式碼驗證是否安裝成功：

# 檢查 zipline-tej 版本
!pip show zipline-tej

更新到最新版本¶

為確保使用最新功能和修復，建議定期更新：

# 更新到最新版本
!pip install --upgrade zipline-tej

版本資訊¶

下一步¶

🎉 恭喜！您已成功安裝 TQuant Lab

現在您可以：

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