3. Struktur der Backtest-Ergebnisse

3.1. Beschreibung des Rückgabewerts

Das von qt.run(op, mode=1) zurückgegebene Objekt ist normalerweise ein Backtest-Ergebniscontainer (z. B. ein Backtester oder eine Struktur mit Ergebnissen), konsistent mit der qteasy 2.0-API. Der genaue Typ hängt von der Dokumentation ab.

3.2. Vollständige Liste der Backtest-Ergebnisfelder (auflisten und kurz erläutern)

Nachfolgend sind allgemeine Attribute/Schlüssel in Backtest-Ergebnissen und ihre Bedeutung aufgeführt. Einzelheiten finden Sie in der aktuellen Version.

Feld-/Attributname	Typ	Bedeutung
loop_result	Struktur/Liste	Ergebnisse des Schleifenlaufs nach Zeitschritt.
complete_values	DataFrame/array	Eine vollständige NAV- oder Aktienkurvenreihe, einschließlich Positionen, Bargeld, Wert, Gebühr und der p-{股票代码}-Tagespreisspalte(n) usw.
oper_count	int/dict	Anzahl der Vorgänge oder Statistiken nach Typ.
summary	dict/str	Zusammenfassende Informationen (z. B. Gesamtrendite, Sharpe Ratio usw.).
Eigenkapitalkurve / Nettoinventarwert	array/Series	Täglicher oder periodenbezogener NAV.
Positionen	DataFrame	Positionsdetails zu jedem Zeitpunkt (falls vorhanden).

Weitere mögliche Felder: Handelsdetails, Gebührenübersichten usw. Bitte beziehen Sie sich auf die tatsächlichen Eigenschaften des zurückgegebenen Objekts.

3.3. Eigenkapitalkurve und Positionen

Extrahieren Sie den täglichen Nettoinventarwert aus dem Ergebnis: Er stammt normalerweise aus der Spalte „Wert“ von „complete_values“ oder einem ähnlichen Attribut.
Preis am selben Tag: In Complete_Values enthält die Spalte „p-{股票代码}“ den Schlusskurs jedes Instruments für diesen Tag; Wenn es fehlt, ist es NaN.
Positionsverhältnis: Wenn die Ergebnisse eine Positionstabelle liefern, können Sie diese nach Instrument und Datum aggregieren, um das Verhältnis zu berechnen.

3.4. Leistungskennzahlen

Die Ergebnisse können bereits auswerten oder integrierte Leistungsmetriken (Sharpe Ratio, maximaler Drawdown, jährliche Rendite, Gewinnrate usw.) enthalten.
So erhalten Sie es: z. B. „result.summary“, „result.evaluate()“ oder separater Aufruf einer Auswertungsfunktion – siehe API-Dokumentation.