top/bottom 函數介紹

將最大/最小的 N 項標為 True，其餘為 False。

Parameters: - N (int)
要標記的數量。 - mask (zipline.pipeline.Filter, optional)
若指定，僅對 mask 為 True 的項目進行排名；預設為 None。 - groupby (zipline.pipeline.Classifier, optional)
若指定，則每個分類內取最大／最小的 N 項；必須為 Classifier。

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範例 – top

在以下範例中： - 先利用 30 日簡單移動平均線 (SMA) 將股票分成四個等級（quartiles）。 - 接著利用 SimpleBeta 篩選出 beta 最高的 2 檔股票，但先以 AverageDollarVolume 篩出日均成交額超過 5 億的股票， - 並透過 groupby 對每個 SMA 等級內分別選出 top 2 股票。

```python assets_ex_IR0001 = [i for i in assets if i != bundle.asset_finder.lookup_symbol('IR0001', as_of_date=None)]

def make_pipeline(): # 計算 30 日簡單移動平均 sma = SimpleMovingAverage(inputs=[TWEquityPricing.close], window_length=30) # 將 SMA 依 quartiles 分為 4 級 sma_quartiles = sma.quartiles(mask=StaticAssets(assets_ex_IR0001))

# 計算 beta (以 IR0001 為基準)
sbeta = SimpleBeta(
    target=bundle.asset_finder.lookup_symbol('IR0001', as_of_date=None),
    regression_length=300,
    allowed_missing_percentage=0.25
)

# 平均成交額
adv = AverageDollarVolume(window_length=10)
top_dollar = adv > 500000000
# 對每個 SMA quartile 內選出 beta 最高的 2 檔股票
top_beta = sbeta.top(N=2, mask=top_dollar & StaticAssets(assets_ex_IR0001), groupby=sma_quartiles)

return Pipeline(
    columns={
        'SMA': sma,
        'SMA Quartile': sma_quartiles,
        'Average Dollar Volume': adv,
        'Simple Beta': sbeta,
        'top_beta': top_beta
    }
)

執行 pipeline，結果中 top_beta 為 True 的即為各等級內 beta 最高的 2 檔

result = run_pipeline(make_pipeline(), end, end) result.sort_values(by=['SMA Quartile', 'Simple Beta'], ascending=[False, False])