建立 Pipeline¶
Pipeline 幫助使用者於每個交易日整理數據，並計算各種交易所需的指標。在編寫交易策略時，會在 initialize 函式中使用 attach_pipeline 函數將 Pipeline 導入策略當中，協助我們產出交易所需的指標。
zipline.pipeline.Pipeline¶
Parameters:¶
- columns: dict, optional columns 為一個將欄位名稱映射到 factors、 filters 或 classifiers 的字典，讓 pipeline 知道要輸出哪些資料
- screen: zipline.pipeline.Filter, optional 用來設定過濾標的條件。
於此例中，我們首先 ingest 台積電與旺宏股價。
import tejapi
import pandas as pd
import numpy as np
import os
os.environ['TEJAPI_BASE'] = 'https://api.tej.com.tw'
os.environ['TEJAPI_KEY'] = 'your key'
os.environ['ticker'] = '2330 2337'
os.environ['mdate'] = '20170101 20230701'
from zipline.pipeline import Pipeline
from zipline.pipeline.data import TWEquityPricing
接著宣告一個 make_pipeline，並設定 Pipeline 的 columns 參數。
在這邊，我們設定 columns 為 TWEquityPricing 中的最新收盤價格。TWEquityPricing 為價量資料的資料集
運行 Pipeline¶
接著我們使用 run_pipeline，run_pipeline 僅用於研究，並不用於編寫交易策略。
觀察 Pipeline 輸出資料，可以發現 Pipeline 會提供每間公司每日的收盤價。由於我們這邊沒有設定 screen 與 mask，所以總共就是我們前面 ingest 的兩家公司（2330 與 2327）。
zipline.TQresearch.tej_pipeline.run_pipeline¶
Parameters:¶
- pipeline: zipline.pipeline.Pipeline 已經定義的 pipeline。
- start_date: str or pd.Timestamp 起始日期。
- end_date: str or pd.Timestamp 結束日期。